İçerik Hacmi Artsa da Etkisi Azalıyor: Yapay Zekâ Kullanımında Yeni Risk
Son aylarda, kurumsal mükemmeliyet alanında beni endişelendiren bir eğilim gözlemliyorum. ChatGPT, Microsoft Copilot ve benzeri yapay zekâ araçları yaygınlaştıkça e-postalar, araştırmalar, raporlar, sunum dosyaları gibi üretilen içerikler dışarıdan bakıldığında profesyonel ve “cilalı” görünüyor, ancak gerçekte hiçbir ilerleme sağlamıyor.
Yapay zekânın rolü yok mu? Elbette var. Fikir geliştirmeye, düşünceleri düzenlemeye, hazırlık yapmaya, konuşma başlatacak taslaklar oluşturmaya ve varsayımları sorgulamaya yardımcı olabilir. Ancak giderek daha sık karşımıza çıkan ise yüksek hacimli çıktı, düşük iç görü.
Daha da kötüsü, üretilen bu içerikleri elemek, doğrulamak ve gerçekten neyin önemli olduğunu ayırt etmek için fazladan zaman harcamak zorunda kalıyoruz. Yani, çöp girerse, çöp çıkar.
Neden Önemli?
- Bireyler ve ekipler, kısa ve anlamlı iletişim kurmak yerine yapay zekâyı kullanarak uzun, gösterişli e-postalar üretmeye başladığında, iletişimdeki signal-to-noise ratio, yani “anlam / gürültü dengesi” ciddi biçimde düşer.
- Üretilen içeriklerin hacmi arttıkça, netlik azalır. Bu da mesajı alan kişinin daha fazla zihinsel efor harcamasına yol açar. Verimlilik, güven ve ivme düşer.
- İşler, “bir şeyler” üretmek için değil, sonuç üretmek için yapılır. Eğer bu “bir şeyler” karar almayı değil yalnızca “süsleme”yi içeriyorsa oluşturduğumuz etkiyi ve güvenilirliği kaybederiz.
Şu Anda Öne Çıkan Veriler
- Stanford Social Media Lab ve BetterUp Labs’in son araştırması, “workslop” adlı kavramı tanımladı. Workslop: Yapay zekâ tarafından üretilmiş, biçim olarak düzgün fakat içerik olarak temelsiz, işe yaramayan kurumsal çıktı. Katılımcıların %41’i bu tür içerikle karşılaştığını belirtiyor. Üstelik her bir workslop çıktısı, düzeltilmesi veya anlaşılması için aşağı yukarı 2 saate yakın ek zaman kaybı yaratıyor.
- 000+ çalışanın bulunduğu bir kurumda, bu workslop maliyeti yıllık 9 milyon doların üzerinde verimlilik kaybına yol açabiliyor.
- Öte yandan Louis Federal Rezerve Bank’in verileri, yapay zekâyı doğru kullanan çalışanların haftada ortalama %5,4 zaman tasarrufu sağladığını gösteriyor (yaklaşık 2,2 saat).
- Ancak bu kazanım, uygulama zorlukları nedeniyle birçok kurumda henüz toplam verime yansımıyor.
Bizim Perspektifimizle Özetlersek
- Yapay zekâ güçlü bir araç ancak insan düşüncesinin, yargısının ve icrasının yerine geçemez.
- Asıl tehlike, “önce üret, sonra düşün” yaklaşımının yaygınlaşmasıdır. Bu yaklaşım değer değil hacim üretir.
- Daha iyi bir yöntem önce “Bu e-postayı, raporu veya yanıtı neden üretiyorum?” sorusunu sormak sonra da gereken en az, en etkili çıktıyı belirlemek. Yapay zekâyı taslak için kullanmalı, son kararı ve sadeleştirmeyi ise her zaman insan yapmalı.
- İletişimi sadeleştirmemiz gerekiyor. Bir e-posta 400 kelime, 5 madde işareti, kalın yazılar, çizgiler ve emojiler içeriyorsa, bu çoğu zaman göndericinin ne söylemek istediğini tam netleştirmediğinin göstergesi olabilir.
- Kural, daha az, daha net, daha kısa ve eylemi tetikleyen iletişim olmalı. Yapay zekâ bize bir sonraki adıma daha hızlı geçmek için yardımcı olmalı, temizlememiz gereken fazladan belge üretmemeli.
Bir Çerçeve mi Lazım? Buyurun.
- Amacı tanımla: Bu e-posta/rapor ile ne başarmaya çalışıyoruz?
- Akıllı taslak oluştur: Yapay zekâyı fikir, başlık ve yapı çıkarmak için kullanın.
- İnsan dokunuşu aşaması: Süslemeleri kaldırın
- . Ardından şu soruyu sorun: “Bu içerik bir karara ya da harekete yol açıyor mu?” Eğer yanıt hayırsa, metinde yer almamalı.
- Gönder. Uygula. Takip et. İçeriği amaç değil, işi ilerleten bir araç olarak görün.
- Sonuçları gözden geçirin: İletişim ilerleme sağladı mı? Sağlamadıysa süreci yeniden tasarlayın.
Yapay zekâ içerik üretmeyi hızlandırsa da, bizim rolümüz gürültüyü filtrelemek ve asıl önemli olana odaklanmaktır. Gerçek değeri hâlâ siz, ekibinizin düşünme biçimi ve işin hayata geçirilmesi yaratır. Çok üretmek, değer üretmek anlamına gelmez. Bazen az, en etkili olandır.
Öyleyse gelin, liderliği bu anlayışla yeniden tanımlayalım.
Britney Cole
Editörün Notu
Günümüz iş dünyasında yapay zekâ uygulamaları ilginizi çekiyor mu? Britney Cole’un “Leading (and Learning) in the Age of AI” başlıklı sunumuna ve Blanchard’ın “Leading with Humanity in the Age of AI” adındaki yeni araştırmasına ücretsiz erişebilirsiniz.
Britney Cole’un “Less Is More: When AI Becomes Volume, Not Value” adlı makalesinin çevirisidir.
