Birçok şirket yapay zekâ dönüşümünü çalışanlarına kaç adet abonelik verdiğiyle ölçüyor. Paysend CEO'su Ben Chisell bu yaklaşımın yanlış bir teşvik yarattığı görüşünde. Ona göre çalışanlara sınırsız güçlü yazılım vermek, otomatik olarak daha nitelikli iş yapılması anlamına gelmiyor.
Chisell, yapay zekânın başarılı çalışanların kapasitesini büyütebileceğini, fakat temel bilgisi ve değerlendirme becerisi yetersiz kişilerin hatalarını da çoğaltabileceğini savunuyor. Bu nedenle şirkette araçlara erişim, sırf çalışanların istemesine göre değil görevleri ve gösterdikleri performans üzerinden değerlendiriliyor.
CNBC'nin haberinde 'tokenmaxxing' diye anılan bir alışkanlık eleştiriliyor: Çalışanın ne kadar fazla yapay zekâ komutu gönderdiğini veya ne kadar çok token tükettiğini üretkenlik göstergesi sanmak. Oysa bir programcının binlerce satır kod üretmesi, kodun doğru, güvenli veya müşterinin istediği işi yapan bir yazılım olduğunu garanti etmiyor.
Paysend'in yönetimi, mühendislik ekibinin büyüklüğü değişmeden yaklaşık yüzde 25 daha fazla iş tamamlayabildiğini bildiriyor. Ancak bu oran bağımsız deney sonucundan çok şirket içi gözlem. Hangi görevlerin hızlandığı, ürün kalitesi ve hataların durumu bilinmeden sadece üretim miktarına bakarak genel başarı kararı vermek doğru değil.
Yapay zekâyı iş ortamında yararlı hale getirmek için işi tarif etmek, doğru verileri kullanmak, çıktıyı kontrol etmek ve sonuç üzerinde sorumluluk almak gerekiyor. Bu nedenle teknoloji, kişinin daha önce sahip olduğu meslek bilgisini gereksiz kılmak yerine bazı görevlerde daha değerli hale getirebilir.
Haberde sorulan temel soru çok sayıda çalışanın yapay zekâya erişmesi değil, şirketin hangi işi eskisinden daha iyi yaptığı. Araç kullanımını ödüllendiren kurumlarla müşteri hizmetinin kalitesini ve iş sonuçlarını izleyen kurumlar arasında giderek daha belirgin fark oluşabilir.