Parker Conrad, yapay zeka harcamalarının veri analitiği ile entegrasyonunun insan kaynakları yönetim sistemleri içinde ne kadar değerli olabileceği fikrini savunuyor. Bu yaklaşım, başlangıçta bir İK yazılım şirketi olan Rippling'i, özel iş zekası araçlarıyla doğrudan rekabet edebilecek bir konuma getiriyor. Conrad'a göre, günümüzün karmaşık veri yığınları (modern data stack) birden fazla tedarikçiden oluşan bir yapı yerine tek bir sistemde birleştirilebilir.
YAPAY ZEKA HARCAMALARINDA ROI TESPİTİ
Rippling'in yeni duyurulan ürünü Rippling Data Cloud, bu entegrasyonu sağlamayı hedefliyor. Conrad, kendi şirketinin iş gücü üzerinde yaptığı analizlerde, bazı çalışanların yapay zeka araçlarını kullanmalarına rağmen bunun karşılığında beklenen verimliliğin sağlanamadığını örneklerle açıklıyor. Örneğin, bir çalışanın takvimini ve e-postalarını analiz ederek plan oluşturan bir yapay zeka aracı için yıllık 30.000 dolar harcandığı ancak bunun ROI'sinin düşük kaldığı belirtiliyor. Mevcut durumda birçok şirketin bu tür maliyetleri tespit etme imkanının bulunmadığı vurgulanıyor.
VERİ ODAKLI YÖNETİMSEL KARARLAR
Rippling Data Cloud, şirketlerin yapay zeka token harcamalarını optimize etmelerine yardımcı oluyor. Ürün, Anthropic ve OpenAI gibi yapay zeka modellerinin kullanım loglarını, GitHub kod inceleme verilerini ve Rippling'in kendi performans değerlendirmelerini birleştirerek hangi mühendislerin yapay zeka araçlarından gerçekten değer elde ettiğini ve hangilerinin gereksiz maliyet yarattığını ortaya koyuyor. Conrad, yüksek performans gösteren mühendislerin daha fazla harcama yapmasının beklenebilir olduğunu, ancak aynı zamanda kod incelemelerinde yüksek red oranlarına sahip ve yüksek harcama yapan mühendislerin de bulunduğunu belirtiyor. Bu tür analizler, Rippling'in bazı çalışanlar için harcama limitlerini düşürmesine yol açmış. Ürün, harcama eşiklerini aşan çalışanları yöneticilere bildirebilir veya erişimi otomatik olarak kapatabilir.
