ChatGPT üzere üretken yapay zeka modelleri gitgide yaygınlaşırken iş dünyası bunun tesirlerinden hissesini alacak üzere görünüyor. Çalışanların yapay zekadan yardım alarak işlerini idame ettirmesinin kesin sonuçları bilinmese de yeni yapılan bir araştırma verimlilik konusunda kayda bedel bilgiler elde etmiş durumda. Pekala üretken yapay zekalar personellerin randımanını arttırıyor mu, azaltıyor mu? Ayrıntılar için buyurun! 👇
Kaynak: https://www.bloomberg.com/news/articl…
Stanford Üniversitesi ve MIT liderliğinde yürütülen yeni bir araştırmaya nazaran üretken yapay zeka kullanmak çalışanların verimliliğini etkiliyor!
Fortune 500 isimli yazılım şirketinin müşteri hizmetleri departmanını merkeze alan araştırmada çalışanların üretken yapay zekaları kullanmasına müsaade verilmişti. Bir yıl boyunca gözlemlenen çalışanların performanslarındaki değişim ise herkesi şaşırttı!
Araştırmaya nazaran çalışanların verimliliğinde tam yüzde 14 oranında bir artış yaşanmıştı; bilhassa de tecrübesiz olanlarda.
Yapay zekalardan yardım alan düşük vasıflı ve başlangıç seviyesindeki çalışanların işlerini yüzde 35 daha süratli bitirdikleri ortaya çıktı. Bilgilere nazaran, işe yeni başlayan ve yapay zekadan yardım alan çalışanlar 2 ayda 6 aylık çalışanın performansına yetişmişti.
Düşük vasıflı çalışanlardaki bu performans ve verimlilik artışının nedeni ise yapay zekanın yetenekli çalışanlarla ilgili örtük bilgilere ulaşabiliyor olması!
Yapay zeka müşteri hizmetleri alanında çalışan yetenekli insanların ‘neyi güzel yaptıklarını’ basitçe ayırt edebildiği için düşük vasıflı bu çalışanlara hakikat tavsiyeleri verebiliyor. Örneğin gerilimli bir müşteriye karşı nasıl bir lisan kullanılması gerektiği ya da müşterinin sorunu için hangi teknik bilginin en âlâ sonucu vereceği üzere bahislerde işe fayda bilgileri sağlayabiliyor.
Ayrıca bu bulgular, yapay zekanın yaygınlaşmasından en berbat etkilenecek kısmın düşük vasıflı çalışanlar olacağı argümanını çürütür nitelikte!
Ek olarak laboratuvar ortamında değil de gerçek bir çalışma ortamında gerçekleştirilen birinci deney olduğu için de alınan sonuçların güvenilirliği oldukça artıyor. Bundan evvel yapılan araştırmalar daha çok küçük ölçekli deneylerden oluşuyordu. Örneğin ChatGPT’nin hukuk ve tıp imtihanlarından kaç puan alacağı üzere deneyler gerçek iş hayatında yapılan bir deneye kıyasla gereğince somut bilgiler vermiyordu.
Edinilen bu bilgiler, ortada güzel ya da makus performans diye bir şey kalmazsa maaşların nasıl etkileneceği sorularını da beraberinde getirdi.
Araştırmanın ortaya çıkardığı öteki bir sonuç da esasen işinde yeterli olan ve yüksek performans sergileyen çalışanların yapay zekadan artı bir yarar sağlamadıkları olmuştu. Yani yapay zeka kullanımı, düşük vasıflı emekçileri güzel seviyeye taşırken düzgün olanları ‘daha iyi’ yapmıyordu. Bu da iki cins çalışan ortasındaki farkın kapanacağı manasına geliyor.
Bu durum iş verenleri maaş siyasetlerinde değişiklik yapmaya itebileceği üzere diğer problemleri da beraberinde getirebilir.
Örneğin bu araştırmada kullanılan yapay zeka şirketin ve çalışanların bilgilerine ulaşabiliyordu. Düşük vasıflı personellere sağladığı tercih edilen konuşma stili üzere yararları da performansı yüksek olan çalışanların kendileri için hazırladığı Excel tablolarından edinmişti. Yani vasıfsız çalışanların performansı yükselecek lakin öteki personellerin ferdî emeği ödüllendirilmeyecek mi?
Araştırmayı yürüten bilim insanları tüm bu sorulara kesin karşılık verebilmenin mümkün olmadığını lisana getiriyor.
Üretken yapay zeka modellerinin daha yeni yeni yaygınlaştığı bu devirde hala gereğince araştırma yapılmış değil ve kelam konusu çalışmanın sonuçları da vakitle değişkenlik gösterebilir. Fakat üstte bahsettiğimiz sorun açısından iş verenlerin çalışan performansını değerlendirirken daha ihtiyatlı davranmak zorunda kalacağı da bir gerçek.
Stanford Üniversitesi’nden Erik Brynjolfsson, hayatı kökünden değiştiren öteki teknolojiler üzere yapay zekanın da vakte muhtaçlığı olduğunu belirtiyor.
‘Örneğin elektrik, buhar makinesi yahut bilgisayar üzere teknolojilerin ne derece verimli olduğunun anlaşılması on yılları bulmuştu. Mesela elektrik; keşfedilip fabrikalara getirildikten sonra kayda bedel bir randıman alınması 30 yıl sürmüştü. Doğal yapay zeka kelam konusu olduğunda her şeyin daha süratli ilerlediği bir gerçek lakin tekrar de vakit alacak.’
Ayrıca Brynjolfsson’ın iş verenlere ve çalışanlara şöyle bir bildirisi var: “Bu teknolojiyi benimseyin.”
‘Onunla deneyler yapın ve neler yapabileceğini görün. Hangi tarafı daha fonksiyonel hangi özelliği daha gereksiz bunları keşfedin.
Şirketler de artık çalışanlarına bu bahis hakkında hızlandırılmış eğitim programları sunmalı ve teknolojinin suratına yetişmelerini sağlamalı. ‘
Siz ne düşünüyorsunuz? Yorumlarda buluşalım! 👇
