Yapay zekâ artık yalnızca teknoloji şirketlerinin konusu değil. Eğitimden insan kaynaklarına, liderlikten yaratıcılığa kadar her alanda öğrenme biçimlerimizi yeniden şekillendirmeye devam ediyor. Bu dönüşümün hem bireysel hem kurumsal düzeydeki etkilerini anlamak için, bugün alanın önde gelen isimlerinden Prof. Dr. Mutlu Çukurova ile yapay zekânın iş dünyasında öğrenme süreçlerini nasıl dönüştürdüğünü, bu dönüşümün çalışan gelişimine etkilerini ve geleceğin öğrenme kültürünü konuştuk.

Yapay zekâ, özellikle de üretken yapay zekâ, son yıllarda iş dünyasında öğrenme ve gelişim süreçlerinin merkezine oturdu. Sizce bu dönüşümün genel etkisi ne yönde ilerliyor?

Bu gerçekten milyon dolarlık bir soru. Hatta bizim araştırmamızın da çıkış noktası bu oldu. Yapay zekânın öğrenme süreçlerini nasıl dönüştürdüğü konusu hâlâ araştırılıyor ve basit bir cevabı yok. Ancak şunu net olarak söyleyebilirim: etki, teknolojinin doğasından çok insanın onunla nasıl etkileşime geçtiğine bağlı.

Yani, ChatGPT gibi araçlar doğru kullanıldığında bilgi çalışanlarının yaratıcılığını, eleştirel düşünme becerilerini ve üretkenliğini artırabilir. Ancak, bu araçlara sorgusuz sualsiz teslim olunduğunda, insanın kendi düşünsel kaslarını devre dışı bırakma riski ortaya çıkıyor.

Bugün görüyoruz ki, ön bilgi düzeyi yüksek, öğrenmesini kendi kendine yönetebilen kişiler bu araçlardan çok daha fazla verim alıyor. Çünkü onlar yapay zekâyı bir tamamlayıcı partner olarak görüyor. Diğer taraftan, gerekli eleştirel düşünme becerilerinden yoksun kişiler bu sistemlere fazla güvenip düşünme sorumluluğunu devredebiliyor. Bu durum uzun vadede bilişsel zayıflamaya yol açabiliyor.

Bu durumda yapay zekânın iş dünyasındaki eşitsizlikleri artırabileceğini mi düşünüyorsunuz?

Kesinlikle. Şu anda elimizdeki erken bulgular, şirketler arasındaki farkın büyüyeceğini gösteriyor.

Bazı kurumlar yapay zekâyı stratejik bir öğrenme aracı olarak konumlandırıyor; çalışanlarına düzenli eğitimler veriyor, reflektif düşünmeyi teşvik eden öğrenme ortamları yaratıyor. Bu kurumlar, teknolojiyi insan gelişimini destekleyecek biçimde kullanıyor. Ama diğer tarafta, yalnızca üretkenlik odaklı hareket eden, öğrenmeyi sürecin dışına iten firmalar var. Sonuçta iyi kullananlar daha da iyi olacak, kullanamayanlar ise geride kalacak. Bu fark yalnızca bireyler arasında değil, şirketlerin rekabet gücü arasında da yeni bir uçurum yaratıyor.

Öğrenme tasarımı bu farkı azaltabilir mi?

Evet, çünkü öğrenme tasarımı yalnızca eğitim modülleri oluşturmak değildir. Aslında, insanın teknolojiyle olan etkileşim biçimini bilinçli olarak tasarlamak anlamına gelir.

Burada iki yön var:

• İnsana odaklı yön: Şirketlerin çalışanlarına, yapay zekâyı nasıl sorgulayacaklarını, nasıl doğru sorular soracaklarını öğretmeleri gerekir. Bu bir teknik beceri değil, bir düşünme biçimidir.
• Teknolojiye odaklı yön: Yapay zekâ sistemlerinin arayüzleri de insan gelişimini destekleyecek şekilde tasarlanabilir.

Biz buna “seamful interaction” (dikişli etkileşim) diyoruz. Yani her şeyin kusursuz ve hızlı olması gerekmez. Tam tersine, bazen kullanıcıyı durduran, düşündüren, küçük bilişsel zorluklar koymak gerekir. Bu zorluklar öğrenmeyi tetikler. Ayrıca yapay zekâ sistemleri genellikle kullanıcı memnuniyetine odaklanarak tasarlanıyor. Her soruya hızlı ve tatmin edici yanıt vermeye çalışıyorlar. Oysa öğrenme açısından bazen bir sistemin size “yanlış yaptın” ya da “bu argüman zayıf” demesi çok daha değerlidir. Bu tür karşı çıkışlar ve geribildirimler, insanın düşünsel gelişimi için vazgeçilmezdir.

Bu durumda iş dünyası, eğitimden farklı bir öğrenme paradigması mı benimsemeli?

Evet, fark burada ortaya çıkıyor. Eğitimde amaç, öğrencinin bir konuyu derinlemesine öğrenmesidir.

Bir öğrencinin bir görevi tamamlaması için harcadığı zaman genellikle sorun değildir. Önemli olan sürecin kendisidir. Fakat iş dünyasında durum farklı. Şirketler hem verimlilik hem de öğrenme istiyor. Yani çalışan bir yandan yapay zekâ ile etkileşime geçerken gelişmeli, ama aynı zamanda işi doğru ve hızlı şekilde tamamlamalı. Bu iki hedefi dengelemek kolay değil. Çok fazla hız öğrenmeyi engeller, çok fazla yavaşlık ise verimliliği düşürür. Bu yüzden geleceğin öğrenme tasarımı, bu iki eksen arasında akıllı bir denge kurmak zorunda.

Peki, şirketler bu dönüşümü yönetmek için nereden başlamalı?

İlk adım, bir öğrenme kültürü oluşturmaktır. Çalışanların merak etmeye, denemeye, hata yapmaya izinli olduğu bir ortam yaratılmadan yapay zekâ yatırımları sonuç vermez. Eğer kurum kültürü hatadan korkan, yeniliğe kapalı bir yapıya sahipse, yapay zekâ sadece veri toplama aracına dönüşür.

Bunun yerine, çalışanların teknolojiyi bir diyalog ortağı olarak görmesi gerekir. Yani sistemden gelen yanıtları körü körüne kabul etmek yerine, sorgulamak, yorumlamak ve kendi bilgi birikimleriyle harmanlamak. Bu yaklaşım, hem bireysel hem kurumsal öğrenmenin sürdürülebilirliğini sağlar.

Çoğu yönetici, yapay zekâyı çalışan performansını artıran bir “yardımcı” olarak görüyor. Sizce bu doğru bir bakış açısı mı?

Kısmen. Yapay zekâ elbette yardımcı olabilir ama bu yardımı nasıl tanımladığımız önemli.

Eğer hedef sadece daha hızlı raporlar, daha kısa sunumlar, daha az insan hatası üretmekse, kısa vadede kazanım sağlanır ama uzun vadede insanın üretken kapasitesi azalır. Asıl hedef, insanın bilişsel kapasitesini artırmak olmalıdır. Yapay zekâ, çalışanı düşünmekten kurtarmak için değil, daha iyi düşünebilmesi için kullanılmalıdır. Bunu başarabilmek için şirketlerin, AI kullanımını sadece teknik bir süreç olarak değil, bir öğrenme yolculuğu olarak görmesi gerekir.

Peki geleceğe baktığınızda, liderlik anlayışı bu dönüşümle nasıl değişecek?

Çok güzel bir soru. Eskiden liderlik, vizyon belirlemek ve insanları bu vizyon etrafında toplamakla ilgiliydi. Gelecekte ise liderlik, öğrenme ekosistemleri kurmakla ilgili olacak. Yani iyi lider, yalnızca neyin yapılacağını değil, nasıl öğrenileceğini de tasarlayacak. Buna “learning engineering” (öğrenme mühendisliği) diyoruz. Liderin görevi, ekiplerin yapay zekâ ile anlamlı etkileşimler kurmasını sağlamak, geribildirim döngülerini yönetmek ve insan potansiyelini sürekli canlı tutmak olacak.

Tüm bunları düşündüğümüzde, yapay zekâ destekli öğrenmenin geleceğini nasıl görüyorsunuz?

Önümüzde çok büyük fırsatlar var ama bir o kadar da riskler. Bugün kullandığımız modellerin çoğu kullanıcı memnuniyetini optimize ediyor. Oysa geleceğin sistemleri öğrenmeyi optimize etmeli. Bu, arayüzlerin daha interaktif, sorgulayıcı, bazen de meydan okuyan yapılarla donatılmasını gerektiriyor. Yani yapay zekâdan sadece “doğru cevapları” değil, iyi soruları da beklememiz gerekiyor. Bu dönüşüm gerçekleşirse, yapay zekâ insanı ikame eden değil, insanı daha düşünceli, daha yaratıcı ve daha farkında kılan bir güç olur.

 

 

Röportajımızın sonunda Prof. Dr. Mutlu Çukurova, geleceğin iş dünyasının en büyük rekabet avantajının öğrenme biçimi olacağını vurguluyor. Yapay zekâyı verimlilik aracı olarak değil, bir düşünme partneri olarak gören kurumlar fark yaratacak. Çünkü bilgi artık her yerde; önemli olan onu nasıl öğrendiğimiz, nasıl yorumladığımız ve nasıl paylaştığımız. Teknoloji hızla gelişiyor, ama insanın kendini tanıma, sorgulama ve yeniden öğrenme kapasitesi hâlâ en güçlü yenilik kaynağımız. Geleceği belirleyecek olan da tam olarak bu: insan aklının yapay zekâyla birlikte nasıl gelişeceği.