Yakın zamanda SAP tarafından dahili olarak yürütülen bir deney, danışmanların yapay zekaya karşı tutumlarını net bir şekilde gözler önüne serdi. Şirket, yapay zeka destekli yardımcı pilotu Joule for Consultants tarafından tamamlanan binden fazla iş gereksinimi analizinin doğruluğunu değerlendirmeleri için beş farklı ekibi görevlendirdi. Bu, normalde haftalar sürecek yoğun bir iş yüküydü ve sonuçlar, yapay zekanın profesyonel ortamlarda nasıl algılandığına dair çarpıcı bir insan önyargısını ortaya koydu.
Yapay Zekaya Karşı Önyargı: Şaşırtıcı Bir İçgörü
Deneyin merkezinde, insan algısının yapay zeka teknolojileriyle etkileşimini şekillendiren derin bir önyargı yatıyordu. SAP, beş ekipten dördüne, analizin üniversiteden yeni mezun olmuş stajyerler tarafından yapıldığı bilgisini verdi. Bu ekipler, materyali inceledikten sonra oldukça etkilendi ve çalışmanın yaklaşık %95 oranında doğru olduğunu bildirdi.
Ancak, beşinci ekibe aynı cevapların yapay zeka tarafından üretildiği söylendi. Bu ekip, başlangıçta neredeyse her şeyi reddetti. Yalnızca her bir cevabı tek tek doğrulamaları istendiğinde, yapay zekanın aslında son derece doğru olduğunu ve danışmanların başlangıçta göz ardı ettiği detaylı içgörüler sunduğunu fark ettiler. Nihai doğruluk oranı yine yaklaşık %95 olarak belirlendi.
SAP America Inc. Baş Mimarı Guillermo B. Vazquez Mendez bu durumu, “Buradan çıkarılan ders, yapay zekayı tanıtırken çok dikkatli olmamız gerektiğidir – özellikle kıdemli danışmanlarla potansiyeli ve iş akışlarına nasıl entegre edileceği konusunda iletişim kurarken” sözleriyle özetledi. Bu deney, SAP’nin 2030 yılı danışmanlık vizyonu için önemli bir başlangıç noktası oldu: derinlemesine insancıl, yapay zeka tarafından desteklenen ve geçmişin teknik angaryalarından kurtulmuş bir uygulayıcı profili.
Yapay Zeka Şüpheciliğinin Üstesinden Gelmek
Vazquez, direnişin şaşırtıcı olmadığını belirtiyor. İki veya üç dekarlık deneyime sahip danışmanlar, muazzam bir kurumsal bilgi birikimine ve anlaşılır bir dikkat derecesine sahiptir. Bu deneyim, yeni teknolojilere karşı doğal bir ihtiyatlılık yaratır.
Ancak Joule for Consultants gibi yapay zeka yardımcı pilotları uzmanlığı değiştirmiyor; aksine onu güçlendiriyor. Vazquez, “Joule’un gerçekten yaptığı şey, onların çok değerli zamanlarını çok daha etkili hale getirmektir” diyor. “Büro işlerini ortadan kaldırarak, zamanın çok daha kısa bir bölümünde yüksek kaliteli cevaplar üretmelerine odaklanmalarını sağlıyor.”
Bu mesajı sürekli vurguluyor: “Yapay zeka sizin yerinize geçmiyor. O sizin için bir araç. İnsan denetimi her zaman gereklidir. Ancak şimdi, zamanınızı belge aramakla geçirmek yerine, önemli ölçüde zaman kazanıyor ve cevaplarınızın etkinliğini ve detayını artırıyorsunuz.” Bu yaklaşım, yapay zekanın bir tehdit değil, bir işbirliği ortağı olarak konumlandırılması gerektiğini vurguluyor.
Danışman Zaman Kayması: Teknik Yürütmeden İş İçgörüsüne
Tarihsel olarak, danışmanlar zamanlarının yaklaşık %80’ini teknik sistemleri anlamaya harcadılar – süreçlerin nasıl çalıştığı, verilerin nasıl aktığı, fonksiyonların nasıl yürütüldüğü gibi konulara odaklandılar. Müşteriler ise zamanlarının %80’ini kendi işlerine odaklanarak geçiriyorlardı. Bu uyumsuzluk, Joule’un devreye girdiği noktayı işaret ediyor.
Vazquez, “Orada bir boşluk var ve bu boşluğun köprüsü yapay zekadır” diyor. “Bu, zaman denklemini tersine çevirerek danışmanların enerjilerinin daha fazlasını müşterinin sektörünü ve iş hedeflerini anlamaya yatırmalarını sağlıyor. Yapay zeka, ağır teknik yükü üstlenirken, danışmanlar doğru iş sonuçlarını elde etmeye odaklanabiliyor.”
Bu paradigmatik değişim, danışmanların rolünü, detaylı teknik uygulamacıdan stratejik iş ortağına doğru evriltiyor. Yapay zeka, rutin ve tekrarlayan görevleri üstlenerek, insan danışmanlara daha karmaşık problem çözme, yaratıcı düşünme ve müşteri ilişkileri yönetimi için alan açıyor. Bu, danışmanlık hizmetlerinin genel kalitesini ve stratejik değerini önemli ölçüde artırma potansiyeli taşıyor.
Yeni Danışmanları Hızlandırmak
Yapay zeka ayrıca yeni işe alımların öğrenme biçimini de dönüştürüyor. Vazquez, “Joule’un, daha yavaş adapte olan kıdemli danışmanlar ile zaten teknik olarak bilgili stajyerler ve yeni danışmanlar arasında bir köprü görevi görmesinden heyecan duyuyoruz” diyor.
Genç danışmanlar, Joule’un bağımsız çalışmalarına yardımcı olması sayesinde daha hızlı adapte oluyorlar. Kıdemli danışmanlar ise içgörülerinin en çok değer taşıdığı noktalarda devreye giriyorlar. Bu durum, aynı zamanda birçok danışmanın bugünün yapay zeka yardımcı pilotlarının temellerini öğrendiği yerdir.
Çalışmanın çoğu, istem mühendisliğine (prompt engineering) dayanıyor – örneğin, Joule’a finans ve SAP S/4HANA 2023 konusunda uzmanlaşmış kıdemli bir teknoloji mimarı gibi davranmasını talimat vermek, ardından iş gereksinimlerini analiz etmesini ve çıktıyı tablolar veya PowerPoint slaytları olarak sunmasını istemek gibi. Danışmanlar, istemleri nasıl çerçeveleyeceklerini kavradıklarında, sürekli olarak daha yüksek kaliteli, daha yapılandırılmış cevaplar alıyorlar.
Yeni mimarlar, daha deneyimli meslektaşlarıyla daha net iletişim kurabiliyorlar. Ne bilmediklerini biliyor ve hedefe yönelik sorular sorabiliyorlar, bu da mentorluğu çok daha sorunsuz hale getiriyor. Vazquez, bunun gerçek bir sinerji yarattığını ekliyor – kıdemli danışmanlar, yeni işe alınanların yapay zeka ile ne kadar hızlı adapte olduğunu ve öğrendiğini görüyorlar ve bu ivme, onları da teknolojiye ayak uydurmaya ve benimsemeye teşvik ediyor.
Uzman Perspektifleri ve Veri Noktaları
SAP’nin bu alandaki derin süreç bilgisi, yapay zekanın evrimini mümkün kılan temel faktörlerden biridir. Şirket, sektörler genelinde 3.500’den fazla iş sürecini haritalandırmıştır. Vazquez bu depoyu, “son 50 yılda geliştirilmiş en değerli, titizlikle test edilmiş süreçlerden bazıları” olarak nitelendiriyor.
Her gün, SAP sistemleri küresel ticaretin yaklaşık 7,3 trilyon dolarlık kısmını destekliyor. Bu muazzam veri akışı ve süreç bilgisi, gelişmekte olan yapay zeka ajanlarına gezinmek ve muhakeme etmek için zengin bir temel sağlıyor. Bu ölçekteki operasyonel entegrasyon, yapay zeka sistemlerinin yalnızca veri işlemekle kalmayıp, aynı zamanda karmaşık iş bağlamlarını anlamasına olanak tanıyor.
Vazquez, “Bu düzeyde süreç içgörüsü ve veriyle, gerçek bir sıçrama yapabiliriz” diyor, “danışmanlarımızı karmaşık zorlukları çözebilen ve bizi giderek daha otonom sistemlere doğru itebilen ajansal yapay zeka ile donatarak.” Bu, yapay zekanın sadece bir yardımcı araç olmaktan çıkıp, proaktif bir karar verici ve problem çözücüye dönüşmesinin yolunu açıyor.
Yapay Zeka Yardımcı Pilotlarının Geleceğine Bakış
Vazquez, “Yapay zekanın hala bebek adımlarındayız – emekliyoruz” diyor. “Şu anda, yardımcı pilotlar iyi cevaplar almak için istem mühendisliğine bağımlı. Ne kadar iyi istem yaparsanız, o kadar iyi cevap alırsınız.” Bu, bugünün yapay zeka sistemlerinin temel işleyişini ve kullanıcıların bu sistemlerden en iyi şekilde yararlanmak için sahip olması gereken beceriyi özetliyor.
Ancak bu, bu sistemlerin sonunda yapacaklarının yalnızca en erken aşamasını temsil ediyor. Yardımcı pilotlar olgunlaştıkça, istemlere yanıt vermenin ötesine geçecek ve tüm iş süreçlerini yorumlamaya başlayacaklar. Bu, adımların sırasını anlamayı, insan müdahalesinin nerede gerekli olduğunu belirlemeyi ve bir yapay zeka ajanının devralabileceği noktaları tespit etmeyi içeriyor. Bu değişim, doğrudan ajansal yapay zekaya yol açıyor.
Ajansal yapay zeka, sistemlerin sadece talimatları takip etmekle kalmayıp, aynı zamanda kendi başına hedefler belirleyebilmesi, planlar yapabilmesi ve bu planları uygulayabilmesi anlamına geliyor. Bu, danışmanlık sektöründe devrim niteliğinde bir değişim vaat ediyor, zira yapay zeka, daha önce yalnızca insan uzmanlığı gerektiren karmaşık sorunları otonom bir şekilde çözebilir hale gelecek.
Bu evrim, danışmanlık pratiğinin temelini değiştirecek. Danışmanlar, yapay zeka sistemlerinin karmaşık iş süreçlerini yönettiği, optimize ettiği ve hatta yeni çözümler önerdiği bir gelecekte, daha çok stratejik denetçiler, etik rehberler ve yaratıcı inovasyon liderleri olarak konumlanacaklar. Bu, insan becerilerinin en üst düzeyde kullanıldığı ve yapay zekanın operasyonel yükü üstlendiği bir işbirliği modeli sunuyor.
SAP’nin sahip olduğu derin süreç bilgisi ve küresel ticaretteki merkezi rolü, bu tür ajansal yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi için eşsiz bir temel sunuyor. Şirketin 3.500’den fazla iş sürecini haritalandırması ve her gün 7,3 trilyon dolarlık küresel ticareti desteklemesi, yapay zeka ajanlarının gerçek dünya senaryolarında eğitilmesi ve test edilmesi için benzersiz bir laboratuvar sağlıyor.
Önümüzdeki dönemde, yapay zekanın bu “emekleme” aşamasından “yürüme” aşamasına geçişini izleyeceğiz. Bu geçiş, yapay zeka yardımcı pilotlarının yalnızca sorulara yanıt vermekle kalmayıp, aynı zamanda proaktif olarak iş süreçlerini analiz edebilen, sorunları tanımlayabilen ve hatta insan müdahalesi olmadan çözüm önerebilen otonom ajanlara dönüşmesini sağlayacak. Bu, danışmanlık sektörünün geleceğini şekillendirecek en kritik trendlerden biri olacak ve şirketlerin bu evrime nasıl adapte olacağı, rekabet avantajlarını belirlemede kilit rol oynayacak.
