Stanford: Çalışanlar YZ’nin Yerine Geçmesini Değil Destek Olmasını İstiyor

Yapay zeka hızla iş dünyasına girmeye devam ediyor, ancak çoğu zaman beklenenden farklı şekillerde. Stanford Üniversitesi tarafından yapılan yeni bir araştırma, 104 farklı meslek grubundan 1.500 Amerikalı çalışana dayanan verilerle, çalışanların yapay zeka temsilcilerinin işlerinde nasıl kullanılmasını istediklerine dair nadir ve ayrıntılı bir bakış sunuyor. Araştırmacılar, yapay zekanın neleri otomatikleştirebileceğini değil, çalışanların hangi görevlerin otomasyonunu veya desteklenmesini tercih ettiklerini ve insan katılımının ne kadar sürmesi gerektiğini sordu.

Çalışanlar, görevlerinin yaklaşık %46’sının otomasyona uygun olduğunu belirtti. Bu görevler özellikle randevu planlama, rutin raporlama ve veri girişi gibi tekrar eden ya da zaman alıcı faaliyetleri içeriyor. Mesleklerin %45’inde ise en yaygın tercih, insanlar ile yapay zeka arasında eşit ortaklık kurulması yönünde oldu. Bu da çalışanların, yerini alan değil birlikte çalışan yapay zeka sistemlerine güçlü bir ilgi duyduğunu gösteriyor.

Elde edilen bulguların yükseköğretim için doğrudan yansımaları bulunuyor. Çalışmada incelenen sektörler, öğrencilerin mezuniyet sonrası dahil olacakları meslekleri kapsıyor.

Üniversiteler YZ Temsilcileri Fırsatını Değerlendiriyor

McKinsey'nin Seizing the Agentic AI Advantage adlı raporu, şirketlerin %78’inin üretici yapay zeka araçlarını kullandığını, ancak yalnızca küçük bir kısmının anlamlı etki bildirdiğini ortaya koyuyor. Çoğu şirket, Microsoft Copilot, ChatGPT veya Google Gemini gibi genel amaçlı üretici YZ araçlarıyla başlıyor. Bu araçlar genellikle yazı yazma, özetleme veya beyin fırtınası gibi görevlerde bireysel üretkenliği destekleyen “yatay yardımcılar” olarak kullanılıyor.

Sorun ise birçok kuruluşun bu noktada durması. Üretici YZ araçları, yalnızca bireysel görevleri kolaylaştırıyor; iş yapısında temel bir değişiklik yaratmadıkları için etkileri sınırlı kalıyor.

McKinsey, buna karşılık "temsilci YZ sistemleri"ni vurguluyor. Bu sistemler iş akışlarına entegre edilerek görevleri yerine getiriyor, belirli sınırlar içinde kararlar alıyor ve hedef odaklı şekilde problemleri çözüyor. Bu tür "dikey temsilciler", örneğin öğrenci kabulü, danışmanlık hizmetleri ya da akademik araştırma desteği gibi alanlarda kurum süreçlerine doğrudan entegre edildiklerinde anlamlı dönüşüm sağlıyor.

Georgia State University, öğrencileri kayıt, burs ve son tarihler hakkında bilgilendiren Pounce adlı yapay zeka temsilcisini devreye aldı. Rasgele kontrollü bir çalışmaya göre Pounce ile etkileşime giren öğrencilerin bir sonraki döneme devam etme oranı %3 daha yüksekti. Gelir düzeyi düşük ve Pell bursu almaya uygun öğrenciler arasında ise D veya F notu alma ya da ders bırakma oranında yaklaşık %20 azalma görüldü.

University of Michigan’ın Ross İşletme Fakültesi, Google Gemini modeliyle desteklenen sanal bir öğretim asistanı üzerinde pilot uygulama yürütüyor. Yapay zeka programı, öğrencilere finans ve analitik problemlerinde rehberlik ederken Sokratik sorgulama teknikleri kullanıyor ve eğitmenlere öğrencilerin zorlandığı konular hakkında içgörü sunuyor.

Penn State University, IBM’in belirttiğine göre, üniversiteye özel verilerle eğitilmiş MyResource adında yeni bir temsilci sistem başlatıyor. Bu sistem, öğrencilerin danışmanlık, ruh sağlığı, finansal yardım gibi hizmetlerde yolunu bulmasına yardımcı oluyor. 7/24 çalışacak şekilde tasarlanan MyResource, doğru ve kişiselleştirilmiş yönlendirmeler sunmayı hedefliyor.

Öğrenci kabul süreçlerinde, University of West Florida çok kanallı iletişim yoluyla aday öğrencilerle etkileşim kuran YZ destekli bir recruiting agent kullandı. University Business’a göre bu araç, yüksek lisans kabul oranını %32 artırdı. Benzer şekilde, Unity Environmental University’nin Una adlı temsilcisi, öğrenci adaylarını uygun programı bulma ve başvuru sürecini tamamlama konusunda yönlendiriyor; bu da kayıt süreçlerindeki sürtünmeyi azaltıyor.

Öğrenciye doğrudan hizmet sunmayan alanlarda da temsilciler devrede. InsideTrack adlı ulusal öğrenci başarısı odaklı STK, koçluk notlarını tarayan ve insan personelin harekete geçmesi için ortaya çıkan temaları belirleyen bir veri temsilcisi geliştiriyor. Bu sistem koçluk hizmetinin yerine geçmiyor; yalnızca arka planda analiz yükünü azaltıyor.

Örnekler erken aşama sonuçlar sunsa da, birçok kurum hâlâ temkinli ya da nasıl ilerleyeceği konusunda belirsiz. YZ’yi stratejik ve sorumlu bir şekilde devreye almak isteyen kurumlar için bazı temel adımlar öneriliyor:

• Net kullanım alanlarıyla başlamak: Öğrenci veya personelin takıldığı noktaları (danışmanlık darboğazları, idari gecikmeler, tekrarlayan iletişim) belirlemek ve temsilcilerin burada nasıl destek olabileceğini keşfetmek.
  
  
• Pilot uygulamalarla ilerlemek: Küçük ölçekli denemeler (örneğin bir bölüm veya derste) kontrollü ortamda etkiyi test etme ve geri bildirimlerle iyileştirme fırsatı sunar.
  
  
• İnsan denetimini sürdürmek: Başarılı uygulamalar genellikle insan yargısıyla desteklenen otomasyon çözümlerinden oluşur. Nerede insan gözetiminin gerekli olduğu açıkça tanımlanmalıdır.
  
  
• Kurum ilkeleriyle uyumlu yönergeler belirlemek: Yapay zekanın ders içerikleri, iletişim ve veri kullanımı alanlarında nasıl kullanılabileceği netleştirilmelidir.
  
  
• Eğitime yatırım yapmak: Akademik personel, idari çalışanlar ve öğrenciler; teknik bilgi kadar etik boyutlarda da desteklenmelidir.
  
  
• Kurumsal işbirliği yapmak: Gelişen standartlar ve uygulamalar doğrultusunda farklı kurumlarla bilgi paylaşımı yapılmalıdır.
  
  

Çalışanların verdiği mesaj açık: Yapay zekanın asıl değeri, insanlarla birlikte çalışmasında; tekrarlayan görevleri sadeleştirmesi, uzmanlığı desteklemesi ve güçlü yönlerimizi daha da etkili hale getirmesinde yatıyor.

Öğrencilerini geleceğin iş yaşamına hazırlamak isteyen üniversiteler, yapay zekayı geçici bir eklenti değil, yapının temel bir unsuru olarak görmeye başlamalı. Temsilci YZ, öğrenci kabulünden danışmanlığa, öğrenmeden destek hizmetlerine kadar yükseköğretimi şimdiden şekillendirmeye başladı ve somut sonuçlar üretiyor. Ancak birçok kurum hâlâ başlangıçta tereddüt ediyor, belki de mükemmel çözümün gelmesini bekliyor.

Harekete geçme zamanı geldi. Küçük adımlarla başla, stratejik kal ve her uygulamada insan ihtiyaçlarını merkeze yerleştir. Gerçek çözümlerle pilot uygulamalar başlat, beceri ve etik eğitimine yatırım yap ve işe yarayan örnekler üzerinden ilerle. En önemlisi, her adımı öğrencilerin ve personelin gerçek deneyimlerine ve beklentilerine göre yönlendir.

İş dünyasının ve yükseköğretimin geleceği, yapay zekayı gerçek bir iş ortağı olarak kullanabilenler tarafından şekillendirilecek. Temsilci YZ, moda bir terim olmaktan çıkıp üniversitelerin omurgası haline geldikçe, liderlik eden kurumlar yalnızca kendi geleceklerini değil, hizmet ettikleri herkesin geleceğini de şekillendirecek.

‍

‍

‍

‍

Kaynak:https://www.forbes.com/sites/avivalegatt/2025/06/16/ai-agents-are-set-to-transform-higher-education-heres-how/