Yapay zekayı (A.İ.) işlevinin ötesinde gösteren yanıltıcı pazarlama mesajları, çalışanların yapay zeka teknolojisiyle nasıl çalışabileceklerini keşfetmesini engelliyor.
Keşfetmenin önündeki engel genelde iki yönlü. A.İ. kullanımına karşı önyargı ve direnç ya da tam tersine yetkinliklerinin ötesinde sorumluluk vererek yanlış konumlanmalar yapmak.
Bu yazıda insan kaynaklarının kritik bir rol oynadığı yapay zeka - insan iş birliğini, fazlara ayırarak örneklendireceğiz.
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.İ., 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.
Bu fazda yaşanan bir başka sorun da konumlama hataları. 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)
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.
İnsan-AI Entegrasyon Fazı
Bu fazda A.I.'ın rolü, çalışanların günlük görevlerine entegre olarak insanlar ve makinelerin birlikte karar vermesini sağlamak.
Yukarıda bahsettiğimiz 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.
Aveon Sigorta'nın yerli startup Wyseye ile geliştirdiği hasar tespit süreçlerini yapay zekanın analiz ettiği çözüm, eksperlerin verimini arttırıyor. Yeni nesil kullancının beklentisyle uyumlu hasar görsellerinden tespit yapmayı kolaylaştıran çözüm, her kullanımda doğruluk oranı artıyor. Etik risklerin önüne geçmek için hizmet tasarımında kararlar insan denetimine açık şekilde alınabiliyor.
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, I.K. 'nın sorumluluk alanına giriyor.
İnsan merkezli bir yaklaşımla, A.I. kararlarının açıklanabilirliğini ve denetimini artırmak, etik kullanımını sağlamak için yardımcı olabilir.
Tam Entegre AI Fazı:
Son fazda AI, operasyonlara derinlemesine entegre oluyor. Entegrasyonun başarısı için, hizmet sunduğu insanlarla tam uyum bir önşart.
Adaptif perakende, gömülü yapay zeka sistemleri için bir örnek.
Yapay zekanın yetkinlikleriyle, çok kanallı (omnichannel) perakendeden adaptif perakendeye geçiş başladı. Adaptif perakende, insanın değişen anlık tercih ve davranışlarıyla 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. Bu sistemler şirketin dijitalleşen tedarik zinciri sayesinde, stoklarını akıllı bir şekilde alıcılarla buluşturuyor. (B2B Sektörel Pazaryerleri - Yeni Ticaret Ağları)
Entegre A.I. çözümlerinin başarısı, insan için yarattığı değer ve kullanıcı deneyimi ile orantılı.
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.
Hype ve pazarlama mesajlarını geçebildiğimizde, A.I. 'ın insan için yaratabileceği kolaylıkları görmek mümkün.
Bu kolaylıklara odaklanırken, riski etik problemleri de işin içine katmak gerekiyor.
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, şirketler ve değeri PoC projeleriyle doğrulanan startup'lar arasındaki etkileşimi yöneterek, inovasyon ve yatırım fırsatlarının geliştirilmesini destekliyor.
Kurum startup iş birliği çalışmalarında, süreç tasarımından uygulama yönetimine kadar farklı seviyelerde hizmetler sunarak, kuruma uzmanlığını aktarıyor.