AI’nın En Büyük Gizli Maliyeti İşlem Değil, İnsanlardır

Herkes AI’nın maliyetinden bahsediyor. Genellikle GPU’lar, model lisansları veya token tüketimi hakkında konuşuyorlar. Sanırım yanlış yere bakıyorlar.

Şirketlerin AI’ya harcadığı en büyük maliyet, onu denetlemek için gereken insanlardır.

Bir son araştırmaya göre, çalışanlar AI’ı kullanarak haftada yaklaşık 11 saat kazanıyor, ancak çıktıları kontrol etmek, hataları düzeltmek, eksik bağlamı eklemek ve sonuçların gerçekten kullanılabilir olup olmadığını kontrol etmek için altı saatten fazla zaman harcıyor. Bunu “botsitting” olarak adlandırdılar. Hoş bir isim, ancak çok daha büyük bir sorunu işaret ediyor.

AI çalışmayı azaltması gerekiyordu. Bunun yerine, birçok organizasyon AI’ı yönetmek için tamamen yeni bir iş kategorisi oluşturuyor. Bu, bir teknoloji problemi değil, bir işletme modeli problemi.

SaaS Döneminin Daha Hızlı Devamı

Bu filmi daha önce gördüm.

On beş yıl önce, organizasyonlar SaaS’ı benimsemişti, çünkü yazılımı satın alma ve dağıtma kolaylaştırmıştı. İş birimleri, IT’yi beklemeksizin sorunları çözebilirdi. Verimlilik arttı. İnovasyon hızlandı. Sonra Gölge IT geldi.

Aniden kimse, çalışanların hangi uygulamaları kullandığını, şirket verilerinin nerede depolandığını veya kimin erişimi olduğunu bilmiyordu. IT hala sorumlu olsa da, artık görünürlüğü veya kontrolü yoktu. AI, benzer hissettiriyor, ancak fark hız.

Bir SaaS uygulaması birkaç sistemi ortaya çıkarabilir; bir AI ajanı ilk gününde düzinelerce sistemi bağlayabilir. Belgeleri okuyabilir, sözleşmeleri özetleyebilir, kod üretebilir, kayıtları güncelleyebilir ve iş akışlarını tetikleyebilir, çoğu organizasyonun varlığını belgelemeden önce.

Teknoloji, onu yönetmek için oluşturulan işletme modelinden daha hızlı ilerliyor.

Bu nedenle, IBM’nin recent çalışmasının iki-thirds CIO’ların ve CTO’ların, tam olarak kontrol edemedikleri AI sistemlerinden sorumlu olduklarını bulması beni şaşırtmadı. Çoğu cevaplayan, AI’nin governance’in takip edebileceğinden daha hızlı yayıldığını da söyledi. Bu, CIO’ların aniden menos yetenekli hale gelmesi değil, AI’nin geleneksel mülkiyet modellerine uymamasıdır.

Güvenlik riski sahibi.
Hukuk, uyumluluk sahibi.
Geliştiriciler, entegrasyonları oluşturur.
İş birimleri, sonuçlara sahip.
Satıcılar, altyapının parçalarını kontrol eder.

AI ise hepsini kapsar. Bir şey yanlış gittiğinde, herkes cevabın bir parçasına sahip, ancak kimse gerekli olarak tüm sistemi sahip olmayabilir. Bu, bir boşluk yaratır ve organizasyonlar genellikle bu boşluğu insanlarla doldurur.

Birisi, AI tarafından oluşturulan raporları müşterilere gönderilmeden önce gözden geçirir.
Birisi, AI tarafından yazılan kodu, dağıtılmadan önce kontrol eder.
Birisi, kararlar alındıktan önce önerileri doğrular.
Birisi, beklenmedik davranışları araştırır.

Bu denetimin bir kısmı tam olarak istediğimiz şey. AI, özellikle düzenlenmiş endüstrilerde veya yüksek sonuçlu ortamlarda, insan yargısı olmadan çalışmamalıdır. Sorun, insanlar birincil kontrol olduğunda ortaya çıkar.

Chatbot’lardan Otonom Ajanlara

Chatbot’lardan öteye geçerken neler olacağını düşünün.

Bugün, bir AI asistanı, bir e-posta yazmanıza yardımcı olur.
Yarın, AI asistanı, e-postayı kendisi gönderir.

Bugün, AI, bir müşteri kaydına güncelleme önerir.
Yarın, AI, bu değişikliği kendisi yapar.

Bugün, AI, bir iş sürecinin sonraki adımını önerir.
Yarın, AI, iş akışını otomatik olarak başlatır.

Her yeni eylem, başka bir kararı getirir:

AI’nin bunu yapmasına izin verilebilir mi?

• AI’nin o sisteme erişmesine izin verilebilir mi?
• AI’nin o veriyi almasına izin verilebilir mi?
• Önce biri onaylamalı mı?

Çoğu organizasyon, bu soruları manuel olarak cevaplar ve bu, on AI kullanım durumu olduğunda işe yarar. Ancak yüzlerce veya binlerce kullanım durumu olduğunda işe yaramaz. İroni, organizasyonların AI’ı verimliliği artırmak için yatırım yapıyor olmaları, ancak yüksek ücretli çalışanlarını AI’ı denetlemek için harcıyor olmalarıdır.

Bu, AI’ı ölçeklendirme değil, fazla mesai yapmaktır.

Microsoft da 2026 Work Trend Index çalışmasında benzer bir sonuca ulaştı. İşyeri sinyallerini trilyonlarca kez analiz ettikten ve 20.000 AI kullanıcısı ile anket ettikten sonra, şirket, AI’nın başarısına engel olan en büyük engelin teknoloji değil, organizasyon etrafında olduğunu buldu.

Çalışanlar, şirketlerinin AI’ı benimsemesinden daha hızlı AI’ı benimsemektedir. Gerçek zorluk, işlerin nasıl yapıldığını yeniden tasarlamaktır: AI’nın ne yapması gerektiğini, insanların ne yapması gerektiğini ve ikisinin nasıl birlikte çalışacağını belirlemek. Sanırım bu, şirket liderlerinin yapması gereken tam olarak budur. AI, sadece dağıtıldığı için değer yaratmaz. AI, insanların yargıya odaklanmasını sağlayan net bir işletme modeli ile dağıtıldığında değer yaratır.

AI Yönetişimi Yeniden Düşünmek: Politikadan Operasyona

AI yönetişimi konusunda konuşma burada değişmelidir. İnsanlar yönetişim kelimesini duyduğunda, genellikle politikalar, komiteler ve belgeler hakkında düşünürler. Bunlar önemli, ancak hiçbiri gerçek zamanlı bir karar vermez.

Hiçbiri, AI ajanının erişmemesi gereken verilere erişmesini engelleyemez veya beklenmedik bir şekilde davranan bir iş akışını durduramaz. Hiçbiri, bir eylem talep edildiğinde, bu eylemin şirket politikasına uyup uymadığını açıklamaz.

Bu, boşluktur.

Organizasyonlara daha fazla yönetişim belgesi gerekmez. İşleyen bir yönetişime ihtiyaçları var. Rutin eylemler, onaylanmış politikalar içinde otomatik olarak gerçekleşmelidir; daha yüksek riskli eylemler ise insan onayını gerektirmelidir ve hassas sistemler, AI’ın ne yapabileceği ve ne yapamayacağı konusunda net sınırlara sahip olmalıdır.

Ve AI süreci beklenmedik bir şekilde davranmaya başlarsa, onu durdurmanın immediate bir yolu olmalıdır. AI’nın güvenilir olmadığı için değil, her iş sürecinin guardrail’lere ihtiyacı olduğu için.

İnsanları Önemli Yerlerde Pozisyonlandırma

AI’dan en fazla faydayı sağlayan şirketler, insanları denklemden çıkarmıyor. İnsanları en değerli oldukları yerlerde konumlandırıyorlar.

Her çıktıyı gözden geçirmiyor.
Her促uyu kontrol etmiyor.
Her ajanı bebek gibi bakmıyor.

İstisnaları, kenar durumları ve gerçekten yargı gerektiren kararları odaklıyorlar. Bu, insan uzmanlığının çok daha iyi bir kullanımı.

Gerçek Şirket Sorusu

AI, teknolojinin artık en büyük soru olmaktan çıktığı noktaya ulaştı. Çoğu organizasyon, AI’nın içerik oluşturabileceğini, kod yazabileceğini, bilgiyi özetleyebileceğini ve tekrarlayan işleri otomatikleştirebileceğini zaten kanıtladı.

Daha zor soru, AI’ı kurumsal ölçekte güvenle çalıştırıp çalıştıramayacaklarıdır:

AI’nın ne yaptığını görebilirler mi?

• AI’nin erişimi olan sistemleri kontrol edebilirler mi?
• Politikaları tutarlı bir şekilde uygulayabilirler mi?
• AI sisteminin belirli bir eylem neden aldığını açıklatabilirler mi?

Bu, operasyonel sorular ve giderek daha fazla ekonomik sorular. Çünkü AI’ı denetlemek için harcanan her saat, ilk başta yatırımın yapılma nedenini oluşturan verimlilik kazançlarını aşındırıyor. AI ile kazanan şirketler, en fazla modeli çalıştıran veya en fazla ajanı dağıtan şirketler olmayacak. AI’ı izlemek için bir ordu insanlara ihtiyaç duymayan şirketler olacak.

AI, iş gücünüzü güçlendirmelidir. Sessizce yeni bir iş gücü haline gelmemelidir.