Birçok yönetici şu sıralar çalışanlarından yapay zeka araçlarıyla işlerini yapmasını istiyor ve buna göre hareket ediyor. Kağıt üzerinde rutin işler azalacak, insanlar daha değerli projelere odaklanacak gibi görünüyor. Ancak madalyonun öteki yüzü hiç de beklendiği gibi değil. Harvard’ın yürüttüğü yeni bir çalışma, yapay zekanın mesaiyi kısaltmak yerine görünmez bir yoğunluk yarattığını ortaya koydu. Verimlilik artarken tükenmişlik de sinsice kapıyı çalıyor. Lafı daha fazla uzatmadan detaylara göz atalım…
Patronlar verimlilik artışına odaklanmışken, bu kazanımların arka plandaki maliyetini fark etmeyebiliyor. Harvard’dan Aruna Ranganathan ve Xingqi Maggie Ye tarafından yapılan bir araştırma neler olduğunu özetledi. Yaklaşık 200 kişilik kadrosu olan ABD merkezli bir teknoloji şirketinde çalışanlar 8 ay boyunca gözlemlenmiş. Personel yapay zeka sayesinde çok daha hızlı bir tempoda çalışmaya başlamış. Sorumluluk alanlarını genişletip mesai saatlerini günün geneline yaymışlar. İşin ilginç yanı şirket bunu zorunlu tutmamış.
Çalışanlar, AI ile daha fazlasını yapabilmenin cazibesine kapılıp kendi istekleriyle bir döngüye girmiş. İlk heves geçip deneme süreci bittiğinde, insanlar kendilerini sessizce büyüyen bir iş yığınının altında bulmuş. Bu durum ‘workload creep’ yani iş yükü artışı diyebileceğimiz sinsi bir süreci tetikliyor. Başlangıçtaki performans patlaması, yerini zihinsel yorgunluğa, tükenmişliğe ve zayıflayan karar alma mekanizmasına bırakıyor.
Peki tüm bunlar nasıl gerçekleşiyor? Öncelikle iş tanımları farklı hâle geliyor. Görevi kodlama olmayan kişiler kod yazıyor, araştırmacılar mühendislik işlerine soyunuyor. Bu nedenle asıl mühendislerin işleri de artıyor. Gerçek mühendisler ‘vibe-coding’ ile üretilenleri düzeltmek ve ekip arkadaşlarına liderlik yapmak zorunda kalıyor.
Çalışanlardan kendilerini frenlemesini beklemek gerçekçi bir strateji değil. Çözüm kurumsal disiplini geliştirmekten geçiyor. İşlerin sürekli hızlandığı bir ortamda planlı ve kademeli şekilde ilerlemek, doğru iletişimi sağlamak, insanların aklını bulandırmadan görev dağılımı yapmak şart. Aksi takdirde yapay zeka destekli çalışma, sürdürülebilir bir üretimden ziyade hataya ve yorgunluğa giden bir yola dönüşüyor.
