Birleşik Krallık hükümeti yapay zeka okuryazarlığı konusunda elinden geleni yapıyor. İlkokuldan lisansüstü eğitime kadar plan, yapay zekânın yerlisi olan mezunlardan (yapay zekâyı kullanarak büyümüş insanlardan) oluşan bir boru hattı oluşturmaktır. Yapay zeka araçları ebeveynlerinin hesap makinesi kullanması kadar doğal olarak veya Google.
Bu kullanımın bir kısmı “resmi” olacaktır (öğretmenler ve kurs çalışmaları tarafından onaylanmıştır), bazıları ise pek fazla olmayacaktır (merhaba, ChatGPT tarafından yazılan makaleler).
Baş Müfredat Sorumlusu, Pluralsight.
Her iki durumda da, bu yeni yetenek dalgası iş gücüne, bu konuda deneyimli olmayanlara neredeyse sihirbaz gibi görünebilecek becerilerle gelecek.
Bu, bundan yararlanmaya hazır olan kuruluşlar için bir hediyedir. Ama olmayanlar için? Şöyle diyelim, Hogwarts’ın müdürü olmayan mezunları sihirden çok kaostur.
Yapay zeka okuryazarlığını sıfırdan oluşturma
En önemli çaba, yapay zeka eğitimini okul müfredatına yerleştirmeyi ve bir milyon genci temel dijital becerilerle donatmayı amaçlayan 187 milyon sterlinlik bir program olan TechFirst’tir. Üniversite düzeyinde hükümet, seçilen kurumlarda yapay zeka alanında yüksek lisans derecelerini bile finanse ediyor.
Buradaki vizyon iddialı: çocukluktan yüksek öğrenime kadar uzanan ve öğrencilerin işin geleceğini şekillendiren teknolojiler konusunda akıcı bir şekilde mezun olmalarını sağlayan bir ‘Yapay Zeka öğrenme eğrisi’.
Yapay zekanın yerli işgücü farklıdır
İçin işletme Liderler için bu, bir iş gücü değişiminin halihazırda sürmekte olduğu anlamına gelir. Yakında, gelişen teknolojiler konusunda yöneticilerinden daha akıcı olan çalışanları işe alacaksınız.
Bu çalışanlar, yeniliği ödüllendiren, denemeyi teşvik eden ve yapay zeka ile güçlendirilmiş yeteneklerini geliştirmelerine izin veren işyerleri bekleyecekler.
Sorun şu ki: farklı sektörlerdeki şirketler yapay zeka becerileri için çabalarken, birçoğu kapılarından içeri girecek yeteneklerden yararlanma konusunda olağanüstü derecede hazırlıksız.
Kuruluşların yapması gereken beş vardiya
1. İşe alma
Bazı açılardan işe almanın temelleri değişmeyecek. Güçlü liderlik özellikleri hala önemlidir. Aslında, yakın zamanda yapılan bir NBER araştırması, insanların etkili liderleri ile yapay zeka ajanlarının etkili yöneticileri arasında çarpıcı bir korelasyon buldu. Görünüşe göre iyi liderler, ister silikonu ister karbonu yönetsin, iyi liderlerdir.
Ancak yapay zekanın etkin olduğu bir gelecekte, eleştirel düşünme ve duygusal zekanın (EQ) değeri daha da yükselecek. Yapay zekadan en fazla değeri elde etmek için ona doğru soruları sormanız, varsayımları nasıl tespit edip sorgulayacağınızı bilmeniz ve analizleri ve sonuçları net bir şekilde iletmeniz gerekir. EQ’nun önemi artıyor çünkü işçilerin, makineler kadar insan ağlarında da gezinmeleri gerekecek. işbirliğiekip çalışması, ikna ve güven oluşturma becerilerini algoritmalar karşılayamaz.
2. İlk katılım
Geleneksel katılım genellikle mekaniklere, oturum açma işlemleri, gider sistemleri ve kimsenin hatırlamadığı uyumluluk modülleri gibi şeylere odaklanır. Bu onu kesmez. Yapay zeka yerlilerinin bağlama ihtiyacı vardır: sektörün, müşterilerin, rakiplerin ve stratejik zorlukların büyük resmi. Bu, genellikle işte yıllar geçtikçe kazanılan türden bir bilgidir, ancak bunun yeni işe alınan kişilere daha erken ve daha hızlı bir şekilde ve daha bilinçli bir şekilde iletilmesi gerekir.
Çalışmalarının kuruluşun hedeflerine nasıl uyduğunu anlamazlarsa yapay zeka araçlarını etkili bir şekilde yönlendiremezler. Oyunun kurallarını açıklamadan veya takıma veya rakibe herhangi bir bilgi vermeden, harika bir satranç taktisyenini ragbi antrenör kadrosunun üzerine bıraktığınızı hayal edin. Beceriler boşa gitti. Bağlam önemlidir.
3. Hedeflere ulaşmak
Henüz OKR’leri (hedefler ve temel sonuçlar) kullanmıyorsanız, şimdi tam zamanı. Yapay zeka yerlisi çalışanların, çabalarını anlamlı sonuçlara yönlendirebilmeleri için en çok neyin önemli olduğu konusunda netliğe ihtiyaçları var. Aksi halde çok meşgul olacaklar… önemli olan çok az şey üretecekler.
4. Yazılım ve güvenlik
BT süreçleriniz gereksiz derecede hantalsa, AI yerlilerini hızlı bir şekilde hayal kırıklığına uğratırsınız. Doğru araçlara doğru zamanda erişmeleri gerekiyor. Sonsuz onay zincirleri yeniliği ve elde tutmayı öldürür.
Elbette, güvenlik hala önemli. Yapay zeka araçları, doğru yönetilmediği takdirde savunmasız hedefler haline gelebilir ve siber tehditler giderek artmaktadır. Hız ve güvenlik arasındaki dengeyi kurmak, çevik bir güvenlik ekibine, açık ve pragmatik süreçlere ve iyi tanımlanmış politikalara ihtiyaç duyacaktır.
5. Ağ Oluşturma
Yapay zeka yerlileri anında yanıtlara alışkındır. Ancak kuruluşlarda tüm yanıtlar bir veritabanı. İnsanlarda yaşıyorlar. Bu, ilişkilerin önemli olduğu anlamına gelir.
Güçlü EQ, bu çalışanların hızlı bir şekilde bağlantı kurmasına yardımcı olacak; doğru iş arkadaşına bir Teams mesajı göndererek, ihtiyaç duyulduğunda telefonu açarak ve evet, şahsen gelerek. Ekip oluşturma, resmi olmayan kahveler ve ara sıra düzenlenen bar geceleri “olması hoş” değil; yapay zeka destekli çalışmanın gerçekten işe yaramasını sağlayan sosyal yapıştırıcıdırlar.
Sürekli öğrenme: gerçek fark yaratan şey
Bu büyük olan. Yapay zeka çağında tek bir rekabet avantajı varsa o da kültürünüzün sürekli öğrenmeyi benimseyip benimsemediğidir.
Eğitim sistemi, öğrencilere ‘Yapay Zeka öğrenim akışında’ bir başlangıç noktası sunmak için yeniden düzenleniyor, ancak işverenlerin, öğrenciler profesyonel olduklarında kariyerleri boyunca yeni beceriler kazanmaya devam edebilmeleri için okulların bıraktığı yerden devam etmeleri gerekiyor.
Bu etkinleştirecek çalışanlar Değişen teknolojilere ayak uydurmak. Öğrenme süreci yaşam boyu sürüyor ve teknoloji eğitimi geliştikçe işverenlerin oynayacak yeni bir rolü var.
Neden? Çünkü çoğu kuruluş zaten yapay zekaya hazırlık eksikliği nedeniyle kendi kendine takılıp düşüyor ve biz bu devrimin yalnızca başlangıç aşamalarındayız. Araştırmamız, şirketlerin neredeyse üçte ikisinin (%65) iç beceri eksikliği nedeniyle yapay zeka projelerinden vazgeçmek zorunda kaldığını gösteriyor. Şuna benziyor:
- Yanlış sorunları çözmek için yapay zekayı kullanma
- Araçları anlamadan proje başlatmak
- Başarı için gereken veri veya altyapının eksik olması
Bu arada kuşak farklılıkları da artıyor. Y kuşağının üretken yapay zekaya derinlemesine aşina olma olasılığı yaşlı yaşıtlarına göre 1,4 kat daha fazla ve bir yıl içinde iş akışında büyük değişiklikler bekleme olasılığı da 1,2 kat daha fazla. Bunu, yapay zeka bilgilerini abarttığını itiraf eden üst düzey yöneticilerin %91’iyle karşılaştırın. Evet, doğru okudunuz; on üzerinden dokuz.
Liderler sahte olamaz. Yapay zeka çağında liderlik etmek için öğrenmenize gerek yok Pythonancak AI araçlarının neler yapabileceğini (ve yapamayacağını), nerede yararlı olduklarını ve nerede riskli olduklarını bilmeniz gerekir. Bu, sürekli, iş akışlarına entegre edilmiş ve insanların gerçekte öğrenme şekliyle (isteğe bağlı, kısa biçim, gerçek dünya) eşleşen formatlarda sunulan beceri geliştirmeyi gerektirir. Gelecek nesil yeteneklere gerçek anlamda bu şekilde hazırlanacaksınız.
Ve kültürel değişim sadece yeni işe alınanları desteklemek için değil. Mevcut çalışanların da yapay zeka araçlarını benimsemesi gerekiyor. Bunu farklı lehçeleri konuşan iki grup olarak düşünün: biri “yerel yapay zeka” konusunda akıcı, diğeri “organizasyonel bilgelik” konusunda akıcı. İkisinin de değeri var ama birbirleriyle konuşmayı öğrenmedikleri sürece bilgi bir kenara atılıyor ve potansiyel israf ediliyor.
Son düşünce
Yapay zekanın yerli nesli geliyor, hazır olsun ya da olmasın. Yeni becerilerle, yeni beklentilerle ve evet farklı bir dille gelecekler. Soru onların organizasyonunuzu yeniden şekillendirip şekillendirmeyecekleri değil; mesele bu yeniden şekillendirmenin kasıtlı mı yoksa kazara mı olmasına izin vereceğinizdir.
Öyleyse kendinize şunu sorun: Şirketiniz yapay zeka yerlilerinin gelişip hayal ettiğiniz dönüşümü besleyeceği yer olacak mı? Yoksa rakipleriniz gol atarken hâlâ taktiklerle uğraşan siz mi olacaksınız?
En iyi çalışan yönetimi yazılımını sunuyoruz.
Bu makale, günümüz teknoloji endüstrisindeki en iyi ve en parlak beyinleri öne çıkardığımız TechRadarPro’nun Expert Insights kanalının bir parçası olarak üretildi. Burada ifade edilen görüşler yazara aittir ve mutlaka TechRadarPro veya Future plc’ye ait değildir. Katkıda bulunmak istiyorsanız buradan daha fazla bilgi edinin: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro