Şirketlerin yapay zekâ teknolojilerini benimsemelerini sağlayarak iş süreçlerini yeniden tasarlamalarına ve yaratıcılıklarını artırmalarına odaklanan Signal and Cipher ajansının CEO’su Ian Beacraft, yapay zekâ ve iş dünyasının geleceği üzerine çalışan bir fütürist.

Samsung, Intel, Coca-Cola, Google, Microsoft, Nike ve Universal Pictures gibi dünya çapında şirketlere danışmanlık yapan Beacraft, açılış konuşmasında yapay zekâdan korkmak yerine onunla nasıl birlikte hareket edilebileceğine dair etkileyici bir örnekle başladı:

“1827’de bir inşaat işçisi olduğunuzu ve karşınıza ilk buharlı kazıcının çıktığını hayal edin. ‘Ben bununla yarışamam’ diye düşünürsünüz, değil mi? Ama inşaat sektörü bitmedi. Aksine, daha da büyüdü. Çünkü biz makineleri tehdit olarak değil, iş ortağı olarak görmeyi öğrendik.”

Beacraft, dönüşümün sadece fiziksel dünyayla sınırlı olmadığını, şimdi aynı devrimin zihinsel dünyamızda yaşandığını söylüyor. Yapay zeka ile birlikte yalnızca ne ürettiğimiz değil, nasıl düşündüğümüz de değiştiğini ve  en büyük bariyer, teknoloji değil: eski alışkanlıklarımız olduğunu dile getiriyor.

Yeni çağda değerli olan şey “ne bildiğimiz” değil, ne kadar hızlı öğrenip adapte olabildiğimiz.

Değerli Olan Bilgi Değil, Adaptasyon Yeteneği

Eskiden bir beceri öğrendiğinde o bilgiyle 30 yıl çalışabilirken, o beceri şimdilerde muhtemelen 2.5 yılda demode oluyor. Yakında bu sürenin 6 aya kadar düşeceğini savunan Beacraft, artık kim olduğumuz, ne kadar bildiğimizle değil; ne kadar hızlı adapte olabildiğimizle tanımlanacağız.

Beacraft bu döneme skill flux diyor:
Bazı becerilerin önemi hızla artarken, bir anda tamamen gereksiz hale de gelebiliyor. Kod yazmak, prompt engineering gibi beceriler şu anda çok kıymetli ama birkaç yıl içinde “gereksiz” hale gelebilir. Çünkü AI, o beceriyi bizlerden daha hızlı yapma olasılığı var.

Hızlı Öğren, Hemen Uygula

Yakın gelecekte en çok aranan özelliklerden biri de: Yeni bir beceriyi hızla öğrenip, uygulamaya geçirebilmek. Ve bunu sürekli, tekrar tekrar yapabilmek, yenilenen becerilere tekrar tekrar uyum sağlayabilmek. Sadece bilmek – öğrenmek değil, öğrenilen yeni bilgiyi hızlı şekilde kullanabilmek… Bu döngüye “Surge Skilling” adını veriyor.

İçinde bulunduğumuz bu yeni koşullarda her 6 ayda bir yeni beceri kazanmamız gerektiğini belirten Beacraft, bugünkü eğitim sistemi buna hiç hazırlıklı olmadığından da bahsediyor.

Beacraft’a göre gelecekte eğitim:

• Modüler olacak (küçük ama öz içerikler)

• Gerçek zamanlı olacak (ihtiyacın olduğunda öğreneceksin)

• AI destekli olacak (sana özel yol haritası çizilecek)

Yapay zeka, seni tanıyıp sana göre öğretmeye başlayacak. Eğitim sistemleri de bu esnekliğe göre yeniden tasarlanmalı.

Öğrenmeyi Bilmek Yetmez, Unutmayı da Bilmek Gerek

Yeni süreçte  öğrenmek yetmiyor, eskiyi unutup yenisini öğrenmek de gerekiyor.  Beacraft sahnede aynalama deneyi yapıyor. İnsanları ikişerli gruplara ayırıyor.

• İlk turda biri lider, diğeri takipçi. Takipçi liderin hareketlerini aynalıyor.
• İkinci turda roller değişiyor.
• Üçüncü turda ise takipçi, liderin hareketinin tam tersini yapmaya çalışıyor.
• Son aşamada lider bir yön söylüyor ama bambaşka bir yöne hareket ediyor. Bu kısmında ortalık iyice karışıyor…

Beacraft şöyle açıklıyor: “Beyniniz bir düzen kurdu. Ama sonra o düzeni bozduk. Vücudunuz da buna direnç gösteriyor. Çünkü öğrenme sadece zihinsel değil; bedensel, duygusal, davranışsal olarak da gerçekleşiyor.  Liderler takipçi, takipçiler lider olmak zorundaydı. Becerilerin değiştiği, zeminin kaydığı, her şeyin ayağımızın altından kayıyor gibi hissettirdiği bir dünyaya doğru ilerliyoruz. Bu rahatsızlığa uyum sağlayabilen organizasyonlar hayatta kalacak. “

Kurumsal İsraf

Beacraft’a göre şirketlerin zaman, para ve insan kaynağını en çok boşa harcadığı yerler:

• Sürekli yeniden başlamak:
  Her yeni ekip üyesi geldiğinde aynı şeyleri sıfırdan anlatmak, öğretmek.
• Kayıp bilgi:
  Bilginin kişilere bağımlı olması, belgelenmemesi ya da erişilememesi, Slack mesajlarının arasında kaybolan kararlar, sadece bir kişinin bildiği süreçler…
• İç içe geçmiş ve sonsuz toplantılar
• Brief revizyonları, onay süreçleri, iletişim kopuklukları

AI ile bu bilgileri erişilebilir, güncel ve tekrar kullanılabilir hale getirildiğinde farkların çıkacağını savunuyor.

Beacraft, bir ajansın ya da markanın üretim süreçlerini yapay zekayla nasıl dönüştürebileceğini adım adım anlatıyor. Eğer marka rehberi, strateji dokümanları, hukuki bilgiler, hedef kitle tanımları, ürün detayları ve başarı göstergeleri gibi içerikler yapay zekâ sistemine entegre edildiğinde, süreç bambaşka bir boyut kazanıyor.

Artık içerik üretimi sıfırdan başlamıyor. Yapay zekâ, tüm bu dokümanları baz alarak brifing oluşturabiliyor,
kreatif fikirler öneriyor, ve hatta ilk prototipleri bile şekillendirebiliyor.

Yani;

• Kreatif ekip zaman kazanıyor,
• Revizyon süreçleri kısalıyor,
• Kurumsal dil ve kimlik tutarlılığı korunuyor,
• Onay süreçleri daha akışkan hâle geliyor.

Bu yapı aynı zamanda kurum içi bilgiye dayalı, hızlı karar alabilen, yüksek adaptasyonlu takımlar yaratıyor.

AI İle Birlikte Çalışanlar, AI İle Yarışanlardan Bir Adım Önde Olacak

Beacraft, “creative generalist” kavramından bahsediyor: “AI, yıllar süren uzmanlıkları saniyelere indirgedi. O yüzden artık tek bir alanda uzman olmak değil, birden çok alana ‘yeterince iyi’ hakim olmak önemli.”

Örneğin bir fikir insanı aynı zamanda editoryal düşünebilmeli, görsel kompozisyon yapabilmeli, veriyi analiz edebilmeli ve bunların hepsini AI ile destekleyebilmeli.

“Augmented teams” ismini verdiği ekiplerde, şu soruların sorulmasını öneriyor:

• Kim ne biliyor?
• Ne kadar AI ile desteklenebilir?
• Hangi görevleri devralabilir?
• Hangi görevlerde daha verimli olur?

Beacraft, sunumunda şirketlerin yeni başarı ölçütlerinde sadece verimlilik değil, artık keşif ve uyum yeteneğinin öne çıkacağını, sadece üretim değil, öğrenme makineleri olması gerektiğine de yer veriyor.

Beacraft’ın sunumunun tamamını aşağıdaki videoda izleyebilirsiniz.