HANDE BERKTAN
Yapay zeka iş dünyasının kurallarını tekrar yazıyor. Artık yapay zekayı araç olarak faal kullanan adaylar, iş randımanını artırdıkları için işe alım süreçlerinde öne çıkıyor. Artık adayların yalnızca yapay zekayı araç olarak bilmesi yetmiyor. Şirketler, yapay zekayı iş geliştirme, tahlil ve strateji süreçlerine ustalıkla entegre edebilen adayları tercih ediyor.
ABD Seattle merkezli teknoloji devi Amazon’un Yapay Zeka Tabanlı Verimlilik Araçları Kıdemli Ürün Yöneticisi Yağız Ihlamur, yapay zeka yatırımlarının sürdürülebilir iş modellerine dönüşümünü, yapay zekanın sağladığı verimliliğin kimi yöneticiler tarafından sebep ölçümlenmediğini ve yapay zekanın işe alım süreçlerinde oynadığı rolü, BloombergHT.com için anlattı.
"Yapay zeka, şirketlerde uyum maliyetini azaltıyor"
Şirketler, yapay zekaya önemli yatırım yapıyor, ancak asıl öncelik bunu süratle verimliliğe ve sürdürülebilir iş modellerine dönüştürebilmek. Bu değişimin nasıl sağlandığını Amazon Kıdemli Yöneticisi Yağız Ihlamur, "Yapay zekanın getirdiği sürat ve verimlilik doğal ki çok değerli. Şirketlerin bu alana yatırım yapması son derece hakikat. Tek odaklanmamız gereken nokta sürat değil. Ben, suratın yanında, işlerin arasındaki boşluklara bakmamız gerektiğini düşünüyorum. Zira asıl fırsat birçok vakit tam orada, gözden kaçan bir yerde duruyor. Son vakitlerde tertip şemalarına baktığımda artık farklı bir şey görüyorum, bir uyum maliyeti haritası. Her tertipte dorukta başkanlar var; sonra bu yapıyı departmanlara, farklı farklı rollere ayırıyoruz. Lakin ayırarak oluşturduğumuz rolleri, sonunda ortaya tek bir çıktı koymak için tekrar birleştirdiğimizde büyük bir uyum maliyeti doğuyor. Bir iş bir şahıstan başkasına geçerken beklemeler, ileri geri yazışmalar, toplantılar, statü raporları oluyor ve iş her el değiştirdiğinde bilgi biraz daha kayboluyor. Bir bilgi çalışanının gününün neredeyse yarısı işin kendisine değil, işi öbür bir işe bağlamaya gidiyor. Yapay zeka ise tam bu maliyeti düşürmekte epeyce başarılı. Yatırımı kalıcı bir verimliliğe çevirmenin yolu buradan geçiyor. İki şeye birden odaklanmak gerekiyor: bir, herkesin bu araçları ustalıkla kullanmasını sağlamak ve roller arasında o boşluğu, o bekleme ve kopukluğu ortadan kaldıracak bir yapı kurmak" tabirlerini kullandı.
"Yapay zeka şirketlerin tertip yapılarını yine dizayn ediyor"
Yapay zekanın şirketlerin tertip yapılarını nasıl değiştirdiğine ait Yağız Ihlamur, "Bu dönüşümün en görünür sonuçlarından biri şu, ekipler önemli biçimde küçülüyor. Amazon’da uzun müddettir yaygın olan bir yaklaşım vardı. Takımları ‘iki pizzayla doyacak’ kadar küçük tutmak, yani sekiz ile on kişilik gruplar. Fakat orada bile yöneten farklı, işi yapan başka bireylerdi. Yönetici, işi ve sorunu çok düzgün bilen fakat işin şahsen hayata geçirilmesinde yer almayan kişiydi. Şimdi işlerin birçok bir ile dört kişilik kadrolarla yapılıyor ve en kritik fark, yöneten kişi artık birebir vakitte işi şahsen yapanlardan biri. Kendi takımlarımızda de bunu görüyoruz. Evvelce net bir çizgi vardı; bir taraf neyin yapılacağına karar verir, öbür taraf uygulardı. O çizgi bulanıklaştı. Artık sorunu en derin anlayan kişi hem kararı veriyor hem de fikirden bitmiş işe kendisi gidebiliyor. Yani 'kim karar verir, kim uygular' ayrımı yerini 'problemi en düzgün bilen sahiplenir' anlayışına bırakıyor" dedi.
İşe alımda en belirleyici kriter, yapay zeka araçlarını kullanım ustalığı
Şirketler, yapay zekayı iş geliştirme ve tahlil süreçlerine ustalıkla entegre edebilen adayları tercih ediyor. Yağız Ihlamur, "İşe alımda çok net bir kriter belirdi. Adayın, hangi durum olursa olsun, yapay zekayı ne kadar ustalıkla kullandığı. Zira tıpkı araçlar herkesin elinde, farklılığı sağlayan araç değil, ustalık. Bir kadroda yapay zekayı sahiden ustalıkla kullanan bir kişi olduğunda, o kişi bütün kadronun verimliliğini yukarı çekiyor. Uygun haber şu ki, bu ustalık öğrenilebilir bir şey. Gerçek, uygulamalı eğitimler ve gerçek projelerle mevcut takımların içinden bu ustalar rahatça yetişiyor. Biz Amazon’da, mevcut çalışanlara aktüel araçların hepsine erişim açıp bahse özel eğitimlerle onları bir üst düzeye taşıyoruz. Bugün teknik olmayan roller bile, evvelce sırf mühendislerin yaptığı işlere girebiliyor; mesela SQL sorgusu yazmayı bilmeyen biri, gereksinimi olan bilgiyi yapay zekayla kendisi çıkarabiliyor" tabirlerini kullandı.
Yapay zekanın getirdiği verimlilik sahiden ölçülebiliyor mu?
Yapay zekanın getirdiği verimliliğin ölçülebilirliği sorulan Amazon Kıdemli Yöneticisi, "Bu noktada çok dürüst bir hususa değinmek isterim. Evet, teknik olarak ölçülebilir ve bunun için farklı usuller var. Örneğin Anthropic yakın vakitte, gerçek kullanım datalarından yola çıkıp bir yapay zeka modelini kıymetlendirici olarak kullanan ve misyon bazında ne kadar vakit kazandırdığını varsayım eden bir çalışma yayımladı. İşin değişik tarafı, o çalışma bile şunu kabul ediyor. Tek tek vazifelerdeki tasarrufu ölçebiliyoruz, fakat asıl belirleyici olan, vazifelerin arasındaki bağ, yani tam da ölçmesi en güç olan kısım. Bence asıl pürüz de aslında teknik değil, ruhsal. Verimliliği net ölçmeye başladığınız an havada şu soru beliriyor, "Demek ki tıpkı işi daha az bireyle yapabiliriz." Bu da direkt bir iş garantisi korkusu yaratıyor. O yüzden birden fazla yerde bu ölçüm aslında sessizce istenmiyor; yalnızca çalışanlar değil, yöneticiler de ölçülmekten kaçınabiliyor. Yani sorun bir ölçüm aracının olmaması değil, birçok vakit kimsenin sonucu net görmek istememesi" açıklamasını yaptı.
Vargı Ekonomi Haberleri
