ChatGPT Gibi Üretken Yapay Zekalardan Yardım Alan Çalışanların Verimliliği Artabilir mi?

ChatGPT gibi üretken yapay zeka modelleri gittikçe yaygınlaşırken iş dünyası bunun etkilerinden payını alacak gibi görünüyor. Çalışanların yapay zekadan yardım alarak işlerini idame ettirmesinin kesin sonuçları bilinmese de yeni yapılan bir araştırma verimlilik konusunda kayda değer veriler elde etmiş durumda. Peki üretken yapay zekalar işçilerin verimini arttırıyor mu, azaltıyor mu? Detaylar için buyurun! ?

Kaynak: https://www.bloomberg.com/news/articl…

Stanford Üniversitesi ve MIT liderliğinde yürütülen yeni bir araştırmaya göre üretken yapay zeka kullanmak işçilerin verimliliğini etkiliyor!

Fortune 500 adlı yazılım şirketinin müşteri hizmetleri departmanını merkeze alan araştırmada çalışanların üretken yapay zekaları kullanmasına izin verilmişti. Bir yıl boyunca gözlemlenen işçilerin performanslarındaki değişim ise herkesi şaşırttı!

Araştırmaya göre çalışanların verimliliğinde tam yüzde 14 oranında bir artış yaşanmıştı; özellikle de deneyimsiz olanlarda.

Yapay zekalardan yardım alan düşük vasıflı ve başlangıç düzeyindeki çalışanların işlerini yüzde 35 daha hızlı bitirdikleri ortaya çıktı. Verilere göre, işe yeni başlayan ve yapay zekadan yardım alan çalışanlar 2 ayda 6 aylık işçinin performansına yetişmişti.

Düşük vasıflı çalışanlardaki bu performans ve verimlilik artışının nedeni ise yapay zekanın yetenekli çalışanlarla ilgili örtük bilgilere ulaşabiliyor olması!

Yapay zeka müşteri hizmetleri alanında çalışan yetenekli insanların ‘neyi iyi yaptıklarını’ kolayca ayırt edebildiği için düşük vasıflı bu çalışanlara doğru tavsiyeleri verebiliyor. Örneğin stresli bir müşteriye karşı nasıl bir dil kullanılması gerektiği ya da müşterinin sorunu için hangi teknik bilginin en iyi sonucu vereceği gibi konularda işe yarar bilgileri sağlayabiliyor.

Ayrıca bu bulgular, yapay zekanın yaygınlaşmasından en kötü etkilenecek kesimin düşük vasıflı çalışanlar olacağı argümanını çürütür nitelikte!

Ek olarak laboratuvar ortamında değil de gerçek bir çalışma ortamında gerçekleştirilen ilk deney olduğu için de alınan sonuçların güvenilirliği epey artıyor. Bundan önce yapılan araştırmalar daha çok küçük ölçekli deneylerden oluşuyordu. Örneğin ChatGPT’nin hukuk ve tıp sınavlarından kaç puan alacağı gibi deneyler gerçek iş hayatında yapılan bir deneye kıyasla yeterince somut veriler vermiyordu.

Edinilen bu bilgiler, ortada iyi ya da kötü performans diye bir şey kalmazsa maaşların nasıl etkileneceği sorularını da beraberinde getirdi.

Araştırmanın ortaya çıkardığı başka bir sonuç da zaten işinde iyi olan ve yüksek performans sergileyen çalışanların yapay zekadan artı bir fayda sağlamadıkları olmuştu. Yani yapay zeka kullanımı, düşük vasıflı işçileri iyi düzeye taşırken iyi olanları ‘daha iyi’ yapmıyordu. Bu da iki tür çalışan arasındaki farkın kapanacağı anlamına geliyor.

Bu durum iş verenleri maaş politikalarında değişiklik yapmaya itebileceği gibi başka sorunları da beraberinde getirebilir.

Örneğin bu araştırmada kullanılan yapay zeka şirketin ve çalışanların verilerine ulaşabiliyordu. Düşük vasıflı işçilere sağladığı tercih edilen konuşma tarzı gibi faydaları da performansı yüksek olan çalışanların kendileri için hazırladığı Excel tablolarından edinmişti. Yani vasıfsız işçilerin performansı yükselecek ama diğer işçilerin bireysel emeği ödüllendirilmeyecek mi?

Araştırmayı yürüten bilim insanları tüm bu sorulara kesin cevap verebilmenin mümkün olmadığını dile getiriyor.

Üretken yapay zeka modellerinin daha yeni yeni yaygınlaştığı bu dönemde halen yeterince araştırma yapılmış değil ve söz konusu çalışmanın sonuçları da zamanla değişkenlik gösterebilir. Ancak yukarıda bahsettiğimiz sorun açısından iş verenlerin çalışan performansını değerlendirirken daha ihtiyatlı davranmak zorunda kalacağı da bir gerçek.

Stanford Üniversitesi’nden Erik Brynjolfsson, hayatı kökünden değiştiren başka teknolojiler gibi yapay zekanın da zamana ihtiyacı olduğunu belirtiyor.

‘Örneğin elektrik, buhar makinesi veya bilgisayar gibi teknolojilerin ne derece verimli olduğunun anlaşılması on yılları bulmuştu. Mesela elektrik; keşfedilip fabrikalara getirildikten sonra kayda değer bir verim alınması 30 yıl sürmüştü. Tabii yapay zeka söz konusu olduğunda her şeyin daha hızlı ilerlediği bir gerçek fakat yine de zaman alacak.’

Ayrıca Brynjolfsson’ın iş verenlere ve çalışanlara şöyle bir mesajı var: “Bu teknolojiyi benimseyin.”

‘Onunla deneyler yapın ve neler yapabileceğini görün. Hangi tarafı daha işlevsel hangi özelliği daha gereksiz bunları keşfedin. 

Şirketler de artık çalışanlarına bu konu hakkında hızlandırılmış eğitim programları sunmalı ve teknolojinin hızına yetişmelerini sağlamalı. ‘

Siz ne düşünüyorsunuz? Yorumlarda buluşalım! ?

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir