Daha fazla personel işyerinde üretken yapay zeka (GenAI) araçlarını deniyor, ancak yöneticilerin rehberlik eksikliği nedeniyle benimsenmesi gecikiyor olabilir.
Slack’in Workforce Lab’ı, dünya çapında 10.000’den fazla masa çalışanıyla yaptığı son ankette, ofiste yapay zeka araçlarıyla yapılan deneylerin artmaya devam ettiğini ortaya çıkardı.
Ocak 2024 itibarıyla masa başında çalışan dört çalışandan birinin, geçen yılın Eylül ayındaki beş çalışandan birinin iş için yapay zeka araçlarını denediğini bildirdiği ortaya çıktı. Her üç masa çalışanından biri, işlerinde otomatik iş akışları gibi otomasyon araçlarını kullandıklarını söyledi.
Salesforce tarafından 2021’de satın alınan Slack’in anketi ayrıca iş dışında %19’unun GenAI kullandığını ve %8’inin otomasyon kullandığını ortaya çıkardı. Bu yine de masa başında çalışanların yaklaşık yarısının da denemediği anlamına geliyor.
İş için yapay zeka ve otomasyon araçlarını kullanan katılımcıların yaklaşık %80’i teknolojinin halihazırda üretkenliklerini artırdığını söyledi.
Masa başında çalışanların yapay zeka araçlarından en fazla değeri gördüklerini söylediği en önemli görevler arasında yazma yardımı, iş akışlarının otomatikleştirilmesi ve içeriğin özetlenmesi yer alıyor. Özet yazmak, Slack’in Eylül 2023 anketinden bu yana katılımcılar için en yüksek katma değer olarak “araştırmanın” yerini aldı.
İşyerinde üretken yapay zeka için henüz erken günler ve bu nedenle yeni teknolojiye yönelik tutumların farklılık göstermesi belki de şaşırtıcı değil. GenAI meraklıları, sıkıcı yoğun işleri otomatikleştirerek ve onlara daha yaratıcı çalışmalara odaklanma şansı vererek işleri iyileştireceğini savunurken, diğerleri yöneticilerin bunun yerine personel seviyelerini azaltmak için üretken yapay zeka fırsatını daha fazla kullanacağı konusunda uyarıyor.
Ankete katılanların en büyük oranı (%42) mevcut işlerindeki görevleri yapay zekanın yerine getirmesi fikrinden heyecan duyduklarını söylerken, diğer %27’si bu araçların ortak işyeri görevlerini yerine getirmesinden endişe duyduklarını söylerken geri kalan %31 “bekle” dedi. -ve-gör” modu.
“Talimat eksikliği, çalışanların yapay zekayla deney yapmasını engelliyor olabilir. Yapay zeka yönergelerini tanımlamış şirketlerdeki masa çalışanlarının yapay zeka araçlarını denemiş olma olasılığı, şirketlerinde yapay zeka kullanımına ilişkin yönerge bulunmayan masa çalışanlarına kıyasla neredeyse altı kat daha fazla.
Gevşek araştırma
Eğer işçiler yapay zeka araçlarının tanıtılması konusunda bölünmüşse, patronlar çok daha iyimser görünüyor. Anket, yöneticilerin çoğunluğunun (%81) üretken yapay zekayı organizasyonlarına dahil etme konusunda “biraz aciliyet” hissettiğini ve liderlerin %50’sinin yüksek derecede aciliyet bildirdiğini ortaya çıkardı.
Ancak anket, personelin neredeyse yarısının iş yerinde yapay zeka araçlarının nasıl kullanılacağı konusunda liderlerinden veya kuruluşlarından herhangi bir rehberlik almadığını ortaya çıkardı.
Slack araştırması, “Talimat eksikliği, çalışanların yapay zeka ile deney yapmasını engelliyor olabilir” dedi. “Yapay zeka yönergelerini tanımlamış şirketlerdeki masa çalışanlarının yapay zeka araçlarını denemiş olma olasılığı, şirketlerinde yapay zeka kullanımıyla ilgili hiçbir yönerge bulunmayan masa çalışanlarına kıyasla neredeyse altı kat daha fazla.”
Kullanım kılavuzlarının yapay zeka kullanımını sınırladığı şirketlerdeki çalışanların, yapay zeka kullanımına ilişkin kuralları olmayan şirketlerdeki çalışanlara kıyasla yapay zeka araçlarını denemiş olma olasılıkları hala daha yüksek.
Sonuçlar, geçen yıl Ekim ayında Isaca tarafından yapılan ve kuruluşların yalnızca yüzde 28’inin üretken yapay zeka kullanımına açıkça izin verdiğini ve yalnızca yüzde 10’unun resmi ve kapsamlı bir politikaya sahip olduğunu ortaya koyan bir anketle aynı doğrultuda. Üretken yapay zekayla ilgili rehberlik oluşturmak yeni bir alan olabilir, ancak bu olmadan personelin bu araçları kuruluşların istemeyeceği şekillerde kullanması riski vardır; buna “gölge yapay zeka” denir.
Sonuç olarak, özellikle kamu sektöründeki bazı kuruluşlar, personelin üretken yapay zeka teknolojileriyle yapabilecekleri ve yapamayacakları konusunda yönergeler uygulamaya başladı. Bunların çoğu, yapay zeka halüsinasyonu ihtimalini önlemek için tüm içeriğin kontrol edildiğinden emin olmaya ve insanların her zaman önemli karar alma süreçlerine dahil olmasını sağlamaya odaklandı.
Örneğin, ABD’nin San Francisco şehri, Aralık 2023’te, bu araçların kullanımının her zaman açıklanması ve hassas bilgilerin asla kamuya açık araçlara konulmamasına ilişkin kuralları içeren kendi üretken yapay zeka yönergelerini yayınladı. New York’ta ayrıca bir dizi yönerge bulunmaktadır.
Slack’in araştırma ve analitikten sorumlu kıdemli başkan yardımcısı ve Slack’in İşgücü Laboratuvarı başkanı Christina Janzer, “Yapay zeka ve otomasyonu kullanan insanların büyük çoğunluğu zaten üretkenlik kazanımları yaşamaya başlıyor” dedi.
“Ancak veriler, yapay zeka konusunda rehberlik veya talimat vermedeki başarısızlığın, çalışanlarınızın bunu denemesini engelleyebileceğini gösteriyor. İş gücünüzü yapay zeka devrimine hazırlamak istiyorsanız yapay zekanın işyerinde nasıl kullanılabileceğine ilişkin yönergeler sunarak başlayabilirsiniz.”
Araştırma, yöneticilerin yapay zekayı iş operasyonlarına entegre etmekten en çok bekledikleri en önemli ticari faydaların arasında çalışanların verimliliğinin ve üretkenliğinin artması (%38), veriye dayalı karar verme becerisi (%35) ve ürünlerde inovasyonun yer aldığını buldu. ve hizmetler (%34) ve maliyet düşüşleri (%33). Yöneticiler ayrıca rutin görevler (%27) ve gelişmiş müşteri deneyimi (%18) yerine stratejiye daha fazla odaklanmayı umuyor.
Yöneticileri yapay zekayı tam olarak benimsemekten alıkoyan etkenler açısından bakıldığında, veri güvenliği ve gizlilik (%44) ile listenin başında gelirken, bunu yapay zeka güvenilirliği ve doğruluğuna ilişkin endişeler (%36) izledi. Dört kişiden biri (%25) uzmanlık eksikliği ve personel arasındaki beceri eksikliğinden bahsederken (%17) daha genel etik ve uyumluluk sorunlarından sorumlu tutuldu. %17’si müşteri güveni ve kabulünden bahsederken, %16’sı uygulama ve bakım maliyetinin bir sorun olduğunu söyledi.
Araştırma, masa başı çalışanlarının işteki zamanlarının %41’ini düşük değere sahip ve temel iş işlevlerine pek katkıda bulunmayan görevlere harcadığını gösteriyor. Slack raporuna göre, masa başı çalışanları düşük değerli işlere ne kadar çok zaman harcarsa, “mevcut işlerindeki görevleri yerine getirmek için yapay zeka ve otomasyona yönelik heyecanları da o kadar artıyor”.
“Hepimizin, iş tanımımızın bir parçası olmayan ancak işlerin sorunsuz ilerlemesini sağlamak için gerekli olan tamamlamamız gereken görevleri var. Ancak ortalama bir masa çalışanı haftada iki tam gününü bu ‘işe’ harcıyorsa, bu bir sorun ve bir fırsattır” dedi Janzer.
“Bu önemli anda, güvenilir, sezgisel ve iş akışına entegre edilmiş yapay zeka ve otomasyon araçlarını uygulamak, iş yerindeki enerjiyi iğneyi hareket ettirecek faaliyetlere doğru yeniden kalibre etmenin anahtarıdır” diye ekledi.