Yapay Zekânın Yatırım Getirisi: Yapay Zekâyla Güçlendirilmiş Bir Organizasyon Nasıl Kurulur?

David Rice: Şu anda gerçekten yapay zekânın yatırım getirisine odaklanıyorsunuz. Makro düzeyde gördüklerinizi biraz açabilir misiniz?

Ravin Jesuthasan: Birçok şirket teknoloji odaklı bir yaklaşım benimsedi; teknolojiyi devreye alıp çalışanları biraz eğiterek iş gücünün verimliliğini artırmaya çalıştı. Yapay zekâdan gerçek anlamda getiri elde eden şirketlerde gördüğümüz şey ise işe başlayıp farklı yapay zekâ araçlarının işi gerçekte nasıl dönüştürebileceğini anlamaları oldu.

David Rice: Sizce bu kopukluk neden var ve bu tür bir liderlik açığının riskleri neler?

Ravin Jesuthasan: Bu bir teknoloji sorunu değil, insan sorunu. Liderlerimizin yalnızca dijital yetkinliğin ötesine geçip gerçek anlamda yapay zekâ yetkinliği kazanması gerekiyor.

David Rice: Organizasyonların yapay zekâyı benimseme biçimini sıfırdan yeniden tasarlayabilseydiniz, ilk 90 gün nasıl görünürdü?

Ravin Jesuthasan: Kuzey Yıldızımızı gerçekten netleştirmekle başlardık. İşi analiz edip bu belirli sorunları çözmek için yapay zekâyı nasıl devreye alacağımızı belirlerdik. Tüm bu değişim kolaylaştırıcılarını anlamamız gerekirdi. Bu, işin yapısına kadar her şeyi zorlayacak.

David Rice: İnsanları yapay zekâ çağında işin insani kalmasına yardımcı olduğumuz People Managing People Podcast’e hoş geldiniz. Ben sunucunuz David Rice. Bugünkü bölümde fütürist, yazar ve işin dönüşümü konusunda dünyanın önde gelen seslerinden biri olan Ravin Jesuthasan’ı ağırlıyoruz. Ravin, çoğu şirketin yapay zekâ yatırımlarından neden hâlâ getiri elde edemediğini ve teknoloji öncelikli zihniyetin onları neden geride tuttuğunu açıklayacak.

Gerçekten yapay zekâyla güçlendirilmiş bir işletim modeli oluşturmak için neler gerektiğini, geleneksel işe dayalı kimliğin neden çöktüğünü ve liderlerin örnek olarak liderlik etmek istiyorlarsa dijital yetkinlikten gerçek yapay zekâ yetkinliğine nasıl geçmeleri gerektiğini paylaşacak. İnsan kaynakları yöneticisi, stratejist ya da sadece zekâ sistemleri çağında liderlik etmek için nelerin gerektiğini merak eden biriyseniz bu bölüm sizin için. Hadi başlayalım.

Ravin, hoş geldin.

Ravin Jesuthasan: Teşekkürler David. Seninle burada olmak harika.

David Rice: Kesinlikle. Şu anda gerçekten yapay zekânın yatırım getirisine odaklanıyorsunuz. Bu, konuşmadan önce görüştüğümüzde ele aldığımız konulardan biriydi; ayrıca küresel ekonomi üzerindeki sistemik dalga etkilerini de konuştuk. Bu nedenle oradan başlamak istiyorum. Özellikle iş gücü tüketimi ve dönüşümüyle bağlantılı olarak makro düzeyde gördüklerinizi biraz açabilir misiniz?

Ravin Jesuthasan: Elbette David. Son birkaç yıldır, neredeyse üç yıldır, önce birkaç yıl boyunca üretken yapay zekâya ve ChatGPT ile neler yapabileceğimize, daha yakın zamanda da etmenli yapay zekâya yoğunlaşmış durumdayız. Birçok şirketin yapay zekâyı nasıl devreye aldığından söz ederek piyasa primlerini artırmaya çalıştığını görüyoruz.

Ama bence gerçeklik ile algı arasında büyük bir fark var. Gördüğümüz kadarıyla, bir avuç kuruluş dışında birçok şirket yapay zekâ yatırımlarından getiri elde edemedi. Bunun büyük ölçüde birkaç nedeni var. Bunlardan biri, birçok şirketin teknoloji öncelikli bir yaklaşım benimsemesi. Özellikle de telefonlarımız, dizüstü bilgisayarlarımız, tabletlerimiz ve benzeri araçlarla hepimizin erişebildiği üretken yapay zekâyı devreye alıp insanları biraz eğitirsem onların bir şekilde sihirli biçimde daha iyi çalışmaya ve yaptıkları işte daha iyi olmaya başlayacaklarını, daha üretken olacaklarını düşündüler.

Bu, geçmişteki benzer değişimlerde de gördüğümüz geleneksel “yay ve dua et” yaklaşımı. Yine bir avuç kuruluş dışında çok az şirket getiri elde etti. Bence şirketlerin yapay zekâdan gerçekten getiri elde ettiğini gördüğümüz yer, teknoloji öncelikli hareket etme yönündeki tepkisel alışkanlığa karşı çıkıp işe geriden, yani işin kendisinden başlayarak ilerledikleri yer oldu.

Önce işe başlayalım, sonra farklı yapay zekâ araçlarının işi gerçekte nasıl dönüştürebileceğini belirleyelim. Nerede ikame edebilirler? Nerede güçlendirebilirler? Nerede işi gerçekten dönüştürebilirler? Bunun size sağladığı bir başka fayda da, bariz yatırım getirisi sonuçlarının ötesinde, iş gücünüzün ihtiyaç duyduğu değişen becerilere güçlü bir ışık tutmasıdır.

İşlerinin neresi ikame ediliyor ve dolayısıyla hangi beceriler geçerliliğini yitiriyor? İşin neresi değişiyor? Buna ayak uydurmak için becerilerin nerede değişmesi gerekiyor? İşin neresi güçlendiriliyor? Dolayısıyla teknolojiyle çalışmak için sahip olduğum becerilere ek becerilere ihtiyacım nerede doğuyor?

David Rice: İnsanların karşılaştığını düşündüğümüz büyük engellerden biri, işlerine aşırı bağlanmaları.

Bu aslında anlaşılır bir şey. Geleneksel olarak insanların iş piyasasından değer elde etme biçimi, belirli görevlerde sürekli ustalaşmak ve daha yüksek değer taşıyan işleri yapmaya doğru ilerlemekti. Bu da daha yüksek ücret veya iş güvencesi sağlıyordu. Ancak yapay zekâ bu işlerin bazılarının yerini alıyor. Dolayısıyla sonuçta duygusal bir dönüşüm yaşanıyor.

Liderler, insanların kimliklerini “yaptığım iş” anlayışından “dönüşebileceğim kişi” anlayışına kaydırmalarına nasıl yardımcı olabilir?

Ravin Jesuthasan: Evet David, bu konunun tamamında son derece önemli bir noktaya değindin. Çünkü 150 yıldır iş, çalışmanın tek para birimi oldu. Şimdi bu işler parçalara ayrılırken bunu görüyoruz.

Çünkü yapay zekâ bazı görevlerin yerini alıyor, bazılarını güçlendiriyor, bazılarını da dönüştürüyor; bu nedenle kimlik duygusu sorgulanıyor. İş gücü için gerçekten ihtiyaç duyduğumuz şey ve bence sen bunu çok güzel ifade ettin: Birçoğumuz için “yaptığım iş, kim olduğumdur” anlayışı geçerli. Oysa mesele “dönüşebileceğim kişi” olabilmek. Fazla iddialı konuşmak istemem ama Dekart’ın ortaya attığı ifadeye dönersek: “Düşünüyorum, öyleyse varım.” İyi arkadaşım Sherry Turkle de 2019’da sosyal medya çağını yansıtan “Paylaşıyorum, öyleyse varım” ifadesini ortaya attı. Bence yeni kimlik duygusunun “Öğreniyorum, öyleyse varım” haline gelmesi gerekiyor ve her birimizden kendimizi sürekli ve durmaksızın yeniden yaratmamız istenecek.

İşimiz değiştikçe ve senin yine mükemmel biçimde belirttiğin gibi, bu kimlik duygusunun “yaptığım iş” anlayışından “dönüşebileceğim kişi” anlayışına kayması gerekiyor. Hangi becerileri biriktirebilirim, hangi becerileri ekleyebilirim? Değişen bir dünyada nasıl geçerliliğimi koruyabilir ve geçmişte kalan mirası sürekli geride bırakmaya devam edebilirim?

İçinde bulunduğumuz dönemi yakalayan kusursuz bir alıntı olduğunu düşünüyorum. Büyük fütürist Alvin Toffler, 1970’te yazdığı Future Shock kitabında şöyle demişti: “21. yüzyılın cahilleri okuyup yazamayanlar olmayacak. Öğrenemeyen, unutamayan ve yeniden öğrenemeyenler olacak.”

David Rice: İlginç, çünkü tarih boyunca buna çok işlemsel bir açıdan baktığımızı düşünüyorum: Bir sonuca ulaşmak için öğreniyorum.

Öğrenmeyi öğrenmek için öğrenmiyorum ya da bunun bir şeyi şekillendirmeye yardımcı olacağı için öğrenmiyorum. Her şey çok kesin ve doğrudan: Bunu öğreniyorsun ki şuna ulaşasın. Evet. Bence bunu değiştirmemiz gerekiyor. Genel olarak kimlik ve dönüşüm hakkındaki konuşmalar yapay zekâ tartışmalarında çoğu zaman eksik kalıyor. Bunun, bu anlatıları nasıl oluşturduğumuzla kısmen bağlantılı olup olmadığını merak ediyorum. Yalnızca araçlardan söz etmemek, insanlara ve bu çok özel soruna odaklanmayı sürdürmek için hangi biçimlerin veya formatların gelişmesi gerekiyor?

Ravin Jesuthasan: Evet. Biliyor musun David, bu gerçekten önemli bir nokta. Bence biz iş liderleri olarak ve açıkçası bir tür olarak aşırı bölümlendirme eğilimindeyiz. Yapay zekâyı tek bir şey olarak sınıflandırıyoruz ve az önce konuştuğumuz beceriler, kimlik ve benzeri konularla bağlantıları gözden kaçırıyoruz.

Bence aşmamız gereken şeylerden biri bu. “Aman Tanrım, bu araçların ne kadar harika olduğuna bakın” demenin ötesine geçmemiz gerekiyor. Teknoloji öncelikli bakış açısından, yapılması gereken işin ve işi destekleyen ekosistemin ne olduğuna geçmeliyiz. Teknoloji elbette bunlardan biridir ama teknoloji yalnızca bir araçtır.

İyi arkadaşım Gary Bowles’ın dönüşümle ilgili sıkça söylediği gibi, mesele zihniyet, beceri seti ve araç setidir. Bunun iş gücü açısından gerçekte ne anlama geldiği ve iş gücünü bu sürece nasıl dahil edeceğimiz hakkında kesişen konuşmalar yapabilmemiz gerekiyor. Çünkü senin ve benim bildiğimiz gibi David, bu gezegen tüketici temelli bir topluluk olduğumuz için dönüyor; tüketici temelli küresel bir topluluğuz.

İnsanlar işsiz bırakıldığı için tüketim gücü ortadan kalktığı anda bütün bu yapı çökmeye başlar. Bu nedenle yapay zekâ bağlamında kesişen sonuçların neler olduğunu düşünmemiz gerekiyor. İnsanların becerilerini nasıl geliştirebiliriz? İnsanları nasıl yeniden beceri sahibi yapabiliriz? Küresel ölçekte tüketim gücüne dayalı bir ekonomiyi sürdürmeye devam edeceksek insanların üretken işlerden gelir elde etme fırsatlarına sahip olmasını nasıl sağlayabiliriz?

David Rice: Açıkçası, tüketimin insan davranışının temel itici gücü olmadığı yeni bir çağa sihirli biçimde geçeceğimizi düşünmek gerçekçi değil. Bu soruyu sıkça soruyorum. Bence şu anda en büyük sorunlardan biri, üst düzey yöneticilerin daha derin bir dönüşümü göz ardı ederek verimliliğin peşinden koşma eğiliminde olmaları.

Her şey insanların verimliliğini nasıl on kat artırabileceğimizle ilgili. Yapay zekânın maliyet düşürmenin ötesinde değer yaratmasını istiyorlarsa liderlerin bunun yerine neyi ölçmesi veya hedeflemesi gerektiğini merak ediyorum.

Ravin Jesuthasan: Bu çok iyi bir nokta David. Kazançlarımı artırmanın en hızlı yolunun maliyetleri düşürmek olduğuna dair çoğu zaman dar bir odaklanma var. Çünkü maliyeti azaltabileceğimden eminim; buna karşılık bugün büyümeye yatırım yapıp yarın sonuç elde edersem işin içinde bir risk unsuru var.

Müşterilerimizle yaptığım çalışmalarda genellikle üç ölçüte odaklanmalarını sağlamaya çalışıyorum. Birincisi, verimlilik elbette önemli; çünkü her kuruluş, gelecekteki büyümeyi geleneksel olarak kaynak yoğun modelinden ayırmak zorunda kalacak. Bu model insanlar, finansal sermaye veya fiziksel sermaye temelli olabilir.

Ama iş gücünün üretkenliğini nasıl artıracağımız da önemli. Teknolojiye yatırım yaptığımız ancak üretkenliğin değişmediği durumlarla karşılaştık. Evet, çünkü teknolojiyi öylece yerleştirip insanların bir şekilde daha üretken olmasını umamazsınız. Üretkenliğin işin gerçek mimarisinde ortaya çıkmasını sağlamak için işi kasıtlı biçimde nasıl yeniden tasarlayabiliriz?

Bence üçüncü değişken, David, çeviklik. Bu teknolojilere yatırım yaparken kaynaklarımızı işin ikame edildiği yerlerden büyüme fırsatlarımızın bulunduğu yerlere nasıl yönlendirebiliriz? İşte bu üç ölçüt, kendini yeniden yaratmaya ve büyümeye devam etmeye uygun iş modellerini nasıl kuracağımızı düşünürken gerçekten önemli.

Evet, daha az kaynak yoğunluğuyla; ancak çoğu zaman onlarca yıl yatırım yaptığımız yeteneklerden en iyi şekilde yararlanarak.

David Rice: Kesinlikle. Liderlerle yaptığım görüşmelerde ilginç bulduğum bir şey var. Kendi işlerinde yapay zekâyı benimseme telaşı, çalışanlarının yapay zekâyı kullanmasını sağlamaya çalışmak kadar acil görünmüyor.

Yapay zekâyı stratejik bir araç olarak görürsek, ChatGPT’nin derin araştırma işleviyle yapabildiklerine bakabiliriz. Stratejik bir araç olarak gelişiyor ve artık biraz oyunun kurallarını değiştirmeye başlıyor. Bu kopukluğun neden var olduğunu ve bu tür bir liderlik açığının risklerinin neler olduğunu merak ediyorum.

Ravin Jesuthasan: Bu harika bir soru ve çok büyük bir risk. Çünkü yapay zekâ bir teknoloji sorunu değil; birçok kişinin haklı olarak söylediği gibi, bir insan sorunu. Bir değişim yönetimi sorunu. İş modellerimiz, insan modellerimiz ve organizasyon modellerimizle ilgili inandığımız ve oluşturduğumuz her şeyi sorguluyor.

Dolayısıyla bu temel bir sorun. Bir süredir liderlerimizin yalnızca dijital yetkinliğin ötesine geçerek gerçek yapay zekâ yetkinliğine ulaşması gerektiğini söylüyorum. Seninle paylaştığımı düşünüyorum; bu yıl Davos’ta birkaç paneli yönetme ayrıcalığına sahip oldum. Biri CEO’lardan, diğeri insan kaynakları yöneticilerinden oluşan bir grupla yapıldı.

Şu soruyu sordum: “Hepiniz yapay zekâyı devreye alıyorsunuz. Kazanç açıklamalarınızda bundan söz ediyorsunuz ve yapay zekâ hakkında konuştuğunuzda kaçınılmaz olarak birkaç puanlık artış elde ediyorsunuz. Peki, kaçınız bu araçları gerçekten kullanıyor?” Her iki salonda da bu oran yüzde 10’dan fazla değildi. Ardından “İnsanların bu araçları kullanmasını nasıl sağlamaya çalışıyorsunuz?” diye sordum.

Birisi mahcup bir şekilde, “Aslında biz kullanmıyoruz, çünkü asistanlarımız var. Onlara ne yapacaklarını söylüyoruz, onlar da yapıyor” dedi. Bence bu büyük bir kopukluk. Çünkü yapay zekâyı işlemsel bir araç olarak görürseniz asistanınızı kullanırsınız.

Ancak yapay zekâyı stratejik bir araç olarak görürseniz işinizin her yönünü dönüştürür. Davranışınızı değiştirmek ve yaptığınız işin her alanına nüfuz etmesine izin vermek için yatırım yapmanız gerekir. İster bir not yazıyor olun, ister doğrudan size bağlı çalışanlarla iletişim kuruyor olun, stratejik planlama sürecinize rakiplerinizin ne yaptığını tarayarak başlıyor olun.

Son üç stratejik planımıza kıyasla nerede başarısız olduk? Büyük boşluklar neler? Yapay zekânın bir lideri güçlendirmek için yapabileceği çok şey var. Ancak bu yine de davranışta büyük bir değişim gerektiriyor. Üçüncü kitabımda, David, makine öğrenimi ve derin öğrenmenin gündemde olduğu 2018 yılında John Boudreau ile yaklaşık 135 kuruluşu, yani kitapta 135 vakayı inceledik.

Bizi en çok etkileyen şey, zihniyet, beceri seti ve araç seti mirasının dönüşümün önündeki en büyük engel olmasıydı. Liderlerin sahip olduğu bu miras, o dönemde onları gerçekten geride tutuyordu; üstelik o zamanki araçların gücü ve kapasitesi bugün sahip olduğumuz araçlarınkine kıyasla çok daha sınırlıydı.

David Rice: Bir saniyeliğine söylediğiniz bir konuya dönmek istiyorum. Yapay zekâ yetkinliğine doğru ilerlemekten söz ettiniz. Liderler, özellikle üst düzey yöneticiler açısından düşündüğümüzde, sizin bakış açınıza göre yapay zekâ yetkinliği neye benziyor? Bu kişiler yapay zekâyla neler yapıyor ve hangi zorlukların üstesinden gelmeye çalışıyorlar?

Ravin Jesuthasan: David, bunun nasıl göründüğü şöyle: Her gün zamanının belirli bir bölümünü araçları gerçekten anlamaya, nasıl değiştiklerini kavramaya ve yeni araçları öğrenmeye ayıran bir lider. Kendisine bu araçlarla oynama ve onları kullanma fırsatı tanıyor.

Hukukçular “Aman Tanrım, tüm özel verilerimizi korumamız gerekiyor” diyecektir. Elbette. Ancak kendi başınıza ChatGPT veya Claude ile oynayamamanız için hiçbir neden yok. Ortaya çıkan araçlardan herhangi biriyle, hatta DeepSeek ile bile deneyler yapabilirsiniz. Seninle en son konuştuğumuzda bunu yağcılık olsun diye söylemiyorum ama patronum bu konuda gerçekten örnek teşkil ediyor.

Onunla yaptığım her konuşma, yapay zekâ hakkında gördükleriyle, şirketimizdeki verilerden içeride neleri incelediğiyle ve rakiplerimizin neler yaptığını gözlemlemesiyle başlıyor. Rolünün her alanında sürekli yapay zekâ kullanıyor. Gözlemlemesi gerçekten ilginç olan şey şu: O bunu yaptığı için ben de yapıyorum. Biraz kullanıyordum ama daha fazlasını yapmak için motive oldum.

Liderlik ekibimizin geri kalanını izlediğimde bu zincirleme etkiyi görebiliyorum. Özellikle her bir çalışanımızın yapay zekâ kullanması gereken ve büyük bir dönüşüm geçiren danışmanlık alanında, herkesle aynı direnç noktalarına sahibiz.

Onun bu şekilde davranması ve yaklaşık 3.000 çalışanımızın bunu açıkça görmesini sağlaması büyük bir oyun değiştirici oldu. Elbette bunu araçlara erişim, eğitim ve işleri kasıtlı biçimde yeniden tasarlamayla desteklememiz gerekiyor. Ancak rol model olmak bunun çok önemli bir parçası ve bence o gerçekten yapay zekâ konusunda yetkin bir yöneticinin somut örneği.

David Rice: Veri kümeleri, neler olabileceği ve riskler hakkında sürekli konuşuyoruz. Ben her zaman şunu söylüyorum: ChatGPT’ye bir veri kümesi oluşturtabilirsiniz. Bir araçla denemek istiyorsanız, ona neyi simüle etmesini istediğinizi söyleyin. Bunu yapar ve ardından üzerinde analiz gerçekleştirebilirsiniz.

Bunu birkaç kez yaptım; dolayısıyla araçla oynamanın birçok farklı yolu var. Ancak piyasada gördüğünüz her şeye dayanarak organizasyonların yapay zekâyı benimseme biçimini sıfırdan yeniden tasarlayabilseydiniz, nereden başlardınız? İdeal uygulama planınızda ilk 90 gün nasıl görünürdü?

Ravin Jesuthasan: David, her kuruluşun yapması gereken üç şey olduğunu söylerdim. Birincisi, gerçekten net olmak. Bu, bir kez yapılıp bitirilecek bir şey değil. Üzerinde yineleme yapacağınız bir süreç olacak. Ancak Kuzey Yıldızımız ne? Yapay zekâyla güçlendirilmiş bir işletim modeline veya bizim adlandırdığımız şekliyle yapay zekâyla güçlendirilmiş bir işletim sistemine dönüşme yolculuğumuzu ne sabitleyecek? Bu Kuzey Yıldızı nedir?

Altı ay, dokuz ay ve bir yıl içinde elde edeceğimiz üretkenlik, verimlilik ve çeviklik kazanımları neler? Bu, organizasyonda nasıl görünecek? Liderlerimiz, yöneticilerimiz, çalışanlarımız, hissedarlarımız ve paydaşlarımız için nasıl bir deneyim olacak? Kesinlikle sağlamlaştırmamız gereken temel yapı taşları neler?

Belirli bir teknoloji için lisans almamız, veri kümelerimizi oluşturmamız ve benzeri şeyler gerekebilir. Ne olursa olsun önce Kuzey Yıldızı gelmeli. İkinci konu, bunu nasıl prototipleyip deneyeceğimiz. Çünkü bunu iyi yapmak, işe öncülük etmek anlamına gelir; başlangıçta söylediğimiz gibi.

İşi analiz edip bu belirli sorunları çözmek için yapay zekâyı nasıl devreye alacağımızı anlayabileceğimiz alanlar neler? İşte burada hangi işlerin ikame edildiğini, hangilerinin güçlendirildiğini ve hangilerinin dönüştürüldüğünü görmeye başlarsınız. Yapay zekânın gücünü gösteren kanıt noktaları ve iş gerekçeleri oluşturmaya başlarsınız.

S Salon Management Review ve Harvard Business Review’da şirketlerin elde ettiği yatırım getirilerinden bazılarını gösterdiğimiz çok sayıda makalem yayımlandı. Bu rakamlar büyük. Bazı durumlarda yüzde 45’lik üretkenlik kazanımlarından, işletmenin farklı bölümleri için yüzde 30’luk kârlılık artışlarından söz ediyoruz.

Bu nedenle prototipleme önemli. Üçüncü konu ise yapay zekânın etkisinin yalnızca üretkenlik, çeviklik ve verimliliği yakalamakla sınırlı olmaması. Yapay zekâ iş modelinizin her yönünü dönüştürecek. Bu nedenle tüm değişim kolaylaştırıcılarını anlamak gerekiyor. Bütçeleme biçimimiz açısından bu ne anlama geliyor?

İşi nasıl organize ettiğimiz açısından bu ne anlama geliyor? Çünkü bu, yapınızı, işin temel yapısını, organizasyonunuzu ve işlevlerinizi zorlayacak. Seninle az önce konuştuğumuz gibi liderlik becerilerinizi de zorlayacak. Üçüncü bölüm, tüm bu değişim kolaylaştırıcılarını ele almakla ilgili.

Bunlar yapay zekânın yanında ilerler ve yalnızca çok sayıda deney değil, gerçekten yapay zekâyla güçlendirilmiş bir işletim modeli oluşturmanıza olanak tanır.

David Rice: Bu iyi bir sohbet oldu. Zaman ayırdığınız için teşekkür ederim. Bugün programa katıldığınız için teşekkürler Ravin.

Ravin Jesuthasan: Benim için bir zevkti. David, gerçekten keyif aldım. Teşekkürler.

David Rice: Gitmeden önce herkese sizinle nereden bağlantı kurabileceklerini, yaptıklarınız hakkında daha fazla bilgiyi nereden edinebileceklerini ve paylaşmak istediğiniz başka şeyler olup olmadığını söylemek ister misiniz?

Ravin Jesuthasan: Elbette. Lütfen araçlarımızın, yöntemlerimizin, varlıklarımızın ve araştırmalarımızın çoğunun bulunduğu mercer.com web sitesini ziyaret edin.

Web sayfam ravinjesuthasan.com’u da ziyaret edebilirsiniz. Ayrıca beni LinkedIn’de, Twitter’da, sanırım bugünlerde adı X, Threads’te ve çeşitli sosyal medya platformlarında takip edin. Oldukça görünürüm ve yazdığım çeşitli araştırma ve makaleleri düzenli olarak paylaşırım.

David Rice: Harika. Katıldığınız için tekrar teşekkürler. Bir dahaki sefere görüşmek üzere.

Ravin Jesuthasan: Pekâlâ. Teşekkürler David.