- Son araştırmalar, birçok bilgi çalışanının işlerinde AI kullandığını gösteriyor
- Ocak ayındaki Danimarka araştırması: pazarlamacıların %65’i, gazetecilerin %64’ü, avukatların %30’u AI kullanıyor
- Ağustos ayında ABD’li çalışanlarla yapılan araştırma: üretken yapay zeka kullananların oranı üçte bire ulaşıyor
- En çok kullanılan araç ChatGPT, onu Google Gemini izliyor
- Bireysel düzeyde AI’nin verimlilik artışı sağladığı kanıtlanmış durumda
- GPT-4 kullanımıyla danışmanlar 18 görevi %25 daha hızlı tamamladı
- GitHub Copilot kullanıldığında kodlama verimliliği %26 arttı
- Danimarka anketinde katılımcılar, işlerinin %41’ini AI ile yarı yarıya kısalttıklarını söyledi
- Ancak liderler ve yöneticilerle konuşulduğunda, çoğu zaman izin verilmiş dar kullanım örnekleri dışında AI kullanımının neredeyse hiç olmadığı ve verimlilik artışının da çok sınırlı kaldığı söyleniyor
- Bunun nedeni, bireysel performans artışının kurumsal performansa dönüşmemesinin birçok sebebi olması
- Kurumsal ölçekte sonuç almak için kurumun kendi AI kullanımına yönelik Ar-Ge çalışması şart
- Danışmanlık şirketlerinin ya da kurumsal yazılım sağlayıcılarının genel amaçlı yaklaşımlarına güvenilmemeli
- Hiç kimse o kuruma uygun AI kullanım biçimini dışarıdan kesin olarak söyleyemez
- Büyük AI şirketleri bile modelleri en iyi nerede kullanacaklarını tam bilmeden piyasaya sürüyor
- Asıl kritik nokta, kendi koşullarına uygun kullanım yöntemlerini herkesten önce keşfetmek
- AI kullanım yöntemlerine yönelik Ar-Ge’de, bireysel çalışanlardan oluşan kalabalık (Crowd) ile özel araştırma ekibi (Lab) birlikte kullanılmalı
- Crowd: sahada sorun çözmek için AI uygulayarak birikim ve pratik bilgi oluşturur
- Lab: Crowd’dan çıkan fikirleri ürüne dönüştürür ve yeni kullanım senaryoları araştırır
Crowd için taktikler
- Eric von Hippel’in kullanıcı inovasyonu kavramına göre, birçok önemli yenilik merkezî Ar-Ge laboratuvarlarından değil, gerçek kullanıcıların kendi sorunlarını çözmek için ürünlerle oynayıp denemeler yapmasından doğar
- Uzmanlar AI’nin faydasını deneme-yanılma yoluyla kolayca değerlendirebilir, ancak dışarıdakiler bunu yapamaz
- Araştırmalar ve görüşmeler, insanların AI ile deneyler yaptığını ve bunu çok faydalı bulduğunu, ancak işverenleriyle paylaşmadığını gösteriyor. Neredeyse her organizasyonda AI kullanıp bunu söylemeyen “gizli siborglar” var
- Gizli siborgların ortaya çıkma nedenleri
- Uygunsuz AI kullanımı nedeniyle cezalandırılmaktan korkmaları
- AI kullandıklarını söylerlerse saygı görmeyeceklerini düşünmeleri
- AI bazı işleri devralırsa kendilerinin ya da çalışma arkadaşlarının işten çıkarılacağını sanmaları
- AI kullanımını açıklasalar bile ödüllendirilmeyeceklerini düşünmeleri
- Verimlilik artışının, daha fazla iş yükü beklentisine dönüşeceğini düşünmeleri
- AI kullanım yöntemlerini paylaşacak bir yol olmaması
- Gizli siborglardan nasıl yararlanılır
- Korkuyu azaltmak: soyut AI etiği eğitimleri ya da korkutucu politikalar yerine “net deney alanı sınırları” belirlemek
- Ödül sistemiyle bağlamak: AI kullanımını açık edenleri ödüllendirmek. Büyük verimlilik artışları için birkaç aylık maaşa denk nakit ödül, terfi, uzaktan çalışma gibi teşvikler sunmak
- Olumlu kullanım modeli oluşturmak: yöneticilerin AI’yi nasıl kullandıklarını açıkça paylaşması. Müdürlerin çalışanları AI ile sorun çözmeyi denemeye teşvik etmesi
- Paylaşım fırsatları sunmak: hackathon’lar, prompt paylaşım oturumları gibi etkinlikler düzenlemek. AI yeteneği olan kişileri bulmak ve öğrenilenleri paylaşabilecek topluluklar kurmak
- Araç ve eğitim sağlamak: en güncel modellere doğrudan erişim vermek ve AI kullanımına dair eğitim oturumları sunmak
- Organizasyon içinde AI inovasyon yeteneği için fırsat yaratılmalı. Kalabalık faydalı olabilir, ancak yoğun inovasyon çabası olarak laboratuvarın (Lab) da ayrı bir rolü vardır
Lab için taktikler
- Dağıtık inovasyon önemli olsa da, organizasyon içinde AI kullanımına yönelik Ar-Ge için merkezî ve odaklı çabanın da bir rolü vardır
- Lab, konu uzmanları ile teknik ve teknik olmayan kişilerin birleşiminden oluşmalı
- Araştırmacılar Crowd içinden de çıkarılabilir. AI kullanım yollarını keşfedip bunu şirketle paylaşan tutkulu insanlarla laboratuvar kurmak mümkün
- Lab, analiz ya da soyut strateji yerine inşa etmeye odaklanmalı. Şunlar inşa edilmeli:
- Organizasyon için AI benchmark’ları geliştirmek: hangi AI’nin en stil sahibi yazarı olduğunu, hangisinin finansal verilerle çalışabildiğini, hangisinin hukuki belgeleri iyi okuyabildiğini ve her modelin şirket içindeki gerçek işlerde ne kadar başarılı olduğunu anlamak
- Çalışan prompt’lar ve araçlar geliştirmek: Crowd’dan gelen fikirleri ürüne dönüştürmek ve tekrar tekrar test etmek. Bunları organizasyona dağıtmak ve sonuçları ölçmek
- Henüz çalışmayan şeyleri inşa etmek: bir AI agent’ı temel iş süreçlerindeki tüm görevleri yürütse ne olur diye prototipler oluşturmak ve nerede başarısız olduğunu görmek. Yeni modeller çıktığında bunları prototiplere bağlayıp gelişme olup olmadığını kontrol etmek
- Büyüleyici ve kışkırtıcı şeyler inşa etmek: AI ile henüz temas kurmamış kişiler için, AI ile başarılabilecek şaşırtıcı ya da sarsıcı şeyleri göstermek. AI ile normalde imkânsız görünen işleri mümkün olduğunca denemek ve en yeni araçların ne yapabildiğini sergilemek. İnsanların ilgisini çekmek
- Crowd yenilik üretir, Lab ise bunu inşa eder ve test eder. Başarılı bir iç Ar-Ge için ikisi de gerekir
Bu daha başlangıç
- Uzun vadede AI yetenekleri gelişmeye devam ederse, sadece inovasyon yeterli olmayacak; AI’yi hesaba katan bir liderliğe ihtiyaç duyulacak
- Organizasyonlar, insan zekâsının sınırları ve avantajları etrafında inşa edildi
- Artık AI’nin bu tuhaf “zekâsını” hesaba katarak, on yıllar içinde geliştirilmiş süreçleri ve organizasyon yapılarını nasıl yeniden kuracağımızı düşünmek gerekiyor
- Bu, Ar-Ge’nin ötesine geçerek organizasyon yapısını, hedefleri ve geleceğin organizasyonunda insanla makinenin rollerini birlikte değerlendirmeyi gerektiriyor
- Ancak bunun bile yeterince radikal olmayabileceği söyleniyor
- AI laboratuvarlarının açık hedefi, her türlü zihinsel işte insandan daha iyi AI inşa etmek
- Yakında kendi başına plan yapıp eyleme geçebilen agent düzeyinde AI’lerin geleceği vaat ediliyor
- OpenAI’nin yol haritasında görüldüğü gibi, organizasyonların işini devralabilecek AI yaratmanın mümkün olduğuna inanılıyor. Bunların hepsi gerçekleşmeyebilir, ancak yalnızca bir kısmı bile gerçeğe dönüşse, organizasyonlar bugün hayal etmesi zor biçimlerde çok daha derin bir değişim yaşayacak
- Şirketler için bu belirsizlikte izlenecek en iyi yol, yeni dünyayı kendileri keşfetmeye hemen başlamak
Henüz yorum yok.