İşi ortadan kaldırmadan önce anlayın: Yapay zeka çağında iş yeniden tasarımına dair bir yol haritası.

Geçen üç yıl içinde Ford, otomatik kalite sistemlerinin ve yapay zeka denetim araçlarının kaçırdiği arızaları tespit etmek için yaklaşık 350 deneyimli mühendisi işe aldı. Bu mühendislerin bazıları şirketin eski çalışanlarıydı. Şirket onlara ihtiyaç duyuyordu çünkü, araç donanımı mühendisliğinden sorumlu başkan yardımcısı son dönemde itiraf ettiği gibi, yapay zeka ekleyip tasarım gereksinimlerini ona beslemenin yüksek kaliteli bir ürün üretmek için yeterli olacağını varsayıyordu. Oysa öyle değildi.

Ford bu durumun tek istisnası değil. Klarna, Şubat 2024’te yapay zeka asistanının 700 müşteri hizmetleri temsilcisinin işini yaptığını açıkladı ve CEO’su şirketin maliyete çok fazla odaklanıp kaliteyi ihmal ettiğini kabul etti. Veriler aynı hikayeyi anlatıyor. Orta ve büyük ölçekli kuruluşlardaki 1.000 üst düzey yönetici ve C-seviyesi yöneticiden oluşan bir araştırmaya göre, çalışanların yüzde 39’u yapay zeka nedeniyle işten çıkarmalar yaptığını belirtti; bu işten çıkarmalarla ilgili karar verenlerin ise yüzde 55’i yanlış yaptıklarını itiraf etti. Geri dönüşlerin çoğalması bekleniyor: Gartner’ın tahminine göre, 2027 yılına kadar iş kesintilerini yapay zekaya bağlayan şirketlerin yarısı, benzer işleri farklı unvanlarla yapmak üzere insanları yeniden işe alacak.

Işten çıkarma ve geri çağırma arasındaki makas

İşten çıkarmadan kısa bir süre sonra geri çağırma yaşandığında, açıkça bir şeylerin yolundan çıktığı görülür. Cezbedici açıklama teknolojinin hazır olmadığı olabilir. Ancak Ford’un eski deneyimli mühendislerinin şimdi ne yaptğine bakın: yeni nesil mühendisleri eğitmek ve kendilerini değiştirmeleri tasarlanan yapay zeka sistemlerini yeniden eğitmek. Bildikleri şeyi aktarmak, işlerin bir parçası olan ama hiçbir görev listesinde görünmeyen bir şeydi; bu yüzden kimse gittiğini görmedi. İşler, o işlerin neyi içerdiği ve hangi amaca hizmet ettiği doğru şekilde anlaşılmadan ortadan kaldırıldı.

Bu durum, daha önce de belirttiğim gibi, teknoloji değil sistem ve insanlarla ilgili bir sorundur. İşi yeniden tasarlamak, yapay zeka dönüşümünün en zor kısımlarından biridir. Bunu başarılı şekilde yapmak için aşağıda bir süreç sunuluyor.

Bir iş neden var?

Bir işin var olmasının nedeni, organizasyonun o işten birden fazla şey beklemesidir. Bunlar onun hedefleridir ve yapay zeka çağında işi yeniden tasarımın başlangıç noktasını oluşturur: Bir işin ne için var olduğunu anlamak, sonra insanların ve makinelerin bu amaca ulaşmak için nasıl birleştirilebileceğini belirlemek gerekir.

Hedeflerle görevler farklı türden şeylerdir. Bir hedef bir sonuçken; bir görev bir etkinlidir. Bazı hedefler yalnızca doğru görevlerin tamamlanmasıyla karşılanır. Diğerleri ise karşılanmaz. Örneğin, müşteri hizmetleri rolünün hedeflerinden biri müşteriyi ürün, satış koşulları ve iadeler hakkında doğru bilgilerle donatmaktır. Bu hedefe ulaşmak için yapılan iş net bir şekilde görevlere ayrılır. Başka bir hedef ise zorluk yaşayan bir müşteriye, sorundan sorumluluk alan biri olduğ hissini verebilmek olabilir. Bu hedefe ulaşmak için yapılan iş çok daha zordur çünkü müşteri, checklistteki her öğenin işaretlenmesinden dolayı kimseinin sorumluluk aldığını hissetmez.

Görev değil, hedefden başla

Görevlerden başlayan bir yeniden tasarım ilk türdeki hedefi görür ama ikincisini kaçırır. Hedeflerden başlayan ise her ikisini de görür. Aşağıdaki beş adım, sonuncusunu yapmak üzere tasarlanmış ve çoğu bağlama uyarlanabilir durumdadır.

Birinci adım hedefleri betimler. Organizasyonun rolü ne için istediğinden başlar; kişinin içinde bulunduğu kişinin değil yaptığı işten: gerekli çıktı, kurulması ve sürdürülmesi gereken ilişkiler, sistem üzerinden akması gereken bilgiler. Bir rol kısmen aynı zamanda organizasyonun ileride ihtiyaç duyacağı insanları geliştirmek için de var olabilir—Ford’un gözden kaybettiği hedef bu.

Bir işin ne için var olduğunu anlamak, sonra insanların ve makinelerin bu amaca ulaşmak için nasıl birleştirilebileceğini belirlemek gerekir. Hedefler, yapay zeka çağında işi yeniden tasarımın başlangıç noktasını oluşturur.

[Açıklamayı yapan kaynak]

Bu yaklaşım, görevlerin hiçbir zaman iş tanımıda görünmeyen hedefleri de dahil ederek tüm hedeflerin yazılmasını önerir. Böylece yalnızca kolayca ayrıştırılabilecek hedefler değil, aynı zamanda insan ilişkileri ve sorumluluk duygusu gerektiren daha karmaşık hedefler de tasarımın merkezine yerleştirilir.

Sürecin geri kalanı

Bu beş adımlık sürecin ilk adımı olan hedefleri betimlemenin ardından, insanların ve makinelerin rolleri nasıl paylaşacağına dair bir yeniden tasarım çerçevesi oluşturulur. Süreç, teknolojinin hazır olmadığı gerekçesiyle atlanan ama aslında sistem ve insanlarla ilgili sorunların çözülmesine odaklanır.

Ford’un geri çağırdığı deneyimli mühendislerin yaptığı iş, bu sürecin pratik bir örneğini sunar: Bildikleri bilgiyi aktarmak, hiçbir görev listesinde yer almayan ama işin özünü oluşturan bir faaliyettir. Bu nedenle yapay zeka dönüşümünde başarılı olmak, önce işin gerçekten ne için var olduğunu anlamayı gerektirir.