Harvard Business Review’da bu hafta yayımlanan yeni bir çalışma, birçok çalışanın zaten şüphelendiği şeyi doğruladı: yapay zeka araçları işi azaltmıyor, yoğunlaştırıyor.
Çalışma, UC-Berkeley ve Yale tarafından, 200 kişilik bir teknoloji şirketinde sekiz ay boyunca yürütülen yerinde araştırma kapsamında toplanan verilere dayandı; çalışanlar yapay zeka araçlarını gönüllü olarak benimsedi.
Sonuçlar, araştırmacıların “iş yükünün fark edilmeden artması” olarak tanımladığı bir yoğunlaşma modelini ortaya koydu.
İlk olarak görev genişlemesi yaşandı. Ürün yöneticileri kod yazmaya başladı. Araştırmacılar mühendislik işleri üstlendi. Bir zamanlar net sınırları olan roller, çalışanların daha önce görev alanlarının dışında kalan işleri üstlenmesiyle bulanıklaştı. Yapay zeka bu geçişi uygulanabilir kıldı.
Bir mühendis araştırmacılara şöyle dedi: “Belki yapay zeka sayesinde daha üretken olacağınızı, biraz zaman kazanıp daha az çalışabileceğinizi düşünmüştünüz ama gerçekte daha az çalışmıyorsunuz. Sadece aynı miktarda ya da daha fazla çalışıyorsunuz.”
Bu durum bir dalga etkisi yarattı. Mühendisler kendilerini, bir katılımcının tam yerinde ifadesiyle “vibe-coding” yapan meslektaşlarını gözden geçirirken, düzeltirken ve onlara rehberlik ederken buldu.
İşinin bir bölümünü otomatikleştiren kişi, bir başkası için daha fazla iş yaratmış oldu.
İkinci olarak sınırlar bulanıklaştı. Yapay zekanın sohbet tabanlı arayüzü işe başlamayı son derece kolaylaştırdı. Artık boş bir sayfaya bakıp kalma durumu yoktu, karmaşık bir öğrenme süreci de göz korkutmuyordu.
Böylece çalışanlar masalarından ayrılmadan önce “hızlı bir son komut” göndermeye başladı; kendileri uzaklaşırken işleri yapay zekaya bıraktı. Birçoğu boş zamanlarında da yapay zeka komutları kullandı; öyle ki mesai dışındaki iş amaçlı kullanım saatlere ve günlere yayılarak doğal molaların azalmasına yol açtı.
Üçüncü olarak çoklu görev artışı görüldü. Yapay zekanın görevlerin arka planda yürütülebileceği izlenimini vermesiyle çalışanların aynı anda birden fazla iş akışını yönetmesi beklendi. Vaat edilen üretkenlik artışı, çoğu zaman sürekli dikkat değiştirme ve daha uzun görev listeleri anlamına geldi.
Tüm bunlar bir araya geldiğinde, araştırmacıların tanımıyla, yapay zekanın işleri kolaylaştırdığı, çalışanların daha fazlasını yaptığı ve bunun da işleri kolaylaştırmak için yapay zekaya daha fazla bağımlılık yarattığı kendi kendini güçlendiren bir döngü ortaya çıktı: Tekrar et, yinele, tüken.
Araştırmacılar şunu not etti: “Bazı katılımcılar daha üretken hissettiklerini ancak daha az meşgul hissetmediklerini, hatta bazı durumlarda eskisinden daha meşgul olduklarını belirtti.”
Yapay Zeka Çağında Çalışmak
Çalışanlar yavaş yavaş işten çıkarılıyor; geride kalanlar ise tükenmişlik noktasına kadar zorlanıyor.
1.500 kurumsal profesyonelle yapılan yeni bir DHR Global anketi, katılımcıların %83’ünün tükenmişlik yaşadığını ortaya koydu; aşırı iş yükü ve uzun çalışma saatleri başlıca nedenler olarak gösterildi.
2024’te Upwork Research Institute, yapay zeka kullanan çalışanların %77’sinin bu araçların üretkenliklerini azalttığını ve iş yüklerini artırdığını söylediğini bildirmişti.
Bu yıl aynı enstitü, son birkaç ayda en çok talep gören becerilerin yapay zeka ile ilgili olduğunu raporladı.
Berkeley araştırmacıları, bu iş genişlemesinin kısa vadede üretken görünebileceğini ama çalışanların ChatGPT ile denemeler yaparken iş yüklerinin arttığını fark etmesiyle bunun bilişsel yorgunluğa, zayıflayan karar alma süreçlerine ve sonunda işten ayrılmalara yol açabileceğini vurguladı.
Çözüm olarak şirketlerin bir “AI practice”, yani yapay zeka kullanımına dair bilinçli normlar oluşturması gerektiğini öneriyorlar. Buna, önemli kararlar öncesinde yapılandırılmış molalar vermek, dikkat geçişlerini azaltacak şekilde işleri sıralamak ve gerçek insan bağlantısı için zamanı korumak dahil.
Araştırmacıların vardığı sonuç şöyleydi: “Bu tür uygulamalar olmadan, yapay zeka destekli çalışmanın doğal eğilimi daralma değil yoğunlaşmadır; bunun tükenmişlik, karar kalitesi ve uzun vadeli sürdürülebilirlik açısından sonuçları vardır.”
Veriler ayrıca kıdeme göre belirgin bir fark gösterdi. Tükenmişlik oranı yardımcı düzeyde %62 ve giriş seviyesinde %61 iken, üst düzey yöneticiler arasında bu oran %38 olarak raporlandı.
Kaynak: https://decrypt.co/357527/ai-save-time-instead-created-new-kind-burnout
Yorumlar (1)