SAP: Çalışanların yüzde 88’inin işi AI ile değişti

SAP SuccessFactors Future of Work Research Lab’ın 7 Ekim 2026 tarihli değerlendirmesi, önceki bir araştırmada çalışanların yüzde 88’inin işindeki değişimi en azından kısmen AI kullanımına bağladığını aktardı. Değişimlerin yaklaşık yarısı, yöneticilerden veya kurumlardan anlamlı yönlendirme gelmeden yaşandı. SAP’ın gündeme getirdiği sorun, hızlanan görevlerle çalışanların sorumluluk ve karar yetkisinin aynı anda yeniden tanımlanmaması.

Değerlendirmeyle bağlantılı 2027 Future of Work Predictions Report sayfası, çalışma biçimi, iş gücü ve İK uygulamalarını birlikte ele alıyor. Yöneticiler açısından soru, AI’nın hangi adımı kısalttığından ibaret değil: boşalan zamanın hangi işe ayrılacağı, yeni kararı kimin vereceği ve başarının nasıl ölçüleceği de belirlenmeli. İlk paragraftaki oranlar, yeni öngörü çalışmasının katılımcılarından değil, SAP’ın daha önce yürüttüğü iş tasarımı araştırmasından geliyor.

Verimlilik artarken rol neden belirsizleşiyor?

Mevcut bir görevin daha hızlı tamamlanması kolayca görülebilir; görevin değişen kapsamı aynı açıklıkta görünmeyebilir. Bir çalışan AI’ya ilk taslağı hazırlatıp kendi zamanını doğrulama, istisna çözme veya başkalarının kararlarına destek verme işine ayırdığında, eski görev tanımı yaptığı işi eksik anlatır. Performans yalnızca tamamlanan taslak sayısıyla ölçülüyorsa artan muhakeme ve sorumluluk da değerlendirme dışında kalır.

Araştırmanın baş bilim insanı Autumn Krauss, 8 Eylül 2026 tarihli NZ Tech Podcast söyleşisinde uzmanlığın daha geniş işlere uygulanmasını ve çıktı yerine etkinin değerlendirilmesini anlatırken “You can't redesign work at the individual level. It's a system.” dedi. Bu yaklaşım, çalışanların araçları kullanma biçimi kadar ekipler arasındaki iş paylaşımının ve performans beklentilerinin de değişmesini gerektiriyor.

Verimlilik odağı ile iş tasarımı arasındaki gerilim burada ortaya çıkıyor. Bir görevin süresi kısalırken insanın yaptığı kontrol işi büyüyebilir; çalışan yeni bir sorunu çözmeye başladığında ise karar sınırı eski rolünde tarif edilmemiş olabilir. Hız kazanımı tek başına, bu ek sorumluluğun kime ait olduğunu veya ortaya çıkan sonucun değerini göstermez.

Yönlendirme boşluğu günlük işte ne değiştirir?

Yönlendirme yalnızca kullanılacak AI aracını seçmek değildir. Ekibin hangi çıktıyı insan incelemesinden geçireceğini, beklenmedik bir durumda kararı kimin vereceğini ve kazanılan zamanın hangi önceliğe ayrılacağını bilmesi gerekir. Bunlar belirsiz kaldığında çalışanlar iş akışını fiilen değiştirirken yetki sınırları ve başarı beklentileri eski düzeninde kalabilir.

Örneğin orta ölçekli bir müşteri hizmetleri ekibinde AI ilk yanıt taslaklarını hazırlıyorsa, çalışanların işi yalnızca daha fazla yanıt göndermek olarak tanımlanamaz. Yanlış veya eksik bir taslağı ayıklamak, olağan dışı talebi çözmek ve gerektiğinde konuyu yetkili kişiye taşımak da işin parçasıdır. Bu, araştırmada ölçülmüş bir Türkiye örneği değil; görev değişikliğinin yönetici tarafından nasıl tarif edilebileceğini gösteren koşullu bir durumdur.

İş tasarımındaki değişimler ekibe nasıl çevrilir?

Önerilen değişimler, görev tanımını tek başına güncellemekten daha geniş bir düzenleme gerektiriyor. Türkiye’deki orta ölçekli bir ekip için aşağıdaki karşılıklar, araştırma bulguları olarak değil, iş tasarımı ilkelerinin koşullu uygulama örnekleri olarak okunmalı:

Uzmanlığın daha geniş kullanımı: Bir uzman, AI’nın hazırladığı ilk çıktının ardından komşu bir sorunu da üstlenebilir. Yönetici bu katkıyı rolün kapsamına eklerken hangi konuda son kararın uzmanda, hangi konuda başka bir ekipte olduğunu açıkça belirler. Yalnızca uzmanın eski görevindeki üretim adedini izlemek genişleyen işi görünmez kılar.
Sabit iş yerine değişen sorumluluk: Talep türü değiştiğinde ekip üyelerinin üstlendiği görevler de değişebilir. Bu durumda unvanın bütün ayrıntıları belirlemesi yerine dönemsel sorumluluk, beklenen sonuç ve öncelik sırası tanımlanır. Performans görüşmesinde çalışanın eski görev listesini ne kadar hızlı tamamladığı kadar yeni sorumluluğu nasıl taşıdığı ele alınır.
İşe daha yakın sahiplik: Bir talebin her aşamada ayrı bir onay sırasına girmesi yerine ekip, belirlenmiş sınırlar içinde işi baştan sona takip edebilir. Yönetici istisnaları üstlenirken ekibin hangi kararları kendisinin vereceğini netleştirir. Ölçüm yalnızca ara teslim sayısına değil, tamamlanan işin kalitesine ve yeniden çalışma ihtiyacına bakar.
Çıktı yerine etki: AI daha çok taslak, özet veya yanıt üretmeyi kolaylaştırabilir. Bunların sayısı tek başına müşterinin sorununun çözülüp çözülmediğini göstermez. Ekip, hacmi izlemeye devam ederken sonucun işe yararlılığını ve insan incelemesi gerektiren hataları da değerlendirebilir.
Kararın bağlama yaklaşması: Konuyu yakından bilen çalışan, önceden belirlenmiş sınırlar içindeki rutin seçimi yapabilir. Daha yüksek etkili veya istisnai kararın yöneticiye ne zaman taşınacağı açık olmalıdır. Böylece karar yetkisi, çalışandan beklenen yeni muhakeme yüküyle birlikte değişir.
Desteklenen öz yönetim: Çalışan gelişim alanını ve işini iyileştirme yolunu daha fazla sahiplenebilir. Bunun için hedefin, geri bildirimin ve yardım isteyeceği kişinin belli olması gerekir. Yetki devri, yöneticinin öncelikleri açıklama ve sonuçtan sorumlu olma görevini ortadan kaldırmaz.

Yönetici görev, yetki ve ölçütü hangi sırayla kurar?

Başlangıç noktası organizasyon şemasını değiştirmek değil, işte fiilen neyin değiştiğini tarif etmektir. Hangi adım kısaldı, hangi kontrol veya sorun çözme işi büyüdü, çalışan artık hangi kararı veriyor? Bu sorulara verilen yanıt, yeni görevin sınırını gösterir. Ardından karar yetkisi ve istisnaların kime taşınacağı belirlenebilir; performans ölçütü ise tanımlanan işe göre yenilenir.

Koşullu müşteri hizmetleri örneğinde yalnızca yanıt sayısına hedef koymak, hızlı taslak üretimini ödüllendirirken doğru çözümü ve gerekli incelemeyi geri plana itebilir. Yönetici önce çalışanın taslağı hangi durumda değiştireceğini ve hangi durumda karar isteyeceğini tanımlar. Sonra yanıt hızını, çözülen talebin niteliği ve tekrar işlem gerektirip gerektirmediğiyle birlikte değerlendirir. Böylece çalışan, AI kullanımıyla değişen görevinden hangi sonuç için sorumlu olduğunu bilir.

Bu sıra İK uygulamalarını da etkiler: yeni sorumluluk görev tanımına girip gelişim ve performans görüşmelerine yansımıyorsa çalışan eski hedeflere göre değerlendirilmeye devam edebilir. Yöneticinin belirlediği karar sınırları ile İK’nın kullandığı ölçütlerin örtüşmesi, hız kazanımının kimin işi ve sorumluluğu hâline geldiğini açık tutar.

Ayrıca okuyun: