Günümüz hızla evrilen teknolojik ortamında, üretken yapay zeka, işletmelerin istekle kullanmak istediği birinci sınıf bir teknoloji olarak ortaya çıktı. Ancak, son bir araştırma, artan yapay zeka ile ilgili projelerin talebinin IT organizasyonlarını zorladığını gösteriyor; her on organizasyondan dokuzunun bu talebi etkili bir şekilde karşılayamadığı belirtiliyor.
Üst düzey yöneticiler, diğer paydaşları geride bırakarak, üretken yapay zekanın hızlı bir şekilde uygulanması için baskı yapan ana etkenlerdir. IT profesyonelleri genellikle iş paydaşlarından gelen yeni teknoloji uygulamalarının hızı ve çevikliği konusunda mantıksız beklentilerle karşı karşıya kalırlar. Sonuç olarak, IT profesyonellerinin %88’i organizasyonları tarafından alınan yapay zeka ile ilgili taleplerin üstesinden gelememektedir.
Yapay zeka çözümlerinin uygulanması, şirketler büyüdükçe artan teknik zorluklar doğurur. Entegrasyon ve veri yalıtımları önemli engeller oluşturarak işletmelerin yapay zeka uygulama planlarını hızlandırmalarını engeller. Bu nedenle, IT liderlerinin %90’ı yapay zekayı diğer sistemlerle entegre etmekte zorlandıklarını ifade etmektedir.
Ancak, yapay zekayı benimseme ve kullanma baskısı yalnızca IT departmanlarını değil, aynı zamanda diğer iş alanlarını da etkiler. Özellikle, İnsan Kaynakları profesyonelleri artık çalışanlarının üretken yapay zeka çözümlerini nasıl kullanacaklarına dair politikaları yeniden tanımlamak ve geliştirmekle görevlidir. Böylece, işletmeye yapay zekanın başarılı bir şekilde entegre edilmesini sağlamak adına kritik bir rol oynamaktadırlar.
Yapay zekanın potansiyel tanıtımı hakkında İnsan Kaynakları liderlerinin karşılaştığı zorlukları daha iyi anlamak için Valoir tarafından çeşitli sektörlerden ve şirketlerden 150’den fazla İnsan Kaynakları yöneticisi üzerinde küresel bir çalışma yapılmıştır. İşte ana bulgular:
1. Potansiyel Faydalar ve Riskler: İnsan Kaynakları liderleri, yapay zekanın en büyük faydaların sağlayabileceği alanların, işe alım, öğrenme ve geliştirme ve yetenek yönetimi olduğunu belirlemişlerdir. Ancak, bu alanların aynı zamanda en büyük riskleri oluşturduğunu kabul etmişlerdir.
2. İstihdamda Üretken Yapay Zeka: Organizasyonların yaklaşık %25’i işe alım süreçlerinde belirli bir forma sahip üretken yapay zekayı benimsemiştir, bu da İnsan Kaynakları alanında en yaygın benimsenen yapay zeka uygulamasıdır. Başka %30’u önümüzdeki 24 ay içinde benimsemeyi planlamaktadır.
3. Benimsemeye Engel Olan Engeller: İnsan Kaynakları liderlerinin, AI’ye benimsemelerini engelleyen temel engellerin AI uzmanlığı eksikliği, uyum ve risk korkusu, yetersiz kaynaklar veya fonlama olduğunu belirlediği görülmüştür.
4. Riskler ve Azaltma: İnsan Kaynaklarının yapay zekayı benimsemesinde potansiyel riskler arasında güven eksikliği, yapay zeka tavsiyelerinde olası önyargı, veri ihlalleri, yapay zeka halüsinasyonları, önyargı ve toksisite yer almaktadır. Bu riskler, uygun insan denetimi ve AI uygulama sürecinde dikkatli adımlarla azaltılabilir.
5. Politika ve Eğitim Eksikliği: Araştırma, organizasyonların yalnızca %16’sının üretken yapay zeka kullanımıyla ilgili politikaya sahip olduğunu ve etik yapay zeka kullanımı hakkında daha az politikaya sahip olduğunu göstermiştir. Benzer şekilde, az sayıda organizasyon, işlerinin yapay zeka tarafından değiştirilebilecek çalışanlara yardımcı olacak eğitim programlarına sahiptir.
Valoir, İnsan Kaynakları liderlerinin sadece güvenilir satıcı ve teknolojileri seçmekle kalmayıp aynı zamanda İnsan Kaynakları personeli ve çalışanlar için ilgili politikaları, prosedürleri, korumaları ve eğitimi oluşturmasını önermektedir. Bu politikaların ve eğitimlerin hem iç İnsan Kaynakları ekibi hem de genel iş gücü için açık iletişimi hayati önem taşımaktadır.
2024’e girerken, HR departmanlarının işletmelerde yapay zekanın başarılı entegrasyonunu sağlamada önemli bir rolü bulunmaktadır. Güven, HR’ın hem bir veri sorumlusu hem de bir politika uygulayıcısı olarak bu süreçte kritik bir faktör haline gelmektedir, böylece işletmeler için yapay zekanın potansiyel faydalarını en üst düzeye çıkarmaktadırlar.
The source of the article is from the blog dk1250.com