Yapay zekâ sahneye çıktığında hep aynı vaadi duyduk: Angarya gidecek, insan daha değerli işe dönecek. Kulağa çok doğru geliyor. İlk temas da bunu destekliyor. Bir e-postayı dakikalar içinde toparlıyorsun, toplantıyı özetletiyorsun, bir sunumun omurgasını çıkarıyorsun. Sonra bir şey oluyor. Boşalan yere dinlenme gelmiyor. Daha çok iş geliyor.

Harvard Business Review’de yayımlanan bir gözlem çalışması bu hissi adlandırıyor: Üretken yapay zekâ, işi azaltmıyor; işi yoğunlaştırıyor. Araştırmacılar, ABD’de yaklaşık 200 kişilik bir teknoloji şirketinde sekiz ay boyunca çalışma alışkanlıklarını takip ediyor. Sonuçta üç şey belirginleşiyor: İnsanlar daha hızlı çalışıyor, daha geniş bir iş kapsamına yayılıyor ve iş günün daha fazla saatine sızıyor. Üstelik çoğu zaman “yukarıdan bir talimatla” değil, kendiliğinden. Bu tartışılmaz: Yapay zekâ hız veriyor. Ama asıl mesele şu: Hız, kurumlarda çoğu zaman “boşluk” üretmiyor; beklenti üretiyor.

Çünkü maliyet düştüğünde talep artıyor. Dün “iki haftada çıkar” dediğin şey, bugün “yarına bir taslak” oluyor. Dün “bir kişi yapsın” dediğin iş, bugün “herkes birer alternatif üretsin”e dönüyor. Bu, teknolojinin suçu değil. Bu, organizasyonların refleksi.

Araştırmada da benzer bir davranış paterni görünüyor: Yapay zekâ herkesin eline geçince, insanlar toplantıda bile denemeye başlıyor; aralarda küçük işleri sıkıştırıyor; rol sınırları esniyor. Bir anlamda “kendi kendine genişleyen iş” başlıyor. Dışarıdan bakınca verimlilik artmış gibi. İçeriden bakınca günün nefesi azalıyor.

Ben sahada şunu çok net görüyorum: Dijitalde bir şey hızlandığında, o hızın ilk faydasını kimse “zaman kazandım” diye yaşamıyor. O hız, genellikle yeni bir standart yaratıyor. Bir süre sonra hız ödül olmaktan çıkıyor; minimum beklentiye dönüşüyor. Sorun burada başlıyor. Çünkü hızlanmak, iyi yönetilmediğinde iki bedel çıkarıyor. Birincisi kalite. İkincisi zihin. İş akışları aynı kalıp sadece tempo yükselince, hata oranı artıyor, dikkat parçalanıyor, karar kalitesi düşüyor. “Yetiştirelim” telaşı, “düşünelim” ihtiyacını geriye itiyor. Bu yoğunlaşmanın uzun vadede tükenmişlik riskini büyüttüğüne dair uyarılar da çalışmanın etrafındaki değerlendirmelerde açıkça konuşuluyor.

Bu noktada en kritik ayrımı kaçırıyoruz: Yapay zekâ üretimi hızlandırıyor, evet. Ama üretimi hızlandırmak, otomatik olarak değer üretmiyor.

Değer, seçmekten geliyor. Ne yapacağını seçmekten çok, neyi yapmayacağını seçmekten. O yüzden ben bu meseleyi bir “araç kullanımı” konusu gibi görmüyorum. Bir işletim modeli konusu gibi görüyorum. Yapay zekâ, işin içine sadece yeni bir uygulama olarak girmiyor; işin ritmini değiştiriyor. Ritim değişince kültür de değişiyor.

Çıkış noktası basit bir üçlü: Yön – Sistem – Ölçü.

Yön tarafında şu soru duruyor: Biz bu hızla neyi amaçlıyoruz? Daha fazla çıktı mı, daha iyi karar mı, daha iyi ürün mü, daha iyi müşteri deneyimi mi? Hedef net değilse, yapay zekâ sadece üretim iştahını büyütüyor. Ve iştah, her zaman sürdürülebilir olmuyor.

Sistem tarafında ise kurallar gerekiyor. Hangi işte yapay zekâ devreye girer, hangi işte girmez? Taslak nerede biter, insan nerede başlar? Kontrol ve gözden geçirme adımı “formaliteden” çıkıp gerçek bir kalite kapısına dönüşmezse, hız sadece savrulma üretir. HBR’deki tartışmanın etrafında öne çıkan önerilerden biri de bu: Şirketlerin “AI practice” gibi, yapay zekânın ne zaman ve nasıl kullanılacağını çerçeveleyen pratikler geliştirmesi.

Ölçü tarafı daha da kritik. Çünkü çoğu şirket yanlış şeyi ölçüyor. Sadece çıktı sayısını, hızlanmayı, teslim tarihini ölçünce, sistem doğal olarak daha fazlasını ister. Ama sürdürülebilirlik ölçülmezse kimse onu korumaz. Bu yüzden verimlilik metriklerinin yanına şunu koymak gerekiyor: Yoğunlaşma, bilişsel yük, hata oranı, yeniden iş yapma maliyeti, ekip sağlığı. Aksi halde “kazandık” sandığımız şeyi başka bir yerden geri öderiz.

Ve küçük bir kültürel detay var; bence en büyük kırılma orada yaşanıyor: İşin günün içine sızması. İnsanlar “bir ara bakayım” diye başlayıp işin içinde kalıyor. Toplantıda bir şey sorayım derken yeni bir iş açılıyor. Aradaki küçük boşluklar, üretime dönüşüyor. Gün uzamıyor gibi ama günün sınırı kayboluyor. Bu yüzden yapay zekâ çağında liderlik, daha çok üretmekle ilgili değil. Daha çok sınır koymakla ilgili. Daha iyi “hayır” diyebilmekle ilgili. Daha az şey yapıp daha iyi yapmakla ilgili.

Asıl soru şu: Yapay zekâ bize hız kazandırırken, biz o hızın doğurduğu iştahı yönetebiliyor muyuz? Yoksa “madem mümkün” diye kendimize yeni bir iş evreni mi açıyoruz? Yapay zekâ hız verir; ama yönü insan çizer. Otomasyon artar; sorumluluk azalmaz.