Çalışanları Bunaltmadan Yapay Zeka Odaklı Bir Şirket Kültürü Nasıl Oluşturulur

1900'lerin başlarında, otomotiv devrimi endüstrileri yeniden şekillendirirken, demirciler ve araba yapımcıları uyum sağlamakta zorlanıyordu. Bir asırdan fazla bir süre sonra, yapay zeka ile benzer bir dönüm noktasıyla karşı karşıyayız. Atlı arabaların otomobillere yol açması gibi, bugün tüm endüstriler algoritmalar tarafından yeniden tanımlanıyor.

Soru, şirketinizin yapay zekayı benimseyip benimsemeyeceği değil, nasıl benimseyeceğidir. Ve cevap kritik bir faktöre bağlıdır: kültür.

İlgili: Dijital Dönüşümü Destekleyen Bir İşyeri Kültürü Nasıl Oluşturulur (ve Neden Önemlidir)

Yapay zeka odaklı bir kültür inşa etmek her zaman araç satın almak veya makine öğrenimi bilim insanları işe almakla ilgili değildir. Deney, öğrenme ve insan-yapay zeka iş birliğinin şirketinizin DNA'sının özü olduğu bir zihniyeti beslemekle ilgilidir. İşte nasıl başlayacağınız:

Korkuyu gidermek için merakı modelleyin:

Liderlik AI'yı desteklemelidir, ancak onu gerçek iş akışlarına yerleştiren şey tabandan gelen inovasyondur. CodeSignal'da, mühendislik ekibimiz yalnızca AI'yı kullanmaz; onunla inşa ederler. Karmaşık yeniden düzenleme için GitHub Copilot'tan yararlanmaktan dahili araçlar için özel LLM aracılarını ince ayarlamaya kadar, AI günlük araç setlerinin bir parçasıdır. Ve bu yalnızca mühendislik değildir. Örneğin, pazarlamacılarımız Claude'da kampanya fikirlerini prototipler ve Gemini ile mesajlaşma varyasyonlarını doğrular.

Anahtar? Liderler merakı modellemelidir. Kendi AI deneylerinizi ve başarısızlıklarınızı ekibinizle paylaşın. CodeSignal'ın LLM'lerle deneylere adanmış bir Slack kanalı vardır; burada ekip üyeleri AI'yı nasıl kullandıklarını ve ne öğrendiklerini paylaşırlar ("üretkenlik hileleri" ekibin favorisidir).

On yıldan uzun süredir AI teknolojisini inceliyorum ve AI yerel ürünler geliştiriyorum, ancak bu öğrenmeye devam etmemi engellemiyor. Kod yazmaktan e-posta yazmaya ve görüntü oluşturmaya kadar her şey için en son LLM modellerini kullanmaktan öğrendiklerimi düzenli olarak paylaşıyorum ve meslektaşlarımla farklı modellerin karmaşık matematik zorluklarında nasıl performans gösterdiği konusunda tartışıyorum.

Bunu yapmamın amacı, yapay zekayı günlük iş akışınıza dahil etmenin korkutucu olmak zorunda olmadığını ve hatta oldukça keyifli olabileceğini göstermektir. Ayrıca, hepimizin bu yeni teknolojiyi öğrendiğimizi ve birlikte işimizi yapmak için onu en iyi şekilde nasıl kullanacağımızı anlamaya çalıştığımızı da pekiştirir.

Doğru yapay zeka araçlarına erişim sağlayın:

Günümüzde ChatGPT ve Midjourney gibi araçlar ücretsizdir, ancak birçok şirket hala erişimi kısıtlıyor. Bu büyük bir hata. Her ekip üyesine bir ChatGPT Teams aboneliği veriyoruz, bununla oynayacaklarını ve hatta iş akışlarını artırmak için kendi GPT'lerini oluşturacaklarını umuyoruz. Geçtiğimiz yıl, çalışanlarımız satış e-postaları taslak haline getirmelerine, pazar içgörüleri toplamalarına, veri çıkarmalarına, İK sorularını yanıtlamalarına ve daha fazlasına yardımcı olan 50'den fazla özel GPT oluşturdu.

Yapay zeka okuryazarlığını temel bir beklenti haline getirin ve ardından bunun üzerine inşa edin:

İnsanlara AI araçlarına erişim sağlamak gereklidir, ancak bu sadece ilk adımdır. Anlamlı bir etki yaratmak için, liderler araçlara erişimi eğitimle birleştirmelidir.

CodeSignal bunu, her ekip üyesinden, uygulamalı pratiklerle LLM'leri kullanma ve onlarla etkileşim kurma becerilerini geliştirdikleri AI okuryazarlığı eğitimini tamamlamasını isteyerek yapar. Ekibimiz yakın zamanda, şirketteki herkesin (ben bile!) çevrimiçi olarak bir dizi deneyimsel öğrenme kursu tamamladığı ve öğrendiklerimizi, sorularımızı ve "aha" anlarımızı bir Slack kanalında paylaştığı üretken AI okuryazarlığı üzerine bir "bahar eğitimini" tamamladı. Hedefi %95 katılım olarak belirleyerek eğitimi tamamlama motivasyonumuzu artırdık ve hedefe ulaştığımızda harika yeni hediyelerle ödüllendirildik.

Daha sonra, bir sonraki yüz yüze buluşmamızda bir AI hackathon'u düzenleyerek bu AI okuryazarlığı temeline inşa ediyoruz. Burada, ekip üyeleri AI'yı nasıl kullandıklarına ve bilgi derinliklerine göre takımlara ayrılacaklar. Bazı ekipler, örneğin yaratıcı kampanyalar tasarlamak ve proje zaman çizelgeleri belirlemek için LLM'leri kullanmayı keşfedecek, diğerleri ise işlerinin gerçek bölümlerini otomatikleştirmek için özel GPT'ler oluşturacak. Bu arada, ekibimizdeki makine öğrenimi uzmanları, sıfırdan yenilikçi yeni AI uygulamaları oluşturmak için çalışacaklar.

Buradaki amaç, herkesin yapay zekayı kullanması beklentisini oluşturmaktır, evet; ancak bundan da öte, ekip üyelerine yapay zekayla ne yapacaklarına dair sorumluluk vermek ve işlerinin hangi kısımlarının yapay zeka tarafından en iyi şekilde tamamlanabileceğini seçme özgürlüğü vermektir.

İlgili: Yapay Zeka Geleceğin İş Arkadaşıdır — İşverenlerin Hazırlanmasının 3 Yolu

Bazı kuruluşlar ve ekipler için AI'yı benimsemek ilk başta rahatsız edici olacaktır. AI araçları bir dizi yeni teknik, düzenleyici ve etik soru ortaya çıkarır. Birçok çalışan AI'nın onları işlerinden edeceğinden korkar. Bu rahatsızlık gerçektir ve dikkatimizi hak ediyor.

Liderler olarak sorumluluğumuz, ekiplerimizi belirsizlik içinde dürüstlük ve şeffaflıkla yönlendirmek ve AI'yı benimsemenin işlerinde daha da etkili olmalarına nasıl yardımcı olabileceğini göstermektir. Bunu günlük işimde AI kullanımını modelleyerek ve öğrendiklerimi ekibimle açıkça paylaşarak yapıyorum. Bu, ekip üyelerine kendi başlarına deney yapma izni verir ve onları korku zihniyetinden AI'nın işlerinde onlara nasıl ortak olabileceği konusunda meraka taşımaya yardımcı olur.

Otomotiv devrimi benzetmesine geri dönecek olursak: Araba üreticilerine otonom arabaların nasıl üretileceğini öğretiyoruz.

Bir iş lideriyseniz kendinize şu soruları sorun: Öğrenmenin ve risk almanın nasıl göründüğünü modelliyor muyum? Ekibime yapay zeka okuryazarlığı oluşturmak için ihtiyaç duydukları araçları ve eğitimi veriyor muyum? Ekibimde bir keşif ve deney kültürü oluşturuyor muyum?

Yapay zeka devrimi çoktan başladı ve gelecek, şirketlerin yetişmesini beklemeyecek. Biz de beklememeliyiz.