Her şeyi bilmek büyük bir hedef olabilir. Ancak yarının yeteneği; işler hakkında her şeyi veya en azından şu anda yaptıklarından çok daha fazlasını anlamayı gerektirir. Çalışanlar fiziksel makineler ile dijital sistemler arasındaki ve değer zincirinin her adımı ile şirketin mevcut ve gelecekteki iş modelleri arasındaki temel bağlantıları kavramalıdır. İşletme sahibi başta olmak üzere bütün çalışanlar müşterilerinin işlerini, ürün ve hizmetleri nasıl ve ne zaman kullanıldığını, organizasyonel süreçlerin nasıl çalıştığını, ilgili zorlukları ve fırsatları bilmeliler. Bu süreç şirketleri büyük olasılıkla değiştirecektir.

Daha fazlasını bilme ihtiyacı her alanda zorunludur, özellikle AR-GE ve ürün tasarımındaki çalışanlar için vazgeçilmezdir. Çok uzak olmayan bir gelecekte ürün tasarımcıları, özellikleri neredeyse gerçek zamanlı olarak modellemek, analiz etmek, geliştirmek ve değiştirmek için yapay zekâ (AI) ve nesnelerin interneti (IoT) sensör verilerini kullanmak zorunda kalacaktır. Sahaya girdikten sonra, her prototip ve dijital ikizi aynı anda çalışacak, böylece tasarımcılar 7/24 verilere erişebilecek. Mevcut model için anında iyileştirmeler geliştirmek ve yeni nesil ekipmanı daha iyi tasarlamak için bunu kullanmak üzere eğitilmeleri gerekecektir.

Hemen hemen her şirkette dijital platformların koordine edilmesi, verilerin çıkarılması ve insan   ile yapay zekâ sistemleri arasında uyumlu bir çabada kullanılan içgörülerin kullanılması gerekecek. İster tasarım sonuçlarından isterse saha performansından olsun, tüm bu verileri düzenlemek, her bir veri noktasının değerini ve tüm parçaların nasıl bir araya geldiğini anlayan insanlara ihtiyaç duyulacaktır. Ayrıca karmaşık bir sistemdeki değişkenler birçok şekilde etkileşime girdiğinden, makine ve elektrik mühendisliği, bilgisayar bilimleri ve ürün geliştirme gibi sayısız disiplinden bilgiye gereksinim duyulacaktır. Örneğin, bir sensörün süspansiyon kolu üzerindeki konumu (mekanik bir sorun), sensörün elektriksel olarak ölçtüğü verileri etkileyecek ve bu da kolun doğruluğunu belirleyen matematiksel algoritmaları etkileyecektir. Çalışanları karmaşık veri tabanlı sistemleri yönetebilen ve bu sistemlerde gezinebilen şirketler, ürünlerinin performansını artırmak, bakım maliyetlerini azaltmak, müşterileri çekmek ve elde tutmak için en iyi donanıma sahip olacaklardır.

Günümüzde demografik bir değişim var. Bebek boomer neslinin emekli olması ve birçok ülkede çalışma çağındaki nüfusun azalmasıyla birlikte, otomasyon muhtemelen iş gücünden ayrılan birçok insanın yerini alacak. Eğilimlerin gösterdiği gibi, Y kuşağı ve yüzyıl kuşağı gibi sonraki nesillerin önceki nesillerden farklı kariyer özlemleri var gibi görünüyor. Pek çoğu, yerleşik şirketler yerine yeni kurulan şirketler için çalışmayı tercih ediyor. Ancak çoğu büyük şirket eskidir. “Fortune 500”de yer alan şirketlerin sadece 26'sı bu yüzyılda kuruldu; yakında ABD iş gücünün yarısını oluşturacak olan yüzüncü yıldakiler gibi. Bu genç işçilerin işverenlerden yüksek beklentileri olması, geleneksel şirketlerin ihtiyaç duydukları genç yetenekleri çekmesini zorlaştırıyor.

Diğer bir husus ise teknolojiler çalışma şeklimizi değiştirdikçe, önceki sanayi devrimlerinden farklı bir dinamik yaratıyorlar. Geçmişte teknoloji, el becerilerine sahip işçilerin hassasiyetini ve üretkenliğini artırırdı ve daha önce yalnızca yüksek vasıflı ve iyi ücret alan zanaatkarlar tarafından gerçekleştirilen görevleri yapmalarını sağlardı. Yapay zekâ ve robotların tam tersi bir etkisi olacak; yüksek vasıflı işçilerin hassasiyetini ve üretkenliğini artıracaklar, aynı zamanda montaj hatları, servis masaları veya bakım ekipleri gibi birçok düşük vasıflı işçinin yerini alacaklar. Bu mesleklerden bazıları hayatta kalacak olsa da gerekli beceriler hızla değişiyor; madenciler makineleri uzaktan çalıştırmak zorunda kalacak, kamyon sürücüleri kendi kendine giden platformları izlemek zorunda kalacak vb. Her seviyedeki çalışanlar, öğrenen makinelerle iş birliği yapmayı ve birlikte yaşamayı öğrenmelidir.

Evet AR-GE teknik sınırları zorlamak içindir, bu nedenle AR-GE ekipleri, teknolojik değişime ayak uydurmak için organizasyonel sınırları yeniden çizmeyi öğrenmelidir. Esasen, en son araçları kullanarak veya gerekirse bunları oluşturacak dijital girişimciler hâline gelmelidirler. Bu, BT tarafının önerdiklerinin dışında yeni yazılım ve sistemlerle denemeler yapmayı hatta bazı çözümleri şirket içinde geliştirmeyi içermektedir.

Veri odaklı bir dünyada, çalışanların sistemleri tasarlama ve uygulama konusunda olduğu kadar iş modelleri hakkında düşünme konusunda da yetenekli olmaları gerekiyor. IoT ve diğer teknolojiler sayesinde şirketlerin değer yakalama stratejileri yalnızca pazarlama, satış ve iş geliştirme işlevleriyle değil, aynı zamanda AR-GE ve ürün geliştirmeyle de şekillendirilebilir.

Şirketin dijital çalışanları veri patlamasının ön safında yer alıyor gibi görünse de aynı zamanda tüm bu verilerin işletme için ne anlama geldiğini ve bunlardan nasıl para kazanılabileceğini de anlamaları gerekiyor. Verinin nereden geldiğini, ne kadar güvenilir olduğunu, nerede saklandığını ve tutarlı bir sıraya sahip olup olmadığını kontrol etmenin ötesine geçmelidirler. Yararlı olanın ne olduğu da bilinmelidir. İş uygunluğuna odaklanırken veri teknisyenleri bazı temel soruları sormak üzere eğitilmelidir. Veriler, ürünlerimizin performansını izlemek ve bir hizmet olarak sunulmak için kullanılabilir mi? Bu gerçek zamanlı olarak yapılabilir mi? Müşteriler ve ihtiyaçları hakkında içgörüler oluşturmak için veriler başka nasıl analiz edilebilir? 

Sonuç olarak ifade edebiliriz ki geleneksel şirketler, çalışanlarından en iyi şekilde yararlanmak için yeni organizasyon yapıları denemek zorunda kalacaklar. Aksi takdirde köklü yöneticiler ile dijital yetenekler arasındaki gerilimler dönüşümü engelleyebilir ve dijital insanlar kapıdan çıkıp gidebilir.

Dr. Selim Süleyman