Son günlerde PeopleBox’ın satış ve projelendirme ekiplerinden aldığımız geri bildirimlerde sıkça aynı sorunun gündemde olduğunu duyuyoruz:
Yapay zekâyla ne yapıyorsunuz? Yönetim kurulumuz şirket hedeflerimiz arasına iş süreçlerini yapay zekâya devretme hedefleri koydu. Biz de fikirler araştırıyoruz.
Bu tür cümleler iş dünyasında yapay zekâya bakışın çoğu zaman yanlış yerden başladığını gösteriyor. Pek çok şirket için yapay zekâ bir amaç hâline gelmiş durumda. Tıpkı yıllar önce ERP’yi ya da sosyal medyayı ilk kullanan şirketlerin “satın almış olmak” üzerinden başarı devşirmeye çalışması gibi…
Ama gerçek şu: Teknoloji hiçbir zaman bir amaç olmadı. O, tıpkı bir hesap makinesi, bir CRM sistemi ya da bir ERP yaklaşımı gibi sadece bir araç. Değer yaratması için önce şu soruyu sormak gerekiyor: Hangi işi çözmek istiyoruz?
AI’a Emanet Edilecek ve Edilmeyecek İşler
Yapay zekânın gücü, doğru yerde kullanıldığında ortaya çıkıyor. Geçtiğimiz yıllarda birkaç farklı şirkette CTO’luk yapmış bir arkadaşım Üretken AI’ı şöyle anlatmıştı:
“Sürekli yanımda, hiç yorulmayan, kapris yapmayan yeni mezun bir asistanım var. En iyi okullardan yeni çıkmış gibi, çalışma hevesi yüksek ama yeni yetmeliğin getirdiği hatalara da açık. Yaptığı her işi kısaca kontrol edip eğitimine önem vermem gerek; bir yandan da hangi işleri vereceğimi seçmeliyim. Çalıştıkça iyileşiyor, tarzımı anlıyor. Birlikte çalıştıkça ona daha fazla güveniyorum, çünkü bakış açısını anlıyorum.”
Bu benzetmeden çıkarılacak ders şu: AI doğru yönlendirildiğinde verimli bir yardımcıdır; kendi hâline bırakıldığında hataları büyütebilir. Mesele ona işi “vermek” değil, hangi işi vereceğimizi seçmek ve nasıl denetleyeceğimizi tanımlamaktır.
Emanet edilebilecek işler:
Tekrar eden, büyük hacimli ve veriye dayalı işlemler.
İşe alım süreçlerinde nesnel parametrelere göre adayların sıralanması.
Müşteri hizmetlerinde sık tekrar eden soruların yanıtlanması.
Büyük veri setlerinde örüntü tespiti, raporlama ve özetleme.
AI adaptasyonunda kaçınılması gerekenler:
İnsanı süreçten çıkarmak.
Etik ve itibarı etkileyen kararları AI’a bırakmak
Kurum kültürüne uyumun değerlendirilmesi gibi bağlamsal yargıları yapay zekaya emanet etmek
En güncel bilgiye dayanan kritik yorumlar
Hukuki ve Etik Riskler: Görmezden Gelinemeyecek Boyut
Yapay zekâyı kullanmak aynı zamanda sorumluluk da getiriyor. Yanlış tasarlanmış, şeffaf olmayan veya hatalı verilerle eğitilmiş sistemler ciddi sonuçlar doğurabilir.
Vaka Örneği: Mobley v. Workday 2017’den beri onlarca işe başvuran Derek Mobley, popüler bir aday takip ve başvuru platformunun algoritmalarının kendisini ırkı, yaşı ve engelliliği nedeniyle elediğini iddia ederek dava açtı. ABD’de mahkeme davanın ilerlemesine izin verdi ve süreç toplu davaya doğru evrildi. Kaynak: Law and the Workplace (özet karar analizi, Temmuz 2024). Kararın tam metni için tıklayın…
Buradan çıkarılacak ders: Yapay zekâ yanlış veya şeffaf olmayan kriterlerle insanların hayatlarına müdahale ettiğinde kurumlar hem etik hem de hukuki açıdan sorumludur. “Bunu yapay zekâ yaptı” demek sorumluluğu ortadan kaldırmaz.
Hukuki riskler: KVKK ve GDPR kapsamında kişisel verilerin işlenmesi ve ayrımcılık yasağına uyum. Yükümlülük işverendedir.
Etik riskler: Algoritmik önyargılar; geçmiş verilerin belirli grupları sistematik olarak dışlaması.
Düzenli algoritma denetimleri ve bağımsız audit süreçleri oluşturun.
Kullanılan AI araçlarının temel karar kriterlerini makul ölçüde açıklayın.
İnsan denetimini sürecin dışına çıkarmayın; özellikle kritik kararları mutlaka insan gözünden geçirin.
Çalışanlara/adaylara AI’nın hangi aşamada devreye girdiğini açıkça bildirin.
Stratejik Yaklaşım: AI Adaptasyonu
Yapay zekâ adaptasyonu bir proje değil, sürekli gelişen bir yolculuktur. Kurumların adım adım ilerlemesi hem riskleri azaltır hem de sürdürülebilir fayda sağlar.
AI adaptasyonu için yol haritası:
Problemi netleştirin: Çözmek istediğiniz iş sorununu tanımlayın.
Uygunluğu sorgulayın: Bu sorun gerçekten AI ile çözülebilir mi?
Teknolojiyi seçin: İhtiyaca en uygun araç veya platformu belirleyin.
Pilot uygulama yapın: Küçük bir ekip veya süreç üzerinde test edin.
Ölçün ve değerlendirin: Performans, risk ve kullanıcı deneyimi verilerini izleyin.
İnsan + AI işbirliğini tasarlayın: Nihai kararları tamamen otomatikleştirmeyin, denetim mekanizması kurun.
Sürekli geliştirin: Algoritmaları ve veri hatlarını düzenli gözden geçirin ve güncelleyin.
Doğru sıra şudur: 1) Amaç → 2) Araç → 3) Teknoloji.
Bu noktada, AI adaptasyonunun her kurum için farklı bir yolculuk olduğunu hatırlamak önemli. Burada temel çerçeveyi çizdik; organizasyonel değişim, kültürel uyum ve liderlik boyutlarını ise ayrı bir yazıda daha derinlemesine ele alacağız.
Sonuç: Doğru Konumlandırma
Yapay zekâ kullanıyor olmak tek başına bir değer yaratmaz. Değer, AI ile doğru problemleri çözmekten gelir.
İş dünyası için kritik soru şu olmalı:
“Bizim organizasyonumuzda AI’ın hangi işlere dokunması değer yaratır, hangi işlere ise bu yeni mezun arkadaşı hiç karıştırmamalı?
Bu yazıyı bitirirken akılda kalması gereken motto basit: Yapay zekâ amaç değil, doğru şekilde konumlandırıldığında güçlü bir araçtır.
Siz ne düşünüyorsunuz? Farklı sektörlerde AI’a güvenle emanet edilebilecek işler hangileri? Görüşlerinizi yorumlarda paylaşmanız bu yazıyı okuyan herkesin deneyimini bir üstseviyeye taşıyacaktır.
News
