Her Şeyi Otomatikleştirmek Neden Yanlış Bir Hamle (Bunun Yerine Ne Yapmalı?)

Deşifreyi Okuyun:

Podcast'lerimizin deşifresini bir yazılım programı kullanarak oluşturmayı deniyoruz. Bot her zaman %100 doğru olmadığı için lütfen yazım hatalarını hoş görün.

Jim Iyoob: [00:00:00] Ortalıkta dolaşan, bütün işleri ortadan kaldırdığı yönündeki bu lanet olası anlatıya karşı dikkatli olmalısınız. Bu, bundan çok daha karmaşık bir konu ve bence sorun, hiç kimsenin bunu kabul etmek istememesi.

Galen Low: Bu şirketlerden bazıları, belki de en başta yaratmamaları gereken işleri ortadan kaldırıyor.

Jim Iyoob: Ürününüzü satın alıyorsam, sizinle nasıl iletişime geçeceğimi bana söylemek sizin kararınız değil. Ürününüzü herhangi bir yerden satın alabilirim. Dolayısıyla sizi diğerlerinden ayıran tek şey müşteri deneyimidir.

Manu Dwievedi: Yapay zekâyı uygulamayı düşündüğünüzde, insanları değiştirmek için yapay zekâ uygulamazsınız. Müşterileriniz için işleri daha iyi hâle getirmek amacıyla yapay zekâ uygularsınız.

Jim Iyoob: Herkes her şeyi otomatikleştirmeye çalışıyor. Saçmalık. Geceleri sizi uykusuz bırakan üç şey seçin. Oradan başlayın. Bunu doğru yaparsanız 30 ila 45 gün içinde yatırım getirisi görmelisiniz.

Galen Low: Yapay zekâ çağında teslimat liderlerinin daha akıllı çalışmasına, daha hızlı teslimat yapmasına ve daha iyi liderlik etmesine yardımcı olan program — The Digital Project Manager podcast'ine hoş geldiniz. Ben Galen'im ve her hafta gerçek dünyadan stratejileri, yeni [00:01:00] araçları, kanıtlanmış çerçeveleri ve proje cephelerinden ara sıra savaş hikâyelerini ele alıyoruz. İster büyük dönüşüm projelerini yönetiyor, ister yapay zekâ iş akışlarını düzenliyor, ister sadece kaosu kontrol altında tutmaya çalışıyor olun, doğru yerdesiniz.

Bugün büyük ölçekli yapay zekâ dönüşüm projelerinden ve doğru ya da yanlış gidenlerden neler öğrenebileceğimizden bahsediyoruz. Özellikle de dünyanın dört bir yanındaki müşteri iletişim merkezlerinin müşteri ve temsilci deneyimine doğru seviyede yapay zekâyı dâhil etmeye çalıştığı müşteri deneyimi alanına odaklanacağız.

Bugün yanımda hem yapay zekâ hem de müşteri deneyimi dünyasında değişim yönetimi konusunda derin uzmanlığa sahip iki uzman var: Jim Iyoob ve Manu Dwievedi.

Jim, ETS Labs'in Başkanı ve Etech Global Services'ın Baş Müşteri Sorumlusu. Operasyonel mükemmelliğe götüren pragmatik ve doğrudan yapay zekâ inovasyonu söz konusu olduğunda başvurduğum kişi o. Aynı zamanda üretken bir yazar ve kardeş yayınımız The CX Lead'in danışma kurulunun üyesi.

Manu, ETS Labs'in Başkan Yardımcısı Yardımcısı ve Etech'in [00:02:00] podcast'inin ortak sunucusu. Bu podcast'te alanın saygın uzmanlarıyla yapay zekâ ve müşteri deneyimi üzerine derinlemesine incelemeler gerçekleştiriyor. Ayrıca yapay zekâ dönüşümü alanındaki kurumsal ölçekli değişim yönetimi zorlukları hakkında bana danışıldığında aradığım kişi.

Jim, Manu — bugün burada olduğunuz için teşekkürler.

Jim Iyoob: Bizi ağırladığınız için çok teşekkürler.

Manu Dwievedi: Teşekkür ederim.

Galen Low: Sohbetlerimizi derinlemesine incelemeyi seviyorum. Sizi bir süredir tanıyorum. İlginç şekillerde biraz zikzak çizeceğimizi tahmin ediyorum ve bu tamamen sorun değil. Ancak dinleyicilerimiz için bugün hazırladığım yol haritası şöyle.

Siz ikiniz bu alandasınız ve müşteri deneyimi ile yapay zekâ dönüşümü alanında derin bir uzmanlığa sahipsiniz. Son zamanlarda büyük şirketlerin müşteri deneyimlerine yapay zekâyı dâhil etmeye çalışmasıyla ilgili haberlerde çok sayıda başlık gördük. Bazılarının sonucu iyi, bazılarınınki kötü. Bu yüzden, yapay zekâ destekli çağrı merkezi dönüşüm projeleri hakkında odadaki büyük fili ele alarak başlamak istedim.

Sonra bu başlıklarda aslında ne olduğunu birkaç katman daha derinlemesine incelemek istiyorum. Ardından biraz uzaklaşıp müşteri deneyimini bir mercek olarak kullanarak üç şeyden bahsetmek istiyorum. Bugün yapay zekâ ve insanın birlikte yer aldığı iş modellerinin durumunu ele almak istiyorum.

Bunun büyük bir konu olduğunu biliyorum, ancak yalnızca teknolojiden bahsetmek istemiyorum. Sahada gördüklerinizin kültürel etkisini de konuşmak istiyorum. Son olarak yapay zekâyla ilgili değişiklikleri uygulayan herhangi bir proje için değişim yönetimindeki en iyi uygulamalar hakkındaki görüşlerinizi almak istiyorum.

Ayrıca bir departman yöneticisinin veya proje liderinin, özellikle BT alanında hâlihazırda devam eden bir projenin ortasındaysa, bu tür yapay zekâ öncülüğündeki değişime nasıl yaklaşması gerektiğini ve bunun zarardan çok fayda sağlamasına nasıl yardımcı olabileceğini de duymak isterim. İkinize de nasıl geliyor?

Jim Iyoob: Harika geliyor. Bugün iyi bir bölüm olacak.

Galen Low: Öyleyse sıcak soruyla başlayalım. Benim gördüğüm şekliyle, müşteri deneyimi dünyasının dışında bile çoğumuz Klarna'nın insan çağrı merkezi temsilcilerinin neredeyse tamamını yapay zekâyla değiştirdiği, ancak birkaç ay sonra çağrı merkezi çalışanlarının çoğunu yeniden işe aldığı haberini gördük.

Buna benzer başka örnekler de var. İşte soru şu: Büyük bir stratejik dönüşüm sonucunda işten çıkarmaları ve yapay zekâyla değiştiriliyor gibi görünen rolleri duyduğumuzda, bunun ne kadarı yüzeyde göründüğü şey ve ne kadarı göründüğünden daha karmaşık?

Jim Iyoob: Muhtemelen bunun için başımı derde sokacağım ama 2019'da Jamaika'nın Montego Bay kentinde konuşma yaptım ve temelde şunu söyledim: Yapay zekâ çalışanlarınızın yerini almıyor. Ancak sizin de bu konuya farklı bakmanız gerekiyor. Ortalıkta dolaşan, bütün işleri ortadan kaldırdığı yönündeki bu lanet olası anlatıya karşı dikkatli olmalısınız.

Bu konu bundan çok daha karmaşık. Bence sorun, hiç kimsenin bunu kabul etmek istememesi. Bütünsel bir bakış açısıyla ele alırsak, pandemi yaşandığında çoğu şirket aşırı düzeltme yaptı. İnsanlar uzaktan çalıştıkları için işe geliyordu. Açık konuşalım. “İnsanlar işe geliyor, daha fazla kişi alalım” dediler.

Aslında olan şu: Pek çok şirket şu anda yalnızca doğru ölçeğe geliyor. Çünkü çok fazla kişiyi işe aldınız. Şimdi de “Yapay zekâya yöneliyoruz, bu yüzden insanlardan kurtuluyorum” diyorlar. Bu gerçekten doğru değil. [00:05:00] Düşündüğünüzde bu stratejik bir karar değil. Doğru planlama yapmadılar ve şimdi piyasanın kendilerine söylediklerine tepki veriyorlar.

Size Etech'in bir şirket olarak yapay zekâyı her yerde kullanıma sunmasına rağmen istihdamı artırdığını söyleyebilirim. Bana göre yapay zekânın şu anda yaptığı şey, insanların işleri daha iyi ve daha hızlı yapmasını sağlayan verimlilik artışıdır.

Ancak bunun bize sağladığı şey, daha yetenekli insanlara daha fazla rol verebilmek. Bence toplu işten çıkarmaları kullanan şirketler bunu, “Bu ben değilim, yapay zekâ; bu insanları bu yüzden işten çıkarıyorum” demek için kullanıyor ve bunun yanlış olduğunu düşünüyorum.

Yapay zekânın her zaman insanlara ihtiyacı olacak. Bundan sürekli bahsediyoruz: döngüde insan. Yapay zekâ yalnızca onu programlayan kişi kadar akıllıdır. Tahmin edin ne oldu? Bunu yapacak insanlara ihtiyacınız var. Ben olaya böyle bakıyorum. Herkesin yapay zekâ hakkında söylediklerinden farklı olarak, herkes küçülmesinin suçunu yapay zekâya atıyor.

Bu arada, insanların yeniden işe alındığı hikâyelerini duymanızın nedeni, ilk etapta bunu nasıl uygulayacaklarını bilmemeleri. Müşteri deneyimini ele almak yerine müşterilerinizin yarısını kızdırdınız. Şimdi ne yapmanız gerekiyor? Baştan doğru yapmadığınız için geri dönmeniz gerekiyor. Eminim bugün değişim yönetimiyle birlikte bunu konuşacağız.

Galen Low: Neden ve sonuç ilişkisinin baktığımızdan daha uzun bir zaman dilimine yayıldığı bakış açınızı gerçekten beğeniyorum. Ayrıca yapay zekânın bir bahane olarak kullanıldığı fikri de önemli. Siz bunu anlatırken, bunun nasıl işlediğini yukarıdan aşağıya ve aşağıdan yukarıya görebiliyorum.

Hissedarlarınız size “Herkesi yapay zekâyla değiştirerek hissedar değerini neden on katına çıkarmıyorsunuz?” diye soruyor. Aşağıya baktığınızda da yaptığınız bazı değişiklikleri haklı çıkarmanız gerekiyor. Oysa bu aslında bir düzeltme.

2020'nin başlarında büyük bir danışmanlık şirketinde gerçekleştirilen büyük bir işten çıkarmanın parçasıydım. Bunun bir bölümü kapanma, pandemi ve benzeri şeylerdi. Ancak konuya indiğimde bana “Aslında bunu aylardır planlıyorduk. Koşullar yalnızca tetiği planladığımızdan biraz daha erken çekmemize neden oldu” dediler.

Bunun zaten plan olduğunu düşündüm. Bu konuyu konuştuğumuz için memnunum, çünkü böyle bir düzeltmenin nasıl gerçekleşebileceğini görebiliyorum. Çağrı merkezlerinin çoğu kapanmanın başında uzaktan çağrı merkezi çalışması yapabileceklerini bile düşünmüyordu. Sonra bunun işe yaradığını gördüler.

Çağrı hacminin arttığını düşünün. Daha fazla kişi işe alındı. Artık iş istasyonları kurmaya bile gerek yoktu; çalışanlar uzaktaydı. Bence şu anda gördüğümüz bunun bir düzeltmesi.

Manu Dwievedi: Kesinlikle Galen. Özellikle paydaşlar söz konusu olduğunda, Watson, söylediğiniz gibi, anlatılması en kolay hikâye hangisi? “Kolay para geldi, bir grup insan işe aldım ve artık onlara ihtiyacım yok” mu? Yoksa “Artık daha fazla insana ihtiyacım yok, çünkü yapay zekâ var” mı?

İnsanlar aslında yapay zekâyı günah keçisi olarak kullanmaya çalışıyor.

Galen Low: Haber başlıklarıyla ilgili ilginç olan da bu. Haber medyası hakkında her gün daha fazla öğrendiğim şey, bunun politik olduğudur. Başlıklarda yer alan şey politiktir ve iki yönde ilerler.

Bir yandan hisse senedini veya yatırımcıları düşünüyorsunuz, diğer yandan dünyada olup bitenler hakkında daha geniş nüfusa verilecek mesajı düşünüyorsunuz. Bazen bunlar birbirine karışıyor. Bizim çıkardığımız sonuç ise, yapmayacağını söylemesine rağmen yapay zekânın bütün işleri aldığı oluyor.

Oysa cevap şu: Bu şirketlerden bazıları, belki de en başta yaratmamaları gereken işleri ortadan kaldırıyor ve bahane olarak yapay zekâyı kullanıyor. Bu gerçekten ilginç.

Ağımda bulunan ve programı dinleyen pek çok kişiden işlerinin bazı bölümlerini yapay zekâ merceğinden yeniden tasarlamaları isteniyor. Kendilerine verilen talimat genellikle bu. Ancak bu talimatlar çoğu zaman oldukça belirsiz. Bir plandan çok yön gösterici nitelikte.

İnsanlar nereden başlayacaklarını düşünüyor. İletişim merkezlerini, yapay zekâ desteklerini ve teknolojinin orada ne yaptığını düşünüyorum. Bir süredir bu alanın içindeyim; en azından çok gelişmiş yapay zekâ değil, sohbet robotları döneminde bu alana dokundum.

Bunu nasıl dâhil ederiz ve büyük personel değişiklikleri gerektirmeden daha çok kanallı bir müşteri deneyimi nasıl oluştururuz? Müşteri deneyimi her zaman teknolojinin etrafında işin bazı bölümlerini yeniden düşünmekle ilgiliydi.

Bir işletme operasyonunun temel bir bölümünü yapay zekâ kullanarak hayal etmeye veya yeniden hayal etmeye yeni başlayan kuruluşlar, planlama ve uygulama aşamasına geçmeden önce ne yapmalı? Böylece insanlar bu talimatı aldığında “Bununla ne yapacağım?” diye düşünmez.

Jim Iyoob: Harika bir soru. Şunu söyleyeyim: Beni dinleyen tüm CEO'lara ve çalışanlarına her şeyi otomatikleştirmelerini söyleyen tüm yöneticilere sesleniyorum. Öncelikle, bana ürününüzü satın alıyorsam sizinle nasıl iletişime geçeceğimi söylemek sizin kararınız değil, benim kararımdır. Bu sözü 2003'ten beri kullanıyorum.

Bir numara, her şeyi otomatikleştirmeye çalışmayı bırakın; çünkü bu beni yalnızca kızdırır ve sizi terk ederim. Küresel bir pazarda ürününüzü herhangi bir yerden satın alabilirim. Sizi diğerlerinden ayıran tek şey müşteri deneyimidir. Bunu yok ederseniz giderim.

Söyleyeceğim ilk şey bu. İkinci olarak, Kindle kullanıyorsanız rehberiniz burada. Kindle'da ücretsiz. Bu benim son yayınım: AI in the Contact Center.

Planlama aşamasında ne yapılacağını adım adım anlatan iyi bir rehber. İnsanların yanıldığı nokta, her şeyi otomatikleştirmek zorunda olduklarını düşünmeleri. Bu gerçeklerden çok uzak.

Gezegendeki en büyük veri kümesinin, yani etkileşimlerinizin üzerinde oturuyorsunuz. Bu etkileşimleri gerçekten analiz ederseniz otomatikleştirilebilecek kolay kazanımlar bulabilirsiniz.

Birkaç kişiyi kaybedebilir, müşteri deneyiminizi iyileştirebilir veya en azından aynı seviyede tutabilir ve müşterilere istediklerini verebilirsiniz. Benim bu konudaki iki kuruşluk fikrim bu.

Manu benden çok daha akıllı; hepimiz bunu biliyoruz. Bu konuda size çok daha fazlasını anlatabilir. Benim yaklaşımım ise sağduyuya dayalı yaklaşım.

Bütün yazılım şirketleri bana gelip “Tüm çalışanlarınızı ortadan kaldırabilirim” dedi. Lütfen. Sanki aptalmışım gibi. İşin komik tarafı, tüm çalışanlarınızı ortadan kaldırabileceğinizi söyleyen insanların hiçbiri hayatında bir gün bile çağrı karşılamadı, çağrı merkezinde çalışmadı ve işin gerçekten nasıl yürüdüğü hakkında hiçbir fikirleri yok.

Manu, sözü sana bırakayım.

Manu Dwievedi: Galen, bir müşteri bize her şeyin otomatikleştirilmesini istediğini söylediğinde, çünkü mevcut kurulumda birçok şey yanlış olduğunda, Jim'in bize her zaman öğrettiği bir şeye dönüyorum: Süreciniz bozuksa yapay zekâ bunu düzeltmeyecektir.

Yapay zekâ bir verimlilik aracıdır. Otomasyonu, zaten bozuk olan bir şeyi düzeltmeyecektir. Yaklaşımımızdaki temel sorun bence bu.

Uzaklaşıp yapay zekâyı uygulamayı düşündüğünüzde, yapay zekâyı insanların yerine koymak için uygulamazsınız. Müşterileriniz için işleri daha iyi hâle getirmek amacıyla uygularsınız.

Müşterilerimin kuyrukta 10 dakika bekleyip “Kartımın bakiyesi ne kadar?” veya “Şifremi nasıl sıfırlarım?” gibi basit bir soruya yanıt almak zorunda kalmasını ister miyim? Hayır.

Yapay zekâyı müşterinizin sorununu çözmek ve müşteri deneyimini iyileştirmek istediğiniz için otomatikleştirdiğinizi anladığınızda her şey değişir.

Artık “200 kişiden kurtulmak istiyorum, bu yüzden otomatikleştireceğim” şeklindeki olumsuz düşünceyle hareket etmiyorsunuz. İnsanların öğrenebileceği şey şu: Geri dönün ve kendinize karşı acımasızca dürüst olun.

Müşteri deneyimimi nasıl iyileştirebileceğinizi anlayın ve ardından hangi noktada verimlilik sağlayabileceğinizi görün. Bunun sonucunda daha iyi bir duygu oluşacaktır.

Galen Low: Buna bayıldım. Yapay zekânın, yıllardır düşünmemiz gereken veya düşündüğümüz bir düşünceyi tetikleyen bir araç olduğu fikri yine karşımıza çıkıyor.

Süreç tasarımına geldiğinizde, elbette daha verimli olmak istiyoruz. Bozuk bir şeyi ölçeklendirmek istemiyoruz.

Bu nedenle harika bir başlangıç noktası, yapay zekânın süreçte neyi değiştirebileceği değildir. Harika bir başlangıç noktası, neyin bozuk olduğunu ve düzeltmemiz gerektiğini, neyin çalıştığını ve olduğu gibi bırakmamız gerektiğini ve hizmet etmeye çalıştığımız insanlar için gerçek hedefin ne olduğunu sormaktır.

Bu kişiler iç çalışanlar, müşteriler veya belki hissedarlar olabilir. Ancak bunu temeline kadar indirip hedefin ne olduğunu bulmamız gerekiyor. Sırf otomasyon ve yapay zekâ uğruna otomasyon ve yapay zekâ uygulamamalıyız.

Jim Iyoob: Katılıyorum. Kesinlikle.

Galen Low: İlk soruya geri dönebilir miyim? Çünkü birçok kişiye yapay zekâ hakkında çok ikili bir hikâye anlatıldığını düşünüyorum: Ya yapay zekâ işinizi elinizden alıyor ya da yapay zekâ sizin yardımcı stajyeriniz.

Gerçekliğin ikisinin arasında bir yerde olduğunu düşünüyorum. Müşteri deneyimi alanındaki pek çok kişinin diğer sektörlerin önünde olduğunu ve bu dönüşümlere çok yakın bulunduğunuzu düşünüyorum.

Bu nedenle size şunu sormak istiyorum: Şu anda dünyanın dört bir yanındaki iletişim merkezlerinde insan ve yapay zekânın birlikte çalıştığı operasyonların durumu nedir? Ne iyi çalışıyor ve nerede gelişme alanı var? Bunu daha da karmaşıklaştırmak için, diğer sektörler açısından ne gibi sonuçlar görüyorsunuz?

Jim Iyoob: Size doğrudan deneyimimi anlatayım. Etech'te bile üç ülkede 4.000 çalışanımız var. Yapay zekâyı tanıttığımızda herkes “Beni değiştirecekler, benden kurtulmaya çalışıyorsunuz, size destek olmayacağım” dedi. Oysa gerçek bundan çok uzaktı.

Onlara hedefimin işlerini daha iyi ve daha stratejik hâle getirmek olduğunu öğrettiğinizde faydaları görmeye başlıyorsunuz.

Canlı bir örnek verelim. Günde bir veya iki çağrı alıyorsunuz ve bunlar karmaşık. Dürüst olalım: Eğitimde öğrendiniz, 50.000 çağrı aldınız ve bu, iki yıl önce eğitimini aldığınız bir çağrı.

Altı ayda bir aldığınız bu soruya yardımcı olması için size bir asistan vermek mantıklı olmaz mı? Benim yapmaya çalıştığım şey bu.

Bunu otomasyona mı odaklamalıyım? Hayır. Çünkü yılda yalnızca beş tane alıyorsunuz. Ancak temsilciye bu konuda yardımcı olalım. Bunu onlara gösterdiğinizde faydasını anlayacaklar.

Sonra kolay kazanımı ele alalım; örneğin şifre sıfırlama. Bu otomatikleştirilmelidir. Açık konuşalım. Hâlâ bunu otomatikleştirmemiş şirketler var ve bu da sorun değil.

Ancak bunu düşündüğünüzde, temsilcinin çağrı hacminin bu bölümünü ortadan kaldırdığımda müşterimize şunu söyleyebiliriz: “Artık çağrı hacminizin %30'unu azalttığımıza göre, şu anda şirket içinde yaptığınız ve dış kaynak kullanımıyla gerçekleştirebileceğiniz başka neler var?”

Temsilcimi artık daha karmaşık etkileşimleri yönetebilecek şekilde geliştirebilirim: dolandırıcılığı önleme, dolandırıcılık tespiti ve şirket içinde yaptığınızı bildiğim, daha düşük maliyetle dış kaynak kullanımıyla gerçekleştirilebilecek işler.

Yaptığımız ve işe yarıyor gibi görünen mesaj bu. Ancak herkes korkuyor. Sanırım YouTube'da “Tüm işlerinizi ortadan kaldırıyorum” videolarını izliyorlar.

Bunu aşarak “Bunun onlara faydası ne?” diye sormalısınız. Amacım sizi değiştirmek değil. Amacım sizi desteklemek ve becerilerinizi geliştirmek.

Manu bunun canlı bir örneği. On yıl önce temsilciydi, bugün başkan yardımcısı yardımcısı.

Galen Low: Siz de bir temsilciydiniz. Sahadan başladınız.

Jim Iyoob: Yeşil ekranlarım vardı; artık kimse bunların ne olduğunu hatırlamıyor. Manu yeni şeyler öğrenmeseydi bugün başkan yardımcısı yardımcısı olarak oturuyor olmazdı.

Yeni teknolojileri öğrenmek, benimsemek ve daha karmaşık işler yapmak için kendisine meydan okudu. Başarılı olmasının nedeni bu.

Bir müşterimin IVR sisteminde %99 kapsama oranı var. Etkileşimlerin %99'u IVR içinde çözülüyor; yani hiçbir zaman bir insana ulaşmıyor. Buna rağmen o %1'lik bölüm için çağrıları yanıtlayan 135 temsilcim var, çünkü IVR bunu yapamıyor.

Galen Low: Bunlar yüksek değerli etkileşimler, çünkü IVR bunları gerçekleştiremiyor. Doğru mu?

Jim Iyoob: Doğru.

Galen Low: Söylediğiniz şey ilginç, çünkü dinleyicilerimiz için rastgele bir bağlam vereyim: Üniversitedeki ilk işlerimden biri eBay Araştırmaları iletişim merkeziydi. Dolandırıcılıkla ilgilenen kişileri inceliyorduk; uzmanlardık.

E-posta merkeziydi, telefonlara bakmıyordum. Ancak o dönemdeki organizasyon şeması açısından uzmanlar küçük bir ekipti. Genel işler yapan, kopyala-yapıştır şablonları ve şifre sıfırlama gibi düşük seviyeli müşteri desteği veren kişiler büyük ekibi oluşturuyordu.

Bizim ekip daha küçüktü. Bunun “Beni daha üst seviyeye çıkaracaksınız” şeklinde görülebileceğini anlayabiliyorum. Ancak yukarı doğru olan üçgeni gördüğümde daha az rol olduğunu da görüyorum. Bu kesinlikle benim için daha az iş anlamına gelebilir.

Bunun diğer tarafı da şu: Size daha fazla değer katacağınız ve daha stratejik olacağınız söyleniyorsa ancak bunları yapmanız için hiçbir eğitim verilmiyorsa, bu durum perde arkasında başka bir şeyler olduğunun işareti olabilir.

Bir kuruluşu yönetiyorsanız ve bu insanların seviyesini yükseltmek istiyorsanız, yukarıda yeterli fırsat olduğunu göstermeniz gerekir. Yapının daralmayacağını ve eğitim sağlayarak onları destekleyeceğinizi göstermeniz gerekir.

Jim Iyoob: Karmaşık işlerde fazla direnç görmüyorum. Hazırlıklı olmadıklarında bir şeye bakacaklar. Her şeyi hatırlayacağınızı düşünmeyin. Eğitim kılavuzunuza, notlarınıza ve iş yardımcılarınıza başvuracaksınız.

Bunları doğrudan ekranınıza bıraksam ve tam olarak ne yapacağınızı bilseniz, bu size yardımcı olmaz mı? Daha az stresli olmaz mısınız? Masanızda yememeniz gereken kurabiyeyi yemeye devam etmek istiyorsanız bile bu size yardımcı olur.

Bence bunu eğlenceli hâle getirir ve onlara açıklarsanız iyi çalışır. Her zaman %1'lik bir kesim vardır. Ne yaparsanız yapın mutsuz olacaklardır ve onları değiştiremezsiniz. Bu arada değiştirilecek kişiler de bunlardır.

Manu Dwievedi: Jim bunu söylerken, bundan önce yaptığımız bir görüşmede yaşanan bir şeyi hatırladım. İkimiz de oradaydık.

Galen, sana bir hikâye anlatacağım ama önce sonucu söyleyeyim. Bir görüşme yapılıyor, birçok kişi orada oturuyor ve birinin “İnanılmaz bir çalışan tutma oranları var. Böyle bir oran görmedim. Temsilciler kolay çağrıları almıyor, bu yüzden daha mutlular” dediğini duyuyorsunuz.

Teknoloji çok iyi çalışıyor. Müşterilerimiz de mutlu. Kuyruklarda beklemiyorlar. Hikâyenin sonu bu.

Ancak başlangıçta temsilcinin yapay zekâ hakkında yeterince bilgilendirildiğinden ve yapay zekâyla ilk deneyiminin dürüst ve gerçek olduğundan emin olmanız gerekiyor. Bu gerçekleştiğinde, yapay zekânın kendileri için sorun çözdüğünü biliyorlar.

Jim'in söylediği gibi, beş PDF'ye bakmak zorunda kalmıyorlar. Müşteri bilgiye baktığını söylüyor ve ekranı ne söylemesi gerektiğini gösteriyor. Her gün aynı şeyi söyleyen 50 çağrıyı yanıtlamak zorunda kalmıyorlar: “Beni aradığınız için çok teşekkürler, şifrenizi sıfırladım.”

Her gün aynı şeyi yapmak yerine iş daha anlamlı hâle geliyor. Bu, az önce yaptığımız görüşmede müşterinin bu değişiklikler sayesinde bizim hakkımızda anlattığı gerçek bir hikâye. Demografide çok olumlu bir değişim görüyoruz.

Artık anlayan insanlar burada olmak istiyor, çünkü işin yalnızca telefonları açıp sürekli yanıt vermekten ibaret standart bir iletişim merkezi işi olmadığını biliyorlar.

Galen Low: Buna bayıldım. Yakın zamanda bir konferanstaydım ve iç ekipleri için ekranda bir tür yapay zekâ benimseme grafiği gösterdiler. Bağlam, imleç kullanmak gibi kodlama konularıyla ilgiliydi.

Hiçbir şeyi farklı yapmadıklarını, mesajlarımızla ilerlemeye ve benimsemeyi teşvik etmeye devam ettiklerini söylediler. Çizgi düz ilerliyor, sonra birden yükseliyor.

Bence mesele şu: Yapay zekânın hayatımı gerçekten daha iyi hâle getirip getirmeyeceğinden şüphe ediyorum. Kullanmak zorunda bırakılıyorum, o hâlde kullanayım. Sonra bir anda işimin bazı bölümlerinin gerçekten daha iyi hâle geldiğini fark ediyorsunuz.

Arkadaşlarınıza söylüyorsunuz veya arkadaşlarınız size söylüyor: “Aslında bunu kullanmalısın.” Şifre sıfırlama işlemlerini günde altı saat yapmak zorunda kalmıyorsunuz ve kendinizi daha bağlı hissediyorsunuz.

Değişim yönetimi açısından insanların kendilerine dayatılan değişimin içinde sıkışıp kaldığı bir umutsuzluk vadisinden bahsediyoruz. Ancak burada daha çok, faydaların kendilerine anlatılmasından sonra faydaları fark etmenin getirdiği bir kültürel değişim var.

Yapay zekâyla ilk etkileşimimin de keyifli olması gerektiğini söylemenizi sevdim. Bu hem müşteri deneyimindeki müşteri hem de çalışan deneyimindeki çalışan için geçerli.

Değişim yönetimi felsefeniz nedir? ETS Labs bir hizmet kuruluşu ve müşterilerinize bu konuda yardımcı oluyorsunuz. Hizmet ve çözümlerinizin uygulanmasından önce, sırasında veya sonra değişim yönetiminin projeyi nasıl başarıya ulaştırabileceği ya da başarısızlığa sürükleyebileceği konusunda müşterilerinize ne öneriyorsunuz?

Jim Iyoob: Bu işin beyni Manu. Bu soruyu ona bırakayım.

Manu Dwievedi: Yine Jim'in her zaman söylediği bir şeyle başlayacağım. İnsanlara bir şeyi sürpriz olarak sunup “Bu yapay zekâ, size yardımcı olacak” derseniz her zaman şüphe olacaktır. İnsanlar bilmediklerinden korkar, ancak yaratılmasına katkı sağladıkları şeyi destekler.

Değişim yönetimi söz konusu olduğunda bu çok önemlidir. Üst yönetimin veya çalışanların desteğini almanız fark etmez; kuruluşta herkes değişimin kendisine yardımcı olmak için geldiğini ve nasıl işleyeceğini anlamalıdır.

Ayrıca yapay zekâyı da anlamaları gerekir; böylece “Beni yanlış bir şey yaptıracak ve bu beni etkileyecek” korkusuna kapılmazlar. Herhangi bir yapay zekâ uygulamasının %80'i değişim yönetimi, yalnızca %20'si teknolojidir.

İnsanları eğitmeniz ve kendi katkılarını sunmalarını sağlamanız gerekir. Temsilci olarak “Ben bunu yapmak istiyorum” diyebilmeleri gerekir.

Dünyada yazım veya dilbilgisi hatası yaptıkları için bir destek kaydında cezalandırılan temsilciler var. Bir temsilciye “Biliyor musun, bu artık o notları yazmak zorunda kalmamanı sağlayacak. Yazım veya dilbilgisi konusunda endişelenmeyeceksin. Her şey doğru şekilde gönderilecek ve bir sonraki sorunu çözmeye geçebileceksin” dediğinizde bunu istemeyecek tek bir temsilci söyleyin.

Sorun, bunu hiç açıklamamanız ve yeterince eğitmemeniz. Şimdi yalnızca yapay zekânın dâhil edildiğini biliyorlar.

MIT raporunun yapay zekâ projelerinin %95'inin başarısız olduğunu söylediğine dair yeni bir haber var. Ancak hiç kimse gidip raporu okumadı. Rapor, başarısız olan projelerin %95'inin değişim yönetimi, insanlar veya liderlik sorunları nedeniyle başarısız olduğunu söylüyor.

Daha ilgi çekici hikâye ise “%95'i başarısız oldu” şeklindeydi. Anlatı ya yapay zekâ korkusuyla ya da şirketlerin yapay zekânın harika olduğunu söylemesiyle yönlendiriliyor ve bu durum ön saflardaki çalışanlar için korkuya dönüşüyor.

Bu nedenle ilk noktaya dönelim: Eğitim verin. Neyi ve neden uygulamak istediğinizi anladığınızdan emin olun. Kullanım alanınızı çok net ve dar tanımlayın.

“Yapay zekâyı uygulamak istiyorum, çünkü bir temsilcinin her çağrıdan sonra not almak için harcadığı 60 saniyeyi kurtarmak istiyorum.” Artık çok net bir kullanım alanınız var.

Bu müşterilerinize de yardımcı oluyor, çünkü o 60 saniye bir sonraki müşterinin 60 saniye daha az beklemesini sağlıyor. Ayrıca temsilcilerin dilbilgisi hataları yapmamasına veya bir destek kaydına bir şeyi yazmayı unutmamasına yardımcı oluyor.

Bir sonraki temsilci çağrıyı aldığında sorunun ne olduğunu tam olarak biliyor. Bütün bunlar her çağrıda 60 saniye tasarruf etmenizi sağlıyor.

Galen Low: Ayrıca yazım hatası yaptığınız için cezalandırılmıyorsunuz.

Manu Dwievedi: Aynen öyle. Bir şirket olarak çalışanlarınız ve müşterileriniz için sorunu çözdünüz ve bundan para kazandınız.

Değişim yönetimini bu şekilde yürüttüğünüzde insanları eğitir, doğru kullanım alanlarını bulur, kapsamı dar tutar, uygular, sorunu düzeltir ve sonra kapsamı genişletirsiniz. Her yerde bunun işe yaradığını görüyoruz.

Galen Low: MIT raporundaki başlıktan bahsetmeniz komik. Önceki istatistiklere sahip değilim ama aynı oranın yapay zekâ olsun olmasın, değişim yönetimi nedeniyle neredeyse her proje için geçerli olduğuna bahse girerim.

Bazı dinleyiciler “Değişim yönetimini anlıyorum, önemli” diyebilir. Ancak yapay zekânın getirdiği farklılıkla birlikte söylediğiniz şey çok değerli: Erken aşamada ne yapabildiğini gösterin, amacını erken açıklayın ve yapay zekâ etrafında keyifli bir deneyim oluşturun.

Bu yapay bir satış konuşması değil. Gerçekten temsilcilerinizin veya sektörünüzdeki çalışanlarınızın sorunlarını çözmek istiyorsunuz. Onlara anlatmak yerine göstermek gerekiyor.

Jim Iyoob: Bir not alayım. Gemini'nin yemek planlaması yaptığını mı söyledin? Yapay zekâyı yemek planlaması için hiç kullanmadım. Belki başlamam gerekir.

Galen Low: Aslında farklı işler için farklı büyük dil modelleri kullanıyorum. Gemini'm çoğunlukla Pokémon veya Minecraft hakkında şarkılar uyduruyor; sonra bunları çocuğumla kaydediyoruz.

Jim Iyoob: Harika.

Galen Low: ChatGPT bütün iş işlerim için, Claude ise başka işler için. Büyük dil modeli ekibimde iş bölümünü böyle yapıyorum.

Bazı insanların yapay zekâ dönüşümünden büyük ve yeni bir şeymiş gibi bahsetmesi ilginç. Farklı olduğunu ve hepimizin bunu çözmesi gerektiğini söylüyorlar. Elbette başarısız olacağız. Ancak bu mutlaka doğru değil.

Doğru olan, bunun büyük ölçekli herhangi bir dönüşümle neredeyse aynı süreçten geçmesi gerektiği. Daha önce de bunu doğru yapmıyorduk.

Jim Iyoob: Bunu söylemen komik. IVR çıktığında ne dediler? Tüm temsilcilerin yerini alacak. Saçmalık. Sonra sohbet geldi: Aynı anda iki veya üç sohbeti yönetebilecekler, bu yüzden o kadar çok kişiye ihtiyacınız olmayacak. Saçmalık.

Şimdi de aynı şeyi söylüyorlar. Sadece farklı bir hikâye ve yapay zekâyla korku yayarak yaptıkları şey doğru değil.

Galen Low: Bence bazen insanları kaybetmeniz gerekebileceğini söylemeniz önemli ve gerçekçi. Herkesin işini koruyabileceği bir ütopya yok. Etech'in daha fazla iş yaratma konusunda başarılı olması herkes için bunun mümkün olacağı anlamına gelmiyor.

İyi performans göstermeyen bazı kişilerin işlerini kaybedeceğini de söylediniz. Ancak nedensellik daha geriye gidiyor. Bu yalnızca yapay zekâ yüzünden değil; düşük performans gösterdiğiniz, işinizi ciddiye almadığınız, öğrenmediğiniz ve gelişmediğiniz için.

Yapay zekâ yalnızca tetikleyici. Ayrıca bu sistemleri kuracak ve programlayacak insanlara da ihtiyacımız var.

Jim Iyoob: Harika bir soru. Şunu söylerim: İsteğiniz varsa, beceriyi öğrenebilirsiniz. Ancak önce isteğiniz olmalı.

Manu bir temsilciydi, bugün kod yazıyor. Çünkü başka becerileri öğrenme isteği vardı.

Kızım üniversiteden mezun oldu ve şimdi avukat olmak istiyor. Ona ChatGPT'nin LSAT sınavını geçmesine yardımcı olmayacağını söyledim. Teoride yardımcı olabilir, ancak gerçek sınava girdiğinizde öğrendiğinizi bilmeniz gerekir.

Galen Low: Bu gerçekten ilginç bir kullanım alanı. Hesap makinesini düşünün. Gerçek dünyada ve iş hayatında hesap makineniz olacak; tüm matematiği bilmeniz gerekmiyor.

Şimdi iletişim merkezlerinde yapay zekâ asistanlarımız var. Kızınızın, yanında hukuk bilgilerini gösteren holografik bir yapay zekâ asistanıyla çalışan bir avukat olduğu, mevzuatın ilgili bölümünü hatırlatan bir asistanın bulunduğu bir gelecek mümkün mü?

Jim Iyoob: Bilmek zorundalar. Çünkü yapay zekânın yanlış yanıt verdiğine dair çok sayıda makale var. İnsanlara bu yüzden ihtiyacınız var.

Yapay zekâyı sürekli kullanıyorum. Sizin gibi benim de farklı işler için kullandığım beş farklı platform var. Ancak sorun, her şeyin bunu kodlayan kişinin anlayışına dayanması.

Elbette zamanla sizden öğrenebilir; kişiliğinizi, konuşma tarzınızı ve yazma tarzınızı öğrenebilir. Ancak günün sonunda yine de okumanız gerekir, çünkü hata yapar.

Galen Low: Bu, iş gücünün değiştiği geleceğin oldukça net bir resmi. Eğitim önemli. İnsanların becerilerini geliştirmesine ve bunu yaparken desteklenmesine ihtiyacımız var.

Bunu yapma isteğiniz yoksa ve düşük performans gösteriyorsanız muhtemelen işinizi kaybedersiniz. Bu muhtemelen sizin hatanızdır; yapay zekânın değil.

Jim Iyoob: Herkes her şeyi otomatikleştirmeye çalışıyor. Saçmalık. Geceleri sizi uykusuz bırakan üç şeyi seçin. Oradan başlayın.

Yapay zekâyı uyguladıktan ve bunu kontrollü bir ortamda yaptıktan sonra başka şeyleri seçebilirsiniz. Kolay kazanımlara yönelin.

Bu projelerin yatırım getirisini görmek altı, dokuz veya on iki ay sürüyor. Oysa doğru yaparsanız 30 ila 45 gün içinde yatırım getirisi görmelisiniz.

Büyük bir parçayı otomatikleştirmek yerine işletmenin küçük bir bölümünü otomatikleştirin. Çağrı hacmimi %5 azaltırsam bu gerçek para ve gerçek tasarruftur. Sonra ölçeği büyütün.

Herkesin yaptığı hata, her şeyi yapmak zorunda olduğunu düşünmesi. Bu nedenle proje hiçbir zaman başlamıyor. Müşterilerimize her zaman “Üç tane seçelim. Bunlarla başlayalım. Önce işe yaradığından emin olalım, sonra ölçeklendirelim” diyorum.

Başarısızlıklarınızdan öğrenin. Başarısızlık kötü şeyler anlamına gelmez. Denediğiniz yöntemin işe yaramadığı anlamına gelir. Farklı bir şey deneyin.

Galen Low: Başarısızlığı ölçeklendirmeyin, sonra otomatikleştirin.

Jim Iyoob: Evet. Manu, eklemek istediğin bir şey var mı?

Manu Dwievedi: Tam olarak bu. Yapay zekâ sürecine başlıyorsanız bunu yazdırıp bir yere asmalısınız. Bu üç şeyi yaparsanız her şey kârlı bir şekilde sonuçlanır.

İnsanlar yapay zekâyı her şeyi çözecek sihirli bir değnek gibi kullanıyor. Ancak böyle olmayacak.

Galen Low: Büyük ölçekli dönüşüm yolunun aslında küçük ölçekli dönüşümden geçmesi neredeyse şiirsel ama mantıklı. Hedeflerimizin ne olduğunu bilmemiz gerekiyor.

Büyük ölçekte ne yapmaya çalıştığımızı belirlemezsek, kapsamlı dönüşüm her zaman zor olur. Yapay zekâ dünyasında ve çalışma dünyasında bu süre içinde işler değişecek. Daha kısa döngülerle düşünmeliyiz.

Manu Dwievedi: Katılıyorum.

Jim Iyoob: Evet.

Galen Low: Harika. Jim, bugün benimle zaman geçirdiğin için çok teşekkür ederim. Çok eğlenceliydi. Gitmene izin vermeden önce, insanlar senin hakkında daha fazla bilgiye nereden ulaşabilir?

Jim Iyoob: Benim için çok kolay. LinkedIn'de Jim Iyoob. Ayda bir dikkat çekici bir müşteri deneyimi bülteni yayımlıyorum. Bloguma abone olun. İnsanların düşündüğü ama söylemediği şeyleri söylüyorum. İnsanlara duymak istediklerini değil, duymaları gerekenleri anlatıyorum.

Galen Low: Harika. Tüm bağlantıları bölüm notlarına ekleyeceğim.

Manu Dwievedi: Beni de LinkedIn'de bulabilirsiniz. En kolay yolun bu olduğunu düşünüyorum. Manu AI olarak aratabilirsiniz: linkedin.com/in/manuai/.

Galen Low: Gerçekten iyi bir LinkedIn adresi.

Jim Iyoob: Hepinizin böyle bir adresi olmalı.

Galen Low: Bugünkü bölümümüzün sonuna geldik. Bu sohbeti beğendiyseniz dinlediğiniz platformdan abone olmayı unutmayın. Daha fazla pratik içgörü, vaka çalışması ve uygulama rehberi istiyorsanız thedigitalprojectmanager.com adresini ziyaret edin.

Bir sonraki bölüme kadar, dinlediğiniz için teşekkürler.