“Yapay zekâ, doğru dönüşüm adımları gerektiriyor”
LeanViser Kurucusu Can Yükselen: “Yapay Zekâ Yatırımlarının Başarısızlığının Nedeni Teknoloji Değil, Süreç”
Yalın dönüşüm ve operasyonel mükemmellik alanında 120’den fazla işletmeye danışmanlık veren LeanViser’ın kurucusu Can Yükselen, kurumsal yapay zekâ yatırımlarının beklenen getiriyi sağlayamamasının arkasında teknolojik değil, süreçsel ve kültürel nedenlerin yattığını söyledi. Yükselen’e göre doğru bir süreç tasarımı üzerine inşa edilmeyen dijital dönüşüm, “boşa harcanan paradan ibaret.”
“İki disiplin iç içe yürümek zorunda”
Yalın dönüşüm ile yapay zekâ arasındaki ilişkiyi değerlendiren Yükselen, yapay zekânın karar alma ve strateji geliştirme süreçlerinde “periferik bir zihin” gibi çalıştığını belirtti: “İstişare edebildiğiniz, fikir gelişimini hızlandıran bir düşünme ortağı.” Yükselen, “önce yapay zekâ, sonra dönüşüm” ya da tam tersi bir ayrımın gerçekçi olmadığını vurgulayarak, yapay zekânın kökeninde yatan yöneylem araştırması ve optimizasyonun endüstri mühendisliğiyle aynı temeli paylaştığını söyledi.
Yükselen, MIT’nin 2025 tarihli “The GenAI Divide” raporuna dikkat çekerek kurumsal yapay zekâ pilotlarının yalnızca %5’inin ölçülebilir finansal etki ürettiğini hatırlattı: “Raporun asıl bulgusu şu: sorun model kalitesi değil, kurumsal entegrasyon. Yani süreç.”
En sık yapılan hata: İnsan faktörünün gözden çıkarılması
Şirketlerin yapay zekâ projelerinde düştüğü hatalara ilişkin soruyu yanıtlayan Yükselen, bunun kurumdan kuruma değişen bir yönetim anlayışı farkı olduğunu söyledi. Eski yönetim anlayışının AI’yı bir teknoloji yatırımı gibi gördüğünü, yeni nesil kullanıcıların ise onu bir iş yardımcısı ve rutinleri hızlandıran bir ajan olarak konumlandırdığını belirtti. Yükselen’e göre en sık düşülen hata, “yapay zekânın her işi otomatize edeceği veya insan faktörünün ortadan kalkacağı” beklentisi: “İnsan faktörünün devre dışı kalabileceği alanlar elbette var; fakat yapay zekâ ile birlikte çalışan, birlikte katma değer yaratan bir model önceliklendirilmeli.”
Gemba yaklaşımı ve hibrit danışmanlık modeli
LeanViser’ın danışmanlık stratejisini “yerinde uygulayarak öğrenme” ilkesi üzerine kurduğunu anlatan Yükselen, ekiplere şu mesajı verdiklerini söyledi: “Biz yapmakta olduğunuz işi asla sizin kadar iyi bilemeyiz; ama çok iyi bildiğimiz bir şey varsa o da sürecin nasıl iyileştirileceği.” Yükselen, LeanViser’ın kendi hizmetlerini destekleyecek AI modülleri geliştirdiğini, iç süreçlerini AI destekli yürütmeye çalıştığını ve danışman-AI hibrit modelleri ile firmaların olgunluk seviyesine göre doğru danışman ve hizmetle eşleştirilmesini sağlayacak entegre bir sistem üzerinde çalıştıklarını aktardı.
Danışmanlık mesleğinin yapay zekâdan olumsuz etkileneceği yönündeki görüşlere katılmadığını belirten Yükselen, angarya bilgi üretiminin AI’ya devredilmesiyle danışmanlığın “deneyim yaratma ve deneyimleyerek öğretme” kapasitesiyle ayrışacağını söyledi.
Ölçüm için yeni öneri: QCD’ye “Moral” ekleniyor
Yapay zekâ yatırımlarının başarısının Yalın’ın klasik QCD (Kalite-Maliyet-Teslimat) çerçevesiyle ölçülmesi gerektiğini savunan Yükselen, teslimat tarafında METR’nin çarpıcı bir bulgusuna işaret etti: deneyimli yazılım geliştiriciler AI araçlarını kullandığında işlerini %19 daha uzun sürede tamamlamış, ancak deney sonunda hâlâ %20 hızlandıklarını düşünmüşler. Yükselen bu algı-gerçek farkını “yaklaşık 39 puanlık bir uçurum” olarak tanımladı. Kalite boyutunda en büyük riskin modelin kullanıcı onayını doğruluğun önüne koyma eğilimi (“sycophancy”) olduğunu belirtti.
Yükselen, sektörde neredeyse hiç konuşulmayan dördüncü bir metrik önerdi: Moral. “Yalındaki insana saygı ilkesi gereği bunu sorgulamak zorundayız. Pek çok işi yapay zekâya devrederken, çalışanların yapay zekâ okuryazarlığının geliştirilmesi de ölçülmeli.”
“Kaizen’in işten çıkarma aracına dönüştüğü an, dönüşüm ölür”
Liderlik ve kurumsal politikaya ilişkin değerlendirmesinde Yükselen, liderin dönüşümü desteklediğini eylemle göstermesi gerektiğini, buna karşın hiçbir toplantıya katılmayan yöneticilerin fark edilmesinin kaçınılmaz olduğunu söyledi. Çalışanların ise konfor alanının zorlanacağını kabullenmesi gerektiğini, bunun Toyota Way’in “insana saygı” ilkesinin bir tezahürü olduğunu belirtti. Yükselen sözlerine önemli bir uyarı ekledi: “İnsana saygı ilkesi yıllar içinde pek çok şirkette suistimal edildi. Kaizen iyileştirmeleri işten çıkarma gerekçesine dönüştürüldü. Bunun yaşandığı işletmelerde düşük çalışan morali ve derin bir şüphecilik gözlemleniyor. Kaizen’in işten çıkarma aracına dönüştüğü an, dönüşüm ölür.”
Beklenti-gerçek farkının arkasındaki “az konuşulan” mekanizma
Kurumların AI’dan beklediği faydayı elde edememesinin nedenlerini açıklayan Yükselen, AI’ya devredilen işlerin yeterince takip edilmemesinin yanı sıra daha az bilinen bir dinamiğe dikkat çekti: yapay zekânın ürettiği geniş alternatif yelpazesi, ekipleri derinleşmek yerine odaktan sapan bir genişlemeye itebiliyor. Yükselen kendi geliştirdiği standardı paylaştı: “Belirlediğim kapsamın dışına çıktığımı fark ettiğim anda bunu yeni bir başlıkta değerlendiriyor, mevcut bağlamı koruyarak orada derinleşmeyi tercih ediyorum.” Bunun, Yalın’daki standart iş mantığının yapay zekâ çağına uyarlanmış hâli olduğunu söyledi.
Önümüzdeki 3-5 yıl: AI okuryazarlığı rekabetin belirleyicisi olacak
Geleceğe dair değerlendirmesinde Yükselen, dijital dönüşümün kaçınılmaz olduğunu ancak asıl belirleyici unsurun dozaj ve zamanlama olacağını yineledi. Firmaların rekabet gücünü artıracak en önemli unsurun AI okuryazarlığına sahip bir çalışan profili yaratmak olacağını, klasik sınıf eğitimleriyle yetkinlik geliştirmenin demode olacağını söyledi. Yükselen, kendini geliştirmeyen beyaz yakaların iş bulma sorunuyla karşı karşıya kalabileceğini ancak bunun salt bir işçilik azaltma hamlesi olarak yorumlanmaması gerektiğini vurguladı: “Artık ayrıştırıcı faktör bilginin sahibi olmak değil; bilgiyi doğru yönetebilmek ve bu bilgiyi yönetebilen insanları bir arada tutabilecek liderlik kabiliyetine sahip olmak.”