İş Gücü Dönüştü. Liderlik Anlayışı Henüz Dönüşmedi.

Block (Square) bu yıl iş gücünü %40'ı aşkın bir oranda azaltarak 6 bine indirdi. IBM yaklaşık 18 bin kişiyi işten çıkardı. Bu ölçekte bir karar kamuya açıklandığında ardından gelen hikaye genelde kaybedilene odaklanır: işler, insanlar, moral. Pek irdelenmeyen soru ise şudur: bu kadar kişi bir kurumdan çıkarıldığında, onların yaptığı işlerin yerini organizasyonda ne alır? Giderek artan bir sıklıkla karşılaştığımız yanıt, organizasyon şemasının başka bir yerinde yeni bir insan işe alımı değil. Cevap, artık ağırlıklı olarak, eskiden bir ekip gerektiren iş akışlarına sessiz sedasız yerleştirilen bir yapay zeka ajanı... ya da onlarcası.

Organizasyonların çıktı üretme biçiminde yapısal bir dönüşüm yaşıyoruz ve yönetim kurullarının büyük çoğunluğu buna farklı bir dönem için tasarlanmış araçlarla yanıt vermeye çalışıyor. Bir yandan işten çıkarma yaparken, diğer yandan otonom yapay zeka sistemlerini devreye sokmaya çalışıyorlar. Tüm bunlar olurken İnsan Kaynakları (İK) fonksiyonları, kısmen insan olmayan bir iş gücü için tasarlanmamış organizasyon şemaları ve yedekleme planlarıyla kenarda bekliyor.

Bir şirkette kaç kişinin çalıştığı artık önemli bir istatistik değil. İşi yapan tüm kaynakları, yani insan ve yapay zekayı, ne kadar etkin yönettiğinize odaklanmanız ve İK stratejinizi bu yönde kurgulamanız gerekiyor.

İşin yeni bileşimi

Geleneksel organizasyon şeması, iş gücünü bireyler tarafından doldurulan sabit bir roller bütünü olarak ele alır. Temel ölçüt kadro sayısıdır. Bütçeler bu ölçüte göre belirlenir, performans bu ölçütle değerlendirilir ve liderler organizasyonun sağlığını yönetim kurullarına bu ölçütle aktarır. Tüm işin insanlar tarafından yapıldığı dönemde bu model anlamlıydı. Ancak, günümüzde bu model giderek bir yük haline geliyor.

Yapay zeka ajanları, akıl yürütebilen, planlama yapabilen, çok adımlı görevleri uygulayan ve diğer sistemlerle iletişim kuran yapılar, geleneksel anlamda birer dijital araç değil. Kapasiteleri sürekli artarak, insan kümeleri tarafından yapılan işlerin bir bölümünü artık bizzat yapıyorlar: taslak oluşturuyor, analiz ediyor, koordine ediyor, özetliyor, muhasebeleştiriyor, rapor oluşturuyor, yönlendiriyor ve iletişime geçiyorlar. Bunları da çok etkili ve hızlı bir şekilde yapıyorlar.

Pek çok global organizasyonda bir insan yönetici, artık ajan-saatlerinin insan-saatlerini geçtiği iş akışlarını yönetiyor. Bu hibrit yapı için yerleşik bir terminoloji, kabul görmüş bir yönetim modeli ya da net bir sorumluluk anlayışı henüz yok. Kaybedilenlerin ötesine baktığımızda, geleceğin kurumsal yapısının inşası için heyecan verici bir dönemde olduğumuzu söyleyebiliriz.

Gerçekten bir dönüşüm var mı?

İlerlemeden önce burada bir itirazı dikkate almalıyız. Dürüst olmak gerekirse, şu anda yapay zeka ajanlarının çoktan kurumsal iş akışlarını devraldığı anlatısı, gerçeğin biraz önünde koşuyor. Stanford araştırmacıları, ajan performans değerlendirmelerinin %83'ünün teknik doğruluk ölçütlerine dayandığını ve gerçek dünya koşullarındaki başarıyı sistematik biçimde göz ardı ettiğini ortaya koydu. Türkiye'de ise böyle bir araştırma veya genele yayılmış çözümler henüz gündemde değil ama sahada gözlemlediğim tablo da bunu doğruluyor: gerçekçi yapay zeka adaptasyonu, söylemin çok gerisinde kalıyor.

Klarna vakasını da hatırlamak iyi olur. Şirket 2024'te 700 çalışanını işten çıkararak görevlerini yapay zeka sistemlerine devrettiğini açıkladı. Hemen arkasından, firma hizmet kalitesinin sert düşüşüyle eleştirildi, müşteriler tepki gösterdi ve insanlar yeniden işe alındı. Forrester, bu örüntünün bir istisna değil, yaygın bir eğilim olduğunu belgeliyor: Şirketler henüz olgunlaşmamış yapay zekalar için insanları işten çıkarıyor, ardından offshore çalışanları ya da yeni kadroları sessizce geri getiriyor.

Ancak: Bu tablo, yapay zekanın iş gücünü dönüştürmediğini kanıtlamıyor. Aksine, kurumların kaçınılmaz olan bu dönüşümü ne kadar kötü yönettiğini örnekliyor. Klarna'nın nihai hatası, yapay zekayı devreye almak değildi. Olgunlaşmamış bir sistemi aceleyle kadro kararlarının gerekçesi yapmaktı. Sorunu teknolojide değil, süreç yönetiminde görmek daha doğru olur.

Bununla birlikte, şunu da teslim etmek gerekiyor: "2025 yapay zeka ajanlarının yılıydı" söylemi gerçeklikten çok beklentiyi yansıtıyor. 2026 ise bu ajanların üretime alındığı ve asıl güçlüklerin yüzleşildiği yıl olacak. Bu nedenle liderlik çerçevesinin aciliyeti, teknolojinin bugünkü olgunluğundan değil, yarın kadar yakın bir tarihte ulaşacağı konumdan kaynaklanıyor.

PwC'nin araştırmasına göre CEO'ların sadece %12'si yapay zeka yatırımlarının hem verimlilik hem de gelir artışına sebep olduğunu söylerken, %56'sı ise yaptıkları yatırımdan hiçbir verimlilik veya gelir artışını henüz tecrübe etmediklerini söylemiş. Ciddi bir potansiyelin ortaya çıkmasının eşiğindeyiz.

İşten çıkarılan neslin ironisi

2025 ve 2026'da yaşanan işten çıkarma dalgasına yakından bakıldığında, tedirgin edici bir detay göze çarpıyor. Büyük teknoloji şirketleri yeni mezun istihdamını 2023'e kıyasla %25 oranında kıstı. Danışmanlık, yazılım geliştirme ve veri analizinde giriş seviyesi pozisyonların payı son 6 yılda dramatik biçimde eridi. Şirketler kıdemli çalışanları tutarken kapıyı en çok genç kuşağa kapatıyor.

Paradoks burada derinleşiyor. Araştırmalar, yapay zeka okuryazarlığının, yani yapay zeka araçlarını tanıma, anlama ve etkin kullanma becerisinin, Z Kuşağı'nda %22, Boomerler'da ise yalnızca %6 olduğunu ortaya koyuyor. Başka bir deyişle: kurumlar, yapay zekayla en kolay çalışabilecek kuşağı iş gücünün dışında bırakırken, yapay zeka sistemlerini yönetme sorumluluğunu, ne bu yeni teknolojiyle ne de ondan önce gelen SaaS devrimiyle hiçbir zaman organik bir ilişki kurmamış üst düzey kıdemli yöneticilerin omuzlarına yüklüyor.

Kurumlar, yapay zekayla en doğal ilişkiyi kurabilecek kuşağı dışarıda bırakırken, yapay zeka yönetimini bu teknolojiye en uzak neslin sırtına yüklüyor.

Burada, Nicholas Carr'ın uzun yıllardır savunduğu buna karşıt bir argümanı da gündeme getirmek faydalı olur: Dijital araçlara aşinalık, onlar hakkında doğru kanaat oluşturma ve isabetli yargıda bulunma anlamına gelmez. Aksine, otomasyon araçlarına aşırı güven, tam da iyi yönetim için gerekli olan eleştirel düşünme becerisini köreltebilir. Kıdemli yöneticilerin kurumsal hafızası ve örüntü tanıma kapasitesi, yapay zeka delegasyonunu güvenli kılacak tek unsur da olabilir.

Bu itiraz gerçek bir gerilimi işaret ediyor ama yanlış bir ikilik kuruyor. Otuz yıllık deneyim, yapay zeka okuryazarlığının kendiliğinden yerini tutmuyor. Sadece yapay zeka okuryazarlığının olması da kurumları bu süreçte bir sonraki kademeye taşımaya yeterli değil. Gerçekte bir tür dengeyi yakalamak geleceğin başarılı kurum yapısını inşa etmeyi mümkün kılacak yegane şey.

İK nerede geride kaldı

İK fonksiyonları, yıllar içerisinde idari işlevinin ötesine geçip iş akışlarına gerçek bir stratejik ortak olmakta zorlandılar. Yine de pek çoğu bu geçişi tamamlayabildi. Ancak içinde bulunduğumuz an, İK'nın şu anın ihtiyacına adapte olmakta yine zorlandığını gösteriyor. Daha açıkça ifade etmek gerekirse: İK, insan ve yapay zekadan oluşan hibrit bir iş gücünü yönetmek için henüz kavramsal bir altyapıya sahip değil. Tüm sistem, kıdemler, performans değerlendirmeleri, kapasite planlaması, işe alım süreçleri ve bütçe yönetimi, kaynağın birimi olarak hala insanı varsayıyor.

Bu, İK liderlerine yönelik doğrudan bir eleştiri değil. Yapısal bir soruna dikkat çekmeye çalışıyorum. Teknoloji, etrafındaki kurumsal düşüncenin yapılanmasından çok daha hızlı geldi. Yapay zeka ajanlarının devreye alınmasına ilişkin kararlar, şu anda teknoloji ekipleri, finans ekipleri ve bireysel yöneticiler tarafından, çok düşük seviyede paydaşlı yönetimle ve düşük koordinasyonla alınıyor. İK ise çoğunlukla masada yok... ta ki işten çıkarma kararları alınmaya başlayıncaya kadar.

Bu noktada köklü bir İK düşüncesi geleneğinden gelen bir itirazı da dikkate almak gerekiyor: Sorun İK'nın yapay zeka ajanlarını yönetememesi değil, kurumların İK'yı on yıllardır operasyonel bir fonksiyon olarak konumlandırması ve stratejik dönüşüm tartışmalarının dışında bırakması olarak da değerlendirilebilir. Bu okumaya göre, hibrit iş gücü gözetiminin İK gündemine girmemiş olması İK'nın değil, kurumun başarısızlığıdır.

Aslında bu itiraz da tezi zayıflatmıyor. Eğer İK stratejik bir ortak olarak görülseydi, hibrit iş gücü gözetimi çoktan onun gündeminde olurdu. Sonuç aynı: sebebi neyse, İK bu dönüşümün dışında kalıyor ve bunun bedeli kurumun tamamına yayılıyor. Ekibindeki insan iş gücünün kapasite yönetiminde uzmanlaşmış liderlere, bir organizasyonda kaç yapay zeka ajanının çalıştığını, hangi kararları otonom olarak aldığını ya da kalite ve risk açısından nasıl denetlendiklerini sorsanız, yanıtlar çoğunlukla belirsizleşiyor. Yönetim kadrolarının ciddi bir kısmı bu dönüşümde elle tutulur bir pusulası olmadan ilerliyor.

Kadro kaygısı tuzağı

Orta-üst düzey liderlik ekipleri arasında yaygınlaşan ve doğrudan ele alınmayı hak eden belirli bir kaygı var. On beş ya da 20 kişilik ekipleri yöneten yöneticiler artık 5 ya da 6 kişilik ekipler yönetiyor. Eski çalışanlarının yaptığı işlerin bir kısmı ise tam olarak anlamadıkları ve değerlendirme konusunda eğitilmedikleri yapay zeka sistemlerine geçti. Bu, pek çoğuna ciddi bir kayıp gibi hissettiriyor. Bir anlamda öyle de.

Nitekim, yöneticilerin kıdemleri ve forsları hep yönettikleri insan sayısı ile ifade ediliyor. Kendisine raporlayan 80 kişi olan bir yönetici, sadece 7 kişiyi yönetenden çok daha üst düzey görülüyor...du. Haliyle, ekiplerin küçülmesi bu denklemi altüst ediyor ve eski tip liderlik anlayışı için kişisel bir tehdit gibi hissettiriyor.

Ancak bu kaygıya verilen en tehlikeli yanıt, aynı zamanda en sık karşılaşılanı: kadroyu kendi başına bir amaç olarak korumaya çalışmak. Küçük bir ekip yönetir görünmekten çekinen liderler, gerçekten mevcut olan verimlilik dönüşümüne direnç gösteriyor; gerekçelendirilmesi eskisinden çok daha zor olan işe alımlar için lobi yapmaya devam ediyorlar. Oysa liderin değeri, altındaki ekibin büyüklüğüyle ölçülmez. Değer, üretilen çıktıyla ve bu çıktıyı doğru kaynak bileşimiyle elde etme kapasitesiyle ölçülür.

İşler gerçekten yok oluyor mu?

MIT ekonomisti David Autor, teknolojinin tarihsel olarak işleri yok etmediğini, dönüştürdüğünü savunuyor. Bu argüman güçlü bir ampirik temele dayanıyor: her büyük teknoloji dalgasının ardından öngörülemeyen yeni meslek kategorileri ortaya çıktı. Dünya Ekonomik Forumu'nun 2025 tahminlerine göre 2030'a kadar 170 milyon yeni rol yaratılacak. PwC'nin araştırması da yöneticilerin %48'inin yapay zekanın net kadro artışı sağlayacağını öngördüğünü gösteriyor.

Bu iyimser projeksiyon gerçek olabilir, ancak yeni rollerin büyük çoğunluğunun yüksek lisans ya da doktora gerektirdiği, giriş seviyesi işlerin ise geri dönmediği bir ortamda kimin için geçerli olduğu sorusu yanıtsız kalıyor. Geçmişteki teknoloji dalgaları dengeye on yıllar içinde ulaştı. Şu anda yaşadığımız dönüşümün hızı geçmiştekilere göre çok farklı ve bu fark, kurumların uyum sağlama kapasitesini tam anlamıyla aşıyor.

Autor uzun vadede haklı çıkabilir. Ama kurumların bugün yönetmesi gereken şey uzun vade değil. Yeni roller oluşana kadar geçen boşluk döneminde mevcut iş gücüne ne oluyor ve nasıl dönüşüme hazır hale geliyorlar? Bu soruyu sormak için gereken organizasyonel altyapı var mı? Her iki sorunun yanıtı da çoğu kurumda "hayır".

Hesap verebilirlik boşluğu

Yapay zeka ajanlarını iş gücü bileşeni olarak tanımlamak hesap verebilirlik ile ilgili bir boşluk doğuruyor. Bu ajanlar, ekiplerin parçası olarak görüldüğünde ve aldıkları kararlar "ekip süreçleri" olarak değerlendirildiğinde, hesap verebilirlik bulanıklaşıyor. Bir yapay zeka ajanı yanlış bir karar verdiğinde "bu kararın sahibi kim?" sorusu, sadece organizasyonel bir tasarım sorunu değil, ayrıca hukuki ve etik bir sorun teşkil ediyor. AB Yapay Zeka Yasası'nın işyeri yapay zekasını "yüksek riskli" olarak sınıflandırması bu yüzden.

Bu, hibrit iş gücü çerçevesinin reddedilmesini gerektirmiyor ancak onu daha fazla rafine etmeyi zorunlu kılıyor. Yapay zeka ajanlarını "yönetmek", onları insan çalışanlarla aynı kategoriye koymak değil, her otonom kararın arkasında insan hesap verebilirliğini de görünür ve denetlenebilir kılmak demek. Gözetim yapısı, ajanların ne yaptığını değil, kimin neye onay verdiğini ve kimin sorumlu tutulduğunu açıkça tanımlamalı. Orta vadede, özellikle yasal veya mali sonuçları olan işlerin organizasyonel dönüşümünde, human-in-the-loop yani yapay zekanın her kritik kararında bir insanın onay verme ya da müdahale etme yetkisine sahip olması anlamına gelen, Türkçe'ye "insanlı döngü" olarak çevrilebilen ilkeyi pratikte uygulamaya almak önemli olacaktır.

Yeni bir çerçeve gerçekte ne gerektirir

Hibrit bir iş gücü için yapı kurmak, çoğu yönetim ekibinin henüz yüzleşmediği somut tasarım kararları almayı gerektiriyor.

• Hangi kararlar insan yargısını ve hesap verebilirliğini zorunlu kılıyor, yani insanın kalmaya devam etmesi nerede şart?
• Ajan çıktıları ölçekli biçimde nasıl denetlenecek?
• Kısmen otomatikleştirilmiş bir iş akışının sorumluluğu kime ait?
• Bazı süreçlerin insan olmayan aktörler tarafından yürütüldüğünü bilen çalışanlarla nasıl bir kültür inşa edilir?

Bunlar sadece teknoloji soruları değil, geleceğin bütün organizasyonel yapısını inşa ederken cevaplanması gereken kaçınılmaz sorular. Ve şirketlerin bir zamanlar İK fonksiyonunu kurarken gösterdikleri titizliği gerektiriyor: net sorumluluk, tanımlanmış standartlar ve gözetim yapılarının yokluğunun bir riske dönüşmesini beklemeden harekete geçme iradesi. Karmaşıklığın cevabı daha sofistike çerçeveler değil, daha net sorumluluk ve daha az katmandır. Burada önerilen de bu: yapıyı büyütmek değil, netleştirmek.

Forrester'ın verisi bu geçişi kötü yönetenlerin %55'inin pişman olduğunu gösteriyor. Pişmanlığın nedeni teknolojiyi benimsemek değil; gözetim yapısını kurmadan, insan denetimini tanımlamadan ve yöneticileri hazırlamadan harekete geçmek. Bu farkı gören organizasyonlar, yani hibrit iş gücü anlayışını işletme modeline yerleştirenler, İK'yı yalnızca insan kaynağını değil yapay zeka ajanlarını da kapsayan bir gözetim fonksiyonu olarak yeniden konumlandıranlar ve tüm kademelerdeki yöneticilere yapay zeka okuryazarlığı kazandıranlar ciddi bir avantaj elde edecek.

Suların durulmasını bekleyenler ise bu anı yanlış okuyorlar. Ortam istikrara kavuşmuyor ve kalıcı bir şekilde yeni bir biçime dönüşüyor. Klarna'dan çıkan ders yapay zekaya güvenmemek değil; onu bir kadro kararının gerekçesi yapmadan önce, onu yönetecek insanları ve süreçleri hazırlamak olmalı. Bu farkı göremeyen kurumlar avantaj kaybetmiyor, çünkü zaten kaybettiklerini henüz fark etmiyorlar.

Yeni yazılarımızın size doğrudan iletilmesi için aşağıdan ücretsiz abone olabilirsiniz.

Bu yazılarımıza da göz atmak isteyebilirsiniz:

Cam Uçurum: Kadınlar Zirveye Ulaştıklarında Aşağıya Bakmak Zorunda Kalıyor

Kadın liderler neden kriz dönemlerinde göreve çağrılıyor, sonra başarısızlıkla suçlanıyorlar? Glass ceiling ve glass cliff kavramlarını Türkiye ve dünyadan örneklerle anlatıyoruz.

afife vesaireafife vs.

Z Kuşağı Erkekler, Baby Boomer’lardan Daha Muhafazakâr

Ipsos ve King’s College London’ın çarpıcı araştırması, “uyumlu genç nesil” mitini paramparça ediyor.

afife vesaireafife vs.

Instagram'da bizi takip edin: @afifevesaire