Yapay zekâ yöneticilerin işini kolaylaştırmak yerine zorlaştırıyor

Şirketler çalışanlarının daha hızlı ve verimli çalışması için yapay zekâ araçlarını devreye alıyor. Ancak bu araçlar, yöneticilerin ekip performansını değerlendirme biçimini kolaylaştırmak yerine daha karmaşık hâle getiriyor. Yöneticilerin karşılaştığı temel sorun, ortaya çıkan işin ne kadarının çalışan tarafından üretildiğini, ne kadarının yapay zekâ desteğiyle hazırlandığını ayırt edememek.

Nielsen tarafından yedi ülkede 1.700 direktör ve üst düzey yöneticiyle gerçekleştirilen bir araştırma, yapay zekâ kullanımının yönetim süreçlerinde yeni belirsizlikler oluşturduğunu ortaya koydu. Araştırma, iş yönetimi yazılımları geliştiren Monday.com’un talebiyle yapıldı. Katılımcıların yarısından fazlası, yapay zekâ araçlarının kullanılmaya başlanmasının ardından çalışanların işlerini değerlendirmeyi daha zor bulduğunu belirtti.

Yöneticiler üretilen işin kaynağını ölçmekte zorlanıyor

Yapay zekâ, çalışanların hazırladığı raporları, metinleri ve diğer çıktıları daha kısa sürede ve daha düzenli biçimde yöneticilerin karşısına çıkarabiliyor. Bu durum ilk bakışta üretkenlik artışı gibi görünse de yöneticilerin değerlendirme sürecinde yeni sorularla karşılaşmasına neden oluyor. Bir çalışanın başarısı, yalnızca ortaya çıkan son ürün üzerinden mi ölçülmeli, yoksa yapay zekâyı doğru yönlendirme becerisi de performansın bir parçası mı sayılmalı?

Ankete katılan yöneticilerin yüzde 78’i, yapay zekâ kullanımından sonra çalışanları değerlendirme yöntemlerini değiştirdiğini söyledi. Yeni ölçütler arasında etkili komutlar hazırlayabilmek, hangi görevlerin yapay zekâya devredileceğine karar vermek ve çalışma yöntemlerini denemek yer alıyor. Bu yaklaşım, klasik becerilerin yanında yapay zekâ okuryazarlığını da çalışan performansının bir unsuru hâline getiriyor.

Ancak yöneticilerin çalışan katkısını net biçimde göremediği bir ortamda adil değerlendirme yapmak zorlaşıyor. Aynı sistemlerin performans değerlendirmelerinde kullanılması da sürece ilişkin başka bir risk yaratıyor. Ankete göre yöneticilerin yüzde 46’sı kararlarını şekillendirmeye yardımcı olması için yapay zekâdan yararlanıyor. Liderlerin yüzde 39’u ise performans değerlendirmelerini hazırlarken yapay zekâ kullanıyor.

Yapay zekâ heyecanı sürüyor, fakat iş yükü de artıyor

Yöneticilerin araçlardan tamamen memnuniyetsiz olduğu söylenemez. Katılımcıların yüzde 94’ü, yapay zekâyla çalışma biçimlerini geliştirme konusunda heyecan duyduğunu ifade etti. Yani sorun, yöneticilerin yapay zekâyı istememesi değil; teknolojinin şirketlerin mevcut süreçlerinden daha hızlı ilerlemesi.

Yapay zekâ bireysel görevlerde verimlilik sağlayabilirken yöneticilerin sorumluluğu yalnızca kendi işlerini hızlandırmakla sınırlı değil. Yöneticiler aynı zamanda ekiplerin çalışma düzenini kurmak, görev dağılımı yapmak ve ortaya çıkan sonuçların doğruluğunu kontrol etmek zorunda. Bu nedenle kişisel kullanımda faydalı görünen bir araç, kurum genelinde uygulandığında yeni koordinasyon ihtiyaçları doğurabiliyor.

Yapay zekâ ajanlarının iş süreçlerine daha fazla dâhil olmasıyla birlikte yöneticilerin görev tanımı da değişiyor. Hangi işlerin bir ajana devredileceğine karar vermek, üretilen sonuçları kontrol etmek ve sistem hata yaptığında müdahale etmek gerekiyor. Araştırmada bu denetim faaliyetlerinin, görünür bir çıktı üretmese de yöneticilerin zamanını alan yeni bir “görünmez emek” katmanı oluşturabileceği belirtiliyor.

Performans değerlendirmelerinde tarafsızlık sorunu

Yapay zekânın çalışan değerlendirmelerinde kullanılması, tarafsızlık tartışmasını da beraberinde getiriyor. Büyük dil modelleri, eğitim verilerinde bulunan insan davranışlarını ve önyargı kalıplarını yeniden üretebilen tahmin sistemleri olarak çalışıyor. Bu nedenle yöneticilerin kararlarını destekleyen bir model, açık ve nesnel ölçütler bulunmadığında insan değerlendirmelerindeki benzer eğilimleri tekrar edebilir.

Lüksemburg Sosyo-Ekonomik Araştırmalar Enstitüsü tarafından yapılan bir çalışma, açık nesnel standartların bulunmadığı ve kişilerin birbirinden bağımsız değerlendirildiği durumlarda büyük dil modellerinin performans puanlarını insanlara benzer biçimde verebildiğini ortaya koydu. 2025’in başında yayımlanan başka bir araştırma ise yapay zekâ modellerinin farklı toplumsal gruplara yönelik önyargılar gösterebildiğini belirtti.

Bu tablo, şirketlerin yapay zekâyı performans değerlendirmelerine dâhil etmeden önce ölçütleri netleştirmesi gerektiğine işaret ediyor. Yöneticiler için asıl mesele artık yalnızca çalışanların ne kadar iş ürettiğini görmek değil; kullanılan araçları, karar süreçlerini ve insan katkısını birlikte değerlendirebilmek. Yapay zekâ üretkenliği artırsa da bu dönüşüm, yönetim süreçleri yeniden tasarlanmadan tek başına beklenen rahatlamayı sağlamıyor.