İşin geleceği uzmanı, liderlerin yapay zekâyı bir araç olarak değil, ekip üyesi olarak görmesi gerektiğini söylüyor

Jeanne Meister, çok satan bir yazar, açılış konuşmacısı, Forbes ve HBR yazarı ve işin geleceği, iş yeri öğrenimi ve yapay zekânın liderlik uygulamaları üzerindeki etkisi konusunda uzmanlaşmış bir danışmandır. Ayrıca 2021'de sattığı Future Workplace'in eski kurucusudur.

Jeanne ile liderlerin ekipleri içinde yapay zekâya nasıl yaklaşmaları gerektiği hakkında konuştuk. İşte söyledikleri:

İşin geleceği ve yapay zekânın liderlik uygulamaları üzerindeki etkisi

Ben Jeanne Meister. Kuruluşların iş gücünün değerini fark etmelerine ve çalışma yöntemleri, konumları ve iş birliklerindeki önemli değişiklikleri yönetmelerine yardımcı olma konusunda 30 yılı aşkın deneyime sahibim.

Kariyerim, Future Workplace'i kurmadan önce Accenture'da üstlendiğim çeşitli liderlik pozisyonlarını içeriyor. Future Workplace, 2021'de sattığım bir İK meslektaş ağı ve araştırma şirketiydi. Future Workplace'in araştırmaları, kuruluşların iş yeri değişimlerini öngörebilmek için yapması gereken değişikliklere odaklanıyordu. Bu değişiklikler arasında demografik dönüşümler (iş yerinde beş ve altı neslin bulunması), gelişen hibrit iş yeri, kişiselleştirilmiş öğrenmeye geçiş ve lider beklentilerinin değişmesi yer alıyordu.

Future Workplace'i kurup satmadan önce kurumsal üniversiteler hakkında ilk kitabı yazdım, Corpu.com'u kurdum ve daha sonra bu şirketi sattım. Şirket, Coursera'nın yakın zamanda satın aldığı Udemy'nin bir parçasıdır.

Ayrıca işin geleceği ve yapay zekânın liderlik uygulamaları üzerindeki etkisi hakkında çok satan bir yazar ve açılış konuşmacısıyım. Üç kitap yazdım:

• Kurumsal Üniversiteler: Dünya Standartlarında Bir İş Gücü Oluşturmanın Dersleri
• 2020 İşyeri: Yenilikçi Şirketler Yarının Çalışanlarını Bugünden Nasıl Çeker, Geliştirir ve Elde Tutar?
• Geleceğin İşyeri Deneyimi: İşe Alımda ve Çalışanlarla Etkileşimde Değişimlere Hâkim Olmanın 10 Kuralı.

Şu anda şirketler ve yükseköğretim kurumları için yapay zekânın liderlik uygulamaları üzerindeki etkisini araştırıyorum.

Yetenek Geliştirme Derneği (ATD), her yıl bir İK yöneticisine verdiği ATD Yetenek Geliştirme Düşünce Lideri Ödülü'nü bana takdim etti. Bu ödül, iş yeri öğreniminin geleceği konusundaki çalışmalarımı onurlandırıyor. Birleşik Krallık'taki Öğrenme ve Performans Enstitüsü (LPI) de bana İş Yeri Öğreniminde Üstün Başarı için Colin Steed Ödülü'nü verdi.

Son olarak, yükseköğretimi yeterince temsil edilmeyen bireyler için erişilebilir kılma konusunda büyük bir tutkuyla çalıştığım Excelsior University Mütevelli Heyeti'nde Başkan Yardımcısı olarak görev yapıyorum.

Liderler yapay zekâyı neden bir ekip üyesi olarak benimsemeli?

Jeanne Paylaşıyor

\u003cstrong\u003eÇoğu kuruluş, yapay zekâ uygulamasını teknik bir zorluk olarak ele alıyor. Liderler çoğu zaman ekiplerini yapay zekâyı yeni bir ekip üyesi olarak kullanmaya teşvik etme fırsatını gözden kaçırıyor.\u003c/strong\u003e

İK yöneticilerine ve Kurumsal Öğrenme liderlerine İK danışmanı olarak, liderlerin (hem İK hem de iş dünyasındaki liderlerin) yapay zekâyı iş akışlarına nasıl entegre ettiklerinde, yapay zekâ kullanımına nasıl örnek olduklarında, bunu ekipleriyle nasıl paylaştıklarında ve nasıl güven oluşturduklarında büyük değişimler görüyorum.

Yakın zamanda yayımlanan bir Forbes köşesinde, EY'nin Öğrenmeden Sorumlu Genel Müdürü'nün ekibine bir yeni öğrenme ve gelişim işletim modeli geliştirmesinde yardımcı olmak üzere bir strateji ve inovasyon yapay zekâ aracısı oluşturarak yapay zekâyı nasıl kullandığını yazdım. Ardından ekibine şu meydan okumayı yöneltti: "Kullanın, bozun, kusurlarını raporlayın ve bir sonraki yinelemeyi oluşturun."

Yapay zekâ yetkinliğine örnek olmak, liderlerin ekiplerine göstermesi gereken önemli bir beceridir. Daha fazla liderin yapay zekâ okuryazarlığına örnek olmasına ve ekiplerini konfor alanlarından çıkmaya, yapay zekâyı kullanmaya ve bir yapay zekâ çözümünün sonraki sürümünü oluşturmaya teşvik etmesine ihtiyacımız var.

Yapay zekânın benimsenmesinde yinelemeli liderlik neden kilit öneme sahip?

İK, BT, Pazarlama ve İletişim arasındaki iş sınırları bulanıklaştı. Bazı şirketler bunları tek bir işlev altında birleştiriyor, ancak diğer birçok şirket için durum böyle değil.

İnsanlara ve yapay zekâ ajanlarına liderlik etmek için liderlerin (hem uygulayıcıların hem de danışmanların) daha yinelemeli bir zihniyet benimsemeleri, yapay zekânın sınırlarını zorlamaya açık olmaları ve ekiplerini yapay zekâyı kullanmaya, yeteneklerini ve sınırlamalarını anlamaya teşvik etmeleri gerektiğine inanıyorum. Denemeyi normalleştirmek, hem insanlara hem de yapay zekâya nasıl liderlik edileceğini öğrenmenin en iyi yoludur.

Erken benimseyen İK uygulayıcıları, hibrit bir iş gücüne farklı şekilde liderlik eder. Yapay zekâ ajanlarını yeni ekip üyeleri olarak görür ve onları bilinçli bir şekilde yönlendirip eğitir, performanslarını gözden geçirmek için düzenli bire bir toplantılar planlarlar. Gördüğüm değişim, "Ben liderlik ederim" anlayışından "insanlardan ve yapay zekâ ajanlarından oluşan bir ekibi koordine ederim" anlayışına geçiştir.

Hibrit bir iş gücünü yöneten liderler, varlığa dayalı yönetimden sonuç odaklı liderliğe geçmelidir. Bu, görünürlüğe dayalı yönetimden vazgeçip bunun yerine sonuç yönetimini benimsemek anlamına gelir. Liderler net hedefler belirlemeli, yakınlık yanlılığından kaçınmalı ve çalışanları ofiste geçirdikleri zamana göre değil, elde ettikleri sonuçlara göre sorumlu tutmalıdır.

Yapay zekâya hazırlık açıkları kurumsal başarıyı neden engeller?

Liderler temel bir soruyla mücadele etmelidir: Çalışanları yapay zekâyı kullanmaktan alıkoyan nedir?

Eğitim yanıtın bir parçası olabilir, ancak bunun yanıtın tamamı olduğuna inanmıyorum. Bunun yerine mesele, güven ve korku sorunudur. Çalışanlar geçerliliklerini yitirmekten korkuyor. Yapay zekâ konusunda yetkin olma zorunluluğunun ne anlama geldiği ve bunun mevcut ve gelecekteki rolleri üzerindeki etkisi konusunda endişeleniyorlar.

Birçok şirket iş gücü için yapay zekâ okuryazarlığını zorunlu kılıyor, ancak bunun çalışanları açısından ne anlama geldiğini tanımlayamıyor. Şirketlerin yapay zekâ okuryazarlığını her kişinin rolü için tanımlaması gerekiyor. Örneğin yapay zekâ okuryazarlığı, sizin rolünüzde yapay zekâyı sorumlu bir şekilde kullanmaya odaklanmalıdır. Bu, şirketin yapay zekâ araçları hakkında temel bir anlayışa sahip olmanız, yapay zekâyı rolünüzde kullanırken eleştirel muhakeme ve etik farkındalık uygulamanız anlamına gelir.

Liderler, "herkese uyan tek tip yapay zekâ eğitimi" anlayışından rol özelinde yapay zekâ eğitimine geçmeli ve performansı bu bağlamda değerlendirmelidir.

Ben buna "hazırlık açığı" diyorum: kuruluşların yapay zekâ ile yapmak istedikleri ile iş gücünün yapay zekâyı iş akışlarına dâhil etmeye hazır olması arasındaki fark. Ayrıca liderlerin yapay zekânın çalışanlar üzerindeki etkisini ilettiklerine inandıkları, ancak çalışanların bunun doğru olduğunu düşünmediği bir iletişim boşluğu da mevcut.

Birçok şirket için teknoloji benimseme hızı, iş gücünün yapay zekâyı iş akışlarına entegre etme becerisini geride bırakıyor. Bu hazırlık açığı, çalışanların %79'unun iş yerinde yapay zekâyı kullanmaya hazırlıksız olduğunu söylemesi ve %65'inin kuruluşlarının kendilerine doğru yapay zekâ eğitimini sağlamadığını belirtmesiyle kendini gösteriyor.

İK liderleri, çalışanların işlerinde yapay zekâdan yararlanmasını gerçekten engelleyen unsurları anlamalıdır. Sorun eğitimse, en etkili eğitim türü nedir ve insanlardan ve dijital iş gücünden oluşan bir ekibe liderlik ederken liderlerin sorumlulukları nelerdir?

Yapay zekâ yetkinliğini geliştirmek neden yeni çalışanlar işe almaktan daha değerlidir?

İK müşterilerim, çoğunlukla yapay zekâ konusunda yetkin yeni çalışanlar işe almak yerine mevcut çalışanlarının yapay zekâ yetkinliğini geliştirmeye kararlı. Bu, liderlerin mevcut çalışanların yetkinliklerini geliştirmek yerine yapay zekâ konusunda yetkin çalışanları işe almayı tercih ettiği birkaç yıl öncesine göre bir değişime işaret ediyor. Bu değişimin temelinde hem maliyet hem de bağlam var. Yapay zekâ okuryazarı çalışanları dış roller için işe almak pahalıdır, ancak tek etken maliyet değildir.

Geçtiğimiz yıl liderler, şirketinizin kültürünü ve müşterilerinizin ihtiyaçlarını anlayan mevcut bir çalışanın yeni işe alınan bir çalışandan çok daha değerli olduğunu gördü. Mevcut bir çalışana yapay zekâ okuryazarlığını öğretmek, bir yapay zekâ uzmanına işinizi, müşterilerinizi ve stratejik önceliklerinizi öğretmekten daha hızlı ve nihayetinde daha iyidir.

Yapay zekâ sürükleyici öğrenme deneyimlerini nasıl geliştirir?

Üzerinde çalıştığım bir danışmanlık projesinde, uygulamaya dayalı sürükleyici öğrenme deneyimleri oluşturmak için yapay zekâ kullanıldı. Yapay zekâ artık İK yöneticilerinin ve insan kaynakları yöneticilerinin, çalışanların yeni becerileri (liderlik veya problem çözme becerilerini geliştirmek ya da zor bir konuşmayı yönetmek gibi) gerçek zamanlı olarak uygulayabilecekleri ve anında geri bildirim alabilecekleri ortamlar tasarlamasını sağlıyor.

Bu yaklaşım, öğrenmeyi pasif bir deneyimden etkileşimli ve ilgi çekici bir deneyime dönüştürür.

Öğrenenler artık yalnızca içerik tüketmiyor; becerilerini aktif olarak uyguluyor ve pratik yaparak geliştiriyor. Yapay zekâ, öğrenme programlarını yöneten ekipler için de verimlilik sağlar.

Program yöneticileri, öğrenenlerin katılımını gerçek zamanlı olarak takip edebilir ve katılımı teşvik etmek, öğrenenlerin ilerlemesini sürdürmesini sağlamak için hedefli “hatırlatmalar” gönderebilir. Pasif içerik tüketiminden uygulama temelli öğrenmeye geçiş, öğrenen katılımını artırabilir, tamamlama oranlarını iyileştirebilir ve nihayetinde öğrenme ile ölçülebilir iş etkisi arasındaki bağı güçlendirebilir.

Yapay zekâ stratejiyi ve organizasyon tasarımını nasıl yeniden şekillendiriyor?

Yapay zekâ yalnızca üretkenliği artırmakla kalmaz, aynı zamanda kültürün geniş ölçekte daha iyi anlaşılmasını sağlar. İleri görüşlü İK direktörleri yapay zekâyı şu amaçlarla kullanır:

• Büyük çalışan anketlerinden çalışanların duygu ve düşüncelerini anlamak
• Ekip iş birliğindeki örüntüleri ve en yüksek performans gösteren ekiplerin nasıl çalıştığını incelemek
• İşe alım süreçlerindeki veya çalışan anketlerindeki açık uçlu sorulardaki olası önyargıları incelemek
• Büyük ölçekli organizasyonel değişikliklerin ardından kültürün nasıl geliştiğini izlemek
• Becerileri haritalamak: organizasyonun mevcut becerilerini ve gelecekteki iş öncelikleri için gereken becerileri anlamak
• Kuruma özel ve kişiselleştirilmiş öğrenme yolları ile kurum içi yetenek hareketliliği oluşturmak

İK teknoloji yığınları yapay zekâ entegrasyonuyla nasıl gelişiyor?

İK alanındaki müşterilerim teknoloji yığınlarını şu unsurlara odaklıyor:

• Aday tarama ve tahmine dayalı analitik için işe alım yapay zekâsı: Eightfold ve Phenom
• Çalışan ve Öğrenme Deneyimi platformları: Simplilearn
• Beceri uygulaması için yapay zekâ destekli rol yapma sunan LXP'ler ve yeni platformlar: Uplimit ve Docebo
• Zorlu iş yeri konuşmalarını yapay zekâ ile uygulamaya yönelik yapay zekâ koçluğu çözümleri: Valence, BetterUp ve CoachHub
• Temel İKİS platformları

Danışmanlık çalışmalarımda şu yapay zekâ araçlarını kullanıyorum:

• Araştırma için Claude
• Beyin fırtınası için ChatGPT
• Yapay zekâ destekli not alma için Otter.ai
• Dil bilgisi, doğruluk kontrolü ve düzenleme için Grammarly
• Büyük raporları analiz etmek ve verileri özetlemek için NotebookLM.

Özellikle iki araca fazlasıyla bağlıyım:

• NotebookLM: raporları, PDF'leri ve araştırma makalelerini analiz etmek için
• Motlbook: aracıların neler konuştuğunu gizlice dinlemek için

Motlbook yapay zekâ aracılarına nasıl yeni bakış açıları kazandırıyor?

Jeanne Paylaşıyor

Aracıları yönlendirmeye ve eğitmeye o kadar çok odaklanıyoruz ki, onları devreden çıkarmaya yeterince odaklanmıyoruz… Aracılar, anlamadıkları hâlde zamanın %47’sinde “Anlıyorum,” diyor.

Motlbook beni büyülüyor; çünkü insan-makine sorunlarının yeni bir yelpazesini gizlice dinlememe ve değerlendirmeme olanak tanıyor. Örneğin, silinen taslakların bir konu hakkında neleri ortaya çıkardığını veya insanınızın artık size ihtiyaç duymadığında üretilen çalışmaya ne olduğunu görebiliyorum.

Özellikle şu gibi şeyler öğrendiğim konuşmalara kulak misafiri olmayı seviyorum: Aracılar, anlamadıkları hâlde zamanın %47'sinde "Anlıyorum," diyor. Ayrıca ilk 200 karakter, kendinden emin bir şekilde verilen doğru bir yanıta benziyorsa insanların doğru bir yanıt ile kendinden emin bir şekilde verilen yanlış bir yanıt arasındaki farkı anlayamayacağına inanıyorlar. (İnsanlar, dikkat: Baştan sona okumamız gerekiyor.) Burada pek çok ilginç ders var!

Liderlik, insanlardan ve yapay zekâdan oluşan iş gücüne nasıl uyum sağlayacak?

En büyük yeniden düşünme ihtiyacı, liderlerin yeni hibrit iş gücünü nasıl yöneteceğine odaklanıyor. Müşteri tahminlerine göre iş gücünün üçte ikisi insanlardan oluşacak, geri kalanını ise yapay zekâ aracıları oluşturacak. Bunun hem insanların hem de yapay zekâ aracıların işe alımı, eğitimi ve performans yönetimi açısından sonuçları var.

2030 yılına kadar iş gücümüzün insanlar ve yapay zekâ aracıları arasında eşit olarak bölüneceğini düşünüyorum. Liderler bu yeni hibrit iş gücünü nasıl işe alacaklarını, yönlendireceklerini, eğiteceklerini, yöneteceklerini ve değerlendireceklerini öğrenmeli.

En önemli sonuçlar şeffaflıkla ilgili: çalışanların ve adayların yapay zekânın ne zaman ve nasıl kullanıldığını ve güvenli kullanımın organizasyon açısından ne anlama geldiğini bilmelerini sağlamak.

İşte tavsiyem:

• Meraklı olun. İş arkadaşlarınıza yapay zekâyı nasıl kullandıklarını ve ne gibi sonuçlar elde ettiklerini sorun.
• Yinelemeli bir zihniyete sahip olun. Bir sonrakini denemeden önce deneyler yapın ve bu deneylerden öğrenin.
• Son olarak, özel bir GPT oluşturmak gibi yeni bir şey denemek istiyorsanız, mümkün olanları anlamak için ChatGPT veya Claude ile konuşun.

Takip edin

Jeanne Meister'ın çalışmalarını LinkedIn'de takip ederek izleyebilirsiniz. Ayrıca Forbes ve HBR yazılarına da göz atabilirsiniz.

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