Aracı AI'yı mı benimsiyorsunuz? AI akıcılığını geliştirin, iş akışlarını yeniden tasarlayın, denetimi ihmal etmeyin

Bildiğimiz şekliyle iş ekosistemi değişmek üzere, ajanlar — " üretken yapay zekanın bir sonraki sınırı " — insan karar alma süreçlerini iyi yönde geliştirmeye hazırlanıyor. Yılın başında, BCG AI Radar küresel anketi şirketlerin üçte ikisinin halihazırda yapay zeka ajanlarını araştırdığını söyledi.

Yapay zeka sistemlerinin doğal dil istemlerimizi işleyebildiği ve sorumlu bir çalışan gibi otonom bir şekilde kararlar alabildiği yeni bir norma yaklaşıyoruz. Endüstriler ve iş alanları genelinde son derece karmaşık kullanım durumlarına çözümler sunma, emek yoğun görevleri veya nitel ve nicel analizleri üstlenme potansiyeline sahipler. Ancak distopik düşünürler tarafından tüketilmeyin, insanlar ve makineler simbiyotik bir ilişkiye sahip olabilir.

Agentic AI, verileri eleyerek, platformlar arasında çalışarak, süreçlerden öğrenerek ve gerçek zamanlı içgörüler veya tahminler üreterek yetenekli bir sanal asistan olarak hareket edebilir. Ancak, yeni işe alımları oryantasyona benzer şekilde, AI ajanları etkili bir şekilde çalışabilmeleri için önemli testler, eğitim ve rehberlik talep eder. Bu nedenle, insanlar koruyucular olarak hareket edecek ve tartışmasız daha fazla denetleyici bir rol üstlenecekler. Örneğin, merkezi bir yönetim çerçevesine uyumu sağlamalı, etik ve güvenlik standartlarını sürdürmeli, proaktif bir risk tepkisi geliştirmeli ve kararları daha geniş şirket stratejik hedefleriyle uyumlu hale getirmeliyiz.

Yapay zeka sistemleri hatalara ve kötüye kullanıma eğilimlidir ve bu da "insan-döngüde" kontrol mekanizmalarına olan ihtiyacı gerektirir. Temsilci sistemler için bu insan sorumluluğu, özerklik ile risk azaltma arasında denge kurmak için gereklidir. Peki, kuruluşlar bu mekanizmaları nasıl kullanacaklarına ve hangi iş birliği çerçevelerini uygulamaya koyacaklarına nasıl karar verebilirler? İşletmelerin yenilik yapmasına, otomasyonunu sağlamasına ve ölçeklenmesine yardımcı olan yapay zeka destekli bir dijital dönüşüm ve ürün geliştirme şirketinin kurucusu olarak, işte kısa bir rehber.

Yapay zeka becerilerinin geliştirilmesi hala kuruluşlar genelinde büyük ölçüde önceliklendirilmiyor. Şirketlerin üçte birinden azının personelinin dörtte birini bile yapay zekayı kullanmak üzere eğittiğini biliyor muydunuz? Eğitim öncelik olarak sunulmazsa liderler çalışanların yapay zekayı kullanmak için nasıl güçlendirilmiş hissetmelerini bekliyor?

Çevik ve bilgili bir iş gücünü korumak, teknolojik değişimi kucaklayan bir kültürü teşvik etmek için kritik öneme sahiptir. Bu anlamda ekip işbirliği, ajansal AI hakkında düzenli eğitim, güçlü ve zayıf yönlerini vurgulama ve başarılı insan-AI iş birliklerine odaklanma şeklinde olabilir. Daha köklü şirketler için, rol tabanlı eğitim kursları, farklı kapasitelerdeki ve rollerdeki çalışanlara üretken AI'yı uygun şekilde nasıl kullanacaklarını başarılı bir şekilde gösterebilir.

Yöneticiler, bu insan-AI iş birliğini optimize etmek için bir geri bildirim mekanizmasının yerinde olduğundan emin olmalıdır. Çalışanların hata tanımlama ve azaltmada aktif olarak yer almasını sağlayarak, gelişen teknolojilere karşı bir takdir tutumu geliştirebilir ve aynı zamanda sürekli öğrenmenin önemini görebilirler.

Yapay zeka akıcılığı ayrıca departmanlar ve uzmanlar arasındaki iş birliğinden de gelir; örneğin, mühendisler, yapay zeka uzmanları ve geliştiriciler arasında. İş akışlarına etkili bir şekilde aracı yapay zekayı entegre etmek için bilgi ve endişeleri paylaşmaları gerekir. İş gücünüzün güçlendirilmiş hissetmesi için bir zihniyet değişikliği olması gerekir: Yapay zeka ile rekabet etmemize gerek yok, biz (ve bilişsel yeteneklerimiz) onunla birlikte gelişiyoruz.

Yakın zamanda yapılan bir McKinsey anketine göre, üretken AI'yı uygularken iş akışlarını yeniden tasarlamak, her boyuttaki kuruluşta faiz ve vergiden önce kazanç (EBIT) üzerinde en önemli etkiye sahip olmuştur. Başka bir deyişle: AI'nın gerçek değeri, şirketler çalışma biçimlerini yeniden yapılandırdıklarında ortaya çıkar.

Örneğin, şirketleri AI projelerinden önemli bir değer üretmeyi başarmış yöneticiler genellikle oldukça hedef odaklı bir yaklaşım benimser. Ürün veya mühendislik başkan yardımcıları genellikle kaynakları ince bir şekilde yaymak yerine, belirli bir anda sınırlı sayıda önemli AI girişimine odaklanır. Strateji, beceri geliştirmeye adanmışlığın yanı sıra temel iş süreçlerinin tamamen elden geçirilmesini ve agresif ölçeklendirmeyi içerir ve finansal ve operasyonel performansa dikkat edilir.

Makineler tamamen gözetimsiz bırakılamasa ve insanlar gerçek zamanlı olarak veri işleme konusunda zirvede kalamasa da, iş akışlarını yeniden tasarlarken sürekli insan-yapay zeka işbirliği her şeyin cevabı olmayabilir. Örneğin, MIT Toplu Zeka Merkezi'ndeki araştırmacılar, bazen bir kombinasyonun en etkili olduğunu; bazen de sadece insanların -ya da sadece yapay zekanın- kendi başlarına etkili olduğunu buldular. Ortak yazarlar net bir iş bölümü buldular: İnsanlar "bağlamsal anlayış ve duygusal zeka" gerektiren alt görevlerde üstünlük sağlarken, yapay zeka sistemleri alt görevler "tekrarlayan, yüksek hacimli veya veri odaklı" olduğunda başarılı oluyor.

Gen AI, kısa vadede kuruluşların iş gücü boyutlarını önemli ölçüde etkilemese de, yine de rol unvanları ve sorumluluklarında bir evrim beklemeliyiz. Örneğin, hizmet operasyonları ve ürün geliştirmeden AI etiği ve AI model doğrulama pozisyonlarına.

Bu değişimin başarılı bir şekilde gerçekleşmesi için, yönetici düzeyinde katılım çok önemlidir. Üst düzey liderlerin, AI benimsemesini yönlendirecek özel bir ekip de dahil olmak üzere, açıkça tanımlanmış bir kuruluş çapında stratejiye ihtiyaçları vardır. Üst düzey liderlerin AI entegrasyonunu yalnızca BT veya dijital teknoloji ekiplerine devrettiğinde, iş bağlamının ihmal edilebileceğini gördük. Bu nedenle, iş liderleri daha aktif bir şekilde dahil olmalıdır; örneğin, etik ve stratejik uyumu garantilemek için AI yönetişim denetimi gibi rolleri üstlenebilirler.

İşe alım yaparken, iş liderleri şu özelliklere sahip adayları aramalıdır: 1) AI geliştirmenin erken aşamalarında doğruluk ve sorunların belirlenmesini sağlamak için model önyargısını test etmede yetenekli; ve 2) AI çözümlerinin tüm ekibin ihtiyaçlarını karşıladığından emin olmak için departmanlar arası iş birliğinde deneyimli. Bir SVP veya CTO iseniz ve nereden başlayacağınızdan emin değilseniz, kaliteli yeteneklere erişim sağlamak için stratejik bir ortağa ihtiyacınız olabilir. Bu, AI benimsenmesini riske atmamak için kurumsal düzeyde, AI destekli teknoloji ürünleri oluşturmak için olmazsa olmazdır.

İleriye bakıldığında, başarılı organizasyonlar, insanların ve yapay zekanın birlikte yarattığı bir işyeri vizyonunu sunma yetenekleriyle tanımlanacaktır. Liderler, insan yaratıcılığını ve yargısını güçlendirirken yapay zekanın güçlü yanlarından yararlanan işbirlikçi çerçeveler oluşturmaya öncelik vermelidir.

Imran Aftab, 10Pearls'ün kurucu ortağı ve CEO'sudur .