Kimin işine yarıyor

Açılış sahnesi

İzmir, Bayraklı, cuma öğleden sonra. Ardıç Destek'te takım lideri Melis, ekibinin üç aylık tablosuna bakıyor. Üç ay önce temsilcilerin ekranına müşteri mesajlarına cevap öneren bir kutu eklendi. Tablodaki çizgiler birbirinden çok farklı. Altı ay önce işe başlayan iki temsilcinin saatte kapattığı talep sayısı belirgin biçimde artmış, müşteri puanları da yükselmiş. Ekibin on yıllık temsilcisi Gülay Hanım'ın sayısı neredeyse aynı kalmış, kalite puanı ise biraz düşmüş.

Melis, Gülay Hanım'a soruyor. Cevap kısa: «O kutu bana zaten bildiğim şeyi söylüyor, okuması vakit alıyor. Bir de iki kez yanlış iade kuralı önerdi, ben görmeseydim müşteriye gidecekti.» Melis tabloya bir daha bakıyor ve bir şey daha fark ediyor: ekipteki on iki kişiden üçü öneri kutusunu hiç açmamış. Üçü de kadın, ikisi yarı zamanlı çalışıyor. Bu ders yapay zekânın etkisinin neden herkese eşit dağılmadığını ve kimin kazanıp kimin dışarıda kaldığını anlatıyor.

Bu derste ne olacak

Bir önceki derste bir müşteri destek merkezinde ortalama verimlilik artışının yüzde on beş olduğunu okuduk. Ortalama, bir ekipte kimsenin tam olarak yaşamadığı bir sayıdır. Bu derste o ortalamanın arkasına bakıyoruz. Önce aynı çalışmanın, kimin ne kadar kazandığını gösteren bulgularını okuyacağız. Sonra iki ayrı eşitsizliği birbirinden ayıracağız: araç kullanıldığında kimin daha çok kazandığı ve aracı kimin kullanabildiği. Bu iki soru farklı cevaplar veriyor ve bir yönetici için ikisi de önemli. Ardından sahadan örneklerle deneyimin, görevin ve erişimin etkisini göreceğiz.

Kural ne diyor

Yapay zekânın etkisinin nasıl dağılacağını söyleyen bir kural yok; ama iki çalışma bu dağılımın iki yüzünü gösteriyor.

Bir önceki derste okuduğumuz deney de aynı yöne işaret ediyordu: yazma görevlerinde sohbet asistanı, çalışanlar arasındaki farkı azalttı. İki çalışma birlikte okunduğunda bir çelişki gibi görünen bir tablo çıkıyor. Araç kullanıldığında daha az deneyimlileri daha çok yukarı çekebiliyor; ama aracı kimin kullandığı eşitsiz olduğunda, kazanç zaten öndekilere gidebiliyor. Hangisinin ağır basacağı aracın kendisinden çok, kurumun erişimi, eğitimi ve kuralları nasıl düzenlediğine bağlı görünüyor.

Sahada

Deneyim ve görev

Gülay Hanım'ın tablosundaki düz çizgi, araştırmanın en deneyimli temsilciler için bulduğu şeye benziyor. Öneri kutusu ona zaten bildiğini söylüyor, okumak vakit alıyor ve kutunun yanlış önerisi onun dikkatine güvenerek işin içinden çıkılabiliyor. Yeni temsilciler ise kutudan, Gülay Hanım gibi deneyimlilerin yıllar içinde öğrendiği cevap kalıplarını alıyor. Bu, bir bakıma Gülay Hanım'ın örtük bilgisinin yazılım aracılığıyla yeni gelenlere aktarılması.

Kim kullanabiliyor

İkinci soru, araç kullanıldığında kimin kazandığı değil, aracı kimin kullanabildiği. Bir ekipteki benimseme farkı, kazancın kime gideceğini aracın kendisinden daha çok belirleyebilir.

Melis'in tablosu

Melis tabloyu yöneticisine götürmeden önce üç şey yapıyor. Gülay Hanım'dan, öneri kutusunun yanlış önerdiği iki iade kuralını yazmasını istiyor; bunları bilgi teknolojileri ekibine iletiyor, çünkü kutunun önerdiği kural yeni temsilcilerin de ekranına gidiyor. Gülay Hanım'a bir rol öneriyor: ayda bir, yeni temsilcilerle kutunun önerdiği cevapları birlikte okumak ve hangisinin neden yanlış olabileceğini anlatmak. Ve öneri kutusunu hiç açmayan üç kişiyle ayrı ayrı konuşuyor. İkisi kutunun kişisel veriye bakıp bakmadığından emin değil; biri yarı zamanlı ve eğitim oturumuna hiç katılamamış. Melis bir sonraki eğitimi iki farklı saatte planlıyor ve kutunun hangi veriyi gördüğünü tek sayfalık bir notla ekibe açıklatıyor. Tablodaki çizgiler henüz değişmedi; ama artık neden farklı olduklarını biliyor.

Gri alan

Yapay zekânın etkisinin dağılımı hakkındaki bulgular yeni ve sınırlı. Daha az deneyimlilerin daha çok kazanması, bir işte beceri farklarının kapanması anlamına mı geliyor, yoksa deneyimin işteki değerinin azalması ve bu yüzden deneyimlilerin ücret ve kariyer baskısıyla karşılaşması anlamına mı? İkisi birden olabilir ve hangisinin ağır basacağı kurumların kararlarına bağlı görünüyor. Deneyimlilerin bilgisinin bir yazılıma aktarılması ayrı bir soru doğuruyor: bu bilginin karşılığı onlara nasıl verilecek ve yeni gelenler, aracın sunduğu cevapları kullanırken o cevapların arkasındaki yargıyı da öğrenebilecek mi? Benimseme farkının nedenleri de tartışmalıdır: kadınların daha az kullanması güven, zaman, işin türü, kurallar ya da başka etkenlerden doğabilir ve tek bir açıklama yeterli olmayabilir. Son olarak, bu çalışmalar belirli ülkelerde ve belirli işlerde yapıldı; Türk işyerlerinde dağılımın nasıl olduğunu gösteren bir çalışmayı bu ders kullanmıyor.

Senin işinde

Bir ekipte yapay zekâ aracı kullanılıyorsa, ortalamaya değil dağılıma bak: kim çok kazanıyor, kim hiç kazanmıyor, kim kullanmıyor? Kullanmayanlara nedenini sor; cevap çoğu zaman tembellik değil, belirsiz bir kural, erişilemeyen bir eğitim ya da yanlış anlaşılma kaygısıdır. Deneyimli bir çalışansan ve araç sana bir şey katmıyorsa, bunu bir eksiklik sayma; ama aracın yanlış önerilerini fark ettiğinde bunu sessizce düzeltmekle kalma, iletilmesi gereken yere ilet, çünkü aynı öneri başkasının ekranına da gidiyor. Daha az deneyimliysen ve araç seni hızlandırıyorsa, cevabın arkasındaki gerekçeyi de öğrenmeye çalış; aracın hatasını fark edebilmek için gereken bilgi, araç kullandıkça kendiliğinden gelmez. Bir ekip yönetiyorsan, eğitimin herkesin katılabileceği saatlerde olmasına, kuralın açık yazılmasına ve deneyimlilerin bilgisinin görünür bir rolle tanınmasına dikkat et. Üç ay sonra tabloya yeniden bak: dağılım değişti mi, kullanmayanların sayısı azaldı mı?

Kendin dene

Aklında kalsın

Yapay zekânın etkisi herkese eşit dağılmaz. Bir saha çalışmasında daha az deneyimli müşteri temsilcileri hem hız hem kalite kazandı; en deneyimliler hızda az kazandı ve kalitede küçük bir düşüş yaşadı; kazanç en çok orta derecede nadir sorunlarda görüldü ve asistanın bilgisi kısmen deneyimlilerin geçmiş görüşmelerinden geliyordu. Ama aracı kimin kullandığı da eşit değil: Danimarka'da on sekiz bin çalışanla yapılan bir çalışmada genç ve daha az deneyimliler daha çok kullanıyordu, kadınların işte kullanma olasılığı on altı yüzde puan daha düşüktü ve çalışanlar işveren kısıtlamalarını ve eğitim ihtiyacını engel olarak görüyordu. Araç kullanıldığında farkı azaltabilir; erişim eşitsiz olduğunda farkı büyütebilir. Hangisinin olacağını kurumun kuralları, eğitimi ve deneyimlilerin bilgisine verdiği değer belirler.

Sonraki derse köprü

Gülay Hanım'ın fark ettiği yanlış iade kuralı, araç kendinden emin bir dille önerdiği için fark edilmesi zor bir hataydı. Yapay zekâ bazı görevleri çok iyi yaparken, yan yana duran başka görevlerde aynı güvenle yanlış yapabilir; ve iki görev arasındaki sınır çoğu zaman görünmez. Bu görünmez sınırın çalışanı nasıl yanılttığını M01-D04 anlatıyor.

Kendini sına

Soru 1 · Kavram

Müşteri destek merkezindeki saha çalışmasına göre yapay zekâ asistanından en çok kim kazandı?

• A) En deneyimli ve en becerikli temsilciler.
• B) Daha az deneyimli ve daha az becerikli temsilciler.
• C) Bütün temsilciler eşit kazandı.
• D) Hiçbir temsilci kazanmadı.

Cevap: B. Daha az deneyimli ve daha düşük becerili temsilciler hem hız hem kalite kazandı; en deneyimliler hızda küçük bir artış ve kalitede küçük bir düşüş yaşadı.

Soru 2 · Senaryo

Bir ekipte yeni bir yazma asistanını üç kişi hiç kullanmıyor: biri kurallardan emin değil, biri yarı zamanlı olduğu için eğitime katılamamış, biri yanlış anlaşılmaktan çekiniyor. Yöneticinin en uygun tutumu hangisidir?

• A) Kullanmayanları düşük performanslı saymak.
• B) Aracı herkese zorunlu kılıp kimseye bir şey açıklamamak.
• C) Kuralı açık yazmak, eğitimi herkesin katılabileceği saatlerde tekrarlamak ve çekinceyi konuşmak.
• D) Aracı tamamen kaldırmak.

Cevap: C. Benimseme farkı çoğu zaman belirsiz kural, erişilemeyen eğitim ve kaygıdan doğar. Bunlar kurumun düzeltebileceği şeylerdir; düzeltilmezse kazanç zaten öndekilere gider.

Soru 3 · Tuzak

Bir yönetici «Asistan yeni temsilcileri deneyimliler kadar iyi yapıyor; deneyimlilere artık eskisi kadar ihtiyacımız yok» diyor. Bu dersin çerçevesinde en zayıf nokta hangisidir?

• A) Asistan yeni temsilcilere hiç yardım etmiyor.
• B) Deneyimliler aracı kullanmayı hiç öğrenemez.
• C) Yeni temsilciler araçtan hiçbir şey öğrenmez.
• D) Asistanın bilgisi kısmen deneyimlilerin geçmiş görüşmelerinden geliyor ve aracın yanlışlarını fark eden çoğu zaman deneyimlilerdir.

Cevap: D. Yeni temsilcilerin kazancının bir kısmı deneyimlilerin bilgisinin aktarılmasıdır ve aracın hatası çoğu zaman deneyimli birinin dikkatiyle yakalanır. Deneyimlilerin bilgisi aracın kaynağı ve denetçisi olmayı sürdürür.

Soru 4 · Uygulama

Bir firma veri güvenliği kaygısıyla yapay zekâ araçlarını şirket bilgisayarlarında yasaklıyor; bazı çalışanlar kendi telefonlarındaki araçlarla müşteri e-postası yazmaya devam ediyor. Bu dersin çerçevesinde hangisi doğrudur?

• A) Yasak, araç kullanımını kurumun göremediği kanallara itmiş ve çalışanlar arasında yeni bir fark yaratmıştır; açık kural ve onaylı bir araç daha güvenli bir çözüm olabilir.
• B) Yasak her durumda kullanımı tamamen durdurur.
• C) Telefonla kullanım şirketi ilgilendirmez.
• D) Kullanmaya devam edenler en güvenli yolu seçmiştir.

Cevap: A. Yasak kullanımı ortadan kaldırmayıp görünmez kılabilir ve hem güvenlik riskini hem çalışanlar arasındaki farkı büyütebilir. Çalışanların gördüğü engel çoğu zaman işveren kısıtlaması ve eğitim eksikliğidir.