İnsan Kaynakları’ndan Organizasyonel Zekâya…

Eylül 09, 2026

25 Eylül’de gerçekleşen HR AI MasterClass için sunumumu hazırlarken kendime şu soruyu sordum: Yapay zekâ İK’nın yaptığı işleri mi otomatikleştirecek, yoksa İK’nın kendisini mi değiştirecek?

Sunum boyunca bu sorunun peşinden gittim. Çünkü bugün İK’da yaşanan dönüşümü yalnızca işe alım, performans yönetimi, çalışan deneyimi ya da bordro gibi süreçlerin daha hızlı ve daha verimli hale gelmesi üzerinden okumak giderek yetersiz kalıyor. Yapay zekâ, İK’nın iş yapış biçimlerini değiştirirken aynı zamanda İK profesyonelinin rolünü, karar alma süreçlerindeki yerini ve hatta kurum içindeki varlık nedenini yeniden tanımlamaya başlıyor.

Bolt'un CEO'su ne dedi, biz ne duyduk

Bu yılın Mayıs ayında Bolt’un CEO’su Ryan Breslow, bir Fortune zirvesinde şirketin İK ekibini işten çıkardığını ve böylece İK’nın yarattığı “var olmayan sorunların” da ortadan kalktığını söyledi. Cümle LinkedIn’de haftalarca dolaştı; defalarca paylaşıldı, yorumlandı, tartışıldı.

Breslow bu kararı yapay zekâya bağlamamıştı. Bolt’un değerlemesi 11 milyar dolardan 300 milyon dolara gerilemiş, şirket ciddi bir küçülme sürecine girmişti. Beni asıl düşündüren, bu cümlenin neden bu kadar yankı bulduğuydu. Çünkü ortada yapay zekâ kaynaklı bir dönüşüm yoktu. Buna rağmen cümle, İK’nın geleceğiyle ilgili daha temel bir tartışmayı tetikledi: Bugün bildiğimiz İK rolü, yapay zekâ çağında hala aynı şekilde devam edebilir mi?

HR AI Zirvesi’nde bunu salondaki katılımcılara da sordum: “İK’ya bugün yeni bir isim verseydiniz, ne koyardınız?” ve birkaç seçenek sundum: İş Gücü Mimarlığı, Kapasite ve Güven Ofisi, İnsan + Kültür + Ajan Yönetimi. Kendi önerimi konuşmanın sonuna sakladım. Bu yazıda da öyle yapacağım.

Çünkü isim meselesi bana kozmetik gelmiyor. Bir fonksiyonun adını değiştirmek, eğer gerçekten yeni bir iş tanımını tarif ediyorsa, organizasyonun o fonksiyondan ne beklediğini de değiştirebilir. İK’nın önümüzdeki dönemde yapması gereken ilk şeylerden biri de kendi iş tanımını yeniden yazmak. Ardından bu yeni tanıma göre organizasyonu uçtan uca yeniden düşünmek gerekiyor.

McKinsey’nin ajan tabanlı yapay zekâ üzerine yaptığı çalışmaların işaret ettiği dönüşüm de tam burada önem kazanıyor: Teknolojiyi insanların kullandığı bir dünyadan, insanların ve yapay zekâ ajanlarının birlikte çalıştığı organizasyonlara doğru ilerliyoruz. Bu yeni çalışma düzeninde İK’nın rolü yalnızca insanları yönetmek olmayacak. İnsanlarla ajanların birlikte çalışacağı organizasyonu tasarlamak da İK’nın sorumluluk alanına girecek.

John Lennon'ın sesi ve İK'nın yeni aletleri

Yapay zekâyı iş hayatında nasıl pozisyonlamamız gerektiğini anlatmak için sevdiğim bir örnek var. The Beatles'ın 2023'te yayımlanan son resmi şarkısı "Now and Then", John Lennon'ın 1970'lerin sonunda evinde kaydettiği bir demoya dayanıyor. Lennon'ın sesi piyanoyla o kadar iç içeydi ki kayıt kırk yıl boyunca kullanılamadı. Ses ayrıştırma modelleri vokali piyanodan ayırdı, grup şarkıyı tamamladı ve şarkı Şubat 2025'te Grammy ödülünü aldı. Burada yapay zekâ Lennon'ın sesini üretmedi. Zaten orada olan bir sesi yeniden duyulur hale getirdi.

İK'daki yeni uygulamalara ben de bu gözle bakıyorum. Mesele yalnızca yeni araçlar edinmek kadar şirketin içinde zaten var olan ama bugüne kadar göremediğimiz bilgiyi, yetkinliği ve potansiyeli görünür hale getirmek. Sunumda on bir başlık üzerinden ilerlemiştim. Burada, İK’nın işini en fazla değiştireceğini düşündüğüm birkaç alana odaklanacağım.

Bunların başında yetkinliklerin görünür hale gelmesi geliyor. Bugün birinin ne bildiğini büyük ölçüde CV'sinden, referanslarından ve kendi beyanından öğreniyoruz. Oysa son 18 ayda yaptığı işler, yazdığı dokümanlar ve yürüttüğü projeler, aldığı kararlar bize çok daha zengin bir tablo sunuyor." “Ahmet Excel biliyor” demek yerine, Ahmet’in finansal modelleme, tedarikçi müzakeresi veya veri analizi konusunda hangi işleri gerçekten yaptığını görebildiğimiz bir sistem düşünün. Bu yaklaşımı şirket ölçeğine taşıdığınızda soru da değişiyor: Önümüzdeki üç yılda ihtiyaç duyacağımız kritik yetkinlikler hangileri? Bu yetkinliklerde nerede açığımız var? Açığı dışarıdan işe alımla mı kapatabiliriz, yoksa şirketin içinde zaten bulunan insanları farklı rollere taşıyarak mı? 

Organizasyonu simüle edebilmek de en az bunun devamı. "Orta kademenin %20’sini kaldırırsak ne olur?" ya da "Müşteri hizmetlerinin %40’ını ajanlara devredersek hangi roller etkilenir?" gibi soruları bugün çoğunlukla geçmiş deneyimlere, yöneticilerin sezgilerine ve Excel tablolarına bakarak cevaplıyoruz. İş gücünün dijital ikizini kurduğumuzda bu kararları uygulamadan önce simüle edebiliyoruz. Kadro planlamasından iş gücü simülasyonuna geçiş tam olarak burada başlıyor.

Performans yönetiminde de benzer bir kırılma yaşanıyor. Yılda bir ya da iki kez yapılan performans değerlendirmelerinin yerine, çalışanın yıl boyunca ürettiği çıktıları, proje sonuçlarını ve ekip içindeki etkileşimlerini dikkate alan sürekli bir değerlendirme modeli gelebilir. Burada benim için kritik nokta, yapay zekânın çalışanı daha iyi “puanlaması” değil. Çalışanın performansının önündeki engelleri daha iyi görebilmesi. Örneğin sistem, “Bu çalışanın hedeflerine ulaşmasını zorlaştıran üç yapısal etken var” diyebiliyorsa, yöneticiyle çalışan arasındaki konuşmanın niteliği değişir. Konu artık yalnızca çalışanın ne kadar iyi performans gösterdiği kadar organizasyonun onun performansını ne kadar mümkün kıldığıdır.

Kurumsal hafıza ise çoğu şirketin hala yeterince ciddiye almadığı bir alan. Şirketlerde kaybolan şey çoğu zaman bilginin kendisi değil, kararların arkasındaki mantık oluyor. Yeni gelen bir ürün yöneticisi “2019’da bu müşteriyle neden bu entegrasyonu yapmadık?” diye sorduğunda, cevabı eski e-postalarda, toplantı notlarında ve birkaç kişinin hafızasında aramak zorunda kalıyorsa şirket aslında geçmiş deneyimini kaybetmiş demektir.

Bunun bir adım ötesinde daha ilginç bir ihtimal var: Yapay zekâ, kurumsal hafızayı yalnızca saklamakla kalmayıp çalışanların gelişiminde de kullanabilir. Genç bir ürün yöneticisinin toplantısını düşünün. Sistem yalnızca toplantının özetini çıkarmıyor.  Benzer durumlarda kıdemli ürün yöneticilerinin nasıl karar aldığını gösteriyor, alternatif yaklaşımları ortaya koyuyor ve çalışanın kendi kararını bunlarla karşılaştırmasına yardımcı oluyor.

Bir anlamda dijital bir usta-çırak ilişkisi kuruyoruz. Örtük bilginin aktarımı için bugüne kadar elimizde çok az araç vardı. Şimdi ilk kez şirketin yıllar içinde biriktirdiği deneyimi, çalışanların günlük iş akışının içine taşıyabilecek teknolojilerimiz var. 

Erken uyarı sistemleri ise bu dönüşümün daha hassas tarafında duruyor. İş yükünü, yönetici değişikliklerini, ekip içindeki iş birliği örüntülerini ve ayrılma sinyallerini bir araya getirerek bir ekipte sorunların büyümeden önce fark edilmesi mümkün olabilir. Ama burada sınır çok net olmalı. Aynı sistem, bir gözetim mekanizmasına da dönüşebilir. Çalışanı anlamakla çalışanı sürekli izlemek arasında ciddi bir fark var. Açık rıza, şeffaflık, amaç sınırlaması ve insan denetimi yoksa ben böyle bir sistemi kullanmayı tercih etmem.

Bütün bu örneklerin ortak bir tarafı var. Yapay zekâ İK’ya yalnızca yeni araçlar vermiyor. İK’nın şirketteki bilgiye bakışını değiştiriyor. Daha önce CV’lerde, performans formlarında, organizasyon şemalarında ve toplantı notlarında parçalı halde duran bilgiyi bir araya getiriyor. Böylece İK’yı yalnızca kayıt tutan, süreç yöneten ve politika uygulayan bir fonksiyondan, organizasyon hakkında sürekli öğrenen bir karar destek katmanına doğru taşıyor. Ve tam burada İK’nın önündeki soru değişiyor: İK, yapay zekâ sayesinde şirketin nasıl çalıştığını herkesten daha iyi anlayan fonksiyon haline gelebilecek mi?

İki uçtan sıkışan organizasyon

Konuşmanın ikinci bölümünde işin daha rahatsız edici tarafına geçtim. Shopify'ın CEO'su Tobi Lütke'nin Nisan 2025'te çalışanlarına gönderdiği not artık iyi biliniyor. Bir ekip yeni birini işe almak istediğinde, önce o işi yapay zekânın neden yapamayacağını göstermesi gerekiyor. Lütke’nin yaklaşımında dikkatimi çeken şey yalnızca “AI kullanın” mesajı değildi. İşe alımın ilk kapısında artık insan ihtiyacının kendisi sorgulanıyordu. Bu, İK açısından düşündüğümüzden daha büyük bir değişim. Bir rol için gerçekten insana ihtiyaç olup olmadığı sorusunu bugün çoğu şirkette mühendislik ve ürün ekipleri cevaplıyor.

Bunun etkisini en erken giriş seviyesinde görüyoruz. ABD'de giriş seviyesi ilanları 2023'ten bu yana yüzde 35 azaldı. Stanford Digital Economy Lab’in milyonlarca ABD çalışanının bordro verisine dayanan ve Ağustos 2026’da güncellenen araştırmasına göre yapay zekâdan yoğun etkilenen mesleklerde 22-25 yaş arası istihdam, olması beklenen seviyenin %19 altında. Bunu "gençler işsiz kalacak" diye okumak bence yanlış olur. Asıl kritik olan, giriş seviyesi roller azaldıkça İK'nın en temel işlerinden birinin, yetenek hattını beslemenin de zorlaşması. Tablo her sektörde aynı değil. Sağlıkta, kamuda ve ağır sanayide genç istihdamı hala büyüyor. Yazılım, veri ve finansal analizde ise bazı büyük şirketlerin giriş seviyesi alımları kimi çeyreklerde yüzde 80'e kadar düştü. Bir de "seniorization" diye adlandırılan bir eğilim var. İlan giriş seviyesi için açılıyor ama adaydan kıdemli birinin muhakemesi ve paydaş yönetimi bekleniyor. 

Burada dengeli olmak gerekiyor. Oxford Economics'e göre 2025'te ABD'de yapay zekâ gerekçesiyle açıklanan işten çıkarmalar toplamın sadece %4,5'i. Resume.org'un anketinde yöneticilerin %59'u, mali sıkıntıyı söylemek yerine yapay zekâyı gerekçe göstermeyi tercih ettiklerini kabul ediyor. "AI washing" denen bu durum İK'yı doğrudan ilgilendiriyor, çünkü bu açıklamaların metinlerini çoğu zaman İK yazıyor.

Diğer uçta orta kademe var. Gartner, 2026 sonuna kadar şirketlerin beşte birinin yapay zekâ ile yapısını düzleştirip orta kademe pozisyonlarının yarısından fazlasını kaldıracağını öngörüyor. Citigroup yönetim katmanlarını 13'ten 8'e indirdi. Jack Dorsey ve Roelof Botha'nın ardından yayımladığı metin, hiyerarşiyi insan zihninin sınırlarına göre kurulmuş eski bir bilgi aktarım düzeni olarak tarif ediyor ve bu işi artık yapay zekânın yapabileceğini savunuyor. Bu fikre kısmen katılıyorum. Yine de şunu sormadan geçemiyorum: Bugünün orta kademe yöneticileri 2030'un üst düzey liderleri olacaktı.

Onları yetiştiren okulu kapatırsak, o liderleri nereden bulacağız? Bence giriş seviyesindeki roller ile orta kademe arasındaki bu iki gelişme aynı probleme işaret ediyor. Bir taraftan organizasyonlara giriş kapısı daralıyor, diğer taraftan kariyerin ortasındaki basamaklar azalıyor. İK'nın yıllardır yaptığı yetenek yetiştirme işi, tam da bu iki noktada yeniden düşünülmek zorunda.

Bütün bunlar İK'nın en eski işini, doğru insanı seçmeyi, her zamankinden zor hale getiriyor. Eskiden "karakter için işe al, beceriyi sonra öğret" derdik. Bugün potansiyeli görüp o kişiyi yapay zekâ çağına hazırlamamız, belli bir işe uygun adayı aramaktan çok o işi yeniden tanımlayabilecek insanı bulmamız gerekiyor.

Sunumda bunu bir çeviri örneğiyle anlatmıştım. Hamlet'in "To be, or not to be" dizesini yapay zekâ kusursuz biçimde "Olmak ya da olmamak" diye çevirir. Ama Can Yücel'in yaptığı başka bir şey. O, yalnızca kelimeleri çevirmiyor. İngilizce bir Shakespeare dizesinin arkasındaki duyguyu, bağlamı ve kültürel çağrışımı kendi dilimizin içinden yeniden kuruyor. "Bir ihtimal daha var, o da ölmek mi dersin?" dediğinde, orijinal mesajı kaybetmeden bambaşka ve bizim zihnimizde çok daha güçlü bir karşılık yaratıyor.

Yapay zekâ çok iyi çeviri yapabilir. Ama hangi kelimenin hangi kültürde ne hissettirdiğini, bir mesajın karşı tarafta nasıl yankılanacağını ve aynı fikri daha akılda kalıcı hale getirmek için nereden yeniden kurmak gerektiğini her durumda aynı şekilde anlayamaz. İşte geleceğin organizasyonlarında ihtiyaç duyacağımız insan profili tam burada ortaya çıkıyor. Yapay zekânın ürettiğini bağlama oturtabilen, kültürle birleştirebilen, niyeti anlayabilen, gerektiğinde onun cevabını sorgulayabilen ve ortaya daha anlamlı bir şey koyabilen insanlara ihtiyacımız olacak. Aradığımız insan, yapay zekâyı bilenden çok onunla birlikte daha iyi düşünebilen biri.

Belki de İK'nın önündeki en önemli görev, tam olarak bu insanları bulmak ve yetiştirmek olacak.

Acemoğlu'nun sorusu: Kim karar veriyor?

Bu tartışmayı düşünürken en çok işime yarayan çerçeve Daron Acemoğlu'nunki. Acemoğlu, yapay zekânın çalışma hayatındaki etkisini iki farklı yönden ele alıyor: İnsanların yaptığı işleri devralan “otomasyon” ve insanın yargısını, bilgisini ve üretkenliğini güçlendiren “artırma”. Birincisinde makine insanın yerine geçiyor; istihdamı ve ücretleri aşağı çekiyor. İkincisinde insanın yapabildiği şeylerin sınırı genişliyor, istihdam ve ücretler artıyor. Acemoğlu'nun uzun süredir savunduğu nokta, teknolojik gelişmenin kendiliğinden ikinci yolu seçmediği. Teknolojinin hangi yönde geliştirildiği ve nerede kullanıldığı önemli. Lennon'ın kaydı bana göre bunun güzel bir örneği. Yapay zekâ insan katkısını ortadan kaldırmadı; tam tersine, daha önce kullanılamayan bir insan katkısını yeniden değer üreten hale getirdi. İş dünyasında da yapay zekânın insanın yerine geçmesiyle insanın kapasitesini artırması arasındaki fark, çoğu zaman teknolojinin kendisinden çok, o teknolojiyi nasıl konumlandırdığımızla ilgili.

Burada benim için asıl soru ortaya çıkıyor: Bir şirkette bu tercihi kim yapıyor? Bir işi tamamen otomatikleştirmekle, aynı teknolojiyi çalışanın kapasitesini artırmak için kullanmak arasında yalnızca teknik bir fark yok. İki farklı organizasyon tasarımı, iki farklı yetenek stratejisi ve iki farklı İK yaklaşımı ortaya çıkıyor.

Sorun şu ki, bu kararın ağırlık merkezi çoğu şirkette hala İK'nın dışında. Ürün, teknoloji veya operasyon ekipleri bir işin yapay zekâyla yapılıp yapılamayacağına karar veriyor; İK ise çoğu zaman teknoloji seçildikten, iş tanımları değiştikten ve organizasyon yeniden tasarlandıktan sonra sürece dahil oluyor. Oysa tam da burada İK'nın masaya daha erken oturması gerekiyor. Çünkü “Bu işi AI yapabilir mi?” sorusu tek başına bir teknoloji sorusu. “Bu işi AI yapabiliyorsa, insanı nerede tutmalı ve insanın kapasitesini nasıl artırmalıyız?” sorusu ise doğrudan bir organizasyon ve yetenek sorusu.

Acemoğlu'nun yapay zekânın ekonomik etkisine ilişkin daha temkinli tahminleri de burada önemli. Goldman Sachs 2023'te üretken yapay zekânın küresel GSYİH'yi uzun vadede %7'ye kadar artırabileceğini öngörmüştü. Acemoğlu'nun 2024 çalışmasındaki hesap ise çok daha mütevazı: Yapay zekânın mevcut işlerin hangi bölümünü ve ne ölçüde dönüştürebileceğine ilişkin tahminleri üzerinden, önümüzdeki on yılda toplam faktör verimliliği artışının yaklaşık %0,66 ile sınırlı kalabileceğini hesaplıyor.

Bu fark yapay zekâdan beklentiyi doğru kurmak için önemli. Bir İK lideri yönetim kuruluna yapay zekâ yatırımı götürdüğünde, yalnızca teknolojinin neler yapabileceğini değil, o teknolojinin organizasyonda nasıl kullanılacağını da anlatmak zorunda. Aynı yapay zekâ, bir şirkette beş kişinin işini ortadan kaldırabilir; başka bir şirkette ise aynı beş kişinin yapabileceği işi iki katına çıkarabilir.

Teknoloji aynı. Kararı veren organizasyon farklı.

Ajanların da bir İK'ya ihtiyacı var

Microsoft'un son dönemde kullandığı ilginç bir ifade var: "org chart"tan "work chart"a geçiş. Geleneksel organizasyon şemasında kimin kime rapor verdiğini gösteriyorduk. Ajanların devreye girdiği yapılarda ise başka bir gözle bakmamız gerekiyor: Bir işin sonucuna kim, hangi insan ve hangi yapay zekâ ajanı katkıda bulunuyor? Örneğin bir müşteri talebini artık önce bir ajan karşılıyor, gerekli bilgileri topluyor ve ön elemesini yapıyor; insan ise daha karmaşık vakada devreye giriyor. Dolayısıyla organizasyonu yalnızca çalışanların pozisyonları üzerinden tarif etmek giderek yetersiz kalıyor.

Burada ilginç bir şey oluyor: Ajanlar organizasyona girdikçe, onların da bir tür İK yönetimine ihtiyacı ortaya çıkıyor. Hangi ajan hangi işi yapacak? Hangi yetkiyle çalışacak? Performansını neye göre ölçeceğiz? Ne kadar doğru ne kadar maliyet etkin ne kadar tutarlı? Hata yaptığında kim müdahale edecek? Ne zaman yeniden eğitilecek ne zaman görev alanı değiştirilecek ve ne zaman sistemden çıkarılacak? 

Bugün bu soruların önemli bir bölümü teknoloji ve operasyon ekiplerinin alanında. Ama bunların hepsi aynı zamanda iş tasarımı, yetkinlik, performans, sorumluluk ve yönetişim soruları. Yani geleneksel anlamıyla İK'nın zaten uğraştığı konuların yeni bir aktör için yeniden tanımlanmış hali.

Bu nedenle “ajanlar için İK” fikri bana oldukça önemli geliyor. İK'nın yeni stratejik alanı, insanların ve yapay zekâ ajanlarının birlikte çalışacağı organizasyonu tasarlamak olacak.

İmza sizin

Karar destekleyen sistemler karar veren sistemlere dönüştükçe, İK'nın sorumluluğu hukuki bir boyut da kazanıyor. AB Yapay Zekâ Yasası; işe alım, aday değerlendirme, performans tahmini ve terfi gibi kararlarda kullanılan sistemleri yüksek riskli kabul ediyor. Şeffaflık, önyargı testi, insan gözetimi ve denetlenebilirlik gibi yükümlülükler zorunlu hale geliyor. Uyum tarihi Digital Omnibus düzenlemesiyle 2 Aralık 2027'ye ertelendi, ama gidilen yön aynı.

Türkiye’de de KVKK'nın 11. maddesi, kişiye yalnızca otomatik sistemlerle yapılan bir analiz sonucunda aleyhine çıkan karara itiraz hakkı tanıyor. Çoğu İK ekibinin gözden kaçırdığı nokta şu: Bir İK yöneticisi yapay zekânın önerisini hiç incelemeden onaylıyorsa, "insan onayı var" demek tek başına yeterli değil. Göstermelik bir onayla kararın gerçekten insan gözetiminde alındığını savunmak zor.

Kendimize sormamız gereken soru aslında basit. Bir aday "Neden elendim?" diye sorduğunda cevap verebiliyor muyuz? "Algoritma öyle karar verdi" ne hukuken ne de vicdanen yeterli bir cevap.

Deloitte'un Avustralya'da yaşadığı olay da yapay zekâ çıktılarının sorgulanmadan kullanılmasının ne tür sonuçlar doğurabileceğini gösteriyor. Ekim 2025'te şirketin Avustralya hükümeti için yapay zekâ desteğiyle hazırladığı bir raporda uydurma kaynaklar ve bir federal yargıca atfedilen sahte bir alıntı yer aldı. Deloitte hatayı kabul etti ve ücretin bir kısmını iade etti. Bir performans değerlendirmesi, bir disiplin soruşturması raporu ya da bir şirket politikası da benzer bir riski taşıyor. Taslağı yapay zekâ hazırlayabilir, ama altındaki imza bizim.

Neden "Organizasyonel Zekâ"?

Bu tabloya bakınca İK için üç olası gelecek görüyorum. Birincisinde işlemsel işler ajanlara devrediliyor, İK ekibi %30 civarında küçülüyor ve aynı işi daha az kişiyle yapmaya devam ediyor. İkincisinde İK'nın bazı işlevleri BT, finans ve hukuk arasında paylaşılıyor ve İK bağımsız bir fonksiyon olarak yavaş yavaş eriyor. Üçüncüsünde ise İK, insanlardan ve ajanlardan oluşan yeni iş gücünün mimarı haline geliyor. Kapsamı genişliyor, adı da değişiyor.

Ben İK departmanlarının ortadan kalkacağını düşünmüyorum. Ama İK bugünkü haliyle kalırsa, geleceğin organizasyonunda kendisine daha dar bir yer açılacağını düşünüyorum.

Açılışta sorduğum soruya dönersem, benim önerim "Organizasyonel Zekâ". Bu isimle kastettiğim, insan kaynağını yönetmekten insanların ve ajanların birlikte ürettiği zekâyı yönetmeye geçmek. Bunu bir pazarlama hamlesi gibi düşünmüyorum. İşin kapsamı zaten değişti, isim sadece bunu kabul etmenin bir yolu.

Organizasyonel Zekâ'yı klasik İK fonksiyonlarının üzerine eklenen yeni bir katman olarak görüyorum. Bu katmanın dört sorumluluğu var ve bugün şirketlerin çoğunda bunların bir sahibi yok. İlki karma iş gücünü tasarlamak, yani hangi görevin insana, hangisinin ajana, hangisinin ikisine birden verileceğine karar vermek. İkincisi, güven ve etik; otomasyon ile artırma arasındaki dengede İK'nın söz sahibi olması gerekiyor. Üçüncüsü, yetkinliklerin akışkanlığını yönetmek, statik kariyer basamaklarının yerine, insanların ve ajanların sürekli değişen görevlerle birlikte yeni beceriler kazandığı bir çalışma düzeni kurmak. Dördüncüsü ise açıklanabilirlik: Bir kararın arkasında yapay zekâ olduğunda bile “Neden?” sorusuna cevap verebilmek.

Konuşmamı bir öneriyle bitirmiştim, bu yazımı da onunla bitireyim. Önümüzdeki 90 gün içinde şirketinizdeki yapay zekâ projelerini tek tek ele alın ve her biri için şu soruyu sorun: Bu proje insanların yerini mi alıyor, onları güçlendiriyor mu? Cevabın kendisi kadar, o cevabı kimin verdiği de size İK'nın bugün nerede durduğunu gösterecek.

Organizasyonel Zekâ'yı İK tasarlamazsa, başka bir bölüm tasarlayacak.