Amazon Yöneticisi Ihlamur: "İşe alımda belirleyici kriter, yapay zekayı kullanım ustalığı"

HANDE BERKTAN

Yapay zeka iş dünyasının kurallarını yeniden yazıyor. Artık yapay zekayı araç olarak etkin kullanan adaylar, iş verimini artırdıkları için işe alım süreçlerinde öne çıkıyor. Artık adayların sadece yapay zekayı araç olarak bilmesi yetmiyor. Şirketler, yapay zekayı iş geliştirme, analiz ve strateji süreçlerine ustaca entegre edebilen adayları tercih ediyor.

ABD Seattle merkezli teknoloji devi Amazon’un Yapay Zeka Tabanlı Verimlilik Araçları Kıdemli Ürün Yöneticisi Yağız Ihlamur, yapay zeka yatırımlarının sürdürülebilir iş modellerine dönüşümünü, yapay zekanın sağladığı verimliliğin kimi yöneticiler tarafından neden ölçümlenmediğini ve yapay zekanın işe alım süreçlerinde oynadığı rolü, BloombergHT.com için anlattı.

"Yapay zeka, şirketlerde koordinasyon maliyetini azaltıyor"

Şirketler, yapay zekaya ciddi yatırım yapıyor, ama asıl öncelik bunu hızla verimliliğe ve sürdürülebilir iş modellerine dönüştürebilmek. Bu değişimin nasıl sağlandığını Amazon Kıdemli Yöneticisi Yağız Ihlamur, "Yapay zekanın getirdiği hız ve verimlilik tabii ki çok önemli. Şirketlerin bu alana yatırım yapması son derece doğru. Tek odaklanmamız gereken nokta hız değil. Ben, hızın yanında, işlerin arasındaki boşluklara bakmamız gerektiğini düşünüyorum. Çünkü asıl fırsat çoğu zaman tam orada, gözden kaçan bir yerde duruyor. Son zamanlarda organizasyon şemalarına baktığımda artık farklı bir şey görüyorum, bir koordinasyon maliyeti haritası. Her organizasyonda tepede liderler var; sonra bu yapıyı departmanlara, farklı farklı rollere ayırıyoruz. Ama ayırarak oluşturduğumuz rolleri, sonunda ortaya tek bir çıktı koymak için yeniden birleştirdiğimizde büyük bir koordinasyon maliyeti doğuyor. Bir iş bir kişiden diğerine geçerken beklemeler, ileri geri yazışmalar, toplantılar, statü raporları oluyor ve iş her el değiştirdiğinde bilgi biraz daha kayboluyor. Bir bilgi çalışanının gününün neredeyse yarısı işin kendisine değil, işi başka bir işe bağlamaya gidiyor. Yapay zeka ise tam bu maliyeti düşürmekte oldukça başarılı. Yatırımı kalıcı bir verimliliğe çevirmenin yolu buradan geçiyor. İki şeye birden odaklanmak gerekiyor: bir, herkesin bu araçları ustalıkla kullanmasını sağlamak ve roller arasında o boşluğu, o bekleme ve kopukluğu ortadan kaldıracak bir yapı kurmak" ifadelerini kullandı.

"Yapay zeka şirketlerin organizasyon yapılarını yeniden dizayn ediyor"

Yapay zekanın şirketlerin organizasyon yapılarını nasıl değiştirdiğine ilişkin Yağız Ihlamur, "Bu dönüşümün en görünür sonuçlarından biri şu, takımlar ciddi şekilde küçülüyor. Amazon’da uzun süredir yaygın olan bir yaklaşım vardı. Ekipleri ‘iki pizzayla doyacak’ kadar küçük tutmak, yani sekiz ile on kişilik takımlar. Ama orada bile yöneten ayrı, işi yapan ayrı kişilerdi. Yönetici, işi ve problemi çok iyi bilen ama işin bizzat hayata geçirilmesinde yer almayan kişiydi. Şimdi işlerin çoğu bir ile dört kişilik takımlarla yapılıyor ve en kritik fark, yöneten kişi artık aynı zamanda işi bizzat yapanlardan biri. Kendi ekiplerimizde de bunu görüyoruz. Eskiden net bir çizgi vardı; bir taraf neyin yapılacağına karar verir, diğer taraf uygulardı. O çizgi bulanıklaştı. Artık problemi en derin anlayan kişi hem kararı veriyor hem de fikirden bitmiş işe kendisi gidebiliyor. Yani 'kim karar verir, kim uygular' ayrımı yerini 'problemi en iyi bilen sahiplenir' anlayışına bırakıyor" dedi.

İşe alımda en belirleyici kriter, yapay zeka araçlarını kullanım ustalığı

Şirketler, yapay zekayı iş geliştirme ve analiz süreçlerine ustaca entegre edebilen adayları tercih ediyor. Yağız Ihlamur, "İşe alımda çok net bir kriter belirdi. Adayın, hangi pozisyon olursa olsun, yapay zekayı ne kadar ustalıkla kullandığı. Çünkü aynı araçlar herkesin elinde, farklılığı sağlayan araç değil, ustalık. Bir takımda yapay zekayı gerçekten ustaca kullanan bir kişi olduğunda, o kişi bütün takımın verimliliğini yukarı çekiyor. İyi haber şu ki, bu ustalık öğrenilebilir bir şey. Doğru, uygulamalı eğitimler ve gerçek projelerle mevcut ekiplerin içinden bu ustalar rahatça yetişiyor. Biz Amazon’da, mevcut çalışanlara güncel araçların hepsine erişim açıp konuya özel eğitimlerle onları bir üst seviyeye taşıyoruz. Bugün teknik olmayan roller bile, eskiden yalnızca mühendislerin yaptığı işlere girebiliyor; mesela SQL sorgusu yazmayı bilmeyen biri, ihtiyacı olan veriyi yapay zekayla kendisi çıkarabiliyor" ifadelerini kullandı.

Yapay zekanın getirdiği verimlilik gerçekten ölçülebiliyor mu?

Yapay zekanın getirdiği verimliliğin ölçülebilirliği sorulan Amazon Kıdemli Yöneticisi, "Bu noktada çok dürüst bir konuya değinmek isterim. Evet, teknik olarak ölçülebilir ve bunun için farklı yöntemler var. Örneğin Anthropic yakın zamanda, gerçek kullanım verilerinden yola çıkıp bir yapay zeka modelini değerlendirici olarak kullanan ve görev bazında ne kadar zaman kazandırdığını tahmin eden bir çalışma yayımladı. İşin ilginç tarafı, o çalışma bile şunu kabul ediyor. Tek tek görevlerdeki tasarrufu ölçebiliyoruz, ama asıl belirleyici olan, görevlerin arasındaki bağ, yani tam da ölçmesi en zor olan kısım. Bence asıl engel de zaten teknik değil, psikolojik. Verimliliği net ölçmeye başladığınız an havada şu soru beliriyor, "Demek ki aynı işi daha az kişiyle yapabiliriz." Bu da doğrudan bir iş güvencesi kaygısı yaratıyor. O yüzden çoğu yerde bu ölçüm aslında sessizce istenmiyor; sadece çalışanlar değil, yöneticiler de ölçülmekten kaçınabiliyor. Yani sorun bir ölçüm aracının olmaması değil, çoğu zaman kimsenin sonucu net görmek istememesi" açıklamasını yaptı.