Yapay zekâ uygulamalarının kurumlarda nasıl devreye alınacağı, gerçekten işe yarayıp yaramadığı ve ne kadar fayda sağladığı üzerine tartışmalar sürerken, önemli bir detay çoğu zaman gözden kaçıyor: En yetkin çalışanlar yapay zekâ araçlarını işlerini daha iyi yapmak için nasıl kullanıyor?Yeni bir araştırma tam da bu soruya odaklanıyor. Yapay zekâyı daha ileri seviyede kullanan çalışanların, tartışmalı ama güçlü bu teknolojiden iş süreçlerini kolaylaştırmak ve performanslarını artırmak için nasıl yararlandığını inceliyor. Sonuçlar bazı nüanslar içeriyor; ancak yine de şirketinizde yapay zekâ kullanımını geliştirmenize yardımcı olabilir. Çünkü çalışanlara örnek alabilecekleri güçlü bir kullanım modeli sunuyor.ABD merkezli KPMG LLP ile Texas Üniversitesi’nden iş dünyası araştırmacılarının yürüttüğü çalışma, aylar boyunca KPMG çalışanlarının yapay zekâyı hem kendi masalarında hem de müşterilerle çalışırken nasıl kullandığını inceledi. Veri seti, bir milyondan fazla yapay zekâ etkileşiminden oluşuyordu. Bu da çalışmanın sınırlı veriyle yapılmış yüzeysel bir analizden çok, dikkate değer bir inceleme olduğunu gösteriyor.Araştırmada “iyi” yapay zekâ kullanımını anlamak için birçok farklı ölçüt değerlendirildi. Çalışanların üzerinde çalıştığı görevlerin karmaşıklığı ve zaman içinde yapay zekâya verdikleri komutları geliştirip geliştirmedikleri de bu ölçütler arasındaydı. Phys.org’un aktardığına göre, bu noktadan itibaren ileri düzey yapay zekâ kullanıcılarında oldukça tutarlı bazı davranış kalıpları ortaya çıktı.Görünen o ki yapay zekâyı en akıllıca kullanan çalışanlar, onu yalnızca bir verimlilik aracı olarak görmüyor. Örneğin kaba taslak bir e-postayı toparlatmak ya da basit bir zaman çizelgesini otomatik doldurtmak gibi temel kullanımlar bunun yalnızca küçük bir parçası. Daha ileri düzey kullanıcılar ise yapay zekâyı entelektüel bir çalışma partneri gibi konumlandırıyor. Onu en zor ve iddialı işlerini ele almak için genel bir düşünme desteği olarak kullanıyorlar.Üstelik yapay zekâya tek seferlik bir soru sorup cevap almakla yetinmiyorlar. Yanıtların yönünü belirlemek için sınırlar ve parametreler koyuyor, komutlarını tekrar tekrar geliştirerek çıktıları daha anlamlı hale getiriyorlar. Buradaki fark yalnızca yapay zekâ araçlarını teknik olarak daha iyi kullanmaktan ibaret değil. Asıl mesele, yapay zekâyı dar görevleri devretmek için değil, karmaşık düşünme süreçlerini düzenli ve bilinçli biçimde desteklemek için kullanmak.Bu kulağa biraz teorik gelebilir. Ama araştırmadaki bir veri oldukça dikkat çekici: Şirket içindeki yapay zekâ kullanıcılarının yalnızca yaklaşık yüzde 5’i, tutarlı biçimde ileri düzey ve üst seviye kullanıcı davranışları sergiliyor. Bu grubun alışkanlıkları ise net şekilde tanımlanabiliyor ve diğer çalışanlar için örnek bir kullanım modeli haline getirilebiliyor.KPMG’nin yapay zekâ ve dijital inovasyondan sorumlu küresel lideri Steve Chase, Phys.org’a yaptığı açıklamada meselenin çalışanlara çok sayıda yapay zekâ aracı verip onları kendi hâline bırakmak olmadığını söylüyor. KPMG kısa sürede, çalışanların gerçekten faydalanabileceği “bilinçli şekilde tasarlanmış yapay zekâ destekli araçlara, eğitim programlarına ve rutinlere” ihtiyaç duyduğunu fark etmiş. Bu yaklaşım yapay zekâ kullanımını artırırken, “etkili davranışları görünür” hale getirmiş ve çalışanlara “amaçlı yineleme” gibi daha iyi yapay zekâ alışkanlıkları kazandırmış.Şirketinizin yapay zekâ kullanımı için çıkarılacak ders de tam burada başlıyor.Böyle yeni bir teknoloji ortaya çıktığında, onu doğrudan çalışanların kullanımına açıp ne olacağını görmek cazip gelebilir. Üstelik birçok çalışanın yapay zekâ araçlarını kullanmak için sabırsızlandığı, hatta bazı çalışanların onaylanmamış araçları iş yerine gizlice taşıdığı düşünülürse bu eğilim anlaşılır.Ancak çalışanların yapay zekâ kullanımını gerçekten ileri taşımak ve KPMG’deki en iyi yüzde 5’lik kullanıcı grubunun sergilediği becerilere yaklaşmak istiyorsanız, eğitim de içeren, dikkatle düşünülmüş bir yapay zekâ stratejisine ihtiyacınız var.Teşvik etmeniz gereken şey, yapay zekâ araçlarıyla tekrarlı ve gelişen bir etkileşim kurmak. Örneğin soruları yeniden formüle etmek, araçtan verdiği ilk yanıtı belirli bir görevi çözmeye daha uygun hale getirmesini istemek, bir problemi belirli bir bakış açısından analiz etmesini talep etmek ya da vardığı sonuca nasıl ve neden ulaştığını açıklamasını istemek. Yani tek seferlik soru-cevap oturumları yerine, tekrar eden ve derinleşen etkileşimler kurmak.KPMG örneğine göre, çalışanlarınız arasında desteklemeniz gereken yapay zekâ kullanımı tam da bu türden olmalı.İyi liderler, bu alışkanlıklarla gerçek dünyada güçlü ekiplerin karmaşık problemleri çözme biçimi arasındaki benzerliği kolayca görecektir. Karmaşık sorunlarda nadiren anında uzlaşma olur. Asıl süreç; fikirleri araştırmak, farklı çözüm yollarını değerlendirmek ve ekip üyelerinden düşüncelerini açıklamalarını istemek üzerine kurulur.Orijinal Yayın Tarihi: 3 Mayıs Köşe yazarları tarafından burada paylaşılan görüşler, incturkiye.com’a değil, yazara aittir.Çok daha fazlası için Inc. Türkiye bültenlerine kaydolun.