Onlarca yıldır organizasyon şemaları, kimin ne bildiğini gösteren bir harita gibi işlev gördü. Pazarlama departmanı sözleşmelere dokunmazdı. Müşteri hizmetleri finansal hesaplamalar yapmazdı. Bu sınırlar, uzmanlığın belirli kişilerde olması ve özel bir işin yapılması için doğru kişinin çağrılması gerektiği için varlığını sürdürüyordu. OpenAI'den yapılan yeni bir araştırma, üretken yapay zekanın bu çizgileri o kadar hızlı ortadan kaldırdığını gösteriyor ki, iş unvanları artık insanların gün içinde gerçekte ne yaptığının gerisinde kalmaya başladı.
Kanıtlar doğrudan OpenAI'den geliyor. Şirket, ABD'li kullanıcılardan gelen 800 binden fazla işle ilgili ChatGPT mesajını inceledi ve mesleğe özgü taleplerin yüzde 43,5'inin geleneksel olarak farklı bir meslekle ilişkilendirilen görevleri içerdiğini tespit etti. Bu bulgular, OpenAI'in 27 Temmuz'da yayımladığı 'Work at the Frontier' serisinin ilk raporunda yer alıyor. OpenAI bu olguya 'görev geçişi' adını veriyor.
Müşteri Deneyiminde Geçiş Oranı Yüzde 77 ile En Yüksek Seviyede
Araştırmaya göre, müşteri deneyimi çalışanlarında geçiş oranı yüzde 77'ye ulaşarak tüm roller arasında en yüksek seviyeye çıktı. Bunu yüzde 75 ile tasarımcılar, yüzde 69 ile insan kaynakları, yüzde 56 ile hukuk ve yüzde 53 ile pazarlama takip etti. Pratikte bu, bir müşteri deneyimi çalışanının bir zamanlar bir analist tarafından yapılan finansal hesaplamayı yapması veya bir İK profesyonelinin daha önce BT'ye gönderilen bir sorunu çözmesi anlamına geliyor.
Yön, büyüklük kadar önemli ve bu durum en çarpıcı şekilde tasarım alanında görülüyor. Tasarımcılar, sadece mesleğe özgü olanları değil, gönderdikleri tüm mesajlar sayıldığında bile, istemlerinin yüzde 35,2'sinde kendi alanları dışındaki işleri üstleniyor. OpenAI'in bulgularına göre, tasarım uzmanlığı neredeyse hiçbir zaman diğer yöne gitmiyor: Diğer alanlardaki çalışanların sadece yüzde 1,7'si tasarımla ilgili herhangi bir konuya değiniyor.
Mühendislik ise tam tersi yönde ilerliyor: Mühendislik mesajlarının sadece yüzde 18,5'i dış alanları kapsıyor ve bu, OpenAI'in ölçtüğü en katı sınır olarak kaydedildi. Ancak sorun giderme gibi mühendislik tarzı görevler, mühendis olmayanlar arasında mesajların yüzde 7,4'ünü oluşturuyor. Bu da daha fazla çalışanın yardım masasına başvurmak yerine teknik sorunları kendi başına çözdüğünü gösteriyor.
Pazarlama ise ortada bir yerde yer alıyor ve her iki yönde de en geçirgen rol olarak öne çıkıyor. Pazarlamacılar mesajlarının yüzde 24,3'ünü diğer mesleklerin işlerine ayırırken, pazarlama görevleri diğer alanlardaki mesajların yüzde 8,9'una sızıyor. Bu, OpenAI'in kaydettiği en yüksek dışa dönük pay olarak dikkat çekiyor.
Şirket büyüklüğü de rol oynuyor, ancak bu basit bir ilişki değil. OpenAI'in bulgularına göre, küçük işletmelerde geçiş oranı (yüzde 18,9) büyük işletmelere (yüzde 16,3) kıyasla daha yüksek. Bu fark, küçük şirketlerin her işlev için uzman bir çalışan tutamamasıyla açıklanıyor. Ancak platformun en yoğun kullanıcıları arasında, şirket büyüklüğü geçiş oranını neredeyse hiç etkilemiyor. Burada başka bir faktör devreye giriyor.
Yapay Zekayı Ne Kadar Uzun Süre Kullanırsanız, Sınırlar O Kadar Bulanıklaşıyor
Bu faktör, kullanım süresi. PYMNTS Intelligence'ın son Tüketici Yapay Zeka Kıyaslama Raporu'na göre, işyerinde üretken yapay zeka kullananların yüzde 61'i bu teknolojiyi en az bir yıldır kullanıyor. Bu oran en yoğun kullanıcılar arasında yüzde 75'e çıkarken, hafif kullanıcılarda sadece yüzde 42'ye düşüyor.
Kullanım süresi sadece araçlara olan aşinalığı artırmakla kalmıyor, aynı zamanda insanların bu araçlara hangi görevlerde güvendiğini de değiştiriyor. En az bir yıllık deneyime sahip kişisel kullanıcılar, üretken yapay zeka ile ortalama 11 görev tamamlarken, yeni başlayanlar 6,6 görevle yetiniyor. Bu, yüzde 68'lik bir artış anlamına geliyor. Riskler de artıyor: PYMNTS'in bulgularına göre, bir yılı aşkın süredir kullanıcı olanların yüzde 31'i, finans ve bankacılık yönetimi için üretken yapay zekayı vazgeçilmez olarak nitelendirirken, bu oran yeni başlayanlarda yüzde 13'te kalıyor. Bu da yüzde 129'luk bir sıçramaya işaret ediyor.
İki veri kümesini yan yana koyduğumuzda daha net bir tablo ortaya çıkıyor. OpenAI'in geçiş oranları, insanların yapay zeka ile halihazırda neler yaptığının bir anlık görüntüsünü sunuyor. PYMNTS'in kullanım süresi verileri ise bu anlık görüntünün neden büyümeye devam ettiğini açıklıyor: Bir kişi teknolojiyi ne kadar uzun süre kullanırsa, kendi işini ve giderek başkalarının işini de o kadar fazla bu teknolojiye entegre ediyor. Geçiş, deneyimle birlikte artıyor.
OpenAI, bunların hiçbirinin yapay zekanın işleri ortadan kaldırdığını veya departmanları tamamen dağıttığını kanıtlamadığını özellikle vurguluyor. Araştırmanın gösterdiği şey, roller arasındaki sınırların, iş unvanlarının veya organizasyon şemalarının yetişebileceğinden daha hızlı bir şekilde gevşediği. Bir sözleşmeyi inceleyebilen bir pazarlamacı, bir avukatın tüm işini yapmıyor olabilir, ancak o uzman müsait olana kadar beklemeden, işin anlamlı bir kısmını üstleniyor.
İşte bu boşluk, yani çalışanların halihazırda yaptıkları ile iş tanımlarının hâlâ söylediği şey arasındaki fark, asıl kararın verilmesi gereken yeri oluşturuyor: Şirketler bu çizgileri yeniden çizmek için ne kadar hızlı harekete geçecek?
