2027 doğumlu 17 yıl tecrübeli personel aranıyor!

Başlığa bakınca bu adam ne saçmalıyor diyebilirsiniz. Yargılamadan önce bu yazı dizisinin hayatınızı değiştirebileceğini unutmayın. Bu yazıyla birlikte 4 yazılık bir köşe yazısı serisi yayınlayacağım. Bu yazı serisi sonunda girişimci ruha sahip ve sermayesi olan birilerinin mutlaka bu işe gireceğini umut ediyorum. Hatta geleceğin en büyük şirketlerinin bu iş dalından çıkacağına inanıyorum.

Şimdi gelelim konumuza;
Herhangi bir iş ilanı sitesini açın. Fazla dolaşmanıza gerek kalmadan o meşhur cümleyle karşılaşırsınız:

“En az üç yıl tecrübeli…”
Biraz aşağı inersiniz:
“Beş yıl sektör deneyimi…”
Bir başka ilanda ise daha zarif söylenmiştir:
“Tercihen alanında deneyimli…”

İnsanın aklına ister istemez şu geliyor: Bu ülkede herkes annesinin karnından üç yıllık tecrübeyle mi doğuyor? Şaka bir yana, işveren haksız değil. Tecrübeli çalışan ister. Çünkü tecrübeli insanın eli daha hızlıdır, gözü daha keskindir. Problemi görünce paniğe kapılmaz; daha önce benzerini yaşamıştır. Hangi yolun çıkmaz sokak olduğunu bilir, gereksiz denemelerle vakit kaybetmez. Fakat gençlerin sorduğu soru da son derece haklıdır:

“İşe girmeden nasıl tecrübe kazanacağız?”
İş dünyasının yıllardır çözemediği, çözemediği hâlde her pazartesi yeniden önümüze koyduğu küçük bir paradokstur bu. Tecrübeli olmak için işe girmeniz gerekir; işe girmek için de tecrübeli olmanız beklenir. Şimdi bu eski denkleme üçüncü bir oyuncu giriyor.
Bu oyuncu ne üniversiteden yeni mezun oldu ne de staj defteri doldurdu. Maaş beklentisi yok, servis güzergâhı sormuyor, pazartesi sendromu yaşaması da şimdilik pek mümkün görünmüyor.

Adı: Yapay zekâ ajanı.
Bugün yapay zekâyı çoğunlukla bize yardımcı olan bir yazılım gibi görüyoruz. Bir metin hazırlıyor, uzun bir belgeyi inceliyor, hesaplama yapıyor, araştırma sonuçlarını önümüze getiriyor. Biz soruyoruz, o cevaplıyor. Fakat ajan dediğimiz sistem biraz daha farklı. 
Sadece soruya cevap vermiyor; görevi alıyor, izini sürüyor, gerekli bilgileri topluyor, seçenekleri karşılaştırıyor, riskleri sıralıyor ve kendisine çizilen sınırlar içerisinde işi bir sonuca ulaştırmaya çalışıyor. Yani basit bir yapay zeka platformuna üye olarak yapılabilecek işlerden bahsetmiyorum.

Başka bir ifadeyle, karşımızda yalnızca konuşan bir program değil, belli ölçüde iş takip eden dijital bir çalışan beliriyor. Mesela basit bir örnekle ilerleyelim; Bir satın alma departmanını düşünelim. Yeni başlayan bir satın alma çalışanına ilk aylarda ne yaptırılır? Tedarikçiler araştırılır, teklif istenir, fiyatlar karşılaştırılır, teslim süreleri sorulur, eski satın alma kayıtları incelenir. Excel tabloları hazırlanır, teknik dokümanlarla tekliflerin birbirini tutup tutmadığı kontrol edilir. Bazen bir malzemenin fiyatını bulmak için onlarca firma aranır. Çalışan, ilk zamanlarda önündeki listeye bakar.

Birkaç yıl sonra ise artık yalnızca listeye bakmaz; satırların arkasını da görmeye başlar. Hangi tedarikçinin “stokta var” derken gerçekten stoktan bahsettiğini, hangisinin ise biraz temenni biraz da iyimserlik sattığını öğrenir. Kimin düşük fiyat verip teslimatı geciktirdiğini, kimin pahalı görünmesine rağmen yıllar boyunca tek bir sorun çıkarmadığını bilir. Bazı tekliflerin neden gerçek olamayacak kadar ucuz olduğunu daha ilk bakışta sezer.
İşte biz buna tecrübe diyoruz.

Tecrübe çoğu zaman diplomada yazan bir bilgi değildir. Bedeli ödenmiş hataların, kaçırılmış teslimatların, başarısız pazarlıkların ve zamanında verilmiş doğru kararların insan zihninde bıraktığı tortudur. Peki bütün bu tortu bir yapay zekâ sistemine aktarılabilirse ne olacak?
Milyonlarca geçmiş satın alma işlemini; fiyat değişimlerini, geciken teslimatları, iade edilen ürünleri, başarısız tedarikçileri, teknik dokümanları ve pazarlık örneklerini incelemiş bir satın alma ajanı düşünün. Hatta ajanların da özgeçmişleri olacak.

Bu özgeçmişlerde mezun olduğu üniversite değil, katıldığı operasyon sayısı yazacak. Kaç teklif karşılaştırdığı, hangi sektörlerde çalıştığı, ne büyüklükte satın alma işlemlerine katkı sağladığı belirtilecek. Elektronik komponentlerde mi daha başarılı, mekanik malzemelerde mi? Savunma sanayisinin katı kurallarını biliyor mu? Tedarikçi gecikmelerini ne ölçüde doğru tahmin ediyor? Önerileri şirketlere ne kadar tasarruf sağlamış?

Belki de son satırda şöyle bir ifade göreceğiz: Doğum tarihi: 2027. Tecrübe: 17 yıl.

İnsanın yaşıyla tecrübesi arasındaki ilişki ilk kez bu kadar anlamsız hâle gelebilir. Bugün iki çalışanı karşılaştırırken eğitimlerine, çalıştıkları şirketlere ve yönettikleri projelere bakıyoruz. Yarın masanın bir tarafında üniversiteden yeni mezun olmuş 23 yaşında bir genç, diğer tarafında ise milyonlarca işlemi incelemiş bir yapay zekâ ajanı bulunabilir. Genç çalışanın maaşı, sigortası, çalışma masası, bilgisayarı, eğitimi ve izinleri vardır. Ajan ise belki aylık birkaç yüz dolarlık kullanım bedeliyle aynı anda yüzlerce dosyayı inceleyebilir. Hastalanmaz, yıllık izin planı yapmaz, öğle arasında bankaya gitmesi gerekmez. Üstelik öğrendiği bir bilgiyi unutmayacak şekilde tasarlanabilir.

Ancak burada ajanların kusursuz olduğu sonucuna varmamak gerekir. İnsan hata yapar; fakat kötü eğitilmiş bir ajan, aynı hatayı insanın hayal bile edemeyeceği bir hızla çoğaltabilir. Bir çalışan yanlış değerlendirmeyle bir siparişi riske atarken, yanlış kurulmuş bir sistem öğle yemeğine kadar binlerce siparişe aynı yanlışı uygulayabilir. Ayrıca tecrübe yalnızca geçmiş verileri hatırlamak değildir. İnsan ilişkilerini okumak, söylenmeyeni anlamak, sorumluluk almak, vicdani ve hukuki sonuçları gözetmek de tecrübenin bir parçasıdır. Yine de yaklaşan değişimin büyüklüğünü küçümsememek gerekiyor.

Çünkü bugüne kadar makineler çoğunlukla insanın kas gücüyle rekabet ediyordu. Daha hızlı taşıyor, daha düzgün kesiyor, daha hassas üretiyorlardı. Şimdi ise ilk kez insanın yalnızca emeğiyle değil, yıllar içinde biriktirdiği tecrübeyle rekabet etmeye hazırlanıyorlar.
İyi bir satın alma uzmanının yetişmesi belki on yıl sürer. İyi bir mühendisin önünden sayısız proje geçer. Bir hukukçu binlerce dosya görür, bir doktor yıllar boyunca farklı hastalarla karşılaşır. İnsan tecrübesinin en önemli özelliği, kolay çoğaltılamamasıdır. Bir şirkette on yılda yetiştirdiğiniz uzmanı ertesi sabah kopyalayıp yan masaya oturtamazsınız. Onun bilgisini başka bir çalışana aktarmak yine yıllar alır. Üstelik insan ayrıldığında, emekli olduğunda veya başka bir şirkete geçtiğinde tecrübenin önemli bir bölümü de onunla birlikte gider.

Fakat bir ajana kazandırılan tecrübe kopyalanabiliyorsa, oyunun kuralları değişir. On yıl boyunca yetiştirilen dijital bir satın alma uzmanından bir tane değil, yüz tane üretmek mümkün olabilir. Bir ülkede edindiği bilgiyi aynı gün başka bir ülkedeki operasyona taşıyabilir. Bir ajanın öğrendiği şey, bütün sistemin tecrübesine dönüşebilir. Belki de geleceğin en değerli şirketleri yalnızca otomobil, uçak, yazılım veya elektronik ürün üreten şirketler olmayacak.

Tecrübeli dijital çalışanlar yetiştiren şirketler de en az onlar kadar değerli hâle gelecek.
Bugün personel yetiştiriyoruz.
Yarın ajan yetiştireceğiz.
Günün birinde bir şirket toplantısında şu konuşmayı duyarsak şaşırmayalım:
“Yeni bir satın alma uzmanına ihtiyacımız var.”
İnsan kaynakları yöneticisi soracak:
“İnsan mı düşünüyorsunuz, ajan mı?”

Çünkü geleceğin rekabeti yalnızca insanlarla yapay zekâlar arasında yaşanmayacak. Yapay zekâyı doğru kullanan insanlarla kullanamayanlar arasında da yaşanacak. Bu yazı sizde bir ışık yakmıştır umarım. Bundan sonraki yazılarda bu iş fikrinin gelişimi için neler yapılması ve nelere dikkat edilmesi konusuna da değineceğim. Sonraki yazılarda görüşmek üzere.