AI iş yükünü azaltmıyor olabilir.
Sadece işin bir bölümünü görünmez hale getiriyor olabilir.
Geçen hafta Meta’nın kişisel AI ajanı Muse hakkında ilginç bir ayrıntı ortaya çıktı.
Muse, kullanıcı adına işletmeleri telefonla arayabiliyor; randevu alıyor, mağazada ürün olup olmadığını soruyor, farklı hizmet sağlayıcılardan fiyat teklifi topluyor. Dışarıdan bakıldığında otonom bir AI ajanı gibi görünüyor.
Fakat Reuters’ın ulaştığı şirket içi yazışmalara göre Meta, bazı görüşmeleri sessizce insan yüklenicilere yaptıran bir “human concierge” sistemi test etmişti. Kullanıcı bir AI ajanına görev verdiğini düşünürken, görüşmenin bir bölümünü bir çağrı merkezi çalışanı yürütüyordu.
Şirket içindeki çalışanlar hassas bilgilerin insan yüklenicilerle paylaşılabileceği uyarısını yaptı. Bir yönetici, yeterli açıklama yapılmadan başlatılan testin hata olduğunu kabul etti ve özellik geri çekildi.
Bu tek vaka bütün AI ajanlarının arkasında insan olduğu anlamına gelmiyor. Ama AI dönüşümünde gözden kaçırdığımız daha büyük bir yönetim problemini çok iyi gösteriyor:
Bir işi AI’ya verdiğimizde insan emeği her zaman ortadan kalkmıyor. Bazen başka bir yere taşınıyor ve görünmez oluyor.
IBM’in aynı hafta yayımladığı küresel araştırma bu durumu daha geniş ölçekte gösteriyor. 21 coğrafyada 1.500 CHRO ve 28 ülkede 8.800 çalışanla yapılan çalışmada CHRO’ların %80’i AI kullanımının çalışanlar için yeni bir “görünmez iş” yarattığını söylüyor.
Bu görünmez iş nelerden oluşuyor?
AI’nın önerisini doğrulamak. Hatasını düzeltmek. Eksik bağlamı eklemek. İstisnaları yönetmek. Müşteriye yanlış giden bir işlemi açıklamak. Sistemin ürettiği kararın sorumluluğunu üstlenmek.
Çalışanların %42’si AI’nın işlerini artırdığını veya yarattığı ek emeğin tanınmadığını belirtiyor. %43’ü ise AI ile bir şey yanlış gittiğinde suçun kendilerine kaldığını söylüyor.
Bu rakamlar bana göre şirketlerin AI verimliliğini ölçme biçiminde önemli bir eksikliği ortaya çıkarıyor.
Bugün çoğu AI iş vakası “kaç saat kazandık?” sorusuyla kuruluyor. Bir rapor üç saat yerine otuz dakikada hazırlanıyorsa iki buçuk saat tasarruf edildiğini varsayıyoruz.
Fakat ilk çıktıyı almak ile güvenilir sonucu üretmek aynı şey değildir.
Çalışan, AI’nın hazırladığı raporu kontrol etmek için kırk dakika harcıyorsa; yanlış rakamı düzeltmek için finans ekibinden destek alıyorsa; kaynağı belirsiz bir iddiayı yeniden araştırıyorsa; müşteriye gönderilmeden önce hukukun onayını bekliyorsa, gerçek tasarruf iki buçuk saat değildir.
Daha da önemlisi, bu kontrol işi görev tanımında yoksa, performans sisteminde görülmüyorsa ve bütçede ölçülmüyorsa organizasyon AI’nın ekonomik değerini olduğundan yüksek hesaplayabilir.
Ben buna AI’nın görünmeyen insan bilançosu diyorum.
Bir tarafta otomatikleşen görünür görevler var. Diğer tarafta sisteme dağılan doğrulama, istisna, telafi ve hesap verme emeği.
Gerçek değer, bu iki taraf birlikte görüldüğünde ortaya çıkar.
AI’nın görünmeyen maliyeti çoğu zaman compute değil, kimsenin iş tanımına yazılmamış insan dikkatidir.
Bu yalnızca verimlilik meselesi de değil.
Görünmeyen iş aynı zamanda güven ve liderlik meselesi. Bir çalışan AI’nın çıktısını sorguladığında “değişime direniyor” diye görülüyorsa kötü sonuçları önleyecek insan yargısını cezalandırıyor olabiliriz. Sistem hata yaptığında sorumluluk çalışana kalıyor fakat çalışan sistemin kararını değiştirme yetkisine sahip değilse hesap verebilirlik ile yetkiyi birbirinden koparıyoruz.
IBM araştırmasındaki en önemli bulgulardan biri burada. Hangi işlerin insan tarafından yönetileceğini, hangilerinin AI destekli olacağını ve hangilerinin AI tarafından yürütüleceğini açıkça tanımlayan kurumlar daha düşük risk ve daha yüksek kalite bildirmiş.
CHRO’nun hangi kararların insanda kalacağını belirlemede ortak sorumluluk aldığı kurumlarda çalışanların AI önerilerine itiraz etme veya onları geçersiz kılma konusunda kendini güvende hissetme oranı da belirgin biçimde yükseliyor.
Yani mesele çalışanlara yalnızca daha iyi prompt yazmayı öğretmek değil.
İnsan ile AI arasındaki iş bölümünü; yetki, sorumluluk ve tanınma ile birlikte tasarlamak.
Bu nedenle AI ROI hesabına yeni kalemler eklememiz gerektiğini düşünüyorum.
Brüt zaman tasarrufunun yanında çıktıyı doğrulamak için harcanan süreyi ölçmeliyiz. Hata ve yeniden çalışma maliyetini görmeliyiz. İnsana devredilen istisnaların hacmini izlemeliyiz. Müşteri telafisini hesaba katmalıyız. Ve nihai sorumluluğu taşıyan insanın bu işi yapmak için gerçekten zamanı, bilgisi ve yetkisi olup olmadığını sormalıyız.
Bu hesap yapıldığında bazı AI uygulamalarının düşündüğümüzden daha az değer yarattığını görebiliriz.
Bazılarının ise tam tersine çok daha değerli olduğunu fark edebiliriz. Çünkü iyi tasarlanmış AI yalnızca ilk çıktıyı hızlandırmaz; doğrulama ihtiyacını azaltır, istisnaları doğru kişiye taşır, karar izini korur ve insan dikkatini gerçekten daha değerli işe bırakır.
Ama bu sonuç kendiliğinden oluşmaz.
AI kurulumu teknoloji projesi olabilir. Görünmeyen emeği ortadan kaldırmak ise iş tasarımıdır.
Bir sonraki AI yönetim toplantısında tek bir kritik iş akışını seçin. “Kaç saat kazandık?” sorusundan önce şu dört soruyu sorun:
AI çıktısını kim doğruluyor? Hataları kim düzeltiyor? İstisnaları kim taşıyor? Sonuç yanlış olduğunda kim hesap veriyor?
Bu dört sorunun cevabı farklı kişilere dağılıyor ve hiçbiri ölçülmüyorsa AI’nız görevi otomatikleştirmiş olabilir.
Fakat organizasyonunuz işi henüz yeniden tasarlamamıştır.
Yönetim ekipleri için hazırladığım AI Invisible Work Map, bir iş akışında brüt zaman tasarrufu ile gerçek net insan emeği arasındaki farkı görünür hale getiriyor. Üç kritik AI akışınızda bu hesabı birlikte yapmak isterseniz haritayı paylaşabilirim.