Eski BBC İnsan ve Kültür Direktörü, yapay zekânın İK’nın değerini yeniden tanımlamayı zorunlu kıldığını söylüyor

Lucy Adams, Disruptive HR'ın kurucusu ve CEO'sudur. BBC'de İnsan ve Kültür Direktörü olarak görev yaptı ve Birleşik Krallık'ta İK'nın gelişimi konusunda önde gelen seslerden biridir. Çok satan kitapların yazarıdır ve üç ayda bir yayımlanan İK Dönüşümü podcast'inin ortak sunuculuğunu yapmaktadır.

Sürtüşmeyi ortadan kaldırmak, desteği kişiselleştirmek ve kuruluşların daha iyi kararlar almasına yardımcı olmak için yapay zekâyı nasıl kullandığını öğrenmek üzere kendisiyle görüştük. İşte paylaştıkları.

İK liderliğini yeniden tanımlamak

Ben Disruptive HR'ın kurucusu ve CEO'su Lucy Adams'ım. Günümüz dünyasında İK'yı daha anlamlı hâle getirmek ve modası geçmiş insan uygulamalarına meydan okumak üzerine çalışan bir danışmanlık şirketiyiz.

Liderlik yolculuğum, BBC'deki İnsan ve Kültür Direktörlüğü gibi geleneksel kurumsal İK rollerinde başladı. Bu görevlerde, iyi niyetli politika ve süreçlerin yöneticilerin ve çalışanların ihtiyaçlarından ne kadar sık kopuk ve gereğinden fazla karmaşık olduğunu kısa sürede gördüm. Bu deneyim, İK'yı basitleştirmeye ve performansı, inovasyonu ve bağlılığı gerçekten destekleyen unsurlara odaklanmaya yönelik tutkumu şekillendirdi.

Zamanla bu düşünceyi hem çalışmalarımda hem de yazılarımda hayata geçirdim. Etkili İK de dâhil olmak üzere "İK Dönüşümü", "İK Değişim Araç Seti" ve yakında yayımlanacak birkaç kitabın yazarıyım. Bu kitaplarda İK'nın nasıl güvenilirlik oluşturabileceğini, liderleri etkileyebileceğini ve kuruluşlarda gerçek bir etki yaratabileceğini inceliyorum.

Disruptive HR'ı kurmak, liderlik yolculuğumda doğal bir adımdı. Bugün, geleneklere meydan okumaya, yeni düşünceleri teşvik etmeye ve hem insanlar hem de işletmeler için çalışma hayatını iyileştiren pratik yaklaşımlarla İK ekiplerini ve liderlerini güçlendirmeye odaklanarak liderlik ediyorum.

Yapay zekâ, İK'ya gerçek değerini yeniden değerlendirmesi için nasıl ilham veriyor?

Yapay zekâ, kuruluşların İK'dan ihtiyaç duyduğu şeyleri ve İK'nın nasıl olması gerektiğini temelden değiştiriyor. Uzun yıllar boyunca İK; süreç, politika ve kontrol konularına gereğinden fazla odaklandı. Ancak yapay zekâ artık büyük miktardaki işlemsel ve tekrarlanabilir işi çok daha verimli bir şekilde yürütüyor. Bu nedenle İK için asıl soru şu: Yapay zekâ idari işleri yapabiliyorsa, bizim değerimiz nedir?

Üç büyük değişim görüyorum:

1. İK değer zincirinde daha üst bir konuma çıkıyor. Birimin, uyum sağlayan bir makine gibi hareket etmeye daha az, kültürü, yetkinlikleri ve kurumsal performansı şekillendirmeye daha fazla zaman ayırması gerekiyor.
2. Liderlik beklentileri hızla değişiyor. Yapay zekâ yöneticilere bilgiye anında erişim sağlıyor; ancak onlara muhakeme, güven veya duygusal zekâ kazandırmıyor. Günümüzde liderlik zorluğu, yanıtları bilmekten çok anlamlandırma, etik ve belirsizlikte yol bulma ile ilgili.
3. Kuruluşların kendileri de yeniden tasarlanıyor. Geleneksel hiyerarşiler ve katı iş yapıları zaten modası geçmiş görünüyor. Yapay zekâ, işlerin unvanlar etrafında değil sorunlar etrafında organize edildiği, beceri temelli ve proje odaklı modellere geçişi hızlandırıyor.

Uyum sağlama ve hızlı yanıt verme artık çok daha önemli. Liderlik artık tepede uzmanlığa sahip olmakla ilgili değil. Giderek daha fazla, sistem genelinde öğrenme, deneme ve güven için gerekli koşulları oluşturmakla ilgili hâle geliyor.

Yapay zekâ İK'yı daha az önemli hâle getirmeyecek; ancak eski İK'yı geçersiz kılacak. İK, daha stratejik, daha insani ve geleceğin çalışma hayatıyla çok daha ilgili olma fırsatına sahip.

Yapay zekâ neden işin kendisini yeniden tasarlamamızı istiyor?

Kuruluşlar yapay zekâdan bir dönüşüm olarak söz ediyor, ancak onu bir araç kullanıma sunma süreci gibi ele alıyor. Vaat edilenler daha akıllı kararlar, büyük verimlilik kazanımları ve daha iyi çalışan deneyimleri. Ancak gerçeklik çoğu zaman çok sayıda pilot uygulama, dağınık denemeler ve temel düzeyde çok az değişim içeriyor.

Müşteriler çoğu zaman işin kendisini yeniden tasarlamak yerine mevcut süreçlerin üzerine yapay zekâ ekliyor. Böylece kötü bir süreci otomatikleştiriyor ve sonunda daha hızlı işleyen kötü bir süreç elde ediyorlar.

Bunu değiştirmek için:

• Elli kullanım senaryosunun peşinden koşmayı bırakın. Birkaç temel iş akışı seçin — işe alım, performans yönetimi, çalışan sorularını yanıtlama — ve gerçek, ölçülebilir bir değer elde etmek için bunları yapay zekâ etrafında yeniden tasarlayın.
• Açık sınırlar belirleyin. İnsanların neyin güvenli, neyin onaylanmış ve hangi noktaların kırmızı çizgi olduğunu bilmesi gerekir. Aksi takdirde yapay zekâ kullanımı ya riskli hâle gelir ya da tamamen sekteye uğrar.
• Ve yalnızca teknolojiye değil, yetkinlik geliştirmeye de yatırım yapın. Liderlerin yapay zekâyla çalışmayı öğrenmesi gerekir; yalnızca yapay zekâ hakkında konuşmaları değil — daha iyi sorular sormaları, muhakemelerini kullanmaları ve otomasyon arttıkça güven oluşturmaları önemlidir.

Büyük değişim şu: Yapay zekâ yalnızca dijital bir yükseltme değildir. Kuruluşları karar alma biçimlerini, işlerin akışını ve insanların en fazla değeri nerede kattığını yeniden düşünmeye zorlar.

Yapay Zekâ Araçları İK Verimliliğini ve Etkisini Nasıl Artırır?

Yapay zekâ İK araçları yığını hızla gelişiyor, ancak en önemli nokta şu: En iyi araçlar gösterişli olanlar değildir. Sürtüşmeyi ortadan kaldırır, desteği kişiselleştirir ve kuruluşların daha iyi kararlar almasına yardımcı olurlar.

Gerçek etki gördüğüm birkaç kategori şöyle:

İK verimliliği ve çalışan desteği

Yapay zekânın en acil kullanım alanı, İK ekiplerinin üzerindeki yükü azaltmaktır.

IBM Watsonx Assistant veya Leena.ai gibi araçlar sanal İK asistanları olarak çalışır; sık sorulan soruları yanıtlar, işe alım sürecindeki soruları destekler ve yan haklar ile rutin taleplere yardımcı olurlar. Etki açıktır: Çalışanlar daha hızlı yanıt alır, İK ise tekrarlayan idari işlere daha az, stratejik çalışmalara daha fazla zaman ayırır.

İşe alım

İşe alımda yapay zekâ erişimi genişletir ve kaliteyi artırır.

Örneğin Textio, pratik açıdan harika bir araçtır. İş ilanı açıklamalarındaki önyargılı dili kaldırmaya yardımcı olur — küçük bir değişikliktir, ancak başvuran kişileri gerçekten etkiler.

Daha stratejik tarafta ise Eightfold.ai gibi platformlar, kuruluşların yetkinlik odaklı düşünmesine yardımcı olur — kişileri kurum içinde ve dışında rollerle eşleştirir ve işe alımı yalnızca açık pozisyonları doldurmak yerine iş gücü planlamasına bağlar.

İşe alıştırma

İşe alıştırmada yapay zekâ, süreci daha modern hissettirir.

WorkBright gibi araçlar evrak işlerini ve uyumluluğu otomatikleştirir — heyecan verici değildir, ancak son derece değerlidir.

Teams içinde çalışan Rezolve.ai gibi araçlar, yeni katılanlara gerçek zamanlı ve kişiselleştirilmiş destek sağlayabilir — böylece işe alıştırma, statik portallar ve PDF'ler aracılığıyla değil, iş akışı içinde gerçekleşir.

Hatta artık öğrenme merkezimizdeki üye sorularını yanıtlamak için Circle'ın yapay zekâ aracılarını kullanıyoruz; bu, en çok zaman alan görevlerimizden biriydi. Merkezimiz müşterilerimiz ve üyelerimiz için olsa da her kuruluş bu yaklaşımı çalışanları için kurum içinde kolayca benimseyebilir.

Yapay zekâ aracısını içeriklerimiz, düşünce yapımız ve üslubumuzla eğittik. Kasım 2025'te kullanıma sunduğumuzdan beri üyeler 500'den fazla soru sordu. Daha önce topluluk sohbetinde genellikle ayda yaklaşık dört veya beş soru görülüyordu; bu da etkileşimde büyük bir artış anlamına geliyor. Üstelik yanıtlarını çok daha hızlı alıyorlar.

Yeni sorular ortaya çıktıkça yapay zekâ aracısının bilgi tabanını hâlâ güncelliyor olsak da ekip, yanıt taslakları hazırlamaya ayırdığı zamanı %70'ten fazla azalttı.

Yetenek yönetimi ve kurum içi hareketlilik

En dönüştürücü değişimlerden bazıları burada gerçekleşiyor.

Gloat gibi platformlar kurum içi yetenek pazarları olarak çalışır. Çalışanları becerilerine ve hedeflerine göre projeler, mentorlar ve fırsatlarla eşleştirirler.

Bu büyük bir değişimdir; çünkü çalışanlar kariyer gelişimlerini, yöneticilerinin kimi tanıdığına bağlı kalmak yerine aktif olarak kendileri yönlendirebilir.

Degreed veya Docebo gibi öğrenme platformları da daha kişiselleştirilmiş hâle geliyor — genel eğitim katalogları yerine, gelecekte ihtiyaç duyulacak becerilere ve bireysel tercihlere göre gelişim önerileri sunuyor.

İçgörüler ve performans

Çalışan deneyimi açısından Culture Amp ve Workleap gibi araçlar, kuruluşların daha etkili biçimde dinlemesine ve bağlılık sorunlarını erken fark etmesine yardımcı olur.

Performans açısından da Peoplebox.ai gibi platformlar OKR'leri, ilerlemeyi ve çalışanların görüşlerini birbirine bağlayarak eski yıllık değerlendirme döngüsünden daha sürekli bir yaklaşıma geçişi sağlıyor.

Yapay Zekâ Liderlik Gelişimini Nasıl Destekliyor?

Yapay zekâ, İK'nın yıllardır mücadele ettiğimiz sorunları ele almasını birdenbire mümkün kılıyor. Liderlik gelişimini ele alalım. Onlarca yıldır programlara veya atölye çalışmalarına güvendik. İyi tasarlanmış ve çoğu zaman pahalı olan bu çalışmalar, liderliğin gerçekten ortaya çıktığı anlardan kopuktu.

Davranış değişikliğinin pekiştirme, pratik ve kişiselleştirme gerektirdiğini yıllardır biliyoruz, ancak bunu geniş ölçekte sunamadık. Yapay zekâ bunu değiştiriyor.

Yapay zekâ, iş akışı içinde küçük ve zamanında iletilen dürtüleri mümkün kılıyor. Bir başka kurs değil. Bir başka çerçeve değil. Önemli bir görüşmeden hemen önce bir yönlendirme, öneri veya düşündürücü soru biçiminde, tam ihtiyaç duyulan anda destek sağlıyor. Böylece etkili bir cep koçuna dönüşüyor.

Örneğin Vodafone, geleneksel koçluğu “Amy” adlı bir yapay zekâ yardımcısıyla birleştirerek liderlerin oturumlar arasında iletişim kurmasına ve fikirleri gerçek zamanlı olarak keşfetmesine olanak tanıdı. Chevron, liderleri mikro alışkanlıklar geliştirmeye teşvik eden bir yapay zekâ koçu olan “Marty”yi kullanıma sundu; katılımcıların %96'sı bunun daha dirençli olmalarına yardımcı olduğunu söyledi.

Üstelik bunun için büyük bir platform gerekmiyor. ChatGPT veya Copilot gibi araçlar bile kişiselleştirilmiş bir liderlik asistanı olarak kullanılabilir ve İK, yöneticilere faydalı yönlendirmeler sunabilir:

• “Hazır olduğunu düşünmediğim hâlde terfi isteyen ekip üyemle kariyer görüşmesi yapmama yardımcı ol.”
• “Bu performans sorununu ele almak için bana birkaç sohbet başlatıcı öner.”
• “Değişime direnç gösteren bu ekip üyesine nasıl yaklaşmalıyım?”

Destek giderek daha kişiye özel hâle geliyor. Ne kadar fazla bağlam sağlarsanız destek de o kadar özel ve faydalı oluyor.

Üst düzey bir lider, yönetici ekibindeki farklı kişilikleri — motivasyonlarını, kendilerine özgü yönlerini ve baskı noktalarını açıklayarak — haritalandırmak için yapay zekâyı kullandı; ardından zor görüşmelere hazırlanmak ve desteği daha etkili şekilde oluşturmak için bundan yararlandı. Böylesine kişiselleştirilmiş bir hazırlık düzeyi daha önce ölçeklenebilir değildi.

Birdenbire, iki günlük atölye çalışmaları ve genel yetkinlik çerçevelerinden oluşan eski modeller modası geçmiş gibi görünmeye başladı. Çünkü liderlik eğitim odalarında gerçekleşmez. Anlarda gerçekleşir. Yapay zekâ da artık bu anları doğrudan destekleyebilir.

Yapay Zekâ Kariyer Geliştirme Stratejilerini Nasıl Dönüştürüyor?

Kariyer gelişimi yıllardır sorunlu. Potansiyeli fark etme, iyi gelişim görüşmeleri yapma ve fırsatların önünü açma konusunda yöneticilere fazlasıyla güvendik. Gerçekte bu görüşmeler tutarsız, önyargıdan etkilenmiş ve çoğu zaman operasyonel baskı nedeniyle geri plana itilmiş durumda.

Yapay zekâ bu dinamiği tamamen değiştiriyor. Schneider Electric'in Open Talent Market platformunu ele alalım. Bu platform, çalışanları yalnızca yöneticilerinin tanıdığı kişilere göre değil; becerilerine, ilgi alanlarına ve kariyer hedeflerine göre şirket içindeki projeler, mentorlar, gelişim fırsatları ve gelecekteki rollerle eşleştirmek için yapay zekâyı kullanıyor.

Ayrıca öğrenmeyi kişiselleştiriyor. Genel programlar yerine yapay zekâ gelişim önerileri sunabilir; bu öneriler, bir kişinin gelecekte ihtiyaç duyacağı becerilere ve öğrenme tercihlerine göre video, sesli içerik, yazılı içerik veya daha etkileşimli formatlar şeklinde olabilir.

Sonuç güçlü:

• Çalışanlar kendi kariyerlerini aktif olarak yönlendirebilir.
• Yapay zekâ fırsatları daha adil bir şekilde erişilebilir hâle getirir.
• Kuruluş, doğru yeteneği doğru projelerle eşleştirerek beceri açıklarını şirket içinde kapatabilir; böylece dışarıdan işe alımı ve gereksiz bürokrasiyi azaltır.

Kariyer gelişimi hiyerarşinin kontrolünden çıkar; beceriler, hedefler ve veriler tarafından yönlendirilir ve çalışanların sorumluluğuna geçer.

İK Ekiplerinde Yapay Zekâ Okuryazarlığı Etkili Bir Şekilde Nasıl Geliştirilir?

Kuruluşlar yapay zekâ okuryazarlığı geliştirirken en iyi yaklaşım, bunu basit ve pratik tutmaktır. İnsanlar yapay zekâyı dört koşul sağlandığında benimser: Yapay zekâ onlara yardımcı olur, kullanımı kolaydır, başkalarının da kullandığını görürler ve deneme yaparken kendilerini güvende hissederler.

Buradan başlayın.

İlk olarak, hemen sağlanacak değere odaklanın. Strateji sunumlarıyla başlamayın; insanlar için gerçek bir sorunu çözen bir şeyle başlayın.

İkinci olarak, kullanımı kolaylaştırın. Yapay zekâ başka bir eğitim programı gibi hissettirmemeli. İnsanların zaten kullandığı araçlara — Teams, Slack, Copilot, ChatGPT — entegre edildiğinde en iyi şekilde çalışır; gizli verileri paylaşmamak gibi açık sınırlar ve basit, tek sayfalık bir kılavuzla desteklenmelidir.

Üçüncü olarak, denemeyi normalleştirin. Liderleri ve ekipleri en sevdikleri yönlendirmeleri veya “şaşırtıcı fark ediş” anlarını paylaşmaya teşvik edin. Bazı kuruluşlar gayriresmî “yönlendirme maratonları” düzenliyor; bunlar birlikte pratik yapmak ve meslektaşlardan öğrenmek için güvenli alanlar sunuyor.

Peki “yapay zekâya hazır” olmak ne anlama geliyor? Herkesin uzman olması anlamına gelmez. Şunları ifade eder:

• İnsanlar bir şeyleri denemekten çekinmiyor.
• Liderler yapay zekâyı bir koltuk değneği olarak değil, düşünme ortağı olarak kullanıyor.
• Açık sınırlar ve yönetişim mevcut.
• Yapay zekâ bir yan proje olarak görülmüyor; günlük iş akışlarına entegre ediliyor.

En büyük zorluklar genellikle öngörülebilirdir. Birçok kuruluş işi gereğinden fazla karmaşık hâle getiriyor ve daha kimse tek bir istemi bile denemeden mükemmel bir yapay zekâ stratejisi tasarlamaya çalışıyor. Diğerleri ise korkuyu hafife alıyor — insanlar hata yapmaktan veya bunun rolleri açısından ne anlama geldiğinden endişe ediyor.

Bu nedenle en etkili tavsiye küçük adımlarla başlamaktır. Bir sorun alanı seçin. Açık fikirli birkaç kişiyle pilot uygulama yapın. Öğrenin, uyarlayın ve işe yarayanları paylaşın.

Yapay Zekâ, İK Liderlerine Neden Onlarca Yılın En Büyük Fırsatını Sunuyor?

Bence yapay zekâ, İK liderlerine onlarca yılın en büyük fırsatlarından birini sunuyor; çünkü bizi kendimize özgü katkımızla yüzleşmeye zorluyor. İK, çok uzun zamandır süreç uzmanlığı, politika bilgisi, idari verimlilik ve çerçeveler aracılığıyla güvenilirlik kazanmaya çalıştı.

Bazı durumlarda, etkisimizi artırmak için özellikle Finans gibi diğer işlevleri taklit etmeye, onların dilini ve ölçütlerini benimsemeye bile çalıştık.

Yapay zekâ artık bu işlerin çoğunu herhangi bir İK ekibinin yapabileceğinden daha hızlı ve daha tutarlı bir şekilde gerçekleştirebiliyor. Çalışanların sorularını yanıtlayabiliyor, süreçleri yürütebiliyor, belgeler oluşturabiliyor ve verilerdeki örüntüleri olağanüstü bir hızla ortaya çıkarabiliyor.

Dolayısıyla İK'nın fırsatı, değerini otomasyonun giderek daha fazla üstlenebildiği şeylerle tanımlamayı bırakmak ve kuruluşlardaki gerçek insan uzmanları olarak rolümüzü yeniden sahiplenmektir.

İK'nın kendine özgü katkısı süreç kontrolü değil, liderlerin her stratejik hedefin altında yatan insani karmaşıklıkta yol almalarına yardımcı olma becerisidir. Ne kadar iyi tasarlanmış olursa olsun her iş stratejisi, onu hayata geçiren insanlar aracılığıyla başarılı olur veya başarısızlığa uğrar; bu, onların aldıkları kararlar, üstlendikleri riskler, ortaya koydukları çaba ve kurdukları ilişkiler yoluyla gerçekleşir.

İK'nın etkisi gerçekten de liderlerin planlarının neden dirençle karşılaştığını, bir ekibin neden yenilik yapmadığını, kilit yeteneklerin neden ayrıldığını, performans sorunlarının neden devam ettiğini veya bir yeniden yapılanmanın neden enerji yerine kaygıyı tetiklediğini anlamalarına yardımcı olmasında yatar.

Yapay zekâ bilgi sağlayabilir ve faaliyetleri otomatikleştirebilir; ancak bir ekibin duygusal dinamiklerini yorumlayamaz, bir politika talebinin aslında güvence arayışı olduğunu sezemez veya hayal kırıklığının belirsizlik ya da korkuyu maskelediğini fark edemez.

İşlemsel ve analitik çalışmalar giderek daha fazla otomatikleştikçe, İK'nın gerçek bir iş ortağı olarak güvenilirliği neredeyse tamamen bu insani içgörü, yorumlama ve muhakeme alanında faaliyet gösterme becerimize dayanacak.

Değerlerini süreç sahipliğiyle tanımlamaya devam edenler kendilerini kenara itilmiş bulacak. Buna karşılık davranışları anlamaya, örüntüleri fark etmeye, duygusal tepkileri öngörmeye ve işin nasıl deneyimlendiğini yansıtan müdahaleler tasarlamaya odaklananlar vazgeçilmez hâle gelecek.

Gerçek bir iş ortaklığı, İK'nın insani alanı bilinçli ve görünür biçimde sahiplenmesini ve süper gücümüzün insanları gerçekten “anlamak” olmasını gerektirir. Çerçevelerimizle değil, içgörümüzle tanınırız. Kontrolümüzle değil, muhakememizle.

Bu nedenle bu dönüşümde yol alan İK liderlerine tavsiyem, yapay zekâyı bir tehdit olarak değil, bir davet olarak görmeleridir. İdari gürültüyü ortadan kaldırmak için ondan yararlanın ve ardından İK'nın benzersiz bir konumda olduğu rolle gururla durun: kuruluşların insan davranışının karmaşıklığı içinde gelişmesine yardımcı olmak.

Teknolojinin hız kazandığı bir dünyada İK'nın sunabileceği ve sunmaya devam edeceği en değerli uzmanlık, derinlemesine insani olandır.

Takipte Kalın

Lucy Adams'ın çalışmalarını LinkedIn üzerinden takip edebilirsiniz. Ayrıca Disruptive HR'a da göz atın.

People Managing People'da daha fazla uzman röportajı sizleri bekliyor!