Transform 2026'dan Çıkarılan Önemli Noktalar: Küresel Ekiplerin Öğrenme ve Performans Şekillerini Yeniden Şekillendiren 4 Yapay Zeka Eğilimi

Las Vegas'ta düzenlenen Transform 2026 etkinliğinden yeni döndüm. Etkinlikte 4.200'den fazla İK ve insan kaynakları lideri bir araya gelerek, günümüzde her liderlik ekibinin karşı karşıya olduğu şu soruyu ele aldı: İşletmemizle aynı hızda işgücü kapasitemizi nasıl artırabiliriz?

CHRO'lar, CTO'lar ve kurucularla üç gün süren demolar, paneller ve samimi sohbetlerin ardından, yapay zeka çağında küresel ekipleri nasıl eğiteceğimizi ve güçlendireceğimizi belirleyeceğine inandığım dört eğilim ortaya çıktı.

Transform etkinliğindeki en büyük sürpriz, yapay zekaya duyulan coşku değildi. Asıl sürpriz, duyulan korkuydu.

Konuştuğum tüm İK direktörleri, yapay zeka benimseme sürecini hızlandırmak istiyordu. Ancak çok somut bir endişe yüzünden harekete geçemiyorlar: mevzuata uygunluk riski. Şirketler, yapay zeka yönetişimlerine dayalı toplu davalarla karşı karşıya kalıyor. Anthropic veya OpenAI gibi köklü büyük dil modellerini temel teknoloji olarak kullansalar bile, kuruluşlar sonuçlardan sorumlu tutuluyor.

Çözüm, hızı kesmek değil. Güvenlik önlemleri alarak büyümeyi sürdürmektir.

Tekrar tekrar duyduğum şey, yapay zeka (AI) uygulamasında başarılı olan şirketlerin, veri kullanımı konusunda son derece şeffaf olanlar olduğu. Bu şirketler, hangi verilerin toplandığı, nasıl depolandığı ve ne amaçla kullanıldığı konusunda çalışanlarına net bir şekilde bilgi veriyor. Bu şeffaflık sadece etik bir davranış değil; aynı zamanda yapay zeka uygulamasını mümkün kılan çalışan güveninin temelini oluşturuyor.

Önemli nokta: Uyumluluk endişelerinin yapay zeka stratejinizi geciktirmesine izin vermeyin. Bu endişelerin, daha büyük bir güvenle ilerlemenizi sağlayan bir güç olmasına izin verin. Yapay zeka girişimlerinizin temelini, ilk günden itibaren şeffaflık ve net bir veri yönetimi üzerine kurun.

Transform fuar alanında beni en çok şaşırtan şey şuydu: Hız ve bağlamın belirleyici olduğu bir öğrenme devriminin tam ortasındayız.

Liderler gerçek zamanlı ve bağlamsal öğrenmeyi talep ederken, beş yıl önce son teknoloji olarak kabul edilebilecek, ayrıntılı ve yapılandırılmış kurslar ile manuel içerik oluşturma araçlarını sergileyen stantlar gördüm. Sektörümüzde bazı gelişmeler baş döndürücü bir hızla ilerliyor, ancak birçok teknoloji sağlayıcısı pazarda gerçekte neler olup bittiğine ayak uyduramamıştır.

Veriler şunu gösteriyor: Etkili hiçbir çalışan eğitimi modülü 15 dakikadan uzun sürmüyor. Çalışanların e-postalarını kontrol ederken bir saat süren eğitimleri tıklayarak geçiştirdikleri dönem artık geride kaldı.

L&D alanında köklü bir dönüşüm yaşanıyor. Konuştuğum İK direktörleri artık geleneksel şirket çapındaki eğitimlere odaklanmıyor. Öncelikleri, farklı coğrafi bölgelere, özellikle de küresel ekiplere özel olarak uyarlanmış hiper hızlı öğrenmeye; satış ekipleri için gerçek zamanlı koçluk da dahil olmak üzere GTM etkinliğine; ve koçluk sağlamak için görüşme sonrasını beklemek yerine anlık geri bildirime kaymıştır.

Bir CRO bunu çok iyi ifade etti: "Neden satış temsilcilerini, görüşmeden alınan verileri kullanarak görüşme sırasında eğitecek daha gelişmiş bir araç kullanamıyoruz? Görüşme bitene kadar bekleyip kayıt yaptıktan sonra koçluk yapmak zaman kaybıdır."

L&D'nin geleceği kurslarda değil. İş akışının içine doğrudan entegre edilmiş, bağlam odaklı ve sürekli bir koçluktur.

Tanıştığım her ürün lideri ve kurucu aynı soruyla boğuşuyordu: Yapay zeka çözümlerimizi nasıl daha insani hale getirebiliriz?

Birkaç noktada fikir birliği açıktı.

Onlara artık "ajan" demeyin. Bu terim kafa karıştırıcı ve aramızda mesafe yaratıyor. Onlara "AI takım arkadaşları" deyin. İtiraf etmeliyim ki, bu fikir bir yıldan fazla bir süre önce Smartcat'te şirket içinde gündeme geldiğinde şüpheciydim. Artık bu fikrin savunucusuyum.

Onları proaktif hale getirin. Yapay zekanızın konuları, soruları ve içgörüleri proaktif olarak gündeme getirecek tetikleyicileri yoksa, çok manuel bir sistem olarak algılanacak ve sonunda terk edilecektir. En iyi yapay zeka takım arkadaşları sorulana kadar beklemez. Önemli olduğu anda ilgili bilgileri ortaya çıkarırlar.

Çalışanların bunları kişiselleştirmesine izin verin. Şirketlerin "Talk to Marcy!" gibi önceden ayarlanmış tuhaf AI isimleri, kafa karıştırıcı ve can sıkıcıdır. Çalışanların AI takım arkadaşlarına isim vermesine ve görünümlerini özelleştirmesine izin verin. Bir kişi AI takım arkadaşıyla ne kadar bağlı hissederse, onu o kadar çok kullanır.

Smartcat'te bunu şirket içi AI takım arkadaşlarımızla bizzat deneyimledik. AI takım arkadaşımı gösterdiğim her şirket, istisnasız olarak, bunun konferansta gördükleri en havalı şey olduğunu düşündü. Nasıl geliştirdiğimizi ve kendileri için de aynısını yapıp yapamayacağımızı öğrenmek istediler. Bu coşku teknolojiyle ilgili değildi. Asıl mesele, şirketinizin bağlamını gerçekten anlayan ve gerçek işlerde yardımcı olabilecek bir AI takım arkadaşına sahip olmaktı. Bu arada, AI takım arkadaşıma Sunny adını verdim. Güneş beni gülümsetir, AI ile çalışmak da aynı etkiyi yaratıyor.

Bu durum, L&D ekipleri için büyük önem taşıyor. Artık çalışanları sadece sabit süreçler konusunda eğitmiyorsunuz. Kullandıkları araçlar gerçek zamanlı olarak gelişirken, onların sürekli öğrenmelerini ve uyum sağlamalarını sağlıyorsunuz.

İşte Transform etkinliğinde CTO'lar ve CPO'ların başa çıkmaya çalıştığı rahatsız edici gerçek: sürüm döngüleri aylardan günlere indi, ancak müşteri destek süreçleri bu hızı yakalayamadı.

Ürününüz haftalık olarak değişiyorsa, geleneksel dokümantasyon ve eğitim materyalleri yayınlanmadan önce geçerliliğini yitirir. Müşteriler, okumaya vakit bulamadıkları sürüm notları altında boğulurken, iş akışlarını iyileştirebilecek özellikleri kaçırmaktadır.

Sektör genelinde ortaya çıkan çözüm, yapay zeka destekli müşteri destek sistemleridir.

Şirketler, kullanıcılara yeni ürün sürümlerini gerçek zamanlı olarak tanıtan, müşteriye yönelik yapay zeka asistanları kullanmaya başlıyor. Göz ardı edilen bir değişiklik günlüğü e-postası göndermek yerine, bir iş akışında zorlandığınızı fark eden ve "Hey, geçen hafta tam da bu konuda yardımcı olabilecek bir özellik yayınladık. Sana göstereyim mi?" dediğini hayal edin.

Aklımda kalan bir gözlem, en ileri görüşlü şirketlerin sadece ürün yöneticilerini değil, mühendislerini de her hafta müşterilerle doğrudan bir araya getirmeleriydi. Bu, hataları ve sorunları anında gidermelerine olanak tanıyarak, geleneksel kanallarla elde edilmesi imkansız bir geri bildirim döngüsü oluşturuyor. Ayrıca mühendislerin, kodlarının nasıl kullanıldığını ve emeklerinin müşteriler üzerinde nasıl bir etki yarattığını ilk elden görmelerini sağlıyor. Bu, daha hızlı, daha doğru ve gerçek müşteri davranışlarıyla çok daha bağlantılı bir kazan-kazan durumu yaratıyor.

Bu dört eğilim de tek bir gerçeğe işaret ediyor: Başarılı olacak şirketler, öğrenme ve yetkinlik geliştirme süreçlerini küresel ölçekte, anında ve kesintisiz bir şekilde genişletebilenler olacaktır.

İşte bu, Smartcat'te Kurs Oluşturma için Öğrenme İçeriği Aracımız ile çözmeye çalıştığımız sorunun tam da bu. Bu araç, ekiplerin öğrenme içeriğini daha hızlı oluşturmasına ve uyarlamasına yardımcı olan AI kurs oluşturma aracı ile geleneksel kurs yazımının ötesine geçmek üzere tasarlanmıştır. Bu, eğitim içeriğini 280'den fazla dilde aynı anda oluşturabilen ve çevirebilen, ayrıca 15 dakikalık dikkat süresi gerçeğini gözeten mikro öğrenme modülleri üretebilen bir yapay zeka takım arkadaşıdır. Ayrıca, LMS'nizle doğrudan entegre olarak kurumsal e-Öğrenim iş akışlarını destekler; LMS'nizle doğrudan entegre olarak uzmanlarınızdan öğrenir ve marka sesini, uyumluluk standartlarını ve kaliteyi korur.

Ürün ekibiniz Salı günü yeni bir özellik yayınladığında, dünya çapındaki çalışanlarınız bir sonraki çeyrekte değil, Çarşamba gününe kadar yerelleştirilmiş eğitim içeriğine sahip olabilir.

Transform 2026, bir şeyi son derece net bir şekilde ortaya koydu: Yapay zeka, yetenek eksikliğinden dolayı engellenmiyor. Karışıklık yüzünden engelleniyor.

En büyük fırsat, daha fazla özellik geliştirmek değildir. Yapay zekayı günlük iş akışlarında sezgisel, şeffaf ve anında kullanışlı hale getirmektir.

Liderlerin asıl arzuladığı şey, riski kontrol altında tutarken ölçeği büyütmek ve yapay zeka sistemine insan işbirliği ile eğitimi entegre etmektir.

Öğrenme ve Gelişim (L&D) ile İnsan Kaynakları ekipleri için bu, eğitimden gerçek zamanlı yetkinleştirmeye geçiş anlamına gelir. Öğrenme o anda gerçekleşmezse, artık çok geç demektir. Bu, yapay zekayı bir araç değil, bir takım arkadaşı olarak tasarlamak anlamına gelir. AI bir takım arkadaşı gibi hissettirmezse, kullanılmayacaktır. Bu, ürün hızı ile öğrenme hızı arasındaki uçurumu kapatmak anlamına gelir. Yetkinleştirme, üründen geride kalırsa, müşteriler ve çalışanlar da geride kalır. Ayrıca, ölçeklendirme için temel olarak güven oluşturmak anlamına da gelir. Güven erken aşamada oluşturulmazsa, benimseme süreci durur.

Yapay zeka, başarılı takımların özelliklerini değiştirmez. Sadece öğrenme hızı konusunda çıtayı yükseltir.

Bunu başaran şirketler sadece daha hızlı eğitim vermekle kalmayacak. Gerçek zamanlı olarak öğrenen, uyum sağlayan ve harekete geçen ekiplerle daha verimli bir şekilde çalışacaklar. İşlerinin gerektirdiği hızda hareket edecekler.

Ve 2026'da, önemli olan tek şey bu hız olacak.

Stacey Richey, Smartcat’te İnsan Kaynakları Başkan Yardımcısı olarak görev yapmaktadır. Burada, yapay zeka destekli öğrenme ve yetkinleştirme yoluyla küresel işgücünün kapasitesini artırmaya yönelik girişimleri yönetmektedir. LinkedIn üzerinden kendisiyle bağlantı kurun: https://www.linkedin.com/in/staceyrichey/