Yapay zekayı (A.I.) işlevinin ötesinde gösteren pazarlama mesajları, çalışanların yapay zeka teknolojisiyle yeteneklerini nasıl geliştirebileceklerini keşfetmeyi geciktiriyor. (Five Must-Haves for Effective AI Upskilling)

Yanlış konumlamalar, A.I. kullanımına karşı direnç ya da tam tersine abartılı öncelikler verilmesine yol açıyor.

Doğru yönetildiğindeyse, çalışanların yeni yetenekler geliştirmesini sağlayabiliyor.

A.I. bir dijital asistan olarak insanın zor ve riskli iş süreçlerinde yardımcı olabilir. Birçok külfetli ve yaratıcı olmayan işi, insan için yapabilir.

Bunların olabilmesi için insan odaklı hizmet için konumlanması gerekiyor.

Etik dışı, inasını önceliklendirmeyen, sadece kâr etme odağında A.I. 'ın yaratabileceği olası riskler tartışılıyor.

Bazı yapay zeka şirketi çalışanları, bilim insanı ve akademisyenlerin, kontrolsüz A.I. testlerinin riskleri ve önlenmesi ile iligli açık mektubu, yapay zeka döneminde alınması gereken sorumlulukları tartışmaya açıyor. (Pause Giant AI Experiments: An Open Letter)

Yeni testlerin riskleri konuşulurken aynı zamanda, kurumsal hayatta farklı A.I. çözümleri olağanlaşmaya başladı.

Gelecekte, oluşacak riskleri önleyip, insanın hizmetinde kullanılacak A.I. çözümleri için bir yöntem geliştirmek gerekiyor ve kurumsal hayatta insan A.I. etkileşimi için görebildiğimiz en doğru adres insan kaynakları.

Bu çıkarımı yapmamızın sebebi, A.I. için sorumlu çalışma yapılarını sadece yapay zeka çalışanlarının belirlememesi gerekiyor. A.I.ve insan etkileşiminde, insan davranışları üzerine uzman insanların sorumluluğunda olması gerektiğini düşünüyoruz.

İnsan odaklı hizmet için tasarlandıysa, A.I. 'ı yönetmek için yapay zeka uzmanlığı bir önkoşul olmamalı.

Görselde Osman Hamdi Bey'in " Kaplumbağa Terbiyecisi" eserinden esinlendik. Sabır gerektiren zor bir iş olan kaplumbağaları terbiye etme işi, A.I. terbiyesine benzetiyoruz.

Hızlı değişime uyum sağlamak ve özgün çözümler geliştirmek zor bir yolculuk.

Bundan dolayı bu yazıda, insan kaynaklarının yapay zeka - insan iş birliğindeki kritik rolünü fazlara ayırarak örneklendirmek ve vizyon oluşturulmasına ykatkıda bulunmak istiyoruz.

Şirketlerin Yapay Zeka Kullanımı

Büyük verinin olduğu her alanda, yapay zeka çözümlerinden farklı destekler almak mümkün. 

Şirketlerin yapay zeka çözümlerini benimseyebilmesi için, öncelikle beraber hangi sorunları çözebileceklerini tanımlaması gerekiyor.

Dijital ticaretle beraber çok sayıda müşteriye anlık ve kişisel destek veren müşteri hizmetleri noktaları, işlem hacminin yüksek olduğu muhasebe, finans, stok yönetimi, tedarik zinciri operasyonları ve sibergüvenlik gibi anlık hızlı reaksiyon talep eden işler, yapay zeka kullanımının giderek arttığını kurumsal alanlar.

A.I., çalışanları verimsiz ve riskli süreçlerden arındırıp, yaratıcılıklarını desteklemekle görevli. Bu görevi görecek yapay zeka asistanlarıyla ortak çalışmanın yollarını geliştirmekse, insan kaynaklarının yeni sorumluluğu.

Hult International Business School, Dubai, The ATLAS Institute, University of Colorado, Boulder, Hult International Business School, Ashridge tarafından yapılan araştırma, iş gücünde dönüşümü üç aşamaya ayırıyor.

Teknokratik faz, insan-AI entegrasyonu fazı ve tam entegre AI fazı. (Revisiting the role of HR in the age of AI: bringing humans and machines closer together in the workplace)

Her faza özgün, zorluklar, fırsatlar ve gerçekleşen örneklere bakalım.

Teknokratik Faz

İlk fazda A.I. insan kaynaklarına süreç planlama, işe alım destekleri, performans yönetimi işlerinde destek sağlıyor. 

BambooHR, Culture Amp ve Better Up başarılı çözüm sunan A.I. çözümleri. Better up, yapay zeka destekli değerlendirme, kişiselleştirilmiş öğrenme, koçluk ve yapay zeka güdümlü anlatım desteği sunuyor. Culture Amp yapay zeka platformu ve modelleriyle, çalışan performans yönetim ve gelişimini destekliyor. BambooHr çalışılan performans ve izin yönetimi, işe alım süreçleri ve ödemelerin doğru yönetilmesini destekliyor. 

Genelde bu fazda yaşanan zorluklar, A.I. kavramının doğru bilinmemesinden kaynaklı önyargılar ve konumlama hatalarından kaynaklanıyor.

Yapay zekanın işini elinden alacağını düşünmek veya dijital çalışmaktan doğan veri gizliliği endişeleri çalışanlarda kullanım ve adaptasyon direnci yaratabiliyor. Yukarıda örnek verdiğimiz startup'lar bu haklı endişeleri çözmek için etik yaklaşım mesajlarını öne çıkarıyor. Bu mesajlardan ikisi "Sizin yerinize geçmeye gelmedik" ve "Verilerinizi takip ederek, size fayda ve destekler geliştirmek istiyoruz" Yapay zeka çözümlerinin başarılı olabilmesi için gerekli olan bu mesajların çalışanlar için de doğruluğu ve yaratacağı güven duygusu. 

IK bu fazla alakalı sorunları çözebilmek için AI startup çalışmaları ve eğitimleri ve çalışanların AI konusundaki endişelerini göz ardı etmeyen insan merkezli AI politikaları geliştirmesi gerekebilir.

Teknokratik fazda,  A.I. birçok departman tarafından kullanılabiliyor. Bu aşamada, A.I. araçlarını kullanmak fazla teknik uzmanlık gerektirmiyor. Yani birçok çalışan için, yapay zeka araçları ile yetenekleri geliştirebilmek için bir teknik bariyer yok.

Teknokratik fazda kurumsal hayatta A.I. çözümlerine örnekler:

Müşteri Destek: Chatbotlar intern sitelerinde dolaşırken görmeye alıştığımız, SSS'lari yanıtlamak gibi basit, tekrarlayan müşteri hizmetleri görevlerini otomatikleştirme görevinden sorumlu asistanlar. Fiziksel alanda kullanılan müşteri destek A.I. çözümleri de gelişmeye ve kullanıcı testlerine başladı. NVIDIA portföy startup'larından Verneek müşteri desteğini derinleştirmek ve operasyonel maliyetleri azaltmak için, Quin adlı bir sesli asistanı kullanarak, perakende satış görevlisi gibi hareket ediyor ve alışveriş yapanların mağazadaki ürünleri bulmasına yardımcı olmanın yanı sıra tüketicilere genel gıda ve beslenme ile ilgili sorularda yardımcı oluyor.

E-posta Otomasyonu ve Kişiselleştirme: Bu aşamada A.I., pazarlama kampanyaları için konu oluşturma veya e-posta içeriği önermeye yardımcı olarak, küçük ölçekli dijital pazarlama çalışmalarını destekleyebiliyor. Bugün, ana akım teknoloji dağıtıcılarının da ürünleştiği alanda, çok sayıda çözüm var. Microsoft Copilot, Google Gemini çoğumuzun hayatına giren çözümler. 

Temel Veri Girişi ve İşleme: Başlangıç seviyesinde A.I. , fatura işleme veya basit veritabanı yönetimi gibi sıradan görevleri otomatikleştiriyor. Uİ Path gibi küresel devler jenerik RPA çözümleriyle geniş bir ürün portföyü sunuyor. Finans, karbon muhasebesi gibi spesifik alanlarda ise, daha çok startupların veri girişi ve işleme çözümleri geliştrirdiğini görüyoruz. Örneğin, 2021'de kurulan startup Zevero, iklim uzmanlığını yapay zeka destekli platformuyla birleştirerek şirketlerin sürdürülebilirlik beyanları yaratabilmesini, içgörüler ve analizler yoluyla emisyon stratejisini geliştirmesine yardımcı oluyor. Yerli girişim Nuvio, KOBi ve startupların önmuhasebe işlerini otomatize etmesini destekliyor.  Arpalus, yapay zeka ve AR çözümüyle, perakendecilerin akıllı telefon uygulaması aracılığıyla fiziksel raflardan gerçek zamanlı veri toplamalarını, ölçüm ve analizler üretmelerini sağlıyor.

İnsan-AI Entegrasyon Fazı

Bu fazda A.I.'ın rolü, çalışanların günlük görevlerine entegre olarak insanlar ve makinelerin birlikte karar vermesini sağlamak.

A.I. ın karar verme süreçlerinde ilk günden tek başına hareket edeceğini varsaymak, gerçekci değil. Yapay zeka karar almayı destekleyebilir ancak kritik kararlarda insanın rolünün yerini alamaz. Amazon'un test ettiği yeni trend insanız perakende GO, gelişmiş yapay zeka çözümünün karar noktalarında çok fazla insana ihtiyaç duyduğu ortaya çıktı. (So, Amazon’s ‘AI-powered’ cashier-free shops use a lot of … humans. Here’s why that shouldn’t surprise you)  Amazon'un insansız perakende Go markası, yapay zeka kullanarak tam entegre A.I. için erken olduğunu göstermişti. Bu testlerden neyi doğru neyin eksik olduğunu öğrenen bir startup, bugün için daha uyumlu çözümler geliştiriyor. Grabandgo gibi startup'lar insanların hizmet verdiği perakende mağazalarla uyumlu geliştiriyor. Karar verme, fikir sorma konusunda insanlara danışın. Süreçsel verimsizlik olan kasa sırası beklemeyi yapay zeka yapsın. 

 

Harvard Business School ve BCG tarafından yapılan araştırma, GPT-4 AI kullanan danışmanların daha üretken ve verimli olduğunu, bir dizi görevi daha hızlı ve daha iyi sonuçlarla tamamladığını gösterdi. 

Araştırmaya göre yapay zeka aistanı kullanan danışmanlar %12 daha fazla görevi %25 daha hızlı yapabildiler. Çalışmalarının kalitesi, yapay zekâya sahip olmayanlara kıyasla %40 daha yüksekti. Çalışma ayrıca, yapay zekanın bu alanda daha yeni olanlara önemli ölçüde yardımcı olabileceğini, performanslarını %43 oranında artırırken, en üst düzeydekilerin %17'lik bir iyileşme gördüğünü vurguladı. (Harvard And BCG Unveil The Double-Edged Sword Of AI In The Workplace) 

Bu üretkenlik kazanımlarına rağmen, A.I. kapsamı dışında kaldığında hatalarda önemli bir artış olduğunu tespit etti. A.I. kullanan danışmanların bu tür senaryolarda yanlış çözümler üretme olasılığı % 19 daha fazla oldu.

Bu I.K. adreslemesi gereken oldukça önemli bir sorunu işsaret ediyor. İnsanın doğası gereği hatalı olduğunu biliyoruz ve insan önerilerini bu filtre ile değerlendiriyoruz. Benzer bir filtreleme A.I. için de gerekli. Yapay zeka çözümü ne kadar sofistike olursa olsun, hata payına sahip ve bunu gözardı etmek etik sorunlara yol açabilir. (Knowledge at Wharton  - What Impact Will AI Have on Organizations? – Bob Meyer & Roger Gu | AI in Focus Series)

Hatayı yapay zeka yapıyor olabilir ancak kullanımdaki sorumluluk insanlara düşüyor. İnsan ve makinanın beraber çalışabildiği uygun iş tasarımları ve bu tasarımların etik denetimi, bu aşamada daha da büyük bir ihtiyaç olarak tanımlanıyor.

İnsan merkezli bir yaklaşımla, A.I. kararlarının açıklanabilirliğini ve denetimini artırmak, etik kullanımını sağlamak için yardımcı olabilir. 

Insan - AI entegrasyon fazında, A.I. karar almayı destekleyen bir asistan olarak farklı kurumsal görevlerde kullanılıyor. 

Öneri Motorları: Migros'un desteklediği yerli girişim PulpoAR, A.I. derin yüz tanıma ve artırılmış gerçeklik teknolojilerini kullanarak, tüketiciye cildinin ihtiyaçları konusunda öneriler sunuyor. 

Öngörücü Analitik: Hasar, talep ve finansal geçmiş verilerinden tahminleme yapan çözümler. Yerli girişim Wyseye'ın Hasar.ai ürünü, yapay zeka algoritması ve görüntü işleme yetkinliği ile geniş bir hasar görsel veri havuzu oluşturuyor ve bu sayede araç hasar tespit süreçlerinde otonom öngörülerle otomotiv ve sigorta şirketlerini destekliyor. Hasar ai basit kararlar için tam entegre bir çözüm olsa da, uygulayan şirketler kullanıcı veya eksperlerin onayı için bir karar destek mekanizması olarak konumluyor. Insan destekli konumlama, yerli şirketlerin bu çözümü sadece kâr etmek için kullanmaktan doğacak etik sorunları önlemelerinini sağlıyor.

Dinamik Fiyatlama: Fiyatlandırmayı talebe, rekabete veya müşteri davranışına göre gerçek zamanlı olarak ayarlayan yapay zeka çözümleri. Oteller, hava yolları, e-ticaret şirketleri, paylaşımlı yolculuk şirketlerinin çoğu ya kendi dinamik fiyatlama çözümlerini geliştiriyor, ya da, bu hizmeti startuplarla beraber geliştiriyor. Yerli girşim Prisync, dünyanın dört bir yanındaki e-ticaret şirketleri için bir fiyat izleme ve dinamik fiyatlandırma hizmeti sunuyor.

Müşteri Duygu Analizi: Duyarlılık eğilimleri için müşteri yorumlarını ve sosyal medyayı izleyen yapay zeka çözümleri. Talkwalker, platformunda müşteri yorumu, anket ve e-postadan müşteri hizmetleri sorunlarını, teslimat problemlerini, ürün kusurlarını ve diğer tüketici görüşlerini belirleyip topluor. Tüm bu geri bildirimler, yapay zeka algoritması tarafından birkaç cümlede işlenip özetlenerek pazarlama ve ürün geliştirme departmanlarını besliyor. Brandwatch, 15 yıllık birikime sahip veritabanı sayesinde içgörüler üretebilen bir yapay zeka tüketici araştırma çözümü sunuyor. Veri seti 2008'e kadar uzanıyor ve 100 milyondan fazla web kaynağı ile 1,4 trilyondan fazla sosyal medya paylaşımını içeriyor.

Tam Entegre AI Fazı:

Son fazda A.I., operasyonlara derinlemesine entegre oluyor. Entegrasyonun başarısı için, hizmet sunduğu insanlarla tam uyum bir önşart. Bu aşamada A.I. artık karar destek mekanizması olmaktan çıkarak, önceden belirlendiği düşünülen sınırlarda karar alma yetkisine sahip oluyor.

Başta bahsettiğimiz etik ve insana hizmet etme odaklı A.I. tasarımları kadar, düzenli olarak bu tasarımların 3. bağımsız denetçiler tarafından incelenebilir olması gerekiyor.

Tam entegre A.I. için ilk uyarlanan alan adaptif perakende oldu. Yapay zekanın yetkinlikleriyle, çok kanallı (omnichannel) perakendeden adaptif perakendeye geçiş başladı. Adaptif perakende, insanın değişen anlık tercih ve davranışlarıyla yine anlık uyum sağlayarak, ihtiyaç oluştuğunda insanla yolunu kesiştiriyor.

Dynamic Yield, kullanıcının deneyimine entegre olarak kişisel öneriler sunmak için tasarlanmış bir yapay zeka çözümü. Startup'ın çözümü, arabaya yemek servisi noktalarında menüleri, hava durumu, restoranın ne kadar yoğun olduğuna ve günün saatine göre uyarlıyor. Ayrıca müşterinin ilk siparişine göre tahminler yaparak anında ekstra ürünler öneriyor.

Bir başka örnek, B2B dijital pazaryeri çözümleri. Tedarik zincirini dijitalleştiren şirketler, insandan bağımsız otonom bir şekilde eşleştirmelerle, stoklarını alıcılarla buluşturabiliyor. (B2B Sektörel Pazaryerleri - Yeni Ticaret Ağları)

Anlık karar alamanın çok önemli olduğu A.I. tam entegrasyonunun sağlandığı bir alanda, siber güvenlik. Darktrace, kurallara veya onaya dayanmadan siber tehditleri gerçek zamanlı olarak tespit etmek ve bunlara yanıt vermek için kendi kendine öğrenen yapay zeka çözümü geliştirdi. Yapay zeka modelleri yeni tehditleri ve anormallikleri otonom olarak tanımlıyor.

Savunma Sanayi şirketlerinin özellikle radarına giren bu tarz yapay zeka çözümleri, sektöre donanımsal gücün yanında yeni bir esnek yetkinlik geliştirilmesini sağlıyor. (Savunma Sanayi: İnovasyon Ekosistemleriyle Yumuşak Güç Geliştirmek)

Entegre A.I. çözümlerinin başarısı, insan için yarattığı değer ve kullanıcı deneyimi ile orantılı. 

Teknoloji ne kadar gelişmiş olursa olsun, insan için yeterli değeri yaratamadıysa veya kullanıcı deneyimi yeterli değilse, pazarda turunamıyor.

Amazon GO ve otonom araba örnekleri, bazı tam entegre A.I. çözümleri için erken olduğunu gösteriyor.  (Partially autonomous cars forecast to comprise 10% of new vehicle sales by 2030)

Çıkarımlar

Yapay zeka teknolojisinde alışık olmadığımız kısım, erişim ve etki alanını genişletme hızı. Elektriğin Amerika'da 50 senede eriştiği kullanım oranına, ChatGPT sadece 2 ayda erişti.

Enformasyon çağı, bu sofistike aracın erişim ve kullanım kolaylığını sağlıyor. Heyecanlı pazarlama mesajlarını geçebildiğimizde, A.I. 'ın insana hizmet odaklı yaratabileceği kolaylıkları keşfetmeye başlıyoruz.

Bu kolaylıklara odaklanırken, riskli alanları ve etik problemleri bugünden düşünmek gerekiyor.

Şirketlerin A.I. stratejilerindeki en büyük özgünlük, geleceğin en kârlı işlerinin insan odaklı hizmetlerden geçtiği prensibine uygun tasarlanması olurdu. Bunun için de I.K. departmanlarının kritik bir rol oynayabileceğini düşünüyoruz. 

Doğru fırsatları tespit edebilmek ve iş birliği potansiyellerinin değerini ölçebilmesi için,  PoC projeleri tavsiye ediyoruz. (Şirketler, Startupları Nasıl Değerlendirir ? PoC - Kavramsal Doğrulama Metodolojisi)

Workinlot, PoC projeleriyle inovasyon ve yatırım fırsatlarının geliştirilmesini destekliyor.

Kurum startup iş birliği çalışmalarında, süreç tasarımından uygulama yönetimine kadar farklı seviyelerde hizmetler sunarak, kuruma etkileşim metodoloji ve uzmanlığını aktarıyor.

Şirketinizle uyumlu yenilikleri tanımak, tanımlanan fırsatları değerlendirmek için tanışma toplantısına bekliyoruz.