600 İK liderlerini inceleyen Learning House ve Future Workplace tarafından yapılan yeni bir araştırmaya göre İK liderlerinin % 40 kadarı yapay zekanın beceri boşluğunu doldurmaya yardımcı olacağına inanıyor.
Ankete katılanların yarısından fazlası beceri açığını kabul etti ve üçte birinden fazlası 2017’de olduğundan daha açık pozisyonları doldurmanın daha zor olduğuna inanıyor, ancak bazı eleştirmenler şirketlerin sorunu düzeltmek için fazla bir şey yapmadıklarını söylüyor. Araştırma, Türkiye’de şirketlerin yüzde 74’ünün, çalışan başına sadece öğrenim ve gelişim için 2542 TL harcadığını tespit etti.
Harcanan düşük miktardaki paraya şok olduğumu söyleyemem çünkü Türkiye kazanç ortalamasının üzerinde bir rakam. Bence şirketlerin beceri ve yeniden eğitime yatırım yapmak için ne kadar istekli olduklarına dair bir değişim görmeye başlayacağız…
Dahası, işverenlerin yarısından fazlası, çalışanlarına yönelik en önemli engellerinden biri olarak bütçe eksikliğine dikkat çekti.
Sorunu çözmek için çok zaman ve para gerekiyor. Şirketler çok hızlı hareket ediyorlar ve şu anda başka önceliklere sahip olduklarına inanabilirler. Şirketlerin mevcut işlerini yeniden kurmak için para harcamak yerine, işlerini dışarıdan yaptırmayı veya yapay zekaya yatırım yapmayı tercih edecekleri söylenebilir. Zaten, yüzde 40 yapay zekaya güveniyor.
İnsanlar böyle bir statü gördüklerinde, insan olarak acil duruşumuz – hiçbirimiz bir makineyle değiştirilmek istemiyoruz diye düşünüyor. Doğru insanlar için, doğru insanları bulma konusunda daha iyi bir iş yapmamıza yardım edeceğine inanıyorum.
Yapay Zeka Verimliliği
İşe alım yapanların, insanlara istihdam olanakları ile eşleştirmek için doğru becerileri bulmalarına yardımcı olan LinkedIn algoritmalarına işaret edelim.
Yüzde 40’lık bir bulgunun sebeplerinden biri, şirketlerin daha istikrarlı ve kullanılabilir hale geleceğini bilmeleri nedeniyle yapay zekaya yatırım yapmak istiyorlar. İnsanların yapması gereken işleri değiştireceğini biliyorlar (Bir grup insanın var olmayan işler için eğitim yapma fikri – bu çok zor).
Yapay zeka çekici olduğunu belirtmeliyim çünkü makineler, çalışanlara fayda veya tazminat gerektirmeden uzun saatler çalışabilir. Ayrıca, kurumlara ek bir çalışan eklemeye gerek kalmadan büyümelerini sağlayacak verimlilikleri artırabilir.
Örneğin, bir Starbucks bariyerinin ortalama ücreti yılda 20.000 $ iken, saatte 120 fincan kahve yapmak için tasarlanmış bir robot 25.000 $ ‘a mal oluyor. Robotlar haftada yedi gün çalışabilir, robotu fazla mesai ödemek zorunda kalmazsınız. “Yani, temel düzeyde bile, eğer robotlar işleri daha verimli bir şekilde yapabilirlerse, bir şirket parası biriktirir.
Kahve yapımı oldukça eğitilebilir bir beceri olsa da, bazı beceriler daha dinamiktir. Google Brain, örneğin, makine öğrenimi yazılımlarını tasarlayabilecek bir yazılım oluşturmak için yapay zekayı kullanmaya odaklanan, Google’da derin bir öğrenme yapay zeka araştırma ekibi bulunuyor.
Veri bilimcilerini saatlerce kodlamadan özgürleştirerek daha sofistike modeller geliştirmeye ve yazılımı nasıl kullanacaklarına dair daha iyi uygulamalar yapmaya odaklamak verimliği arttıracaktır.
Makineyi, makinenin nasıl uygulandığına dair düşünemedikleri kadar geliştirdiler.
Zaten e-postalar gönderebildiğinden, gönderileri planlamak ve verileri analiz etmek için yapay zeka pazarlamayı değiştiriyor. Bir Forbes makalesinde, bunun pazarlamacıları “yeteneklerini tamamlamak için sosyal ve duygusal zeka derinliği olan teknoloji guruları” olmaya zorladığı bildiriliyor.
Yapay zeka henüz emekleme aşamasında ve bu nedenle uzun vadeli üretkenlik ve işgücü etkisinin ne olacağını söylemek zor, ancak üretkenlikte yüzde 35’lik bir büyümeye neden olabileceğini tahmin ediliyor.
Gereklilik mi, Seçenek mi?
Şirketler çalışan eğitimine yeterince yatırım yapmadıklarından ve dolayısıyla doğru aday havuzuna sahip olmadıklarından dolayı, bu seçeneğin yapay zekayı kullanmaları gerekliliğinin – seçim değil – gerekli olabileceğini düşünüyorum.
Öte yandan, sürekli olarak geleceğe yönelen şirketlerin, ne olursa olsun, yapay zekayı benimsemeye devam edeceği görülüyor. “Birçok kişi, yapay zekanın verimliliği artırmada ve bir şirketin müşteri talebini karşılamak ve rekabet edebilme kabiliyetini geliştirmek için büyük bir rol oynayacağına inandığından, doğal olarak yapay zekaya yatırım yapmaya meyilliydi. Ancak, daha az “işe hazır” adayın, yani bugünün işgücünde ihtiyaç duyulan tam becerileri anlayan kişilerin, daha da fazla bir baskı oluşturduğunu ve bunun da yapay zekanın benimsenmesini hızlandıracağını düşünüyorum.
Ayrıca bu sorunun, hatalar, gizlilik sorunları, şikayetler ve en önemlisi, mevcut çalışanlar için yapay zeka kullanarak eğitim eksikliği gibi kendi sonuçlarıyla birlikte geldi. Bu ikilemin, farklı bir beceri boşluğu senaryosu yaratabileceğini düşünelim: burada, işlerini sürdüren çalışanlar, eğitim eksikliği nedeniyle yapay zeka ile çalışamayacaklar. Bu araçları ve makineleri nasıl kullanacağınızı öğrenmelisiniz, aksi takdirde siz de ilgisiz olacaksınız. Ayrıca her iki şekilde de bir eğitim maliyeti olacak.
İlerlemenin bir yolu, çalışanların yapay zeka ve makine öğreniminde dijital olarak akıcı olmalarını sağlamak. İnsanları bu kavramlarla daha rahat bir hale getirebilir ve onları yapay zeka botları ile çalışarak akıcı hale getirebiliriz, böylelikle daha iyi ve daha verimli olacağız.
İşlerin ve becerilerin sürekli değiştiği ve teknolojinin hızlandığı için, yetenek açığının yakın zamanda ortadan kalkmayacağını düşünüyorum.
Eğitmenler arasında, şirketler arasında ve hükümet arasında, işlerini ya yapay zeka tarafından ortadan kaldırılacak ya da geliştirilecek olanlar için bireyleri yeniden eğitmek ve geliştirmek için eğitim seçenekleri sunmaya ve daha fazla işbirliği yapmaya gitmeliyiz.
