İK'de Yapay Zeka Kullanımı: Kullanımlar ve Faydalar

İnsan kaynaklarında AI kullanımı, insanların organizasyonlarda nasıl çalıştığını kökten değiştirdi. İnsan kaynaklarında AI, görevleri otomatikleştiriyor ve İK ekiplerinin daha stratejik işlere odaklanması için zaman yaratıyor.

Peki AI, İK'nın yerini alacak mı? AI kesinlikle bazı İK uygulamalarını geliştirecek ve idari iş yükünü azaltacak, ancak tamamen yerini alması pek mümkün görünmüyor. AI kullanımında insan gözetimi esastır. İnsan unsuru her zaman var olmalıdır çünkü insan yönetiminde öngörülemeyen değişkenler vardır. Duygusal zeka, insan yönetiminde kilit bir bileşendir.

Bu nedenle, AI-İK entegrasyonu, tamamen otonom bir sistemden ziyade bir güçlendirme olarak daha etkilidir. AI uygulaması ayrıca İK süreçlerini daha hızlı, daha kolay ve daha az kaynak gerektiren hale getirdi.

HR'da Üretken Yapay Zeka Nedir?

Üretken Yapay Zeka, görüntüler, videolar ve metin dahil olmak üzere yeni içerik oluşturabilen yapay zekayı ifade eder. Mevcut verilerden öğrenmek ve yeni içerik üretmek için makine öğrenimi, doğal dil işleme ve görüntü öğrenimini kullanır. HR'daki Üretken Yapay Zeka, tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek, çalışan deneyimlerini kişiselleştirmek, işe alımı optimize etmek, büyük veri setlerini analiz etmek ve veri odaklı kararlar almak için kullanılır.

İşte Üretken Yapay Zeka'nın HR'da kullanıldığı bazı alanlar.

İşe Alım

Üretken Yapay Zeka, rol gereklilikleri ve pazar trendlerine dayalı etkileyici ve hedefli iş tanımları oluşturabilir. Ayrıca özgeçmişleri otomatik olarak filtreleyebilir ve toplantı ve görüşmeleri planlayabilir.

İşe Başlama

Üretken Yapay Zeka, yeni çalışanlar için hoş geldin materyalleri ve görev listeleriyle işe başlama sürecini otomatikleştirebilir.

Çalışan Bağlılığı

Geliştirilmesi gereken alanları belirlemek için geri bildirim anketlerini kullanarak çalışan duygularını analiz edebilir.

İşgücü Planlaması

Üretken Yapay Zeka, potansiyel beceri eksikliklerini belirlemek ve beceri geliştirme girişimlerini önermek için kullanılır. Öngörücü analitik, iş trendleri ve çalışan ayrılma oranlarına dayalı olarak personel ihtiyaçlarını tahmin eder.

İK'da Gen AI'yi Uygulama Adımları

İlk adım, otomasyona uygun temel alanları belirlemektir. Ardından, Gen AI'dan en çok fayda sağlayabilecek İK fonksiyonlarını belirleyin. Mevcut işgücü becerilerini değerlendirin, Gen AI'nin yetenekleri artırabileceği alanları tespit edin ve İK fonksiyonları içindeki potansiyel kullanım senaryolarını belirleyin.

Bir Gen AI platformu seçerken, önce farklı çözümleri ölçeklenebilirlik, veri güvenliği ve mevcut İK sistemleriyle entegrasyon yetenekleri açısından değerlendirin. Ardından, Gen AI modelini eğitmek için İK verilerinizin temiz, erişilebilir ve düzenli olduğundan emin olun. Son olarak, performansını değerlendirmek ve iyileştirme alanlarını belirlemek için teknolojiyi belirli bir fonksiyonda pilot uygulama olarak deneyin.

Gen AI aracının nasıl kullanılması gerektiğine dair etik hususlar, veri gizliliği ve karar verme süreçlerini içeren net yönergeler belirleyin. İK ekiplerine aracı etkili bir şekilde kullanma ve çıktılarını yorumlama konusunda eğitim verin. Gen AI'nin tanıtımını çalışanlara, beklentiler ve rollerini nasıl etkileyeceği konusunda iletişimini yapın.

Son olarak, ölçütler belirleyin, düzenli olarak değerlendirin ve platformu potansiyelini en üst düzeye çıkarmak için yeni Gen AI teknolojilerine uyarlayın.

İK'da Potansiyel Yeni Gen AI Rolleri

Gen AI uzmanı

Gen AI yeteneklerini anlama, İK süreçlerinde potansiyel uygulamaları belirleme ve kişiselleştirilmiş çalışan geri bildirimi oluşturma veya eğitim materyalleri hazırlama gibi görevler için teknolojiyi etkili bir şekilde kullanmak üzere promptlar tasarlama sorumluluğu.

Gen AI İK veri analisti

İşgücü planlaması için içgörüler elde etmek, yetenek açıklarını belirlemek ve işten ayrılma oranlarını tahmin etmek için Gen AI kullanarak büyük veri setlerini analiz eder.

AI-destekli çalışan deneyimi tasarımcısı

Yaygın İK sorularını yanıtlayan, kişiselleştirilmiş öğrenme önerileri sunan ve çalışan bağlılığı girişimlerini destekleyen chatbotlar gibi çalışanlara yönelik AI-destekli araçlar oluşturur ve yönetir.

Gen AI yetenek kazanımı stratejisti

Aday kaynak bulma, eleme ve kişiselleştirilmiş iletişim mesajları oluşturma süreçlerini otomatikleştirerek işe alım sürecini Gen AI ile optimize eder.

AI-destekli öğrenme ve gelişim mimarı

Gen AI kullanarak interaktif eğitim içeriği oluşturmak, bireysel öğrenme ihtiyaçlarını değerlendirmek ve hedefli geri bildirim sağlamak için özelleştirilmiş öğrenme programları tasarlar ve geliştirir.

İnsan Kaynaklarında AI Faydaları

Gelişmiş verimlilik

İşe alımdan oryantasyona, eğitim ve gelişime ve performans yönetimine kadar AI, işlem sürelerini azaltabilir ve verimliliği artırabilir. İdari görevleri otomatikleştirerek, AI İK personelinin zamanını serbest bırakabilir.

AI ayrıca eğitim önerileri sunarak, performans geri bildirimi vererek ve kariyer gelişim yolları sağlayarak çalışan deneyimini kişiselleştirir. AI, büyük miktarda veriyi analiz edebilir ve karar vermede yardımcı olacak eğilimleri ve kalıpları belirleyebilir.

Azaltılmış işe alım süresi

AI, yeni çalışanların işe alım süresini azaltmaya yardımcı olabilir. AI, büyük miktarda özgeçmişi anında tarayabilir ve kurumsal kültüre uygun olanları seçebilir. AI araçları ayrıca görüşmelerin planlanmasına ve adayların ön değerlendirmesinin yapılmasına yardımcı olabilir.

Azaltılmış maliyetler

AI kullanımı, işgücü taleplerini öngörerek ve uygun öğrenme önerileri sunarak maliyetleri azaltmaya yardımcı olur. AI, yetenek açıklarını analiz edebilir ve öneriler sunarak işe alım ve eğitim maliyetlerini optimize edebilir.

Karar zekası

AI algoritmaları, veri kalıplarına ve geri bildirimlere dayalı içgörüler sağlayarak performansı artırabilir. Veriye dayalı karar verme, önyargıyı azaltır ve kuruluşların verimliliği artırmasına yardımcı olur.

Çalışan sorunlarının tespiti

AI, İK'nın işten kopmuş veya verimsiz çalışanları belirlemesine ve onları elde tutmak için programlar geliştirmesine yardımcı olabilir. Geçmiş ve davranış kalıplarını analiz ederek, AI şirketteki bağlılığı ve çalışan tutundurmasını iyileştirebilir.

Çalışan gelişimini iyileştirme

AI, performans verilerini toplayarak ve kişiselleştirilmiş öğrenme planları oluşturarak çalışan gelişimini iyileştirebilir. AI ayrıca, çalışanların istenen kariyer büyümesi ve ilerlemesini sağlamak için yedekleme planlamasına yardımcı olabilir.

İK'da Yapay Zekanın Etkisi

Yapay zekanın İK üzerindeki etkisi üstel olmuştur. Yapay zeka algoritmaları ve uygulamaları çalışan potansiyelini ve gelişimini değerlendirebilir. İş akışlarını iyileştirir ve süreçleri düzenler. Bu senaryoda, kişisel bilgilerin güvenli kullanımını sağlamak için veri güvenliği korunmalıdır.

Yapay zekanın İK'ya başarılı entegrasyonu dikkatli planlama ve yönetişim gerektirecektir. Yapay zeka sistemleriyle, İK personeli destekleyici bir iş kültürü oluşturmaya odaklanabilir. Kişisel bilgilerin kullanımı ve süreçteki olası taraflı yaklaşımlarla ilgili yapay zeka müdahalelerinin etik etkisi de ele alınmalıdır.

Daha iyi veri yönetimi ve çıktı sağlamak için bir yapay zeka çerçevesi benimsenmelidir. Çerçeve, çalışanların ihtiyaç ve isteklerine uyum sağlayacak esneklikte olmalıdır. Yapay zeka kullanımıyla insan hatasını azaltarak somut kararlar alınabilir.

Yapay zeka adaptasyonu işgücü dinamikleri üzerinde derin bir etki yaratacaktır; bu nedenle, adaptasyon sürecinde çalışan katılımına öncelik verilmelidir. Yapay zeka araçları çalışan duygu ve geri bildirimlerini ölçmede de yardımcı olabilir. Daha iyi başarı için yapay zeka müdahaleleri hedeflenmiş İK süreçlerinde pilot olarak uygulanabilir. Yapay zeka adaptasyonu, sürekli öğrenme ve güçlü bir dijital altyapı ile çevik bir kültürün teşvik edilmesini gerektirir.

İnsan Kaynaklarında Yapay Zeka Uygulamaları

İşe Alım

Yapay zekanın etkisi, işe alım dahil tüm İK fonksiyonlarında hissedilmiştir. Yapay zeka, çok sayıda özgeçmişi tarayarak işe alıma yardımcı olabilir. Yapay zeka ayrıca özellikle iş aramayan ancak istenen profile uyan adayları bulmak için çevrimiçi platformları tarayabilir.

Yapay zeka çözümleri, işe alımın çeşitli yönlerini düzene sokmaya ve otomatikleştirmeye yardımcı olarak, daha hızlı işe alım kararları ve gelişmiş aday başarı tahminleri sağlar. Yapay zeka kullanımı, yetenek yönetiminde verimlilik, doğruluk ve etkinliği artırır.

Kaynak bulma, tarama, görüşme planlama ve işe alım ekibinin diğer üyeleriyle koordinasyon gibi idari görevler, yapay zeka tabanlı uygulamalar kullanılarak otomatikleştirilebilir. Yapay zeka ayrıca işe alım sürecinde kurumsal değerler ve önceliklerle uyumu sağlayabilir. İşe alım ve görüşme süreçlerinde bilinçsiz önyargı da azaltılabilir. Yapay zeka ayrıca aday yetkinliklerini ve kişilik özelliklerini daha iyi değerlendirmeye yardımcı olur. Yapay zeka, kurum içi kariyer gelişimini desteklemede yardımcı olabilir.

Öngörücü analitik

Yapay zeka, işe alım uzmanlarının bilinçli kararlar vermesine yardımcı olmak için hangi adayların bir rolde daha başarılı olma olasılığının yüksek olduğunu tahmin etmek için geçmiş verileri analiz edebilir. Yapay zeka, video görüşmelerini analiz ederek kurum kültürüne uygunluğu değerlendirebilir ve yumuşak becerileri ölçebilir.

Adaylarla görüşme planlaması

Yapay zeka otomatik olarak görüşmeleri planlayabilir ve adayların olabilecek sorularını yanıtlayabilir. Yapay zeka araçları ayrıca işe alım ekibiyle ilgili diğer çakışmaları önleyebilir. Yapay zeka destekli chatbotlar aday sorularını yanıtlayabilir ve hatta ön eleme görüşmeleri yapabilir.

Özelleştirilmiş iş tanımları

Yapay zeka, dili ayarlayarak ve ilgili becerileri vurgulayarak belirli aday havuzlarını çekmek için iş tanımlarını kişiselleştirebilir. İş için gereken yetkinlik ve becerilere dayalı olarak doğru bir şekilde tanımlanan iş tanımı, işe alımın başarı oranlarını artırabilir.

İşe Başlama

Yapay zeka destekli işe başlama, belgelendirmeyi otomatikleştirir ve kağıt işlerini azaltır. Yeni işe alınanlara form ve başvurular hakkında otomatik hatırlatmalar gönderilebilir.

Özelleştirilmiş işe başlama modülleri

Yapay zeka, işe alınanın deneyim ve uzmanlığına göre bireysel ihtiyaçlara özel öğrenme deneyimleri sunabilir.

Performans geribildirimi

Görev tamamlama veya katılımla ilgili geribildirim sağlanabilir, gerçek zamanlı geribildirim ve gelişim alanları sunulabilir.

Otomatik görev yönetimi

Yapay zeka, sözleşme imzalama, form doldurma ve sistem erişimi sağlama gibi idari görevleri düzenleyebilir.

AI destekli oyunlaştırma öğeleri

AI destekli oyunlaştırma, görevler, ödüller ve ilerleme takibi ile oryantasyon sürecinde katılımı artırır.

AI, oryantasyon sürecinde iyileştirme alanlarını belirlemek için verileri analiz edebilir. AI destekli chatbotlar, şirket politikaları, yan haklar ve prosedürler hakkındaki soruları yanıtlayarak oryantasyona yardımcı olabilir.

İşgücü planlaması

AI kullanımı, organizasyonları bilişsel işletmelere dönüştürmüştür. Sürekli bir yetenek arzı sağlamak çok önemlidir ve AI bilişsel bir danışman olarak hareket edebilir. AI ayrıca organizasyondaki iç hareketliliği de geliştirebilir.

Çalışan ücretlendirmesinde, yönetici/çalışan ücret görüşmelerinin kalitesi AI kullanılarak iyileştirilebilir. Şirket büyüme yörüngeleri incelenerek veri odaklı tahminler yapılabilir. Tahmin yöntemlerinde gerçek zamanlı ayarlamalar yapılabilir. AI proje sonuçlarını analiz edebilir ve buna dayanarak İK, tahmin edilen talepleri karşılamak için işe alım veya eğitim kararı verebilir.

AI, yetenek uzmanlığı ve gelecekteki organizasyon talepleriyle ilgili bir yetenek envanteri tutulmasına yardımcı olabilir. Mevcut yetenek yetkinlikleri envanterde kategorize edilebilir ve sıralanabilir.

Yetenek açıkları da analiz edilebilir. Gerekli yerlerde beceri geliştirme yapılabilir. Gerektiğinde optimize edilmiş öğrenme ile izleme ve geri bildirim de sağlanır. AI, daha iyi stratejik yetenek tahsisi ve risk yönetimine yol açabilir.

Öngörücü analitik

Öngörücü analitik, gelecekteki personel ihtiyaçlarını tahmin etmek için kullanılır. AI, gelecekteki personel gereksinimlerini tahmin etmek için geçmiş işe alım kalıplarını, çalışan ayrılma oranlarını, sektör trendlerini ve ekonomik göstergeleri analiz edebilir.

Yetenek açıklarının belirlenmesi ve eğitim veya işe alım girişimlerinin proaktif olarak planlanması da öngörücü analitik ile yapılır.

Çalışan performansını izleme

AI tabanlı çalışan performans analizi, veri analizi yoluyla iyileştirme metrikleriyle yapılır.

Yetenek açığı tespiti

Beceri geliştirme veya yeniden beceri kazandırma ihtiyacı olan alanları belirlemek için mevcut işgücü becerilerinin gelecekteki proje gereksinimleriyle karşılaştırılarak analiz edilmesi yapılır. AI, yetenek açıklarını gidermek için uygun eğitim programları önerebilir.

Maliyet optimizasyonu

AI algoritmaları kullanılarak öngörülen talebe göre işçilik maliyetlerinin tahmin edilmesi ve gereksiz giderleri en aza indirmek için işgücü tahsisinin optimize edilmesi yapılabilir.

Proaktif karar verme

AI desteğiyle şirketler, potansiyel sorunları ve gelecekteki zorlukları belirleyerek daha iyi kararlar alabilir.

Çizelgeleme optimizasyonu

Kısıt programlama ve optimizasyon kullanılarak, algoritma kaynakları çizelgeleri ayarlamak ve kapsama sağlamak için verimli bir şekilde atanabilir.

Senaryo planlama

Farklı iş senaryolarını simüle ederek, AI, İK profesyonellerinin piyasa düşüşleri, genişlemeler veya ürün lansmanlarının personel ihtiyaçlarını nasıl etkilediğini anlamalarına yardımcı olabilir.

Öğrenme ve gelişim

AI, iş tanımları, çalışan iletişimleri, eğitim materyalleri ve işe alım belgelerini oluşturarak içerik yazımında yardımcı olur ve içerik oluşturmayı önemli ölçüde otomatikleştirir.

AI ayrıca öğrenenlerin ilerlemesini, tercihlerini ve performansını takip etmeye yardımcı olur. Öğrenen analitiğindeki manuel süreçler bu şekilde önemli ölçüde azaltılabilir. Sanal öğretmenler ve chatbotlar da öğrenme sürecinde anında destek sağlayabilir.

Adaptif öğrenme ortamları, öğrenenlerin ihtiyaçlarına ve tepkilerine dayalı dinamik öğrenme deneyimleri sunabilir. AI, öğrenme çıktılarını tahmin etmeye ve öğrenci başarı oranlarını artırmaya yardımcı olur. AI, örüntüleri ve içgörüleri, eğitim sonuçlarını ve bilgi boşluklarını belirlemeye yardımcı olur. Öğrenme ve gelişim girişimleri aynı zamanda AI okuryazarlığını da geliştirebilir.

Özelleştirilmiş öğrenme yolları

AI algoritmaları, bireysel ihtiyaçlara, güçlü yönlere ve zayıflıklara dayalı içerik ve hızı özelleştirmek için öğrenen verilerini analiz eder ve özelleştirilmiş öğrenme yolları oluşturur.

Otomatik notlandırma

AI ödevleri otomatik olarak notlandırabilir, performans hakkında detaylı geri bildirim sağlayabilir ve iyileştirme gerektiren alanları belirleyebilir.

İmmersif öğrenme deneyimleri

AI, gerçekçi ve ilgi çekici öğrenme ortamları oluşturmak için sanal gerçeklik (VR) ve artırılmış gerçeklik (AR) simülasyonlarına entegre edilebilir.

Müfredat geliştirme

AI, en ilgili ve etkili öğrenme içeriğini belirlemek için verileri analiz ederek optimize edilmiş öğrenme yolları oluşturmaya yardımcı olabilir.

İdari işler

AI idari işlerin çoğunu otomatikleştirir. AI manuel işi ve insan hatasını azaltabilir. AI-tabanlı uygulamalar toplantıları planlayabilir, sorguları yanıtlayabilir ve fayda bilgisi sağlayabilir.

İletişim

Üretken AI chatbotları kullanarak, İK çalışan katılımını artırabilir, İK bilgi tabanına erişimi artırabilir ve beceri boşluklarına dayalı bireyselleştirilmiş öğrenme önerileri sunabilir. Bu chatbotları verimliliği, bireysel çalışan gelişimini ve gelişim deneyimini iyileştirmek için de kullanabilirsiniz.

İş Gücü Kesintisi ve AI

Yapay zeka gibi yeni teknolojilerin tanıtımıyla, mevcut rollerin köklü bir şekilde dönüşmesini bekleyebilirsiniz. AI, İK'yı veya onun parçalarını tamamen değiştirmese bile, işlevlerini kesinlikle geliştirebilir.

Dikkate alınması gereken bir diğer faktör, işte AI kullanılarak daha yüksek çıktı elde edilse bile, bunun mal ve hizmetlere olan talebin artması anlamına gelmediğidir. Kısa vadede ekonomik çıktı üzerinde yüksek bir etki olmayabilir.

Yeni AI teknolojileriyle hukuk, teknoloji ve insan kaynakları arasında uyum ve güvenlik konularında iş birliği devreye girecektir. Yönetişim ve siber güvenlik de önemli unsurlar olacaktır. Ayrıca AI girişimlerinin daha geniş kurumsal uygulamalarını bekleyebiliriz.

Örneğin, Walmart Gen AI'ya yaptığı yatırımı ikiye katladı. Gen AI platformu My Assistant'a şirket erişimi, 10 ülkede 25.000 ek çalışana genişletildi.

Telif hakkı yasalarının olası ihlallerini önlemek için ChatGPT gibi halka açık büyük dil modellerinin dikkatli kullanımı sağlanmalıdır. Daha iyi AI benimseme oranlarına sahip şirketler ayrıca daha yüksek rekabet avantajı bekleyebilirler.

Son IBM Institute for Business Value araştırmalarına göre, birçok CEO AI doğruluğu ve önyargısı konusunda endişeli olup, üretken AI yönetişimine öncelik vermekte ve tasarım aşamalarında baştan entegre etmektedir. Ek olarak, birçok işletme üretken AI'nın artan benimsenmesi nedeniyle iş gücünü yeniden eğitmeyi planlamakta ve üretken AI'nın büyümesiyle yeni roller için işe alım yapmayı beklemektedir.

Liderlik kararları AI ile daha iyi alınabilir. AI'yı benimsemek için sorumlu ve etik kullanımı sağlamak üzere yönetişim stratejileri oluşturulmalıdır. AI okuryazarlık eğitimi, çalışanların AI girişimlerini anlaması ve uygulaması için önemli olacaktır.

Kuruluşlarda AI'nın benimsenmesi hiçbir şekilde ucuz değildir. Daha fazla hesaplama gücü gerektiği için maliyet söz konusudur. Artificial Intelligence as a Service (AIaaS), startup'ların ve şirketlerin AI tabanlı hizmetler ve araçlar sağladığı gelişen bir alandır.

AI'nın etkisi, hangi işlerin ne ölçüde zarar göreceğini anlamak açısından henüz görülecektir. AI tarafından hangi görevlerin değiştirileceğine bağlı olarak işlerin yeniden tasarlanması gerçekleşecektir.

AI ayrıca para cezalarını veya yasal sorunları önlemek için düzenleyici uyumluluğa yardımcı olabilir. İşlerin yeniden tasarlanmasını ve yeniden düşünülmesini ortadan kaldırmak için İK Direktörlerinin daha fazla katılımı devreye girecektir.

Gen AI ile ilgili iş stratejileri, stratejik yönetim süreçlerinin önemli bir parçası olacak. Hangi görevlerin desteklenebileceğini veya otomatikleştirilebileceğini belirlemek için bir iş görev analizi gereklidir.

Çalışanları yeniden eğitmek ve işe almak için Gen AI beceri yol haritaları oluşturulmalıdır. AI ile ilgili veri ve çıktıların kalite kontrolü de değerlendirilmelidir.

McKinsey ve diğer kaynaklardan gelen araştırmalara göre, üretken AI tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek çalışma saatlerinin %30 ila %70'ini potansiyel olarak serbest bırakabilir. Bazı çalışmalar, üretken AI araçlarını kullanan çalışanların günde ortalama 1.75 saat tasarruf ettiklerini, bunun da haftada bir tam iş gününe denk geldiğini göstermektedir.

İş gücünün teknik yetkinliği de gelişmek zorundadır. Yönetişim stratejileri uygulamaya konulmalıdır. AI girişimleri, kurum genelinde uygulamaya konulmadan önce pilot olarak denenmelidir. Kuruluşlarda daha iyi başarı oranları için özel dil modelleri benimsenmelidir.

İK ve Yapay Zekanın Geleceği

İşin geleceği, yapay zekanın kuruluşlardaki işleri veya görevleri nasıl değiştireceğine bağlı. Yapay zeka, İK personelinin liderlik gelişimi ve ilişki yönetimi gibi stratejik işlevlere daha fazla odaklanmasına yardımcı olacak. Yapay zeka insan kaynakları alanında daha fazla gelişirken, İK'yı daha dinamik ve veri odaklı hale getirecek.

Çalışanların şirketlerdeki yapay zeka araçlarını kullanarak yeni beceriler geliştirmesi gerekecek. İK ekiplerinin ve kuruluşların başarısı, yapay zeka sistemlerinin potansiyelinden yararlanmaya bağlı olacak.

Önyargı ve yanlışlıktan kaçınmak için kullanılan verilerin kalitesini sağlamak üzere veri denetimleri de yapılması gerekiyor. Çalışanların yapay zeka yetenekleri ve sınırlamaları hakkında sağlam bir anlayışa sahip olması da önemli olacak. Çalışanların yetkinliklerini artırmak ve yeniden beceri kazandırmak için yapay zeka konusunda eğitim girişimleri artacak.

Kuruluşlarda benimseme oranları artarken daha geniş yapay zeka adaptasyonu olacak. Yapay zeka sistemlerinin etik ve sorumlu kullanımını sağlamak için insan gözetimi gerekli olacak. Şeffaflık ve hesap verebilirliği sağlamak için etik yönergeler de gerekecek.

Daha iyi yapay zeka standartları ve çıktıları için yapay zeka girişimlerinin kuruluş değerleri ve hedefleriyle uyumlu hale getirilmesi gerekiyor.

Yapay zeka kullanımı aynı zamanda çalışan deneyimini sıralamaya ve iyileştirmeye yardımcı olabilir. Karar zekası önemli bir parametre olurken, üretkenliği artırmak için kararların veri destekli olması gerekiyor. İş yerini daha çalışan ve insan odaklı hale getirerek, yapay zeka girişimlerine 'insan' faktörünü eklemek başarı için kilit önem taşıyacak.