Bir şirket içinde yapay zekanın benimsenmesi gerçekte ne anlama gelir?
Benimseme, yapay zekanın belirli görevleri yapan kişilerin çalışma biçiminin bir parçası hâline gelmesi ve kalitenin korunması için çıktıların kontrol edilmesidir. Satın alınan lisanslar, sayılan oturum açma işlemleri veya gönderilen bir duyuru e-postası anlamına gelmez. Üç kişinin onaylı görevlerde her gün yapay zeka kullandığı ve çıktıları dikkatle incelediği bir ekip, herkesin bir kez oturum açtığı bir ekipten daha fazla yol almıştır.
Üç soruyu birbirinden ayırmak yararlıdır. Erişim: Herkesin onaylı bir aracı var mı ve kuralları biliyor mu? Kullanım: Uygun görevlerde bu araca başvuruyorlar mı? Kalite: Ortaya çıkan iş incelemeden geçebiliyor mu? Çoğu kullanıma geçiş süreci ilk soruyu çözer, ikinciyi kabaca ölçer ve üçüncüyü göz ardı eder.
Devreye alındıktan sonra yapay zekayı neden bu kadar az kişi kullanır?
Kullanıma sunulduktan sonra kullanımın düşük kalması yaygındır ve sıradan nedenleri vardır: İnsanlar yapay zekanın hangi işlerine yardımcı olduğunu göremiyordur, kurallar belirsiz geldiği için risk almamak adına araçtan kaçınıyordur, başta aldıkları kötü bir çıktı onları uğraşmaya değmeyeceğine ikna etmiştir veya uygulama yapmaya zaman bulamamışlardır. Birleşik Krallık hükümetinin Yapay Zeka Benimseme Araştırması'nda, halihazırda yapay zeka kullanan işletmeler çalışanlarının ortalama 30%'unun bunu kullandığını bildirmiş, 77%'si ise çalışanlarının yarısından azının kullandığını belirtmiştir. Aynı araştırma, yapay zekayı hiç kullanmaya başlamamanın en yaygın nedenlerinin belirlenmiş bir ihtiyacın olmaması ve yapay zeka becerileri ile uzmanlığının sınırlı olması olduğunu ortaya koymuştur. Bunlar, 2025 başında görüşülen 3,500 Birleşik Krallık işletmesinin kendi beyanlarına dayanan verilerdir.
Bu nedenlerin hiçbirinin daha iyi bir araç satın almakla çözülmediğine dikkat edin. İhtiyacın belirlenmemiş olması, görev seçimiyle ilgili bir sorundur. Kuralların belirsiz olması bir politika sorunudur. İlk deneyimin kötü olması ise eğitim ve beklentilerle ilgili bir sorundur. Her birinin kendine özgü bir çözümü vardır.
| Gördükleriniz | Olası neden | Denenebilecekler |
|---|---|---|
| Çalışanlar bir kez giriş yapıp bıraktı | Kullanılacağı net bir görev yok | Her rol için örnek bir istemle birlikte iki veya üç belirli görev tanımlayın |
| Yalnızca birkaç hevesli kişi tarafından kullanım | Diğerleri neye izin verildiğinden emin değil | Kendi işlerinden örnekler içeren tek sayfalık bir kural belgesi |
| 'Bir şeyler uyduruyor işte' | İlk çıktılar kontrol edilmeden veya bağlam sağlanmadan kullanıldı | Bağlam vermeyi ve kısa bir gözden geçirme kontrol listesini öğretin |
| Yoğun kullanım, düşük kalite | Aşırı bağımlılık; kontroller aksatılmış | Örnekleri rastgele kontrol edin ve çalışanlardan yaptıkları düzenlemeleri açıklamalarını isteyin |
| Yöneticiler kullanmıyor | Yönetimin sergilediği görünür bir örnek yok | Yöneticiler, yapay zeka kullandıkları bir görevi ve sonucu nasıl kontrol ettiklerini paylaşır |
Uygulanabilir bir yapay zeka benimseme stratejisi nasıl olur?
Küçük veya orta ölçekli bir şirket için uygulanabilir strateji, bir belge değil, bir adımlar dizisidir: görevleri seçin, kuralları belirleyin, bu görevler üzerinden eğitim verin, gerçek işleri gözden geçirin ve işe yaradığı görülen uygulamaları yaygınlaştırın. Aşağıdaki maddeler, 10 ila 200 kişilik bir ekip için hazırlanmış bir içerik planıdır; yayımlanmış bir standart değildir.
Önce iş rolüne ait görevleri seçin
Her ekip liderinden, yapay zekanın ilk taslağını hazırlayabileceği ve birinin kontrol edebileceği, tekrarlanan iki veya üç iş belirtmesini isteyin. Kullanımı yaygınlaştırma hedefleri bunlardır; 'yapay zekayı daha fazla kullanmak' değil.
Tek sayfalık kurallar yayımlayın
Onaylı araç ve plan, hangi bilgilerin girilip girilemeyeceği, kimin neyi inceleyeceği, kime danışılacağı. Hatırlanabilecek kadar kısa.
Seçtiğiniz görevler üzerinde eğitim alın
Tam da bu görevlere odaklanan kısa uygulama oturumları, genel bir kurstan daha etkilidir. Kontrol pratiği yapmak için kasıtlı olarak hatalar eklenmiş bir taslak kullanın.
Yöneticilerin aracı kullandığı görülsün
Gerçek bir görevde yapay zekayı nasıl kullandığını ve neleri düzelttiğini gösteren bir yönetici, herhangi bir duyurudan daha fazla etki yaratır.
Giriş sayılarını değil, çalışmaları değerlendirin
Dört hafta sonra, inceleyen kişiyle birlikte her görevden birkaç çıktıya bakın. İnsanların neleri kullanmayı bıraktığını ve nedenini sorun.
İşe yaradığı görülen uygulamaları yaygınlaştırın
Yalnızca işleyişin oturduğu alanlarda yeni görevler veya kişiler ekleyin. İnceleyen kişinin her şeyi baştan yazdığı görevleri kapsamdan çıkarın.
Yapay zeka değişim yönetiminin insan boyutu nasıl ele alınır?
İşlerin geleceğini açıkça ve sürecin başında konuşun; görevleri seçerken işi yapan kişileri sürece dahil edin. Çalışanların kaygısı gerçek: Acas'ın 2025 ilkbaharında Büyük Britanya'da 1,023 çalışanla yaptığı ankette, katılımcıların 26%'sı iş yerinde yapay zekayla ilgili en büyük kaygılarının iş kayıpları olduğunu, 17%'si ise yapay zekanın hata yapması olduğunu belirtti. Acas, işverenlere yapay zekayı devreye almadan önce çalışanlara ve temsilcilerine danışmalarını ve insan katılımına hâlâ ihtiyaç duyulurken yapay zekanın rolleri nasıl iyileştirebileceğini açıklamalarını öneriyor.
Nelerin değiştiğini, nelerin değişmediğini söyleyin. Kullanıma geçiş kapsamında hiçbir pozisyon kaldırılmıyorsa bunu belirtin. Bazı görevler değişecekse hangilerinin nasıl değişeceğini açıklayın. Ardından çalışanların müşteri gizliliği veya doğruluk gibi uygulamaya dönük kaygılarını dile getirmesine fırsat verin ve yerinde olanları kurallara dönüştürün. İnsanlar, şekillenmesine katkıda bulundukları araçları, kendilerine yalnızca duyurulan araçlara göre çok daha kolay benimser.
Bunun bir iş rolüyle nasıl bağlantılı olduğunu görmek ister misiniz?
Planlanan ekip denemesini keşfedin ↗Duraksayan bir yaygınlaştırma süreci nasıl yeniden ilerletilir?
60 kişilik kurgusal bir yazılım şirketi olan Pellow Analytics, herkes için bir yapay zeka asistanının kurumsal planından kullanıcı lisansı satın aldı. Altı hafta sonra yönetim paneli, çoğu kişinin kullanıma açıldığı hafta giriş yaptığını ve yalnızca bir avuç çalışanın, ağırlıklı olarak mühendislik ve pazarlama ekiplerinde, aracı haftalık olarak kullandığını gösteriyor. Operasyon direktörünün ilk aklına gelen, bir hatırlatma e-postası göndermek. Bunun yerine üç ekip liderine nedenini soruyor.
Yanıtlar somuttur. Müşteri başarısı ekibi, müşteri e-postalarını yapıştırıp yapıştıramayacağını bilmiyordu (kural sayfasında örnek verilmeden 'gizli veri yok' yazıyordu). Finans ekibi bir sapmayı açıklamak için bir kez denedi, uydurulmuş bir nedenle karşılaştı ve vazgeçti. Satış ekibi bunun 'pazarlama için' olduğunu düşünüyordu. Çözümler de aynı ölçüde somuttur. Müşteri başarısı ekibine şu kural verilir: e-posta metnini, müşterinin adını ve şirketini yer tutucularla değiştirerek yapıştırın. Finans ekibine, 'rakamlardaki değişimi açıkla; verdiğim notlarda yer almıyorsa neden belirtme' diyen bir istem içeren görev ve bir kontrol adımı verilir: her rakamı yeniden hesaplayın. Satış ekibine ise adı açıkça konmuş iki görev verilir: görüşme notlarını düzenleme ve bu notlardan takip mesajı taslakları hazırlama.
Her ekip lideri, ekibinin görevleri üzerine 30 dakikalık bir uygulama oturumu düzenler. Dört hafta sonra operasyonlardan sorumlu yönetici, ekip lideriyle birlikte oturum açma grafiğine değil, her ekipten beş çıktıya bakar. İki görev işe yarıyordur, birinin daha iyi bir komuta ihtiyacı vardır. Yenileme fiyatlandırması e-postalarının taslaklarını hazırlama görevi ise inceleyen kişi her taslağı yeniden yazmak zorunda kaldığı için bırakılır. Benimseme budur: insanların gerçekten kullandığı, sayıca daha az ama daha iyi rutinler.
Yapay zekayı benimsemenin aşamaları neler?
Üzerinde uzlaşılmış tek bir aşama modeli yoktur; danışmanlık şirketleri ve tedarikçiler farklı modeller yayımlar. Küçük veya orta ölçekli bir şirket için uygulamada kullanılabilecek tanımlama dört aşamadan oluşur: deneme (kişiler, genellikle kişisel hesaplarla denemeler yapar), onaylı kullanım (tek bir araç, kurumsal abonelik planı ve yazılı kurallar), rutin kullanım (belirli görevler, sorumluları tarafından istemler ve kontrollerle her hafta yürütülür) ve iyileştirme (şirket çıktıları inceler, zayıf iş akışlarını kullanımdan kaldırır ve bilinçli olarak yenilerini ekler). Bu, yayımlanmış bir çerçeve değil, bu içerik için hazırlanmış bir tanımlamadır.
Önemli olan, onaylanmış kullanımdan rutin kullanıma geçiştir. Pek çok şirket onay aşamasında kalır: Lisansları ve politikaları vardır, ancak neden pek az şeyin değiştiğini merak ederler. Rutin kullanıma geçmek görev seçimi, uygulama ve gözden geçirme gerektirir; bu sayfada anlatılan çalışma budur.
Bir yönetici hangi göstergeleri takip etmeli?
Toplam giriş sayısını değil, belirli görevlerde iş kalitesini ve tekrarlanan kullanımı izleyin. Yararlı göstergeler şunlardır: Her hafta kaç onaylı görevin amaçlandığı şekilde yürütüldüğü, inceleyen kişinin ne kadar düzeltme yaptığı, hataların ekip dışına çıkmadan yakalanıp yakalanmadığı ve çalışanların bir taslakta neleri değiştirdiklerini açıklayıp açıklayamadığı. Girişler erişim hakkında bilgi verir; işin daha iyi yapılıp yapılmadığı hakkında pek bir şey söylemez.
Kişilerin kendi beyanlarına dayanan kazanımlara temkinli yaklaşın. Bir aracı sevenler kazandırdığı zamanı olduğundan fazla, sevmeyenler ise olduğundan az tahmin etme eğilimindedir. Aynı görevin aynı kişi tarafından incelenen birkaç önce-sonra örneği daha iyi kanıt sunar. Yapay zeka eğitiminin işe yarayıp yaramadığını ölçmeye ilişkin yanıtımız bu konuyu daha ayrıntılı ele alır.
Kullanımı artırmaya çalışmak ne zaman yanlış bir hedeftir?
Görevler yapay zekaya uygun değilse, çıktıyı inceleyebilecek kimse yoksa veya ekibin asıl sorunu iş yükü ya da süreçse, kullanımı artırmaya çalışmak yanlış hedeftir. 'Herkes her gün yapay zeka kullansın' gibi bir hedef, sırf kullanmış olmak için kullanımı ödüllendirir ve insanları yapay zekanın değer katmadan risk yarattığı görevlere yöneltebilir. Bazı rollerde yapay zekanın nadiren kullanılması sorun değildir.
Kurallar netleşmemişse de yanlış bir hedeftir. İnsanlar neleri paylaşabileceklerini bilmeden kullanımı teşvik etmek, tam da yönetimin aracı kullanımdan kaldırmasına yol açan veri hatalarına davetiye çıkarır.
Tosheo.ai, yapay zekayı benimseme sürecinin neresinde yer alır?
Tosheo.ai, yapay zekayı benimsemenin uygulama aşaması için hazırlanıyor. İlk sürümde yöneticinin rolleri ve ekibin kullandığı yapay zeka araçlarını seçmesi planlanıyor. Her çalışan 5 dakikalık bir seviye belirleme değerlendirmesine katıldıktan sonra, gerçek bir yapay zeka aracıyla yapılan ve herkesin görebildiği bir puanlama kılavuzuna göre değerlendirilen uygulamalı bir görevle biten 10 ila 15 dakikalık dersleri tamamlayacak. Planlanan yönetici paneli beceri gelişimini ve tamamlanma durumunu gösterecek, ham sohbet kayıtlarını hiçbir zaman göstermeyecek. Platformun, aktif olmayan katılımcılara hatırlatmalar ve yöneticiye haftalık bir özet göndermesi de planlanıyor.
Henüz geliştirme öncesi aşamada olduğundan, paylaşılabilecek kullanım sonuçları yoktur. Kurallarınız netleşmemişse veya ekibinizin yapay zekaya uygun görevleri yoksa doğru çözüm değildir; önce yukarıdaki adımları kullanarak bunları çözün. Planlanan fiyatlar fiyatlandırma sayfasındadır.
Kaynaklar ve kapsam
GOV.UK, Yapay Zekanın Benimsenmesi Araştırması yayın sayfası, güncelleme: Şubat 2026 ↗
Acas, 4 çalışandan 1'i yapay zekanın iş kayıplarına yol açacağından endişe ediyor, 28 April 2025 ↗
Acas, İşverenlerin üçte biri yapay zekanın verimliliği artıracağını düşünüyor, 15 May 2025 ↗