Bir şirkette çalışanların yapay zeka araçlarına erişmesi, iş sonuçlarının da aynı hızda iyileştiği anlamına gelmiyor. Metin yazdırmak, özet çıkarmak veya sunum hazırlamak artık sıradan işler. AI-Native firmada ise yapay zeka, iş süreçleri, karar biçimleri ve ekip yetkinlikleriyle birlikte ele alınıyor.
AI kullanan şirket ile AI-Native firma arasındaki fark
AI-Native firmada yapay zeka bireysel bir kısayol olarak kalmıyor. Problem tanımlama, alternatif üretme, karar verme ve uygulama adımlarında nerede kullanılacağı bilinçli biçimde belirleniyor. Bu nedenle bir şirketin AI-Native olup olmadığını anlamak için araç listesine ek olarak ekibin düşünme ve çalışma biçimine bakmak gerekiyor.
Çıktı kalitesini belirleyen yetkinlikler
Yapay zekadan alınan sonucun kalitesi büyük ölçüde soruyu soran kişinin yetkinliğine bağlı. Problemi iyi çerçeveleyemeyen bir ekip, gelişmiş bir modelden de yüzeysel cevaplar alabilir. Problem çözme, yaratıcı düşünme, kritik düşünme, karar muhakemesi ve iş ihtiyaçlarını tanımlama, AI-Native dönüşümün temel yetkinlikleri arasında. TRIZ ve design thinking gibi yöntemler de yapay zekayla çalışırken düşünceyi yapılandırmak için kullanılabilir.
Bir şirket nasıl AI-Native olur?
Dönüşüm dört adımda ele alınabilir. Önce ekiplerin mevcut yetkinlikleri ve yapay zeka kullanımı incelenir. Ardından eksik görülen yetkinlikler geliştirilir. Üçüncü adımda bu yetkinlikler, yapay zeka araçlarıyla gerçek iş problemleri üzerinde uygulanır. Son adımda elde edilen sonuç ölçülebilir bir iş çıktısına dönüştürülür.
Bu düzende eğitim, bilgi aktarımının ardından uygulamayla devam eder. Her çalışma ekibin kendi işinden gelen bir problemle başlar ve geliştirilmiş bir çıktıyla tamamlanır. Çalışmalar düzenli sürdürüldüğünde yapay zeka kullanımı da gündelik işin parçası haline gelebilir.
Küçük başlamak, düzenli sürdürmek
Başlangıç için büyük ve uzun bir program şart değil. Tek bir iş ihtiyacına odaklanan kısa bir çalışma, ekibin yapay zekayla nasıl sonuç aldığını görmesine yardımcı olabilir. Gelişim daha sonra ihtiyaca göre dönem içine yayılabilir.
Kaykayoğlu, üretimden akademiye, Ar-Ge ekiplerinden hizmet sektörüne farklı kurumlarla bu dönüşüm üzerinde çalıştı. Örneğin SNOP Groupe Türkiye üretim ekiplerinde kurum çapında bir yapay zeka yetkinlik programı yürüttü, Kapadokya Üniversitesi akademisyenleri için AI-Native gelişim programı düzenledi.
Metin, ilgili kaynaklar incelenerek ve bu kaynaklardaki bulgulardan yararlanılarak hazırlanmıştır.
