Yapay Zekaya Hazır Hale Gelmek İçin Beş Önemli Liderlik Önceliği

Temel noktalar: Yapay zeka hazırlığı, ilk günden itibaren öncelikli alanları eşit şekilde dengelemekle ilgilidir. Yapay zekanın mimarları yavaşlamayı talep ettiğinde, eğitimin sesini yükseltmesi gerekir. Kurumunuzun yapay zeka stratejisinin öğretim tasarımcılarına ihtiyacı vardır. Yapay zeka hazırlığı hakkında daha fazla haber için eCN'nin Yapay Zeka Eğitim merkezini ziyaret edin. ChatGPT'nin yapay zeka hakkındaki sohbetleri değiştirmesinden dört yıl sonra, birçok yükseköğretim kurumu hâlâ yapay zekayı nasıl benimsemeleri gerektiğini sorguluyor. Daha faydalı bir soru ise sistemlerinin, verilerinin ve çalışanlarının bunu desteklemeye hazır olup olmadığıdır.

Bu ayrım önemlidir çünkü yapay zeka benimseme oranı halihazırda kurumsal hazırlığı geride bırakmaktadır. Ankete katılan yükseköğretim profesyonellerinin %94'ü son altı ay içinde iş için yapay zeka araçları kullandığını belirtirken, yalnızca %54'ü bu kullanımı düzenleyen politika veya kılavuzlardan haberdardır.

Yapay zeka, yükseköğretimin parçalanmış yapısını yaratmadı; sadece onlarca yıldır birikenleri gün yüzüne çıkarıyor. Kurumlar bağlantısız sistemler üzerinden faaliyet göstermiştir ancak yapay zeka bu şekilde çalışmaz. Buna karşılık bazı liderler, yapay zekayı desteklemek için ana platformları değiştirmeleri veya yükseltmeleri gerektiğini varsayabilir. Yeni bir öğrenci bilgi sistemi (SIS). Yeni bir kurumsal kaynak planlaması (ERP). Bunların hiçbirisi geçerli değildir. Bilişsel bir işletim katmanı eksik parçadır. SIS, ERP ve CRM gibi eski sistemleri değiştirmeden, yapay zekanın tarayabilmesi ve üzerinde akıl yürütebilmesi için birden fazla sistemdeki verileri bir araya getiren akıllı bir veri kumaşıdır.

Yapay zeka hazırlığı, yapay zekanın neden önemli olduğu ve kurumun bununla ne başarmayı umduğu konusunda kurum çapında bir mutabakatla başlar. Bu yönlendirme olmadan departmanlar bağımsız olarak araçlar satın alacak veya deneyler başlatacak ve halihazırda parçalanmış olan ortama başka bir karmaşıklık katmanı ekleyecektir.

Yapay zekayı neden ele aldığınız ve onu benimseme konusunda nasıl ilerleyeceğiniz konusunda son derece net olmalısınız. Önce öğretim ve öğrenim mi? Yoksa kampüs operasyonu mu? İkisi birden olamaz. Neden biriyle başlanmalı? Neden diğeri için beklemek ihtiyatlıdır? Önce yönü ve uyumu oluşturun.

2. Yapay Zeka Girişimleri İçin Net Bir Süreç Oluşturun Geleneksel kurumsal karar alma süreçleri birkaç yarıyıl hatta yıllar sürebilir. Yapay zeka, öğretim, öğrenim, operasyonlar ve çalışanların rolleri hakkında acil sorular ortaya çıkarır, bu nedenle kurumların her teklifin durmasına izin vermeden düşünceli bir şekilde yanıt vermenin bir yoluna ihtiyacı vardır.

Bu, yapay zeka girişimlerini değerlendirmede kimin yer alması gerektiğini, bunları onaylama yetkisinin kime ait olduğunu ve bu kararlara hangi kriterlerin rehberlik edeceğini netleştirerek başlar. Tanımlanmış bir süreç, kurumların gizlilik, güvenlik, erişilebilirlik ve potansiyel etki gibi hususları tutarlı bir şekilde değerlendirmesine de yardımcı olabilir.

Amaç, ortak yönetimi atlamak veya dikkatli inceleme pahasına kararları hızlandırmak değildir; kurum uygun gözetimi sürdürürken umut verici fikirlerin ilerleyebilmesi için katılımı ve hesap verebilirliği yeterince net hale getirmektir.

3. Veri Temelini Anlayın Yapay zeka, bir kurumun bulamadığı, yorumlayamadığı veya güvenemediği verilerden güvenilir sonuçlar üretemez. Liderlerin veri mühendisi olması gerekmez, ancak kritik bilgilerin nerede olduğunu, hangi sistemlerin yetkili kabul edildiğini ve verilerin kurumsal sınırlar güvenli bir şekilde kullanılıp kullanılamayacağını bilmelidirler.

Bu değerlendirme, çalışanların her gün güvendiği resmi olmayan süreçleri içermelidir. E-tablolar ve kendi geliştirdikleri araçlar, asla merkezi bir sisteme girmemiş değerli kurumsal bilgiler içerebilir. Bu uygulamaları yüzeye çıkarmak, kurumun aslında nasıl çalıştığını anlamaya yönelik gerekli bir adımdır. Ardından, yapay zekanın üzerinde akıl yürütebilmesi için tüm bu yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin nasıl bir araya geleceğini bulun. Tek bir ajan satın almadan veya tek bir bot dağıtmadan önce bunu ilk önce çözün.

4. Küçük Sayıda Kullanım Durumuna Öncelik Verin Her departman kendi sohbet botunu, otomasyon aracını veya pilot uygulamasını başlatırsa deneyler hızla kurumsal bir yayılıma dönüşebilir. Sınırlı kaynaklar bağlantısız girişimler arasında dağılırken liderler neyin anlamlı değer yarattığına dair çok az içgörü elde eder.

Daha güçlü bir yol haritası, net bir şekilde tanımlanmış birkaç problemle başlar. En umut verici erken kullanım durumları genellikle üç özelliği paylaşır:

Küçük bir kullanım durumuna, ideal olarak sadece birine odaklanmak, kuruma öğrenme alanı sağlar. Liderler daha karmaşık alanlara genişlemeden önce sonuçları değerlendirebilir, istenmeyen sonuçları belirleyebilir ve uygulama yaklaşımlarını güçlendirebilir. Her girişim, sadece başka bir araç eklemekle kalmamalı, kurumsal yeteneği geliştirmelidir.

5. İnsanları Değişime Hazırlayın Teknoloji, yapay zekayı benimsemenin şimdiye kadarki en kolay kısmıdır. Daha zorlu olan görev; işleri ve kurumun yönü hakkında meşru endişeleri ele alırken, insanların kökleşmiş süreçlerin, korkuların ve bilgi açarlarının ötesine geçmesine yardımcı olmaktır.

İş gücü hazırlığı ve değişime yönelik modern, insan merkezli bir yaklaşım bu nedenle teknoloji yol haritasıyla birlikte geliştirilmelidir. Bu, BT ekiplerinin becerilerini artırmayı, yöneticileri değişime rehberlik etmeye hazırlamayı ve çalışanlara seslerinin duyulması ve bilgilerine katkıda bulunmaları için anlamlı fırsatlar vermeyi içerir. İnsanlar yeni bir çözümün parçası olduklarını anladıklarında yeni bir yönü destekleme olasılıkları daha yüksektir.

Çoğu kurum, bu alanların birkaçında halihazırda bir miktar uygulama düzeyine ve diğerlerinde hedeflenen boşluklara sahip olduğunu görecektir. Yapay zekaya hazır hale gelmek, ilk günden itibaren bu 5 alanı eşit şekilde dengelemekle ilgilidir.

Joe Abraham, Intellicampus'un Kurucu Ortağı ve CEO'sudur. eSchool Media Katkıda Bulunanların Son Yazıları ( tümünü gör ) Kolejler SAT'ı isteğe bağlı hale getirdiğinde ne olur - 19 Ekim 2026 Küçük modellerin öğrettikleri - 16 Ekim 2026 Mezunlar ve işverenler kariyer hazırlığı konusunda farklılık gösteriyor - 14 Ekim 2026

Mevcut yükseköğretim manzarasında, azalan kayıtlar hâlâ mevcut bir zorluktur. Genel kayıt sayıları toparlanma belirtileri gösterirken, National Student Clearinghouse Araştırma Merkezi verileri lisans kayıtlarının henüz salgın öncesi seviyelere tam olarak dönmediğini göstermektedir.