BlogHer Şirketin Yaptığı Büyük Yapay Zeka Hatası

Her Şirketin Yaptığı Büyük Yapay Zeka Hatası

Çoğu şirket, kullanıcıları desteklemeden yapay zekaya aceleyle geçiyor. Deneme yanılma yönteminin neden başarısız olduğunu ve L&D'nin teknoloji, iş akışları ve çalışanların refahını nasıl uyumlu hale getirebileceğini öğrenin.

JD Dillon is a learning and development leader with 25 years of experience in operations and L&D at organizations including Disney, AMC, Kaplan, and Axonify. He is the founder of LearnGeek, Chief Learning Officer at Axonify, and author of The Modern Learning Ecosystem, advising organizations on performance enablement and frontline workforce learning.

Şunları öğrenin: editoryal politikalarımız

6 dakikalık okuma

Smartcat’i deneyin

Ekibinizin müşterilerinizin konuştuğu her dilde her şeyi nasıl çevirebileceğini görün.

Demo talep edin

Ücretsiz denemeyi başlat

Kredi kartı gerekmez - 15 günlük deneme

"Sadece oynayın ve bulduklarınızı paylaşın."

Bu, şu anda çok sayıda kuruluşun uyguladığı yapay zeka benimseme stratejisidir. Bu strateji her yerde uygulanmaktadır: Fortune 100 şirketlerinde, federal kurumlarda ve küçük firmalarda. Elbette, ekibinizin bakış açısını dikkate almak ve kanıtlanmış uygulamaları seçmek her zaman iyi bir fikirdir. Ancak burada, en azından birçok teknoloji yöneticisine göre, ateşin keşfinden bu yana insanlığın en önemli keşfinden bahsediyoruz.

Şirketlerin yüzde doksan ikisi önümüzdeki üç yıl içinde AI yatırımlarını artırmayı planlıyor.[1] Kuruluşlar, yapay zekayı gelecekteki gelirlerin anahtarı olarak gördükleri için önemli kaynakları (ve çok fazla FOMO) teknoloji yığınlarına aktarıyorlar. Ancak, uygulama söz konusu olduğunda, yani bu yeni araçlardan tam olarak yararlanmak için işin kendisinin nasıl gelişmesi gerektiği konusunda, çoğu kuruluş dijital dönüşüm çabalarını zaten aşırı yüklenmiş işgücüne devrediyor. Üst yönetim, insanların zaten yapacak işleri olduğunu unutmuş gibi görünüyor.

Şirketlerin %74'ünün AI girişimlerinden değer elde etmekte zorlanıyor olması şaşırtıcı değildir.[2] Bazı durumlarda, teknoloji vaatlerini yerine getirmeye henüz hazır değildir. Aynı zamanda, AI ile uygulamalarını uyarlamaları beklenen çalışanlar, günlük sorumluluklarını dengelemeye devam ederken, bu nesil teknolojisini nasıl kullanacaklarına dair ekstra zaman, destek veya rehberlik almamaktadır. Yönetim, onların bunu kendileri çözmelerini beklemektedir. Sonuç olarak, kuruluşların yalnızca %1'i AI girişimlerinin tamamen olgunlaştığını düşünmektedir.

Birçok [şirket], dijital dönüşüm çabalarını zaten aşırı yük altında çalışan işgücüne devrediyor. Üst yönetim, çalışanların zaten yapacak işleri olduğunu unutmuş gibi görünüyor."

Birincil CTA

[JD Dillon ile Web Semineri] Ajanlar, Asistanlar, Otomasyon: AI Destekli İş Yerinde Potansiyelinizi Ortaya Çıkarın
Bu bilgilendirici web seminerinde, ön saflarda öğrenme ve çalışan bağlılığı konusunda tanınmış bir uzman olan JD Dillon, Öğrenme ve Gelişim uzmanlarının yapay zekanın vaatleri ile pratik uygulamaları arasındaki önemli uçurumu nasıl kapatabileceklerini ele alıyor.

Yenilikçilik ve Verimlilik

Yapay zeka destekli iş dönüşümünün henüz başlangıç aşamasındayız. AI ajanları, asistanları ve otomasyonları işyerlerine girmeye başlasa da, AI'nın vaatleri ile gerçek dünyadaki uygulamaları arasında hala önemli bir uçurum var. Politikalar hala tanımlanma aşamasında. Bölgesel düzenlemeler bu açığı kapatmaya çalışıyor. Teknoloji sağlayıcıları çözümlerini hızla geliştiriyor. Teknoloji, öngörülebilir gelecekte sürekli bir değişim içinde olacak.

Bu arada, "daha azıyla daha fazlasını yapmak" arzusu, inovasyon çabalarıyla çatışıyor. Şirketler karlılığı artırmak için bütçeleri kısarken ve personel sayısını azaltırken, çalışanlarından net bir yol haritası olmadan dijital devrimi öncülük etmelerini bekliyorlar. Bu yaklaşım çalışanları güçlendirmiyor. Zaten stresli ve çekişmeli olan çalışma ortamını daha da kötüleştiriyor.

Çalışan bağlılığı ve refahı tüm zamanların en düşük seviyesine yaklaşıyor. Çalışanların yüzde 65'i tükenmişlikle mücadele ettiğini bildirirken, yüzde 72'si bunun performanslarını olumsuz etkilediğini söylüyor.[3] AI bu baskıyı daha da artırıyor. Pew Research'ün yaptığı bir araştırmaya göre, ABD'deki çalışanların %52'si AI'nın kendi rollerine etkisinden endişe duyduğunu ve %32'si işini kaybetmekten korktuğunu ortaya koydu.[4]

Net bir strateji ve yeterli destek olmadan, şirketler yapay zekanın tam potansiyelini ortaya çıkarmada başarısız olma riskiyle karşı karşıya kalırken, çalışanlar artan belirsizlikle başa çıkmak zorunda kalır.

Tahminleri Ortadan Kaldırmak

Anlamlı bir değişim, yalnızca deneme yanılma yoluyla elde edilemez. Keşif, deneyimleme ve yineleme, inovasyon için kritik öneme sahip olmakla birlikte, bunlar dikkatli planlama ve yönlendirme ile dengelenmelidir. AI'nın tam potansiyeline ulaşması için, kuruluşlar iş süreçlerinin dönüşümünü yönlendirmek için kaynak ayırmalıdır. Bu, çalışanlara yeni araçların nasıl kullanılacağını öğretmenin ötesine geçer. İnsanlar, değişen iş akışları içinde ve kuruluşun öncelikleri ile uyumlu olarak bu araçları nasıl etkili bir şekilde uygulayacakları konusunda net bir rehberliğe ihtiyaç duyarlar.

Kuruluşlar, AI'nın iş akışlarına nerede uyum sağlayacağını, hangi görevlerin hala insan müdahalesini gerektirdiğini ve üretkenliği en üst düzeye çıkarmak için süreçlerin nasıl yeniden tasarlanması gerektiğini belirlemek için kaynak ayırmalıdır. Üst yönetim, iyileştirme alanlarını belirleyerek ve en fazla değeri sağlayabilecek uygulamaları tespit ederek, işlevler arası çalışacak ekip üyelerini atamalıdır. Bu işbirliğine dayalı yaklaşım, dönüşüm süreci boyunca çalışanların katılımını sağlarken etkiyi en üst düzeye çıkaracaktır. İnsanlar ve teknolojinin uyumunu önceliklendirerek, kuruluşlar hem operasyonel verimliliği hem de olumlu bir çalışan deneyimini garanti edebilirler.

AI Destekli İş Akışı Optimizasyonu ile En Yüksek Verimliliğe Ulaşın

L&D'nin Rolünü Netleştirme

AI, L&D'nin yönetmesi gereken başka bir eğitim konusu değildir. Modern işyerinde L&D'nin rolünü temelden dönüştürmektedir. AI, öğrenmeyi ve desteği yenilikçi yollarla kişiselleştirmemizi sağlar ve bağımsız çözümlerden, iş akışlarına doğrudan entegre edilmiş bir ekosisteme geçiş yapar. Bu, bireylerin bilgi paylaşımında bulunmalarını, sorunları çözmelerini ve temel becerileri daha etkili bir şekilde geliştirmelerini sağlar. Bu değişimi benimseyerek, sınırlı L&D kaynaklarımızı ölçeklendirebilir, daha fazla kişinin doğru desteği almasını sağlayabilir ve benzersiz becerilerimizi en karmaşık gelişim zorluklarına odaklayabiliriz.

L&D, bu yenilenen zihniyeti, çalışanların işyerlerindeki hızlı değişikliklere ayak uydurmalarına yardımcı olmak için de kullanabilir. L&D, bireylerin dönüşümü kendi başlarına yönetmelerini beklemek yerine, çalışanların rollerinin nasıl geliştiğini anlamalarına yardımcı olmak için gerekli desteği ve rehberliği sunabilir. Çalışanların soru sorabilecekleri, kendilerinden nasıl bir değişim beklendiğini net bir şekilde anlayabilecekleri ve bu dönüşümde pasif birer seyirci değil, aktif katılımcılar gibi hissedebilecekleri bir ortam yaratmalıyız.

L&D, işgücüne değişiklikleri iletmenin en etkili yollarını belirlemek için BT, Operasyonlar ve İK dahil olmak üzere kuruluş genelindeki karar vericilerle işbirliği yapmalıdır. Böylelikle, beceri geliştirme girişimlerini çalışanların temel ilgi alanlarıyla uyumlu hale getirerek, onların yeni uygulamalara, süreçlere ve beklentilere uyum sağlamasına yardımcı olabiliriz. Bu, L&D'yi AI ile ilgili korku ve belirsizliği azaltmada kritik bir aktör konumuna getirir. Ayrıca, AI'nın nasıl çalıştığına dair genel bir bakış sunan, hazır içerik kütüphanelerine güvenme eğiliminden kaçınmalıyız. Bunun yerine, AI'nın gerçek dünyadaki uygulamalarına odaklanmalı ve çalışanların bu araçları günlük iş süreçlerine nasıl etkili bir şekilde entegre edebileceklerini anlamalarına yardımcı olmalıyız.

AI Çağında İnsanları Öncelikli Tutmak

Unutmayın, bir kuruluş ancak çalışanlarının öğrenme hızı kadar hızlı dönüşüm geçirebilir. Teknolojiye ayak uydurmakla kalmayıp, çalışanlarımızın teknolojiyle birlikte gelişmelerini sağlamak için birlikte çalışalım.

Yazar Hakkında

JD Dillon, deneyimli bir yetenek geliştirme lideri ve The Modern Learning Ecosystem kitabının yazarıdır. Disney, Kaplan ve AMC gibi kuruluşlarda operasyon, eğitim ve performans alanlarında 25 yılı aşkın deneyime sahip olan JD, Axonify'da Baş Öğrenim Sorumlusu ve LearnGeek'in Kurucusu olarak insanların her gün en iyi şekilde çalışmasına yardımcı olmaktadır.

AI Beyanı

Bu yazının her kelimesi insan yazar tarafından yazılmıştır. Yapay zeka, yaratım süreci boyunca araştırma, fikir üretme ve düzenlemeyi desteklemek için kullanılmıştır.

Kaynaklar

  1. Mayer, H., Yee, L., Chui, M. ve Roberts, R. (28 Ocak 2025). İşyerinde süper ajans: İnsanları AI'nın tam potansiyelini ortaya çıkarmak için güçlendirmek. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work mckinsey.com

  2. Boston Consulting Group. (2024, 24 Ekim). 2024'te AI'nın Benimsenmesi: Şirketlerin %74'ü değer elde etmek ve ölçeklendirmek için mücadele ediyor. Boston Consulting Group. https://www.bcg.com/press/24october2024-ai-adoption-in-2024-74-of-companies-struggle-to-achieve-and-scale-value bcg.com

  3. Crist, C. (2 Ocak 2024). Çalışanların %65'i 2023'te tükenmişlik yaşadığını söylüyor. HR Dive. https://www.hrdive.com/news/employee-burnout-productivity/703405/ hrdive.com

  4. Hayes II, J. (28 Şubat 2025). Çalışanların %52'si iş yerinde yapay zekadan korkuyor: Akıllı CEO'lar bunu bir fırsat olarak görüyor. Forbes. https://www.forbes.com/sites/julianhayesii/2025/02/28/52-of-employees-fear-ai-at-work-smart-ceos-see-an-opportunity/ forbes.com

💌

Haber bültenimize abone ol

E-posta *

Loie Favre
Editör
Loie Favre

Loie Favre is a trilingual content and AI leader at Smartcat who builds LLM-powered content systems and leads global go-to-market initiatives rooted in localization expertise. She writes practical guidance on AI translation, localization ROI, L&D globalization, and multilingual content operations for enterprise teams.

Şunları öğrenin: editoryal politikalarımız

Alexandra Conza
İnceleyen
Alexandra Conza

Alexandra Conza is an experienced content leader and data storyteller with a background in B2B SaaS, FinTech, and LegalTech. As Smartcat’s Senior Strategic Content Marketing Manager, she develops data- and research-driven content that helps enterprises transform translation, localization, and global communications.

Şunları öğrenin: editoryal politikalarımız

Editoryal standartlar

Smartcat’e neden güvenebilirsiniz

Her rehber lokalizasyon ekibimiz tarafından yazılır, teknik yazım deneyimine sahip editörler tarafından netlik için düzenlenir ve yayımlanmadan önce bir Smartcat çözüm mühendisi tarafından gözden geçirilir. Platform ve uygulamalar geliştikçe her içeriği güncelliyoruz.

  • Uygulayıcılar tarafından yazılır, yalnızca yapay zekâ tarafından değil
  • En yeni Apple ve ICU spesifikasyonlarına göre doğrulanır
  • SDK’lar, mağaza politikaları veya iş akışları değiştiğinde güncellenir
Editoryal standartlarımızı okuyun
100+5 yıldızlı yorum
★★★★★ G2 · 4.6 / 5
“Bu, yapay zekâya yaptığımız ilk yatırımlardan biriydi. Eskiden haftalar süren işler artık dakikalar içinde tamamlanıyor — çeviri diğer tüm süreçlerle paralel ilerliyor ve pazarlama ekibi süreci uçtan uca yönetiyor.”
OS
Ollie Scheers

Huel’de CTO

Okumaya devam edin

Tüm yazılar →

İçerik Operasyonları Neden Kurumsal Yapay Zekanın Yeni Ufku?

Claire Foster

Bir WordPress Web Sitesi Nasıl Çevrilir?

Maksym Ostapenko

eBay “Lunch & Learn” Etkinliğinden Kesitler: Küresel Bir Öğrenme ve Gelişim Ekibi, Smartcat ile Yerelleştirmeyi Nasıl Genişletiyor?

Loie Favre

Smartcat’i keşfedin

Her şeyi müşterilerinizin konuştuğu tüm dillere çevirin.

Yapay zekâ çevirisi, insan dil uzmanları ve halihazırda kullandığınız içerik sistemleri için tek bir platform. Bir demo ile başlayın veya ücretsiz bir çalışma alanı oluşturun.

Demo talep edin

Ücretsiz denemeyi başlat