Yapay zekayı görünür kılmak

Kolay İK'nın gerçekleştirdiği araştırmaya göre beyaz yakalı çalışanların beşte biri, yapay zeka kullandığını şirketinden saklıyor ya da bildirdiğinden daha yoğun biçimde kullanıyor.

Çalışanların yüzde 14'ü açıkladığından daha fazla yapay zeka aracından yararlanırken, yüzde 5'i şirketinin olumsuz yaklaşacağından endişe ettiği için kullanımını tamamen gizliyor.

Aynı araştırma bir çelişkiyi de gözler önüne seriyor. Katılımcıların yüzde 62'si, yapay zekanın önümüzdeki iki yıl içinde iş tanımlarını değiştirmesi halinde bu alandaki becerilerini geliştirmek istediğini söylüyor. Demek ki çalışanların önemli bir bölümü teknolojiye karşı değil. Öğrenmeye ve kullanmaya hazır. Ama kurumun bu konuya nasıl yaklaşacağından emin olamadığı için bunu görünür biçimde yapamıyor.

Bir çalışanın işini daha hızlı ya da daha iyi yapmasını sağlayan bir aracı neden saklamak zorunda hissettiği aslında teknolojiyle değil, yönetim kültürüyle ilgili bir soru. Çünkü çalışan burada iki seçenek arasında kalıyor: Ya verimliliğini gizleyecek ya da riske gireceğini düşünecek. Kurumun bu konuda net bir duruşu yoksa, çalışan kararı kendisi veriyor ve o karar çoğunlukla sessizlik yönünde şekilleniyor.

GÖLGE YAPAY ZEKA NEDİR?
Çalışanların kurumun bilgisi, onayı ya da denetimi dışında yapay zeka araçlarını iş süreçlerinde kullanmasına ‘gölge yapay zeka’ deniyor. Bir e-postanın yapay zekaya yazdırılması, toplantı notlarının kişisel bir hesapta özetletilmesi, kurum içi bir belgenin dışarıdaki bir araca yüklenmesi, müşteri bilgilerinin analiz için aktarılması, bir yazılım kodunun ya da ticari teklifin harici bir araçla hazırlanması bu kullanımın gündelik hallerinden birkaçı.

Bu örneklerin tamamı aynı risk seviyesinde değil. Kamuya açık bir metnin düzeltilmesiyle kişisel verilerin ya da ticari bir sırrın sisteme yüklenmesi aynı kefeye konamaz. Kurumların önce yapması gereken de tam olarak bu ayrımı görebilmek.

Çoğu zaman çalışanlar yapay zeka kullandıkları için değil, kurumun nasıl tepki vereceğini bilmedikleri için kullanımı gizliyor. Ortada açık bir politika yok, hangi araçların kullanılabileceği belirsiz, resmi araçlar yavaş ya da erişilemez kalıyor, yöneticiler çelişkili mesajlar veriyor. Çalışan, geliştirdiği yöntemin takdir edilmek yerine sorgulanacağını düşünüyor. Bazen de basitçe, hangi belgenin hangi araca girilebileceğine dair kimseden net bir cevap alamıyor.

Bu belirsizlik kurumu gerçek risklere açık bırakıyor. Kişisel veriler, müşteri bilgileri, ticari sırlar ya da finansal bilgiler kontrolsüz biçimde dış sistemlere aktarılabiliyor. Yapay zeka aracına girilen belgelerin, kodların ya da tasarımların hangi koşullarda işlendiği bilinmeyebiliyor. Çalışan, yapay zeka çıktısını doğrulamadan kullanabiliyor; hata yapıldığında ise kullanılan yöntem kayıt altına alınmadığı için sorumluluk zinciri belirsizleşiyor. Özellikle insan kaynakları, finans, hukuk ve müşteri değerlendirmesi gibi alanlarda hatalı ya da önyargılı çıktılar kurum için mevzuat ve itibar açısından önemli sonuçlar doğurabiliyor.

Bir müşteri şikâyetine verilecek yanıtı kişisel hesabındaki bir araca yazdıran çalışanı düşünelim. Metin akıcı, ikna edici, hatta kurumun üslubuna uygun çıkabilir. Ama o metne hangi verinin girdiği, aracın bu veriyi nerede tuttuğu, yanıtın hukuki açıdan bağlayıcı bir taahhüt içerip içermediği kimse tarafından kontrol edilmiyor. Risk, metnin kalitesinde değil, görünmezliğinde saklı.
Gölge yapay zeka yalnızca bir güvenlik sorunu değil.

Aynı zamanda bir kurumsal öğrenme kaybı, hem de fark edilmesi çok daha zor olanından. Bir çalışan başarılı bir kullanım yöntemi geliştirdiğinde, bunu yalnızca kendisi kullanıyorsa kazanılan verimlilik bireysel düzeyde kalıyor. Aynı işi yapan diğer çalışanlar eski yöntemlerle devam ediyor. İyi uygulama standarda dönüşmüyor. Kurum, çalışanlarının hangi alanlarda yapay zekadan gerçekten fayda sağladığını öğrenemiyor, yönetim de bu bilgi eksikliği yüzünden eğitim ve yatırım kararlarını yanlış alanlara yönlendirebiliyor.

Oysa aynı bilgi görünür olsaydı, tek bir çalışanın bulduğu kısa yol tüm ekibin standart yöntemine dönüşebilirdi. Bir departmanın keşfettiği verimli bir kullanım biçimi, başka bir departmana hiç ulaşmadan kayboluyor. Kurum açısından en büyük kayıp bu yüzden yalnızca verinin dışarı çıkması değil. İçeride oluşan bilginin kuruma mal edilememesi.

YASAKLAMAK NEDEN YETERLİ DEĞİL?
Veri güvenliği ve müşteri mahremiyeti konusunda kurumların kaygıları haklı. Ama yalnızca yasak koymak, çalışanların ihtiyacını ortadan kaldırmıyor. Yasaklar kullanımı azaltabilir. Aynı zamanda görünürlüğü de azaltır. Çalışan yasağı duyduğunda aracı bırakmıyor, yalnızca hangi araçları hangi ortamda kullandığını daha da saklıyor. Böylece kurum, zaten görmediği bir riski bu kez tamamen kör noktaya itmiş oluyor.

Kontrolsüz serbestlik doğru değil. Kapsayıcı yasak da sürdürülebilir değil. Doğru yaklaşım, güvenli ve görünür kullanım alanları oluşturmak, yani hangi verinin hangi araca girebileceğini, hangi çıktının kimin onayından geçmesi gerektiğini net biçimde tanımlamak.

Yapay zeka artık çalışanların gelecekte kullanacağı bir teknoloji değil, bugün işlerini yaparken başvurduğu bir çalışma aracı. Kurumların önündeki soru, çalışanların yapay zeka kullanıp kullanmadığı değil. Asıl soru, bu kullanımın ne ölçüde görünür, güvenli ve denetlenebilir olduğu. Özetle yapay zeka kullanımını görmezden gelen kurumlar riski ortadan kaldırmıyor. Yalnızca riski göremeyecekleri bir alana itiyor.

Bir sonraki yazıda, yapay zeka kullanımını gölgeden çıkaracak kurumsal politika yapısını ve organizasyonun farklı kademelerindeki yetkin kullanıcıların nasıl ortak bir öğrenme ağına dönüştürülebileceğini ele alacağız.