Sinyal Raporu: Transform 2026’dan Çıkarılan Dersler

Konferanslar kendi başına bir tür sinyale dönüştü. Bu odalarda ve sahnelerde söylenenler, modern iş yerinde neler olduğunu, nelerin hissedildiğini ve nelerin öngörüldüğünü damıtan bir öz niteliğinde.

Las Vegas'taki Transform 2026 da bir istisna değildi. Üç gün süren oturumlar, paneller ve koridor sohbetleri boyunca birkaç konu gerçekten açıklığa kavuştu. Elbette her zamanki iyimserlik kokan açılış konuşması soyutlamaları ve kötümser itiraflar vardı; ancak işin içinde olan uygulayıcılardan gelen dürüst sürtüşme noktaları da vardı.

İşte bu hafta benim için gerçekten ortaya çıkanlar.

1. Yönetişim, bunların herhangi birinin kalıcı olup olmayacağını belirleyen, gösterişsiz iştir.

Kimse bir konferansa politika dokümantasyonu hakkında konuşmak için gelmez. Yine de bu konu, AI benimsemesinin taşıyıcı duvarı olarak tekrar tekrar gündeme geldi.

1. Gün düzenlenen beceri odaklı bir oturumda, Chevron'un eski Öğrenmeden Sorumlu Genel Müdürü Stacy Eng, kuruluşunun yalnızca hevesin kaosa yol açacağını fark ettiği anı anlattı. Çalışanların AI ile ne yapılabileceğine dair fikirleri için setleri açmışlardı ve sonuç gerçekten de bir sel oldu. Yüzlerce fikir, kısa sürede bunlara öncelik vermek için bir çerçeveye ihtiyaçları olduğunu fark etmelerine yol açtı.

Çözüm yapısaldı: CIO, CFO ve diğer üst düzey paydaşları bir araya getirerek neyin takip edileceğini, neyin rafa kaldırılacağını ve nelerin tamamen bırakılacağını belirleyen bir AI konseyi.

Bu deneyim, oturumlar boyunca yankılandı. Teknoloji sektöründe olmayan bir şirketten bir uygulayıcı, yönetim kurulunun harekete geçme talimatı vermesinden önce ilk AI telaşını bilinçli olarak nasıl kenardan izlediklerini anlattı — "herkesin hataları başkalarının yapmasını istedik" —.

Databricks'in İnsan ve Kültür Direktörü Amy Reichanadtner, ekibinin AI çalışmalarını üç açık katman hâlinde düzenlediğini anlattı: liderlik sponsorluğundaki stratejik girişimler, işlev bazında süreç incelemesi ve koruyucu önlemlerle açık denemeler için bir sanal alan bölgesi.

Bu yapı olmadan, aynı sorunları çözen insan ve organizasyon teknolojileri yığınınızda yinelenen araçlarla baş başa kalacağınızı ve neyin işe yaradığını bilmenin hiçbir yolu olmayacağını belirtti.

Temel sorun, eksik politika dokümantasyonunun, bundan yararlanan herhangi bir AI sistemi için zayıf bir temel oluşturmasıdır. Gerçek zamanlı olarak ayak uydurabilecek yönetişim gerektiren yapay zekâ ajanlarından hiç söz etmiyoruz bile.

İşleri Birer Birer Ele Almaya Başlayın

\u0022Mükemmelin harikanın önüne geçmesine izin vermeyin,\u0022 dedi Konnect’in CEO’su & Kurucusu Jamie Viramontes. \u0022Belki el kitabınızı iki yıldır güncellemediniz, ancak işleri birer birer ele almaya başlayın.\u0022

2. İK'nın AI masasında bir koltuk kendisine sunulmuyor. Bu koltuğu alması gerekiyor.

Hafta boyunca dile getirilen en belirgin hayal kırıklıklarından biri şuydu: İK, AI stratejisinin dışında bırakılmaya devam ediyor, ardından ortaya çıkan sonuçları yönetmesi isteniyor.

Isaac Agbeshie-Noye, İK profesyonellerinin çok düşük bir yüzdesinin AI stratejisindeki rolünü anladığına dikkat çekti.

"Bunu CTO'ya devrettiler," dedi. "Bu profesyonellerin konuya hâkim olmasını sağlamamız gerekiyor."

Eng, organizasyon tasarımı konusunda da benzer bir noktaya değindi. AI uygulaması teknik bir kurulumdan ziyade, iş gücünü ilgilendiren bir olaydır. Beceriler, psikoloji ve öğrenme mimarisi İK'nın alanıdır.

"İş gücünü anlayan kişiler olarak İK, öğrenme ve gelişim unsurunu oluşturabilir. Değişimin insani boyutlarının dikkate alınmasını sağlamak için CIO ve CTO ile birlikte AI konseyinin bir parçası olmalıdır."

Brandon Hall Group'un 2026 İK Görünümü araştırması, kuruluşların %65'inin AI'ı temel iş akışlarına aktif olarak entegre ettiğini ortaya koydu. %30'dan azı, bunu yansıtacak şekilde rollerin veya iş yapılarının nasıl göründüğünü anlamlı biçimde yeniden tanımladı. Bu boşluk, İK'nın devreye girdiği ya da kalıcı olarak kenara itildiği noktadır.

3. AI dönüşümünün can çekiştiği yer yönetici katmanıdır.

Matt Poepsel'in oturumu haftanın belki de en dürüst oturumuydu. Yöneticilerin bağlamdan yoksun çalıştığını, kararları bir boşlukta aldığını anlattı ve bunu bireysel bir başarısızlık olarak değil, sistemik bir sorun olarak çerçeveledi: kuruluşu, insanları veya davranış dinamiklerini tanımayan genel amaçlı AI.

"Yöneticilerin kestirme yollara başvurduğunu gördüğümüzde," dedi, "bu bir boşluk yaratıyor ve çalışan yaşam döngüsünün her aşamasında kendini gösteriyor."

Sonuçlar giderek ağırlaşıyor. Çalışanlar, güven o kadar aşındığı ve gerçek yöneticilerinden doğrudan bir yanıt alacaklarına inanmadıkları için yöneticilerinden tavsiye almak üzere ChatGPT'ye başvuruyor.

Claude Silver, VaynerX'te Baş Kalp Sorumlusu olarak, insanların yöneticilik rollerine terfi ettirilmesini ve kurumun onların korku, belirsizlik ve gerçek bir sohbet için alan açmayı bileceklerini varsaydığını fark etmelerini anlattı.

Bunu yaratabilecek yöneticilere ihtiyacımız var," dedi. "Görünüşe göre bunu tamamen atlıyoruz."

Brian Elliott'ın etkinlik sunucusu olarak çerçevelemesi oldukça netti: "AI dönüşümü bir takım çalışmasıdır ve ekiplerin birlikte eğitim alması için zamana ve alana ihtiyaç duyar. Ekibin hedeflerini bilen bir ekibe yerleştirilmiş tek bir AI öncüsü, eğitim programlarından daha güçlüdür."

4. Belirsizlik, insanları iş yükünden daha hızlı tükenmişliğe sürüklüyor.

Değişim yorgunluğundan tekrar tekrar söz edildi, ancak daha isabetli teşhis Agbeshie-Noye'dan geldi.

Netliğin Gücü

“Belirsizlik yorucudur. Strateji görüşmesine ne kadar çok çalışan dahil edilirse, değişim sürecinde plan yapabileceklerini ve nerede yer aldıklarını anlayabileceklerini o kadar çok hissederler.”

Bu durum, kurumların AI geçişlerini nasıl iletişim kurarak ele alması gerektiği konusunda pratik sonuçlar doğuruyor. Eng, Chevron'da AI'ı bir kopuş olarak değil, devam eden dijital yolculuğun bir sonraki bölümü olarak çerçevelemeye odaklanan bir mesajlaşma tercihinden söz etti; böylece süreç kesintiye uğratıcı değil, süreklilik gösteren bir gelişme gibi hissettirildi.

Danny Guillory, Gametime'de İnsan ve Kültürden Sorumlu Genel Müdür olarak daha da ileri gitti.

"Bazen neyi öne sürdüğümüz konusunda daha az şey yapmamız ve insanların deneyimlediği ritimlerin farkında olmamız gerekiyor."

İş gücünüzü değişime hazırlamakla onu değişimle bunaltmak arasında fark vardır. Bu zorluğu yönetmek isteyenler için hedef, yalnızca nelerin mümkün olduğu konusunda heyecan yaratmak değil, işlerin nereye gittiği konusunda netlik sağlamaktır.

5. Veri katmanı teknik bir ayrıntı değildir. Temeldir.

Jevan Soo Lenox, Writer'da İnsan ve Kültürden Sorumlu Genel Müdür olarak daha fazla üzerinde durulmayı hak eden bir şey söyledi: "Harika ve tutarlı bir bilgi tabanından, erişebileceğiniz ve üzerine inşa edebileceğiniz bir veri katmanından başlamıyorsanız, diğer her şey bozulacaktır."

Soyut bir şeyden söz etmiyordu. Kurumların karmaşık, eksik veya tutarsız veri altyapılarının üzerine AI araçları yerleştirip hiçbir şeyin vaat edildiği gibi çalışmamasına şaşırmalarını gözlemleme deneyimini anlatıyordu.

Humaans CEO'su Giovanni Luperti, etken AI hakkında bununla bağlantılı bir noktaya değindi: sistemler onlara verdiklerinizden öğrenir. Onlara düzensiz girdiler verirseniz, düzensizliği sistematik hâle getirirler. Sunduğu örneklerden biri işe alıştırma süreciydi — son derece tekrarlı ve otomasyon potansiyeli yüksek, ancak yalnızca temelindeki süreç iyi tanımlanmışsa.

Kurumların herhangi bir şey inşa etmeden önce sorması gereken soru şu: AI aslında hangi kaynaktan yararlanıyor?

6. AI benimsenmesinde liderlik hesap verebilirliği ölçülebilir olmalı; aksi hâlde ortadan kaybolur.

Stacy Eng, liderleri tezahürat yapmaktan sahiplenmeye geçirmek için nelerin gerektiğini doğrudan ifade etti.

Liderlerin Yapay Zekâ Sahipliğini Ölçün

“Kabul ettiklerinde, onları bunun üzerinden ölçün. Performans değerlendirmelerinde yer almasını sağlayın ve hakkında konuştuklarımızı nasıl hayata geçirdiğinize bakın. Saklanmanın hiçbir yolu olmayacak şekilde yapın.”

Peter Beard, ABD Ticaret Odası Politika ve Programlardan Sorumlu Başkan Yardımcısı, görünürlükle ilgili bir nokta daha ekledi. Yapay zekâ projelerini üst yönetimin görüş alanında tutmak — müdahale etmek için değil, konuya dikkat edildiğini göstermek için — kuruluş genelindeki davranışları değiştiriyor. "Değişimi sağlayacak olan şey bu," dedi.

Bu önemli, çünkü hesap verebilirlik açığı gerçek. Yapay zekâ benimsenmesi sonuç doğurmayan bir kültür girişimi olarak çerçevelendiğinde, isteğe bağlı bir konu gibi ele alınıyor. Performansın değerlendirilme biçimine yerleştirildiğinde ise gerçek bir iş hâline geliyor.

7. İşe alım sinyali çöküyor ve çözüm başvuru hacmi değil.

Aaron Wang, Alex.com'un CEO'su olarak, işe alım oturumunda işe alım liderlerinin gerçek zamanlı olarak gözlemlediği bir sorunu gün yüzüne çıkardı. Başvuru hacimleri patladı — bazı ATS sistemleri pozisyon başına 750 başvuru bildiriyor — ancak gerçekten incelenenlerin oranı yüzde iki ila üç civarında seyrediyor.

Yapay zekâ başvuru yapmayı zahmetsiz hâle getirdi. Başvuru yapmanın maliyeti artık neredeyse sıfır. Üstelik giderek daha fazla başvuruyu adaylar adına yapay zekâ yapıyor; bazen büyük ölçekte, bazen de aldatıcı biçimde.

Tedarikçilerin iddiası, yapay zekâ taramasının herkesi işleyerek bu sorunu çözdüğü yönünde. Ancak oturumda gündeme getirilen ve tam olarak yanıtlanmayan daha zor soru şu: İşlemin her iki tarafına da yapay zekâ aracılık ettiğinde, hangi sinyal gerçekten ayakta kalıyor?

Wang'a göre artık her dört adaydan biri sahte olabilir. Bu sayı doğruysa, işe alım hunisinin üst kısmının ne kadar bozulduğunu gösteriyor.

Daha derindeki sorun hacim değil. Özgeçmiş, yapay zekâ ortaya çıkmadan önce de bir sinyal olarak zayıflıyordu ve yapay zekâ bu çöküşü hızlandırdı. Girdilere güvenilemediğinde, büyük ölçekte tarama yapmak iyi adayın nasıl olması gerektiği sorununu çözmüyor.

8. İnsan yargısı hâlâ farklılaştırıcı unsur, ancak yalnızca varsayılmayıp sürece yerleştirildiğinde.

Birbiriyle pek az ortak noktası olan oturumlar genelinde haftanın en tutarlı teması şuydu: İnsanlar yargı kullanma konusunda hâlâ yapay zekâdan daha iyi, ancak bu avantaj yalnızca kuruluşlar bunu bilinçli olarak koruyup geliştirdiğinde anlam taşıyor.

Matt Poepsel'in çerçevesi doğrudandı.

İnsan Yargısını Sürece Yerleştirme

“Kararı siz getirirsiniz, yapay zekâ onu keskinleştirir. Yargıyı siz getirirsiniz, yapay zekâ onu sürece yerleştirir. Yapay zekâ bunu yapabiliyorsa, tanım gereği metalaşmıştır.”

Amy Reichanadtner, insanların ilerlemesini sağlayacağına inandığı iki yetkinliğe işaret etti: ilkelerden hareketle düşünmek ve üretici olmak.

June Dinitz, EPAM Systems'ta ABD ve Kanada genelinde İnsan ve Kültürden Sorumlu Başkan olarak, profesyonel hizmetlerde "ileri konuşlandırılmış mühendisler" yönündeki değişimi anlattı; başka bir deyişle, teknik çözümler önermeden önce müşterinin işletmesinin içinde yer alabilen ve tüm bağlamını anlayabilen kişilerden söz etti.

Bu, yargıyı yumuşak bir beceri olarak görmemek anlamına geliyor. Onu bir altyapı olarak ele alın ve özellikle küçük ekip ortamlarında kullanılabilmesi için gerekli koşulları oluşturun. Luperti'nin "kararları güçlendirme ile kararların yerine geçme" ayrımı yararlı bir bakış açısı sunuyor. Belirlenebilir olan her şeyi ajana devredin. Bağlam, nüans veya sonuç içeren her şeyi ise insanı kesinlikle sürecin içinde tutarak yönetin.

9. İş gücüne şimdi katılanlar, kendilerinden daha yaşlı hiç kimsenin tam olarak anlayamadığı bir şey yaşıyor ve liderlerin açıklamak yerine dinlemesi gerekiyor.

Michael Walters, Samsung Semiconductors'ın İnsan Kaynaklarından Sorumlu Başkanı, 2000'den önce doğan herkes için iyi bir tavsiye niteliğinde olan bir şey söyledi.

2026'da 25 yaşında olmanın nasıl bir şey olduğunu bilmediğimi anlamam gerekiyor; bu yüzden çok fazla dinlemeliyim.

Claude Silver, genç çalışanların işe başlayıp kısa süre içinde ayrıldıklarını gördüğünü anlattı; bunun nedeni işin kendisi değil, kuruluşların yapay zekânın onların geleceği, kariyer yolları veya aidiyet duyguları üzerindeki etkileri hakkında dürüst konuşmalar yapmamasıydı.

2. gün ana sahnedeki bir sohbet sırasında Van Jones doğrudan konuya girdi.

Bu yumuşak bir argüman değil. Stratejik bir argüman. Yapay zekâ kullanımını yalnızca bir verimlilik çalışması olarak ele alırsak, mevcut otomasyon dalgasını geride bırakacak insanları kaybedeceğiz.

Yapay zekâ okuryazarlığı oluşturmak ve insan güveni inşa etmek birbiriyle rekabet eden öncelikler değil. Şu anda bunlar aynı proje.