MEHMET ERKAN
YAZAR, İK PROFESYONELİ
Büyük bir kongre vadisi, çok katlı olmSerkan o gün çok heyecanlıydı, uzun süredir üzerinde çalıştıkları projenin çıktılarını bugün alacaktı. Toplantıya daha bir saat vardı ve danışman firma bekleniyordu. Doğrusu çok emek vermiş, çok inanmıştı. Üzerinde çalıştıkları insan kaynakları analitiği projesi ve yapay zekâ öğrenmesi modeli ile piyasada çok üst düzey bir işe imza atıyorlardı. Bu işe başta kendisi inanmış, sonra da ekibini, yöneticilerini inandırmıştı. Mutlak başarı bekliyordu. Başkası düşünülemezdi, nasıl düşünülsün ki artık her şey veriydi dünyada!
Şimdi birkaç ay öncesini düşünüyor, özellikle bu projeye onay ve bütçe aldığı konuşmasını hatırlıyordu: “Bundan sonra devir data devri! Makine ve yapay zekâ devri. Artık pazarlama matematik, insan kaynakları matematik, strateji matematik, satış matematik sayıları doğru okuyanlar, yorumlayanlar ve bunlara göre aksiyon alanlar kazanacak!”
Bu ilk toplantının devamında klasik süreç izlenmişti, proje ekiplerinin oluşturulması, planlar, yol haritaları, fazlar, az çok ofis ortamının tozunu yutmuş herkesin bildiği süreçler. Fakat her şey buraya kadar bilindik olsa da bundan sonrası için sıra dışı şeylere hazır olunmalıydı.
Neler mi?
Mesela bundan sonra işe alımda doğru aday profilini veri bize verecekti, bu veriyi okuyan anlamlandıran yapay zekâ da doğru insanları seçebilecekti. Buradan hareketle kimleri işe alırsak çabuk ayrılır, kimler yüksek performans gösterir, kimlerin şirkete uyum riski olur yine anlayacaktık. Benzer modelleri ileride insan kaynaklarının diğer fonksiyonları için de uygulayabilecekti. Aynı bağlantıları ücretlendirme, eğitim, gelişim, yetenek yönetimi verileri ile de kurabilirdik. Yeter ki elimizde rakamlar olsun, doğru formülleri kuralım ve net hesaplamalar yapalım.
Toplantı başladığında herkes heyecanlıydı ama bazılarında gerginlik de vardı. Özellikle daha uzman seviyesinde olanlarda. Çünkü yeni çalışma ileride bazı işlerin ortadan kalkma riskini doğuruyordu. İnsanlar projenin içinde yer alsalar da, “Acaba bindiğimiz dalı mı kesiyoruz?” sorusu, zihinlerin bir köşesinde duruyordu. Bunu günlerce öncesinden tahmin eden Serkan buna da bir cevap hazırlamıştı: “Bundan sonra operatif işlerle vakit kaybetmeyip, daha çok stratejiye odaklanacağız.” Bu cevabı gençlerin endişelerini gidermeye yetmiş miydi bilinmez ama en azından onu tatmin etmişti. Nihayet zaman geldi ve sonuçlar özet sunum halinde ekrana yansıtıldı. Herkes heyecanlıydı. Ancak konunun uzmanı danışman daha soğukkanlıydı, bu tip çalışmaları pek çok farklı şirkette ve sektörde yaptığı belliydi. Konu konu açıklamaya başladı, o konuştukça Serkan daha da heyecanlandı, ama bu kez duyduğu heyecanı sevinçten çok endişe tetikliyor gibiydi. Çünkü danışman veri ile her şey halloldu havasında değildi. Kulaklara şu cümleler geliyordu:
– Evet buradaki verilerle sonuçlar arasında bir bağlantı kurabiliyoruz, ama bu bağlantı oranı makine öğrenmesini sağlayacak kadar anlamlı değil, çok düşük yüzde kırk. Bakın burada bir tahminde bulunabiliriz, korelasyon çok yüksek ama altı ay daha yapay zekâyı bu sonuçlarla çalıştırmalıyız. Demografik veriler ki bunlar ayrımcılık olarak da yorumlanabilecek çok tehlikeli konular, bunlar da anlamlı sonuçlar vermedi. Yani bekârlar yüksek performans gösterir, kadınlar da işten ayrılma eğilimi daha fazla olur vb. diyemeyiz. Ama bakın şu test sonuçları ile şunlar çok net konuşuyor, bu bize faydalı olur.
Her şey neredeyse yarı yarıya gidiyordu. Serkan’ın ilk toplantıda anlattığından farklıydı. O herkesin gözünde bir Van Gogh tablosu çizmişken, şimdi ortaya çıkan eser basit bir eskizdi. İçinden danışmana da kızıyordu:
–Tam danışman işte, kesin ifadeler kullanmıyor, ne şiş yansın ne kebap diyor! Altı ay daha bekleyeceğiz, sonra altı ay daha, kesilsin yeni faturalar, bütçe bitti bütçe, neler oluyor, sonuç bu olmamalıydı!
Bu yarı final toplantıdan sonra birkaç ay daha proje üzerinde çalışıldı, bazı yerlerde olumlu sonuçlar elde edildi, bazılarında ise veriler bir işe yaramadı. Yani basit bir mantıkla iki artı iki her zaman dört çıkmadı, özellikle insan faktörünün yoğun olduğu demografik veriler gibi konularda.
Serkan, ilk anların şokunu atlattıktan sonra kendi içinde bir değerlendirme yaptı ve sonra belki de proje başladığından beri ilk kez diğer insanları düşündü. Evet bu işe kendini fazlaca kaptırmış, etrafın ne dediğine kulak kabartmamıştı. Bir gün yemekte ekibinden samimi olduğu Cansu ve Erdem’e o soruyu sordu:
– Sizce neden beklediğimiz sonucu elde edemedik? Sizlerde de o heyecanı göremedim.
Ekip önce tedirgin oldu ama Serkan’ın gerçekten samimiyetle bu soruyu sorduğunu anlayınca rahatladılar. Önce Cansu konuştu:
– Bence duygu eksikti, biz bile sizin kadar heyecanlanamadık. Çünkü anlam arıyorum ben, önce inanmak istiyorum, e gencim biraz da eğlence olsun bekliyorum açıkçası yaptığım işlerde. Nasıl diyeyim, bu veri işi çok katıydı, keskindi.
Erdem çok okuyan, edebiyata meraklı biriydi:
– Ben insanın duygudan arındırılıp bu kadar, sadece veri üreten, statik bir makine gibi görülmesini yanlış buluyorum. Bu işler o kadar basit olsaydı roman, öykü, tiyatro, sanatın hiçbir dalı olmazdı insanlık tarihinde. Bunların hepsi duygu ve anlam arayışının sonucu. İnsan davranışlarını tabi ki verilerle anlamaya çalışalım ama sayılarla tahmin etmeye kalkarsak evdeki hesap çarşıya uymaz.
Serkan kendisinden yaşça küçük iki arkadaşına da bu kez onlara birer “uzman, genç, az deneyimli” gibi veri yaftaları yapıştırmadan sevgiyle baktı.
Akşam eve geldiğinde kafası rahattı. Veriye sonuna kadar güveniyordu ama onu insanın içsel derinliğinden soyutlayarak tamamen matematiksel işlemlere indirgemek güvenilmezdi. Hayat biraz da sanattı, edebiyattı, psikolojiydi, duyguydu, anlamdı, eğlenceydi. Geceye doğru gözleri ağırlaşırken, karşısındaki televizyonda kalın çerçeveli gözlüklü, çatık kaşlı bir mühendis konuşuyordu:
–Yapay zekâya roman da yazdırabilirsiniz, illa ki Dostoyevski, Orhan Pamuk olmanıza gerek yok artık! Serkan o gün son kez güldü ve kumandanın kapatma tuşuna bastı.
