İşinizde yapay zeka kullanmak gerçekte neleri gerektirir?
Çoğu ofis rolünde işte yapay zeka kullanımı üç tür destek anlamına gelir: sağladığınız malzemelerden taslak hazırlamak, malzemeleri bir biçimden diğerine dönüştürmek ve seçenekler, sorular ve eksik noktalar öneren bir düşünme ortağı olarak çalışmak. Nadiren bir aracın karar vermesine veya kontrol edilmeden nihai bir çalışma üretmesine izin vermek anlamına gelir.
Taslak hazırlama; e-postaları, özetleri, iş ilanlarını, politika açıklamalarını ve raporların ilk sürümlerini kapsar. Dönüştürme; uzun belgeleri kısaltmayı, notları yapılandırılmış kayıtlara dönüştürmeyi, bir mesajın farklı okuyuculara yönelik sürümlerini hazırlamayı veya bir tabloyu sade dille yorumlamayı kapsar. Düşünce ortağı rolü ise 'şüpheci bir alıcı bunun hakkında ne sorardı?' veya 'bu planda ne eksik?' gibi soruları kapsar.
Üçünde de sonucun kalitesi, hangi aracı kullandığınızdan çok araca ne verdiğinize ve gelen çıktıyı nasıl kontrol ettiğinize bağlıdır. Bu nedenle aşağıdaki tüm rol rehberlerinde aynı alışkanlıklar yer alır; her işin görevlerine ve risklerine göre uyarlanır.
Yapay zekanın kullanılacağı ilk görev nasıl seçilir?
Sık yaptığınız, nasıl iyi yapılacağını zaten bildiğiniz ve hızla kontrol edebileceğiniz bir görev seçin. Kendinden emin bir şekilde sunulan hatayı fark etmenizi sağlayan, mevcut becerinizdir; bu yüzden bilmediğiniz bir görevle başlamak iyi bir tercih değildir. Aşağıdaki ölçütler çoğu kişinin seçeneklerini iki veya üç olası göreve indirir.
Tekrarlanır
Bunu haftada bir veya daha sık yapıyorsunuz; dolayısıyla her iyileşmeden tekrar tekrar yararlanıyor ve aracı değerlendirecek kadar pratik yapıyorsunuz.
Kaliteyi değerlendirebiliyorsunuz
İyi bir sonucun nasıl görünmesi gerektiğini, başka birinin söylemesine gerek kalmadan biliyorsunuz.
Kaynak mevcut ve paylaşılabilir
Görevin dayandığı materyal mevcut ve şirket politikanız bu materyalin onaylı bir araçta kullanılmasına izin veriyor.
Hatanın telafisi mümkün
Yönetim kuruluna sunulan belgelerdeki bir rakam veya düzenleyici kuruma gönderilecek bir mesaj değil; kurum içi bir taslak ya da üzerinde kendinizin düzenleme yapacağı ilk sürüm.
Ne zaman tamamlandığı bellidir
Çıktının ne zaman hazır olduğunu anlayabiliyorsunuz; bu da işi kendiniz yapmakla karşılaştırmanızı kolaylaştırıyor.
İş için iyi bir istem neler içermeli?
İş için iyi bir istem, yetkin bir yeni çalışma arkadaşının size tekrar soru sormadan işi yapabilmesi için ihtiyaç duyacağı bilgileri içerir: amaç, okuyucu, kaynak materyal, kısıtlar, biçim ve dikkat çekilmesi gereken noktalar. Yapay zeka çıktısının genelgeçer görünmesinin veya ayrıntı uydurmasının başlıca nedeni eksik bilgidir.
Aynı görev için iki istemi karşılaştırın. Zayıf sürüm: 'Ofis taşınması hakkında ekip için bir bilgilendirme yaz.' Daha güçlü sürüm: 'Ofis taşınması hakkında 25 çalışanımız için 150 kelimelik bir bilgilendirme yaz. Yalnızca aşağıdaki bilgileri kullan: Taşınma 14 Kasım Cuma günü, yeni adres notlarda yer alıyor, masalar Perşembe günü 4pm saatine kadar boşaltılmalı, bilgi işlem ekibi monitörleri ve bağlantı istasyonlarını taşıyacak. Sade ve samimi bir üslup kullan. Kime soru sorulabileceğini belirterek bitir. Notlarda yer almayan tarih, kural veya güvence ekleme. Çalışanların sorabileceği ancak notların yanıtlamadığı soruları listele.'
Son talimatı her yerde uygulamaya değer. Araçtan yanıtlayamadığı noktaları listelemesini istemek, normalde tahminle dolduracağı bir boşluğu çözebileceğiniz bir soruya dönüştürür. Sonda bağlantısı verilen istem yazma rehberi, yapı ve şablonları daha ayrıntılı ele alır.
Yapay zeka çıktısını kullanmadan önce nasıl kontrol etmelisiniz?
Çıktıyı, kulağa doğru gelip gelmediğine göre değil, kaynakla karşılaştırarak kontrol edin. Akıcı bir metne güvenmek kolaydır. NIST'in üretken yapay zeka profili, halüsinasyonu kendinden emin biçimde sunulan ancak hatalı veya yanlış içerik üretimi olarak tanımlar. İnsanların ve yapay zeka sistemlerinin birlikte çalışmasındaki riskler arasında aşırı güveni ve otomasyon yanlılığını da sayar. Her ikisi de sezgiye dayanmak yerine bilinçli kontrol yapmayı gerektirir.
Kısa bir kontrol düzeni çoğu iş için yeterlidir. İlk olarak her olgusal ifadeyi, adı, tarihi ve sayısal veriyi sağladığınız kaynakta bulun; kaynağını bulamadığınız her şeyi kaldırın veya doğrulayın. İkinci olarak sayıları bağımsız biçimde yeniden hesaplayın. Üçüncü olarak sonradan eklenenleri arayın: bu tür bir belgede olağan görünen ancak sizin durumunuzda doğru olmayan iddialar, vaatler, nedenler veya kurallar. Dördüncü olarak metni hedef okuyucunun gözüyle okuyun ve üslubu ayarlayın. Son olarak nihai sürümden kimin sorumlu olduğuna karar verin; bu kişi genellikle sizsiniz.
Kontrolün kapsamı, hatanın doğuracağı sonuca göre belirlenmelidir. Kendi notlarınız için hazırladığınız bir taslak, müşteriye gönderilecek bir mesajdan; o mesaj da raporlanacak bir rakamdan daha az kontrol gerektirir.
Yapay zekanın iş rollerine göre faydalı kullanım alanları nelerdir?
Aşağıdaki tablo, her rol için uygun bir başlangıç görevi, en önemli kontrol ve işin bir insanda kalması gereken kısmını gösterir. Her rol için adım adım çözülmüş bir örnek içeren ayrı bir rehber vardır.
| Rol | Başlangıç için uygun görev | En önemli kontrol | Bir insanın sorumluluğunda tutun |
|---|---|---|---|
| Pazarlama | Onaylanmış bir içerikten farklı kanallara uygun sürümler | Her iddia ve sayısal verinin dayanağı, verilen iş tanımında bulunuyor | Konumlandırma ve iddiaların onaylanması |
| Satış | Görüşme notlarınızdan takip e-postası | Sonuçlar veya vaka çalışmaları uydurulmamalı | Fiyatlar, koşullar ve taahhütler |
| İnsan kaynakları | Mevcut bir politikanın sade dille özeti | Kullanım hakları politikayla kelimesi kelimesine örtüşüyor | Kişiler hakkında bireysel kararlar |
| İşe alım | İşe alım yöneticisinin notlarından iş ilanı | Gerekliliklere uygunluk; kapsayıcı dil | Ön eleme, sıralama ve ret |
| Finans | Kontrol edilmiş bir tabloya dayalı sapma yorumu | Rakamlar yeniden hesaplandı; doğrulanmamış nedenlere yer verilmedi | Bildirilen rakamlar ve tahminler |
| Muhasebe | Eksik kayıtları isteyen müşteri e-postası | Vergi kuralı veya son tarih eklenmedi | Teknik görüşler ve nihai onay |
| Müşteri hizmetleri | Yardım makalesi ve destek talebinden hazırlanan yanıt taslağı | Politika ve iade koşulları doğru | İstisnalar ve memnuniyetsiz müşteriler |
| Proje yönetimi | Görev notlarından durum güncellemesi | Tarihler ve sorumlular gerçektir | Yeniden planlama ve ödünleşimler |
| Ürün yönetimi | Müşteri geri bildirimlerinin temalara göre özeti | Temaların dayandığı gerçek yorumlar izlenebilir | Önceliklendirme kararları |
| Operasyon | Adımlarınızdan süreç belgesi oluşturma | Adımlar işin gerçekte nasıl yapıldığıyla örtüşüyor | İstisnalar ve onaylar |
| Ekip yöneticileri | Ekip toplantısı için gündem ve notlar | Hiçbir şey yanlış bir kişiye atfedilmedi | Geri bildirim ve performans değerlendirmeleri |
Bir rolden diğerine neler değişir?
Alışkanlıklar roller arasında aynı kalır; riskler değişir. Farkın büyük bölümünü üç soru açıklar: Çıktı yanlışsa kim etkilenir, görev hangi bilgileri içerir ve çıktıyı düzenleyen mevcut bir kural var mı?
İnsan kaynakları, işe alım ve yönetim gibi insanlar hakkında karar veren veya kararları etkileyen roller en sıkı incelemeye tabidir. EU AI Act, Ek III'te işe alım ve seçim süreçlerinde, terfi, işten çıkarma, görev dağılımı ve performans değerlendirmesi kararlarında kullanılan yapay zeka sistemlerini yüksek riskli kullanımlar arasında sayar. Pazarlama ve satış gibi kamuya yönelik iddialar yayımlayan roller, metin nasıl üretilmiş olursa olsun geçerli olan reklam ve doğrudan pazarlama kurallarına uymak zorundadır. Finans ve muhasebe gibi sayısal raporlama yapan roller ise mesleki standartlara ve bu rakamlara güvenen kişilere karşı sorumludur.
Destek ve müşteri yönetimi gibi müşterilerle doğrudan çalışan roller farklı bir risk taşır: Bir politikayı yanlış aktaran yapay zeka taslak yanıtı, şirketin yerine getirmek zorunda kalabileceği bir söze dönüşür. Her durumda rol kılavuzu, hangi kontrollerin en önemli olduğunu ve nedenlerini açıklar.
Bunun bir iş rolüyle nasıl bağlantılı olduğunu görmek ister misiniz?
Planlanan ekip denemesini keşfedin ↗Aynı görev üç farklı rolde nasıl farklılaşır?
Kurgusal bir kaynağı ele alalım: kliniklere randevu planlama yazılımı satan küçük bir şirket olan Fernhill Software'in yeni bir özelliğine ait sürüm notları. Notlarda, özelliğin kliniklerin kısa mesajla otomatik randevu hatırlatmaları göndermesine olanak tanıdığı, Profesyonel plana dahil olduğu, 1 Aralık'ta kullanıma sunulacağı ve henüz İngilizce dışındaki dilleri desteklemediği belirtiliyor.
Bir pazarlamacı, yapay zekadan mevcut müşterilere yönelik bir duyuru e-postası ister. Taslakta, hatırlatmaların 'randevuya gelmeme oranını büyük ölçüde azalttığı' yazıyor. Sürüm notlarında randevuya gelmeme konusunda veri bulunmadığı için pazarlamacı bu cümleyi çıkarır ve onun yerine özelliğin ne yaptığını anlatır.
Bir satış temsilcisi, görüşmede hatırlatmalar hakkında soru soran bir kliniğe gönderilecek takip mesajını yapay zekadan ister. Taslakta özelliğin 'tüm planlarda kullanılabildiği' yazmaktadır. Bu doğru değildir. Satış temsilcisi bunu Profesyonel plan olarak düzeltir ve göndermeden önce müşterinin mevcut planını kontrol eder.
Bir destek temsilcisi, yapay zekadan hatırlatıcılar hakkında bir yardım merkezi yanıtı hazırlamasını ister. Taslakta müşterilerin 'istedikleri dili seçebileceği' yazmaktadır. Notlar ise tam tersini söyler. Temsilci bunu düzeltir ve dil talebi için kiminle iletişime geçileceğini ekler.
Aynı kaynak, aynı araç, her biri ilgili role özgü üç farklı hata. Bu yüzden kendi işinizdeki görevler üzerinde uygulama yapmak, genel örneklerden daha fazla şey öğretir.
İş yerinde hangi bilgileri yapay zeka araçlarına girmemelisiniz?
Öncelikle şirketinizin yapay zeka politikasına uyun; böyle bir politika yoksa, zaten kamuya açık olmayan herhangi bir şeyi yapıştırmadan önce izin isteyin. Genel kural olarak müşteriler, adaylar veya çalışma arkadaşları hakkındaki kişisel verilere, gizli müşteri belgelerine, yayımlanmamış finansal bilgilere ve bir sözleşme veya gizlilik anlaşması kapsamındaki her şeye özellikle dikkat edin.
Yanıt, araca ve abonelik planına da bağlıdır. Kişisel bir hesap, şirket çalışma alanı ve başka bir uygulamanın içindeki yapay zeka özelliği; saklama, erişim ve içeriğin modelleri geliştirmek için kullanılıp kullanılmadığı konusunda farklı koşullara sahip olabilir. İsimleri kaldırmak, özellikle küçük bir kuruluşta, tek başına bir belgeyi anonim hâle getirmez. Yapay zeka politikası rehberi, bir ekip için bu sınırların nasıl belirleneceğini ele alır.
İş yerinde yapay zeka kullanımında geliştiğinizi nasıl anlarsınız?
Ürettiğiniz çıktı miktarına değil, yaptığınız düzenlemelere bakın. İşte yapay zeka kullanma becerisi gelişen biri, istemleri iyileştiği için her taslağı daha az yeniden yazar, uydurma ayrıntıları daha hızlı yakalar ve yaptığı değişikliklerin nedenini açıklayabilir. Ayrıca yapay zekayı hiç kullanmamanın daha doğru olduğu durumlara daha hızlı karar verir.
Bunu takip etmenin basit bir yolu, iki veya üç hafta boyunca kısa bir kayıt tutmaktır: görev, istem, neleri değiştirdiğiniz ve neden değiştirdiğiniz. Her seferinde kaldırmanız gereken bir güvence ifadesi ekleyen bir araç veya ilk taslağı düzenli olarak kullanılabilir olan bir görev türü gibi örüntüler hızla ortaya çıkar. Bu örüntüler, kendi işinizden geldikleri için zaman tasarrufuna ilişkin genel iddialardan daha faydalıdır.
Bir ekip işlerinde yapay zeka kullanmayı birlikte nasıl öğrenmeli?
Ekibe ortak, gerçekçi bir görev verin; herkesin görevi yapay zekayla yapmayı denemesine izin verin ve ardından taslakları değil, yapılan düzenlemeleri karşılaştırın. Düzenlemeleri karşılaştırmak, kimin kaynakları kontrol ettiğini, kimin uydurma iddiaları yakaladığını ve kimin üslubu koruduğunu gösterir. Bu alışkanlıkları bir slayt sunumundan daha hızlı yayar.
Alıştırmalarda kurgusal veya onaylanmış düşük riskli materyaller kullanın, hangi araçların onaylı olduğunu kararlaştırın ve çalışanların hata bildirmekten çekinmeyeceği bir ortam sağlayın. EU AI Act kapsamındaki kuruluşlar için Madde 4, yapay zeka sistemlerinin sağlayıcılarından ve kullanıcı kuruluşlarından, çalışanların bilgi düzeyini ve kullanım bağlamını dikkate alarak yapay zeka okuryazarlığını destekleyici önlemler almalarını ister. Bu, genel bilgilendirmedir; hukuki tavsiye değildir. Aşağıda bağlantıları verilen çalışan eğitimi rehberi ve 30 günlük uygulamaya geçiş planı, daha kapsamlı bir program sunar.
Yapay zeka ne zaman yapılacak iş için uygun bir araç değildir?
Sonucu kontrol edemiyorsanız, karar bir kişinin işini, ücretini veya adaylığını etkiliyorsa, çıktı raporlanacak nihai bir rakamsa ve görüşmede söylenenlerin sorumluluğunu üstlenen bir insan gerekiyorsa yapay zeka yanlış araçtır. Nasıl yazacağınızı zaten bildiğiniz iki satırlık bir yanıt gibi, doğrudan yapmanın daha hızlı olduğu görevlerde de yanlış araçtır.
Kaynak olmadığında da temkinli olun. Genel amaçlı bir asistana şirket politikanızın, müşterinizin sözleşmesinin veya güncel vergi kuralının ne söylediğini sormak, belgenin kendisini değil, makul görünen bir yanıt üretir. Bu durumlarda önce kaynağı bulun; yapay zekayı kullanacaksanız da yalnızca onu okumanıza yardımcı olması için kullanın.
Tosheo.ai hangi ihtiyaçlara uygundur, hangilerine uygun değildir?
Tosheo.ai, yaklaşık 5 ila 200 kişilik ekipler için kendi kendine kullanılabilen bir yapay zeka eğitimi olarak tasarlanıyor. Yönetici rolleri ve ekibin kullandığı yapay zeka araçlarını seçer. Her katılımcı kısa bir seviye belirleme değerlendirmesine girer, ardından role özel 10 ila 15 dakikalık derslerden oluşan bir öğrenme yolunu izler. Her ders, gerçek bir yapay zeka aracıyla yapılan ve görünür puanlama ölçütlerine göre değerlendirilen uygulamalı bir görevle sona erer. Yöneticilerin ham sohbet kayıtlarını değil, beceri gelişimini ve tamamlanma durumunu görmesi planlanıyor. Ürün geliştirme öncesi aşamada olduğundan, bunların tamamı planlanan kapsamı yansıtır.
Her alıcı için doğru seçim değildir. Satın alma süreçlerinde tek oturum açma (SSO), LMS entegrasyonları veya kurumsal sözleşmeler gerektiren büyük kuruluşlar için tasarlanmamıştır; bunların hiçbiri ilk sürüme dahil değildir. Uygulamalı mühendislik eğitimi değildir ve derslerin yalnızca İngilizce olması planlanmaktadır. Tek başınıza öğreniyorsanız genel bir kurs veya bu sitedeki ücretsiz rehberler size daha uygun olabilir. Planlanan ekip ücretleri fiyatlandırma sayfasındadır.
Kaynaklar ve kapsam
NIST, Yapay zeka risk yönetimi çerçevesi: Üretken yapay zeka profili (NIST AI 600-1), July 2024 ↗