Şirketlerin çalışanlarına yapay zeka (YZ) araçları sunarak verimliliği artırma çabaları, yöneticiler için beklenmedik zorluklar yaratıyor. Pazarlama şirketi Monday.com adına yapılan ve yedi ülkeden 1.700 yöneticinin katıldığı bir Nielsen araştırmasına göre, üst düzey liderlerin yarısından fazlası YZ araçlarının benimsenmesinden sonra çalışanlarının performansını değerlendirmekte güçlük çektiğini belirtiyor. Bunun temel nedeni, çalışanların ürettiği çıktıların artık daha profesyonel bir görünüme sahip olması ve bu çıktının ne kadarının çalışana, ne kadarının ise YZ'ye ait olduğunun ayırt edilmesini zorlaştırması.
Değerlendirme ve yönlendirme süresi arttı
Bu durumun bir sonucu olarak, yöneticilerin neredeyse yarısı, ekiplerinin ürettiği çıktıları incelemek ve yönlendirmek için eskisinden daha fazla zaman harcadıklarını ifade ediyor. Ancak bu durum, yöneticilerin YZ'den memnuniyetsiz olduğu anlamına gelmiyor. Aksine, ankete katılan yöneticilerin %94'ü YZ ile işlerini geliştirmek konusunda heyecanlı olduklarını ve birçok kişi, en yüksek değeri elde etmek için YZ'yi nerede kullanacağını bildiğine inanıyor. Monday.com'dan Michal Miller Levi, bu coşkuyu 2000'lerin başındaki internetin ilk günlerine benzeterek, insanların YZ'de benzer bir "sihir" gördüğünü belirtiyor. Ancak Levi'ye göre asıl sorun, YZ'nin şirketlerin adapte olabileceğinden daha hızlı gelişmesi. "YZ, bireysel olarak yöneticiler için çok iyi çalışıyor, ancak yöneticilerin organizasyonu da yönlendirmeleri gerekiyor. Onların mücadelesi, YZ'nin kurumsal süreçlerden daha hızlı hareket etmesinden kaynaklanıyor" dedi.
Performans değerlendirmelerinde değişim ve riskler
Yöneticiler aynı zamanda ekiplerini nasıl değerlendirdiklerini de yeniden gözden geçiriyor. Katılımcıların %78'i, YZ'yi benimsemelerinin ardından çalışan değerlendirme yöntemlerini değiştirdiklerini, çalışanların komut oluşturma, YZ'ye hangi görevleri devredeceklerine karar verme ve yeni çalışma biçimleriyle deney yapma becerilerine daha fazla önem verdiklerini belirtiyor. Ancak, yöneticilerin YZ tarafından üretilen çıktının ne kadarını kolayca ayırt edemediği bir ortamda, çalışanların performansının ne kadar adil bir şekilde değerlendirilebileceği sorusu akıllara geliyor. Ankete katılan yöneticilerin %46'sı kararlarını bilgilendirmek için YZ kullanırken, %39'u performans değerlendirmelerini hazırlamak için YZ'den yararlanıyor. Bu uygulama, büyük dil modellerinin (LLM) temelinde tahmin makineleri olması ve eğitim verilerinde bulunan insan kalıplarını tekrarlama eğiliminde olması nedeniyle, olağandan daha fazla önyargıyı değerlendirme sürecine dahil etme riski taşıyor. Levi, şirketlerin bu tür sorunlarla nasıl başa çıkacaklarını henüz tam olarak çözemediğini vurguladı. Ayrıca, şirketlerin YZ'yi benimsemesiyle birlikte yönetilmesi daha zor hale gelen yazılım araçlarının sayısında da artış gözlemleniyor.
