İnsanlar ve Yapay Zeka Ajanları Yan Yana Çalışırken Ortam Nasıl Olacak ve Bu Yakın Geleceğe Nasıl Hazırlanılır?

Dijital İş Gücü Geliyor: İnsanlar ve Yapay Zeka Ajanları Yan Yana Çalışırken Ortam Nasıl Olacak ve Bu Yakın Geleceğe Nasıl Hazırlanılır?

Organizasyon şemanızı düşünün. Şimdi, çoğu insan gibi sizin de mevcut çalışma arkadaşlarınızın – yani insanlar – ve yapay zeka ajanlarının yer aldığını hayal edin. Bu bilim kurgu değil; tam da şu an oluyor – ve McKinsey Kıdemli Ortağı Jorge Amar'a göre oldukça hızlı bir şekilde gerçekleşiyor. McKinsey Talks Talent'ın bu bölümünde, Jorge, McKinsey yetenek liderleri Brooke Weddle ve Bryan Hancock ile Küresel Yayın Yönetmeni Lucia Rahilly'ye katılarak bu yapay zeka ajanlarının ne olduğunu, nasıl kullanıldıklarını ve liderlerin çok da uzak olmayan geleceğin iş gücüne nasıl hazırlanabileceklerini konuşuyor.

Üretken Yapay Zekadan Ajan Yapay Zekaya

Lucia Rahilly: Jorge, McKinsey Talks Talent'a hoş geldiniz.

Jorge Amar: Çok teşekkür ederim. Burada olmaktan heyecan duyuyorum.

Lucia Rahilly: Jorge, The Wall Street Journal'da "Herkes yapay zeka ajanlarından bahsediyor. Neredeyse hiç kimse ne olduklarını bilmiyor" başlıklı harika bir yazı vardı. Ajan yapay zeka derken tam olarak ne kastediyoruz?

Jorge Amar: Sanırım çoğu insanın hala bulunduğu yerden, yani üretken yapay zekadan başlayacağım. Üretken yapay zeka, çoğunlukla bireyin bir istemi veya talimatıyla tetiklenen, yaratıcı içerik üretmeye odaklanmış, reaktif bir yapay zeka türüdür.

Şimdi yapay zekanın evrimine devam edip ajanik yapay zekaya geçtiğimizde, çok farklı bir gerçeklikle karşılaşmaya başlarız. İlk fark, sadece içerik üreten bir yapay zekadan bahsetmiyor olmamız. Bu, belirli bir görevi, bir yetkiyi, belirli bir talimatı yerine getiriyor. Bir yapay zeka ajanı, eğitimine dayanarak gerçeği algılar. Daha sonra karar verir, muhakeme yeteneğini kullanır ve bir şeyi icra eder. Ve bu icra daha sonra öğrenmesini pekiştirir. Ajancının yaptığı şeyin iyi mi yoksa kötü mü olduğunu öğrenir ve bunu geri besler.

Yapay zeka ajanlarınız artık bir organizasyonun tüm iş gücünün dijital bir replikasının evrimi ve yaratılması olabilir. Jorge Amar

Yani bir sonraki adıma geçiyoruz: Yapay zekanın kendi başına ne yapacağına karar vermesi. Bu noktada tam bir yapay zeka iş gücüne giriyoruz. Yapay zeka ajanlarınız artık bir organizasyonun tüm iş gücünün dijital bir replikasının evrimi ve yaratılması olabilir.

Lucia Rahilly: Tamam, Jorge. Bizi korkutuyorsunuz. Hadi bunu biraz daha somutlaştıracak bazı kullanım örnekleri hakkında konuşalım. Ajan yapay zeka şu anda gerçek dünyada nasıl görünüyor?

Jorge Amar: Orası hala Vahşi Batı gibi. Ama deneyeceğim. Şu anda birçok şirket denemeler yapmaya başlıyor. Genellikle, ajanları devreye aldıkları ortamlar çok deterministik, yani izlenecek net bir süreç var. BT yardım masaları, yazılım geliştirme veya müşteri hizmetleri talepleri gibi düşünün: bir müşterinin bir şey istediği ve sonrasında iyi tanımlanmış bir sürecin olduğu herhangi bir ortam. Ajan bunu alır – doğru süreci, alınacak doğru içerik makalesini, toplanacak doğru bilgiyi belirler – ve ardından bir eylemi tetikler.

McKinsey Talks Talent podcast'ına abone olun Apple Podcasts Spotify

Bryan Hancock: İnsan kaynaklarında, yetenek kazanımında ajan yapay zekayı görüyoruz. Ajanlar kayıtları temizliyor. "Potansiyel adayların geniş evreninden verileri nasıl temizleriz ve doğru adayın kim olabileceğini nasıl anlarız?" bunu anlamaya çalışıyorlar. Daha sonra ayrı bir ajan adayları puanlıyor ve sıralama ile kaynak bulma sürecini yürütüyor. Ayrı bir ajan ise iletişim kurmak ve mülakatları planlamak için ulaşıyor.

Bu makale sizin için ne kadar alakalı ve faydalı?

En Popüler İçgörüler

1. 2 trilyon dolarlık küresel sağlıklı yaşam pazarı, Y kuşağı ve Z kuşağı ile parlıyor

2. İşin geleceği ajaniktir

3. Yapay zekanın durumu: Kuruluşlar değeri yakalamak için nasıl yeniden yapılandırılıyor?

4. İşyerinde süper ajans: Yapay zekanın tüm potansiyelini ortaya çıkarmak için insanları güçlendirmek

5. Küresel Özel Piyasalar Raporu 2025: Değişen havaya karşı hazır

Ve sonra genel sürecin üzerinde oturan, bu temel ajanlarla etkileşime giren bir koordinasyon ajanı gördüm. Bu tür bir koordinasyon ajanı süreci gördünüz mü? Ve bu ayrı alt süreçler arasında koordine eden bir ajanı nasıl yaratırsınız?

Jorge Amar: Bir müşterim, ön sahadaki tüm adayların ilk taramasını tamamen ajanlarla yapıyor. Hatta bir adım öteye de gittik: Yapay zeka ajanları eğitim için de kullanılıyor.

Bir çağrı merkezi veya mağaza ortamını düşünün. Ajanik bir müşteri oluşturursunuz ve "Bu bir çağrı türü. Bu bir müşteri türü. Bir etkileşimi kaydet" dersiniz. Sadece gerçek bir telefon görüşmesini simüle etmekle kalmıyor. Aynı zamanda, ön sahadaki bir çalışan olarak o etkileşimde ne kadar iyi olduğunuz hakkında canlı, ayrıntılı puanlama alıyorsunuz. Doğru kelimeleri kullanıyor musunuz? Sürecin her adımını hatırladınız mı? Size çok ayrıntılı koçluk talimatları veriyor.

Muhtemelen daha önce, bir çağrı merkezindeki bir süpervizör, ajan başına üç, beş çağrıyı dinleyebiliyordu. Şimdi her bir çağrının özetini, bu insan ajanın iyi yaptığı ve daha iyi yapabileceği tüm şeylerin ayrıntılı bir dökümüyle birlikte alıyorsunuz.

Koçluğunuzu, işe alımınızı çok daha hedefli bir şekilde odaklayabilirsiniz çünkü tam olarak hangi becerileri geliştireceğinizi, hangi özellikleri vurgulayacağınızı bilirsiniz. Ve bu sadece işe alım ve eğitim değil; performans yönetimi için de aynı şeyi yapabilirsiniz.

Ajan Yapay Zeka İşi Şimdiden Nasıl Değiştiriyor?

Brooke Weddle: Jorge, ajan yapay zekanın şirketlerin daha yüksek üretkenlik seviyelerine ulaşmasını sağladığı örneklere işaret ediyor gibisiniz. Yakın zamanda Microsoft'un işgücü alanındaki amiral gemisi yayınlarından biri olan Work Trend Index yıllık raporu yayımlandı. Ve yöneticilerin üçte birinin önümüzdeki 12 ila 18 ay içinde yapay zekayı personel sayısını azaltmak için kullanmayı düşündüğünü ortaya koydu. Ancak yaklaşık yüzde 50'si, personel sayısını korumayı ancak yapay zekayı üretkenliği artırmak için dijital iş gücü olarak kullanmayı düşündüğünü söyledi – insan becerilerini tamamlayıcı olarak. Kullanım örnekleri açısından neler gördünüz?

Jorge Amar: Kapasite yaratmayı – aksi takdirde bir insan tarafından gerçekleştirilecek görevleri otomatikleştirmeyi – kapasiteyi paraya çevirmekten ayırma konusunda hala erken aşamalardayız. Kapasiteyi paraya çevirme kendi başına bağımsız bir şeydir.

Potansiyel yollardan biri "Personel sayısını azaltacağım" olabilir. Gittikçe daha fazla sayıda konuştuğum bazı yöneticiler "Personel sayısını azaltabilirim ama aynı zamanda işleri farklı da yapmak isteyebilirim" diyor. Rekabet avantajınızın çağrı merkezi ajanlarınız olduğunu varsayalım. Yapay zeka herkesi aynı eşitlik seviyesine getirirse, nasıl farklılaşırsınız? En iyi algoritmaya, en iyi ajanik çerçeveye sahip olarak farklılaşabiliyorsanız, iş gücünüz için bunun sonuçları nelerdir – ama aynı zamanda, aksi takdirde maliyeti çok yüksek olacak şeyleri yapmak için bunu insanlarla nasıl tamamlarsınız?

Size bir örnek vereyim. Geçen hafta seyahat müşterilerimden biriyle konuşuyordum – ve seçtiğiniz havayolunu veya kruvaziyer hattını seçebilirsiniz. Ya şimdi seyahatinizi inceleyen, havaalanında nasıl gezineceğiniz konusunda çok ayrıntılı tavsiyeler veren, yolda alabileceğiniz yiyecek türlerini öneren ve hatta sizin için siparişi oluşturan ve sonra uçağa binmenize yardımcı olan ve yerinizin olduğundan emin olan kendi kişiselleştirilmiş konsiyerjiniz olsaydı? Aksi takdirde yapamayacağınız yeni ve farklı iş akışları, yeni süreçler, müşterilerinizi şaşırtmak ve memnun etmek için yeni yollar bulma veya yaratma konusunda olasılıklar sonsuzdur.

Bryan Hancock: Ve sanırım aynısını çalışanlarınıza karşı da yapabilirsiniz. Çalışan yolculuğu boyunca nasıl şaşırtır ve memnun edersiniz? Bu ajanlar aslında nasıl yaratılıyor – ve belirli bir alandaki süreçlere özgü bir şekilde nasıl yaratılıyor?

Jorge Amar: Hepimiz hala en iyi yolu bulmaya çalışıyoruz. Yakın zamanda "BT, geleceğin yapay zeka ajanlarının İK'sı olacak" şeklinde bir alıntı vardı. Bir ajanın yaratılmasını birkaç farklı adıma ayırırım. Bu, kimin ne yaptığını anlamamıza yardımcı olur.

İlk olarak, iş tarafında açıkça bir mantık olmalı: müşteri desteği, pazarlama, satış, İK. "Bir yapay zeka kapasitesine ne kadar ihtiyaç var?" bunu tanımlarlar ve "Bu yapay zeka yeteneğinin ne gibi parametrelerde performans göstermesi gerekiyor?" buna karar verirler.

Daha sonra ajanik yeteneklerini geliştirmek veya tedarik etmek için BT veya yapay zeka fonksiyonlarıyla çalışırlar. Çoğu durumda, bu yapay zeka yeteneklerinin özgüllüğü ve karmaşıklığı, bu şirketlerin ajan yeteneklerini şirket içinde geliştirmelerini gerektirecektir, çünkü bunları piyasada bulamazlar. Hibrit bir durum olacak.

Bu yetenek mevcut olduğunda, ajanı işe almanız ve eğitmeniz gerekir ki biz buna ajanı "ayar"lamak diyoruz. Ajanı ayarlamak bir dizi şey gerektirir: "ajanlaştırmaya" çalıştığınız sürecin iyi bir şekilde ifade edilmesi ve anlaşılması, ayrıca işin inceliklerini gerçekten anlayan bir konu uzmanı.

Ayrıca mevcut verileri anlayan birine de ihtiyacınız var – "Bunlar ajanınızı eğitmeniz gereken içerik makaleleri, bilgi külliyatı" diyen bir içerik uzmanı ve bu bilginin güncel olduğundan emin olan biri. Vakalarımızdan birinde, ajanı eğittik ve ajan artık alakalı olmayan bir sürü COVID ile ilgili politika bilgisi saçmaya başladı. Bu yüzden verilerin doğru, alakalı ve güncel olduğundan emin olmanız gerekir.

Son olarak, iyi ve sağlam bir prompt mühendisliği becerisine ihtiyacınız var: müşterinin veya çalışanınızın bunu söylediğinde ne demek istediğini, neyi başarmaya çalıştığını ve bu nedenle X, Y, Z yapması gerektiğini ajana öğretebilecek, eğitebilecek ve ayarlayabilecek biri.

Yapay Zeka İş Gücünü Oluşturma ve Yönetme

Brooke Weddle: Jorge, BT'nin yapay zeka ajanlarının İK'sı haline geldiğini söylediniz. Ve tabii ki, bunu yakın zamanda söyleyen Nvidia CEO'su Jensen Huang'dı. Dijital bir iş gücü düşündüğünüzde, bu dijital iş gücünün tam potansiyeline ulaşmasını sağlamak kimin görevidir? Bu daha çok BT'nin alanı mı? Yoksa İK'nın söyleyecek birkaç şeyi olabileceği bir alan mı, çünkü uzun zamandır yöneticilerin tam potansiyellerine ulaşmalarını sağlamak daha çok onların yetki alanındaydı?

Jorge Amar: Bu alandaki bazı öncü şirketler, organizasyon şemalarını sadece tam zamanlı çalışan (FTE) sayısı olarak değil, aynı zamanda organizasyonun her bölümünde kullanılan ajan sayısıyla da ifade ediyorlar. Dolayısıyla, iş gücünüzü hem ajanik hem de insan olarak düşünmeniz gereken bir dünyaya doğru ilerlediğimizi düşünüyorum. Ve BT'nin bunu tek başına yapabileceğini sanmıyorum. BT, bir ajanı eğitmek için temel unsurları – veri yığını, doğru tedarik, ajanları eğitmek ve ayarlamak için doğru platform – sağlamada kritik olacak.

Şimdi, asıl eksik parçalar: biri iş tarafı. Politikaları, süreçleri, bir iş perspektifinden sizi gerçekten farklı kılan şeyleri yakından bilmiyorsanız kimse bir ajanı eğitemez.

Ve sonra İK'nın kilit bir rol oynayacağını düşünüyorum – öncelikle, hibrit iş gücü perspektifinden neler yapılabileceği konusunda işi gerçekten zorlamak. İkinci olarak, müşterilerimden birinde görmeye başladığımız şey, teknolojinin çalışır durumda olması ancak canlı etkileşim sayısının azalmaması. Burada büyük bir değişim yönetimi bileşeni devreye giriyor. İK bu noktada kesinlikle kritik olacak.

Dolayısıyla, iş gücünüzü hem ajanik hem de insan olarak düşünmeniz gereken bir dünyaya doğru ilerlediğimizi düşünüyorum. Jorge Amar

Çağrı merkezindeki 20 yıllık çalışanınıza "Şimdi işi senden çok daha iyi yapacak bir ajan var" diye nasıl söylersiniz? Bu kişi muhtemelen "Dün eğitilen bu yapay zeka şeyleri benim 20 yıllık tecrübemi nasıl değiştirebilir?" diyecektir. Ve kullanım için teşvikleri yönlendirme, rol model iletişim kurma ve bu çalışanların "Bakın, bu size ne kadar harika olasılıklar açıyor" demelerini sağlayacak doğru değişim hikayesini yaratma konusunda büyük bir adım var.

Bu bana İK'nın bu ajanik iş gücünün benimsenmesinde hala kritik bir rol oynayacağını söylüyor. Belki İK her özgeçmişi taramayacak, ancak ajanik bir yapay zeka iş gücünü benimseme çabalarında değişim yönetimini yönlendirmede kritik olacak.

McKinsey Talks Talent Podcast Bryan Hancock, Brooke Weddle ve diğer yetenek uzmanları, hızla değişen bir ortamda yolunuzu bulmanıza ve yeteneği rekabet avantajı haline getirerek işin geleceğine hazırlanmanıza yardımcı oluyor. Daha fazla bölüm görün

Lucia Rahilly: Jorge, bu ajanları tanımlamak için kullandığınız antromorfik terimleri duymak çok ilginç – örneğin organizasyon şemasında var olmak veya dijital bir iş gücü olarak. Açık olmak gerekirse, bu ajanlar bir araç mı yoksa bir tür dijital işçi sınıfı – bir tür yeni çalışma arkadaşı mı olarak algılanıyor?

Jorge Amar: Ben bunu bir iş gücü olarak düşünüyorum. Bu, bugün insan iş gücü tarafından yapılan birçok görevi değiştirerek uçtan uca süreçleri yürütecek bir iş gücüdür. Bir insan iş gücünün gerçekleştirdiği görevleri daha iyi, daha hızlı ve daha verimli hale getirmek için artıracaktır.

Bazı şirketler sıfır FTE departmanı kavramını bile teşvik ediyorlar – tamamen bir ajan tarafından gerçekleştirilen tüm bir fonksiyon. Sonra da kenarda bu ajanların ne yaptığını kontrol eden veya izleyen insanlar var. Felsefi tartışmaları bir kenara bırakırsak, ajanları her açıdan paralel bir iş gücü olarak düşünmeliyiz.

Bazı şirketler sıfır FTE departmanı kavramını bile teşvik ediyorlar – tamamen bir ajan tarafından gerçekleştirilen tüm bir fonksiyon. Jorge Amar

Yapay Zeka Çağında Çalışan Güvenini Kazanmak

Lucia Rahilly: Benimsemeden bahsettiniz ve yapay zekanın değerini gerçekleştirmenin birincil zorluğu olarak benimsemenin sıklıkla dile getirildiğini duyuyoruz. İş yerindeki insanlar yapay zeka ajanlarıyla işbirliği yapma fikrine nasıl yaklaşıyorlar?

Jorge Amar: Hala büyük bir zorluk. Bir örnek vereceğim. Çok zaman geçirdiğim bazı ön saha ortamlarında, yeni ajanlar veya yeni temsilciler yapay zekayı daha hızlı benimsiyorlar. Neden? Çünkü yeni bir ön saha ortamına giriyorsanız, tüm bu şeyleri öğrenmeniz gereken yer arka ofistir ve şimdi yapay zeka size süreç boyunca rehberlik ediyor. Bu harika. İşi kolaylaştırıyor. Ancak daha deneyimli çalışanların bazıları yapay zekaya oldukça direniyor. Onlar için gerçekten zorlayıcı.

Benim korkum, büyük yatırımlar yapıp çok az değer elde etmemiz, bu yüzden benimsemenin kodunu kırmada kritik olacak birçok unsur var. Jorge Amar

Diğer büyük bir unsur da, birçok çalışanın bize "Bu işi yapan bir yapay zeka kara kutusuna güvenemem, bu yüzden yapay zeka sonucunu kullanacağım, ancak aynı zamanda kendi hesaplamalarımı da yapacağım" demesi. Dolayısıyla, şimdi işi tekrarlamış oluyorsunuz. Benim korkum, büyük yatırımlar yapıp çok az değer elde etmemiz, bu yüzden benimsemenin kodunu kırmada kritik olacak birçok unsur var.

Bryan Hancock: Sizce benimsemede kim öncülük edecek?

Jorge Amar: İlk olarak, tepeden net bir talimat olmalı. Liderler, yapay zekayı konuşma biçimlerine ve yaptıklarına entegre ederek rol model olmalı.

İkinci olarak, yapay zekanın performansını ortak bir şekilde değerlendirin. Müşterilerimden biri, hem operasyonun insan hem de ajanik kısımlarının sonuçlarını aynı gösterge panosunda görüyor. İşletme müdürü, başkan yardımcısı ve kıdemli başkan yardımcısı, her iki iş gücünün ortak performansını değerlendiriyor.

Üçüncüsü, bu alan hafta be hafta, gün be gün değişiyor. Uyum sağlamanıza olanak tanıyan bir işletim modeli, bir dizi süreç tasarlamanız gerekiyor. Bu işletim modeli ne kadar esnek olursa o kadar iyi olur, çünkü aksi takdirde üç ay sonra farklı olacak bir teknoloji veya bir dizi algoritmaya yatırım yapacaksınız.

Tüm bunları bir araya getirdiğinizde, bazı küçük şirketler, startup ortamları biraz avantajlı. Ancak gerçek şu ki, bu büyük dil modelleri (LLM'ler) veya ajan platformlarının bazıları küçük şirketlerde eğitilmeyecek. Dolayısıyla, daha büyük şirketlere ulaşmak ve "Hey, bunların performansını daha da iyi hale getireceğim" demek kritik. Bunu bu ortamda etkili bir şekilde nasıl yapacağınız, benim için bu konunun özü.

Brooke Weddle: Ajanlardan en iyi şekilde yararlanmak için insan liderlerde hangi beceriler daha belirgin hale gelecek?

Jorge Amar: Birincisi, İK'nın ajanik bir iş gücünün neler yapabileceği konusunda en azından iş açısından yetkin olması gerekecek. Ajanik iş gücünüzün ne yapıp ne yapamayacağını veya üç yıl içinde neyin mümkün olacağını bilmiyorsanız, bir değişim yönetimi programını nasıl yürütebilirsiniz?

İkincisi, İK'nın insan çalışanları yeniden becerilendirmede önemli bir rol oynayacağını düşünüyorum. Bugün, birinci seviye bir destek mühendisinin iş yükünü muhtemelen tamamen ajanlaştırabilirsiniz. Ancak o kişiyi bir prompt mühendisi olmaya veya yapay zeka eğitimi için içerik üretmeye yönlendirmek isteyebilirsiniz. İK'nın gelecek üç ila beş yılı düşündüğünüzde, bu ölçekte yapabilen bir İK fonksiyonu, İK'nın geliştirmesi gereken başka bir kritik bileşen ve beceri setidir: "Bu rolün evrimi nedir?"

Son olarak, empati konusunda gerçekten iyi olmak, değişim hikayesini anlamak, çalışanların kendi yapay zeka yolculuklarına katılmalarına yardımcı olmak ve bunu tehdit edici olmayan bir şekilde gerçekleştirmek: "Organizasyon içinde gelecekte sahip olabileceğiniz tüm diğer olasılıklara bakın." Bunu çok net bir şekilde ifade etmek ve çalışanların bu yolculukta yanınızda olmalarına yardımcı olmak başka bir kritik bileşen olacaktır.

Brooke Weddle: Daha önce bahsettiğim Work Trend Index yıllık raporu, bir organizasyon şemasından bir iş şemasına geçme ihtiyacından bahsediyor.

Jorge Amar: Evet, ve muhtemelen Shopify CEO'sunun buna benzer bir not yayınladığını görmüşsünüzdür: "Yeni personel istemeden önce, yapay zekanın bu işi yapamadığını bana gösterin."

Brooke Weddle: Bu neredeyse daha radikal bir duruş olarak konumlandırılmıştı. Ancak benim konuşmalarımda, zaten konuşmanın çok büyük bir parçası. Bunun bir gelecek meselesinden ziyade bir şimdi meselesi olduğunu düşünüyorum.

Jorge Amar: Neden şimdi veya neden şimdi değil diye masaya yatırmamız gereken birkaç unsur daha var. Bunları üç geniş kategoriye ayırırım. Bir numaralı madde, bir ajanı çalışır duruma getirmek için iyi bir teknoloji yığınına ve veri yığınına ihtiyacınız olmasıdır. Ve eğitim amaçlı yeni veriler oluşturmak, sentetik veriler dediğimiz verileri üretmek için birçok şey yapılıyor.

İki numaralı madde, kayma, halüsinasyon, önyargı ve bu büyük dil modellerinin (LLM'ler) bazı zorlukları gibi güvenlik ve risklerle ilgili bir dizi endişe var. Örneğin, bir ajan müşteri hizmetleri temsilcinizle konuşuyorsa ve kendi küçük dinamiklerini ve müzakerelerini oluştururlarsa, aniden ürününüzde %90 indirimle mi sonuçlanacaksınız çünkü ajanınızı churn azaltma ve churn önleme konusunda eğittiniz? Bunu nasıl kontrol edersiniz? Belki de farklı müzakereleri ve farklı indirimleri, müşteri ilişkileri yönetiminize (CRM) dokunan her şeyi izleyen tamamen yeni bir ajan seti eğitmeniz gerekir.

Ve üçüncüsü, "Maliyet nedir? Kullanıcı deneyimi (UX) ve kullanıcı arayüzü (UI) açısından farklı kullanılabilirlik hususları nelerdir?" Çok konuşkan bir sohbet botunuz olabilir, ancak 1990'ların en ünlü mesajlaşma platformlarınızda etkileşim kurduğunuz arayüzüne benziyorsa, müşteriler onu kullanmayacaktır. Dolayısıyla, bence bu çok güncel bir sohbet, ancak aynı zamanda risk, veri, kullanılabilirlik gibi bazı sorunları ele almamızı da gerektiriyor. Çünkü aksi takdirde, arafta kalacak.

Brooke Weddle: Oraya gitmek istemiyoruz. Anlaşıldı.

Lucia Rahilly: Açıkçası, şu anda bunu konuşmak, bunun için plan yapmak hayati önem taşıyor. Ancak tahminlerin belirsizlikle dolu olduğunu kabul ederek, ajanların şirketlerde gerçekten büyük ölçekte etkili olması için ne kadar bir zamandan bahsediyoruz?

Jorge Amar: Kime sorduğunuza bağlı. Bazı hiper ölçekli ve teknoloji şirketleri size zaten kullandıklarını söyleyecektir ve haklılar. Konuştuğum diğer birçok kuruluş, "Bunu anlamam gerekiyor; değerlendirmem gerekiyor" diyor. Ve tam ölçekte yaygınlaşması muhtemelen 18 ila 24 ay sürecek. Sanırım bazı unsurların biraz zaman alacağını, herkesin bunları büyük ölçekte kullanmaktan rahat olduğundan emin olmayı gerektireceğini düşünüyorum.

Yarının İş Gücünü Hazırlamak

Bryan Hancock: Jorge, iki üniversite çağında çocuğum var. Kariyerlerini ve ajanik bir gelecekte nasıl iş yapacaklarını düşünürken onlara ne gibi tavsiyelerde bulunursunuz?

Jorge Amar: Birkaç hafta önce bir arkadaşımın oğluyla bu konuyu konuşuyordum, bana sordu: "Belki de üniversiteyi bırakıp prompt mühendisi olmalıyım." Ve bakın, bence yapay zeka tarafından tamamen dönüştürülecek belirli işler var. Prompt mühendisi ve içerik uzmanı gibi bu yeni roller, kuruluşlarda daha alakalı hale gelecek. Bu talebin, piyasanın sadece üniversite ile sunabileceğinden daha yüksek olmasını bekliyorum. Bu nedenle, mevcut iş gücü içinde büyük ölçekli bir yeniden beceri kazandırma sürecinden geçmemiz gerekeceğini düşünüyorum.

Öte yandan, nasıl farklılaşırsınız? Sadece en iyi prompt mühendisine sahip olarak farklılaşıyorsanız, sorun değil. Bence bu, belirli bir noktada yakalayabileceğiniz bir beceri setidir, çünkü prompt mühendisliği yapan bir ajana bile sahip olabilirsiniz.

Ancak bir şirketin en önemli unsurunun müşterileriyle olan güven ve ilişkileri olduğunu düşünüyorsanız, daha empatik bir insan iş gücüne mi ihtiyacınız var? Çünkü, tekrar ediyorum, bir randevuyu yeniden planlamak için bir sohbet botuyla konuşmakta sorun yaşayabilirsiniz. Ancak az önce bir kaza geçirdiyseniz, bir insanla mı konuşmak istersiniz, yoksa bir botla mı?

Gelen insan iş gücünde, bir şirketin ilişkiler kurmasına yardımcı olan becerileri nasıl vurgularsınız? Bu, şirketiniz için bir farklılaşma kaynağı olabilir. Bu rekabet avantajı olabilir: "Üstün bir hizmet sunuyorum. Daha insancıl bir dokunuş ve şaşırtıcı ve keyifli bir deneyim sunuyorum."

Bir randevuyu yeniden planlamak için bir sohbet botuyla konuşmakta sorun yaşayabilirsiniz. Ancak az önce bir kaza geçirdiyseniz, bir insanla mı konuşmak istersiniz, yoksa bir botla mı? Jorge Amar

Arkadaşımın oğluna şunu düşündürüyordum: "Hey, belki prompt mühendisliği iyi, ama belki de sanat geçmişim yarının iş gücünde değerli olacak çünkü insan duygularını hiçbir ajanın yapamayacağı bir şekilde anlayabileceğim."

Brooke Weddle: Jorge, söylediklerinizi düşündüğümde, dijital bir iş gücüne sahip olmanın daha geniş kültürel etkilerini düşünmek için iyi bir zaman olduğunu düşünüyorum. Ve bunun bir kısmı bir şirketin değerleriyle de ilgili. Ajanları bir organizasyonun parçası olarak dahil etmeyi ve işe almayı düşündüğünüzde, bunu şirket değerlerinizle tutarlı bir şekilde, işbirliğine, psikolojik güvenliğe veya zorlu konuşmalar yapmaya öncelik verdiğiniz bir şekilde nasıl yaparsınız? Dijital iş gücünden tam değer elde etmek için sorulması gereken gerçekten ilginç bir soru.

Jorge Amar: Yüzde yüz. Bu yüzden giderek daha fazla şirketin sadece son müşteriye bakan ajanlardan ziyade, çalışanlara yönelik ajanlarla deney yapmaya başladığını görüyoruz. Çünkü her etkileşimin şirket değerlerinizle, kimliğinizle, marka standartlarınızla, bir müşteriye hitap etmek istediğiniz şekilde uyumlu olduğundan nasıl emin olursunuz?

Bu yüzden önce çalışanlara yönelik bir ajanik iş gücünün test edilmesi ve ölçeklenmesi sürecinden geçeceğimizi düşünüyorum. Ve sonra, zamanla, belirli ayrık anlarda, son müşterinizle yapmak isteyebilirsiniz. Müşteri kimlik doğrulaması veya doğrulaması veya çağrı özetleme gibi sıradan belirli görevleri yapmak isteyebilirsiniz. Ancak, tekrar ediyorum, bir ajan veya dijital bir ajana müşterinizle olan ilişkinin çekirdeğini dış kaynak olarak vermek istemezsiniz – veya henüz değil.

Lucia Rahilly: Yakın zamanda müşteri hizmetleri bağlamında ajanik yapay zeka hakkında birlikte yazdığınız makaleyi okudum, Jorge. Bulgulardan birinin, anketinize katılan Z kuşağı katılımcılarının neredeyse dörtte üçünün canlı aramaların en hızlı ve en basit yol olduğuna inanması beni çok etkiledi. Daha genç kuşaklar bile insan etkileşimini tercih ediyor gibi görünüyor. Bu, bunun yerleşmesi için gerçekleşmesi gereken muazzam değişim yönetimi sürecine işaret ediyor.

Jorge Amar: Bunu söylediğiniz çok komik. Z kuşağı ebeveynlerinden bir telefon aldıklarında rahatsız olurlar, değil mi? Metinle etkileşimi tercih ederler. Çocukları olan herkes bununla ilgili olduğunu anlar. Ancak müşteri desteği ihtiyaçları için konuşmayı tercih ediyorlar.

Sağlayıcılarıyla, sigorta şirketleriyle, telekom taşıyıcılarıyla, bankalarıyla neden konuşmayı tercih ettiklerini biraz daha derinlemesine incelediğimizde, hepsi aynı şeyi belirtti: "Durumum o kadar benzersiz, benim için o kadar önemli ki, sadece bir bot aracılığıyla alamayacağım kişiselleştirilmiş ve benzersiz çözümü bana verecek bir insanla konuşmak istiyorum." Ve gerçek şu ki, bu etkileşimlerin belki yüzde 80'i, yüzde 90'ı, insandan tam olarak aynı süreci alıyor, ancak yine de bir insanla konuşarak çok daha kişiselleştirilmiş bir çözüm aldıklarını hissettiler.

Dolayısıyla, belki de zamanla bu değişir ve müşteri destek botları tamamen biçimlendirilmiş bir diyaloğu mümkün kılan gerçek karakterlere sahip olur. Sizin de belirttiğiniz gibi, değişim yönetimi sadece çalışanlarla ilgili değil. Aynı zamanda müşteri eğitimi ve bu çözümler hakkında güven oluşturma da var.

Brooke Weddle: Jorge, gelecek üç ila beş yılı düşündüğünüzde, ajanikin potansiyeli konusunda sizi en çok ne iyimser ve heyecanlandırıyor?

Jorge Amar: Başka türlü yapamayacağımız şeyleri yapmayı gerçekten dört gözle bekliyorum. Müşterilerle kişiselleştirmeyi büyük ölçekte yapma konusunda süper iyimserim. İnsanları tekrarlayan olmayan, yılda %50, %60, %100 oranında yıpranma yaratmayacak, insanlarla bağlantı kurma konusunda çalışanlar için kariyer yolları oluşturan görevleri yapmaya teşvik etme konusunda süper iyimserim – günlük çalışma şeklimizi dönüştürüyoruz, az önce bahsettiğimiz değişim yönetimi unsurlarına odaklanıyoruz.

Bu hibrit iş gücü geleceği herkes için çok ilham verici bir ortam olmalı – özellikle bizler için iş gücünün bir parçası olarak. Daha önce şirketlerde verimlilik bulma yollarında muhtemelen öncelik verilmeyen yeni bir beceri seti yaratıyor – örneğin, işleri mümkün olduğunca tekrarlayıcı ve hızlı yapmaya çalışmak – ve müşterilerle ve çalışanlarla etkileşim kurmanın yeni yollarına gerçekten kapı açıyor.

Bryan Hancock: Eğlenceli bir sorum var. Yapay zekaya teşekkür etmeli miyiz?

Jorge Amar: Ben ediyorum, çünkü Skynet ele geçirdiğinde onlara karşı çok nazik olduğumu bilmelerini istiyorum. Komik. Geçen gün okuyordum ki OpenAI, "lütfen" ve "teşekkür ederim" kullanımı üzerine tonlarca döngü harcıyor – bu haberi gördünüz mü bilmiyorum.

Brooke Weddle: Alexa'ya teşekkür ediyorum. Genel olarak iyi davranış bu.

Jorge Amar: Tabii ki.

Bryan Hancock: OpenAI ile ilgili makale şöyle diyordu: "Milyonlarca dolar harcıyoruz, veri merkezlerinin kullandığı enerji yüzünden atmosfere tonlarca CO2 pompalıyoruz çünkü 'teşekkür ederim' diyoruz."

Jorge Amar: Kesinlikle. Ama çocuklarınızı düşünün. Alexa'ya teşekkür etmemelerini ama bir insana teşekkür etmelerini mi öğreteceksiniz? Hadi canım.


McKinsey'den alıntıdır.