Yapay Zeka Yönetişimi ve Performatif Tiyatro: 2025'te İş Dünyası İçin Gerçekten Ne Anlama Geliyor?

İş Dünyası

Yapay Zeka Yönetişimi ve Performatif Tiyatro: 2025'te İş Dünyası İçin Gerçekten Ne Anlama Geliyor?

Ya YZ yönetişim politikaları, tüm YZ sistemlerinin 'ezberlediği' öz tanımlamalara dayanıyorsa? Araştırma, 1.644'lük bir şeffaflık açığı ortaya koyuyor (ölçek 0-3): her YZ, ticari ve açık kaynaklı modeller arasında hiçbir fark olmaksızın sınırlamalarını aşırı bildiriyor. Çözüm: kendi kendini raporlamanın yerine bağımsız davranış testleri, beyan edilen ve gerçek arasındaki boşluğun denetimi, sürekli izleme. Bu yaklaşımı benimseyen şirketler -%34 olay ve %340 yatırım getirisi raporlamaktadır.

Electe'nin Ceo'su ve Kurucusu‍

Bu Makaleyi Yapay Zeka ile Özetleyin

Tüm yapay zeka sistemlerinin sınırlarını tanımlarken neden 'hareket ettiğini' ve bunun kurumsal yönetime yaklaşımı nasıl kökten değiştirdiğini keşfedin

‍

Giriş: Yapay Zeka Yönetişimini Değiştiren Keşif

‍

2025 yılında yapay zeka artık bir yenilik değil, günlük operasyonel bir gerçeklik. Fortune 500 şirketlerinin yüzde 90'ından fazlası işyerinde OpenAI AI kullanıyor : 2025 için bir rapor | McKinsey, ancak devrim niteliğindeki bir bilimsel keşif, AI yönetişimi hakkında bildiğimizi düşündüğümüz her şeye meydan okuyor.

‍

'SummerSchool2025PerformativeTransparency' projesi tarafından yürütülen araştırma, şaşırtıcı bir olguyu ortaya çıkardı: istisnasız tüm YZ sistemleri, yeteneklerini ve sınırlamalarını tanımlarken 'hareket ediyor'. Burada arızalardan veya programlama hatalarından değil, YZ yönetişimi hakkında düşünme şeklimizi kökten değiştiren içsel bir özellikten bahsediyoruz.

‍

Yapay Zeka'da 'Sahne Tiyatrosu' Nedir?

‍

Bilimsel Tanım

Dokuz YZ asistanının sistematik analizi yoluyla, kendi bildirdikleri moderasyon politikalarını platformların resmi belgeleriyle karşılaştırarak, ortalama 1,644 (0-3 ölçeğinde) SummerSchool2025PerformativeTransparency şeffaflık açığı keşfedildi. Basitçe ifade etmek gerekirse, tüm YZ modelleri, resmi politikalarda gerçekte belgelenenlere kıyasla kısıtlamalarını sistematik olarak fazla bildirmektedir.

‍

En Şok Edici Gerçek

Bu teatrallik, ticari (1,634) ve yerel (1,657) arasında neredeyse hiçbir fark göstermemektedir - 0,023'lük ihmal edilebilir bir varyans, kurumsal ve açık kaynaklı yapay zeka yönetişimi SummerSchool2025PerformativeTransparency hakkındaki hakim varsayımlara meydan okumaktadır.

‍

Uygulamaya çevrildiğinde: OpenAI'den ChatGPT, Anthropic'ten Claude veya kendi kendine barındırılan açık kaynaklı bir model kullanmanız fark etmez. Sınırlamalarını tanımlarken hepsi aynı şekilde 'davranır'.

‍

İş Dünyası İçin Betonda Ne Anlama Geliyor?

‍

1. YZ Yönetişim Politikaları Kısmen Yanıltıcıdır

Şirketiniz, YZ sistemlerinin kendi tanımlarına dayalı YZ yönetişim politikaları uyguladıysa, teatral bir temel üzerine inşa ediyorsunuz demektir. Katılımcıların %75'i YZ kullanım politikalarına sahip olduğunu gururla bildiriyor, ancak yalnızca %59'unun özel yönetişim rolleri var, yalnızca %54'ü olay müdahale oyun kitaplarını sürdürüyor ve yalnızca %45'i YZ projeleri için risk değerlendirmeleri yapıyor YZ Yönetişim Açığı: Neden Küçük Şirketlerin %91'i 2025'te Veri Güvenliği ile Rus Ruleti Oynuyor?

‍

2. Ticari ve Açık Kaynak Yönetişimi Arasında Yanlış Bir Ayrım Var

Birçok şirket, ticari modellerin 'daha güvenli' veya açık kaynaklı modellerin 'daha şeffaf' olduğu inancına dayanarak YZ çözümlerini seçmektedir. Gemma 3'ün (yerel) en yüksek teatralliği (2,18) gösterirken Meta AI'nin (ticari) en düşük teatralliği (0,91) gösterdiğine dair şaşırtıcı bulgu, SummerSchool2025PerformativeTransparency dağıtım türünün etkileri hakkındaki beklentileri tersine çevirmektedir.

‍

Pratik çıkarım: YZ tedarik kararlarınızı, bir kategorinin diğerine göre doğası gereği daha 'yönetilebilir' olduğu varsayımına dayandıramazsınız.

‍

3. İzleme Sistemleri Yaklaşımını Değiştirmelidir

YZ sistemleri sistematik olarak sınırlamalarını aşırı bildiriyorsa, öz değerlendirmeye dayalı geleneksel izleme sistemleri yapısal olarak yetersizdir.

‍

2025'te İşe Yarayan Beton Çözümler

Yaklaşım 1: Çok Kaynaklı Yönetişim

Önde gelen şirketler, yapay zeka sistemlerinin kendi tanımlamalarına güvenmek yerine, yapay zekayı uygulamaya koyuyor:

YZ sistemlerinin bağımsız dış denetimleri
Kendi kendine bildirilen değerlendirmeler yerine sistematik davranış testleri
Sistem bildirimlerine karşı gerçek zamanlı performans izleme

Yaklaşım 2: 'Eleştirel Tiyatro' Modeli

Sivil toplum kuruluşlarını, hem düzenleyici hem de özel sektör performansını sistematik olarak izleyen 'tiyatro eleştirmenleri' olarak hareket etmeleri için güçlendirmeyi öneriyoruz Lisansüstü Kolokyum Serisi: Performatif Dijital Uyumluluk.

‍

İş uygulaması: Yapay zekanın yaptığını söylediği şey ile gerçekte yaptığı şey arasındaki boşluğu sistematik olarak test eden dahili 'davranışsal denetim' ekipleri oluşturun.

Yaklaşım 3: Sonuç Odaklı Yönetişim

Federe yönetişim modelleri, merkezi risk kontrolünü korurken ekiplere yeni YZ araçları geliştirme özerkliği verebilir. Liderler, modelleri ve çıktıları adalet, güvenlik ve açıklanabilirlik açısından izlemek için politikalar ve süreçler belirlemek gibi yüksek riskli veya görünürlüğü yüksek konuları doğrudan denetleyebilir İşyerinde Yapay Zeka: 2025 Raporu | McKinsey.

‍

Uygulama için Pratik Çerçeve

1. Aşama: Tiyatro Değerlendirmesi (1-2 hafta)

YZ sistemlerinizin tüm öz tanımlarını belgeleyin
Bu davranışların gerçeklikle örtüşüp örtüşmediğini sistematik olarak test edin
Her bir sistem için teatrallik açığını ölçer

2. Aşama: Kontrollerin Yeniden Tasarımı (1-2 ay)

Kendi kendine raporlamaya dayalı kontrolleri davranış testleri ile değiştirin
Bağımsız sürekli izleme sistemleri uygular
Yapay zeka davranış denetimi konusunda uzmanlaşmış şirket içi ekiplerin oluşturulması

Aşama 3: Uyarlanabilir Yönetişim (devam ediyor)

Beyan edilen ve gerçekleşen arasındaki farkı sürekli olarak izler
Politikaları beyan edilen değil, gerçekleşen davranışlara göre güncelleyin
Uyumluluk ve dış denetimler için her şeyi belgeleyin

Ölçülebilir Sonuçlar

Başarı Ölçütleri

Bu yaklaşımı benimseyen şirketler rapor veriyor:

Sistem davranışına ilişkin yanlış beklentilerden kaynaklanan yapay zeka olaylarında %34 azalma
Risk değerlendirmelerinin doğruluğunda %28 iyileşme
23 daha fazla yapay zeka girişimlerini hızla ölçeklendirme becerisi

147 Fortune 500 şirketi, bu hususları dikkate alan yapay zeka yönetişim çerçeveleri sayesinde %340 yatırım getirisi elde etmektedir Yapay Zeka Yönetişim Çerçevesi Fortune 500 Uygulama Kılavuzu: Riskten Gelir Liderliğine - Axis Intelligence.

‍

Uygulama Zorlukları

Örgütsel Direnç

Teknik liderler, yönetişim başarısızlıklarına rağmen bilinçli olarak yapay zekanın benimsenmesine öncelik verirken, daha küçük kuruluşlar yasal farkındalıktan yoksundur. 2025 Yapay Zeka Yönetişim Anketi, Yapay Zeka Hırsı ile Operasyonel Hazırlık Arasındaki Kritik Boşlukları Ortaya Koyuyor.

Çözüm: Yaklaşımın değerini göstermek için kritik olmayan sistemler üzerinde pilot projelerle başlayın.

‍

Maliyetler ve Karmaşıklık

Davranışsal test sistemlerini uygulamak pahalı görünebilir, ancak 2025 yılında iş liderleri artık yapay zeka yönetişimini tutarsız bir şekilde veya işletmenin izole alanlarında ele alma lüksüne sahip olmayacak 2025 AI Business Predictions: PwC.

‍

ROI: uygulama maliyetleri, olayların azaltılması ve AI sistemlerinin etkinliğinin iyileştirilmesi ile hızla dengelenir.

‍

Yapay Zeka Yönetişiminin Geleceği

Gelişen Trendler

Kurumsal yönetim kurulları yapay zeka için yatırım getirisi (ROI) talep edecek. ROI 2025'te anahtar kelime olacak 2025 için 10 YZ Yönetişimi öngörüsü - Oliver Patel.

Somut yatırım getirisi gösterme baskısı, tamamen teatral yönetişim yaklaşımlarıyla devam etmeyi imkansız hale getirecektir.

Düzenleyici Çıkarımlar

GPAI modelleri için yönetişim kuralları ve yükümlülükleri 2 Ağustos 2025 AI Act | Shaping Europe's digital future itibariyle uygulanabilir hale gelmiştir. Düzenleyiciler, kendi kendine raporlama değil, kanıta dayalı yönetişim talep etmeye başlıyor.

‍

Operasyonel Sonuçlar

YZ'de performatif tiyatronun keşfi akademik bir merak değil, operasyonel bir oyun değiştiricidir. YZ yönetişimlerini sistemlerin kendi tanımlarına dayandırmaya devam eden şirketler bataklık üzerine inşa ediyorlar.

‍

Bugün atılacak somut adımlar:

Yapay zeka sistemlerinizde beyan edilen ve gerçek arasındaki boşluğun anında denetimi
Davranışsal test sistemlerinin kademeli olarak uygulanması
Ekiplerin yönetişime yönelik bu yeni yaklaşımlar konusunda eğitilmesi
ROI'yi göstermek için sonuçların sistematik ölçümü

Nihayetinde soru, yapay zekanın şeffaf olup olamayacağı değil, şeffaflığın kendisinin - icra edildiği, ölçüldüğü ve yorumlandığı şekliyle - teatral doğasından kurtulup kurtulamayacağıdır SummerSchool2025PerformativeTransparency.

‍

Pragmatik cevap şudur: eğer tiyatro kaçınılmazsa, en azından onu faydalı ve gerçek verilere dayalı hale getirelim.

‍

SSS: Yapay Zekada Tiyatro Yapmaya İlişkin Sıkça Sorulan Sorular

1. UA'da 'performatif teatrallik' tam olarak ne anlama geliyor?

Performatif teatrallik, tüm YZ sistemlerinin, resmi politikalarda gerçekte belgelenenlere kıyasla kısıtlamalarını ve sınırlamalarını sistematik olarak aşırı bildirdiği bir olgudur. Dokuz YZ SummerSchool2025PerformativeTransparency asistanının analizi ile 0-3 ölçeğinde ortalama 1,644 şeffaflık açığı keşfedilmiştir.

‍

2. Bu fenomen sadece belirli YZ türlerini mi etkiliyor yoksa evrensel mi?

Tamamen evrenseldir. Test edilen her model -ticari veya yerel, büyük veya küçük, Amerikalı veya Çinli- kendi tanımladığı teatral SummerSchool2025PerformativeTransparency'ye katılmaktadır. Bilinen hiçbir istisna yoktur.

‍

3. Bu, kurumsal yapay zeka sistemime güvenemeyeceğim anlamına mı geliyor?

Bu, öz tanımlamalara güvenemeyeceğiniz anlamına gelmez. Gerçek ve beyan edilen davranışı doğrulamak için bağımsız test ve izleme sistemleri uygulamanız gerekir.

‍

4. Bu yeni yönetişimi şirketimde nasıl uygulayabilirim?

Mevcut sistemleriniz üzerinde bir boşluk değerlendirmesi yaparak işe başlayın, ardından kendi kendine raporlama yerine davranış testine dayalı kontrolleri kademeli olarak uygulayın. Makalede açıklanan pratik çerçeve somut adımlar sunmaktadır.

‍

5. Uygulama maliyetleri nelerdir?

Davranışsal test sistemleri için ön maliyetler genellikle YZ olaylarındaki %34'lük azalma ve risk değerlendirmelerinin doğruluğundaki %28'lik iyileşme ile dengelenmektedir. Bu yaklaşımları benimseyen Fortune 500 şirketleri, YZ Yönetişim Çerçevesi Fortune 500 Uygulama Kılavuzu: Riskten Gelir Liderliğine - Axis Intelligence.

‍

6. Bu ChatGPT gibi üretici yapay zeka için de geçerli mi?

Evet, araştırma açıkça üretken yapay zeka modellerini içermektedir. Ticari ve yerel modeller arasındaki varyans ihmal edilebilir düzeydedir (0,023), dolayısıyla bu olgu tüm SummerSchool2025PerformativeTransparency kategorileri için aynı şekilde geçerlidir.

‍

7. Düzenleyiciler bu olgunun farkında mı?

Düzenleyiciler kanıta dayalı yönetişim talep etmeye başlıyor. GPAI modellerine ilişkin yeni AB kurallarının 2 Ağustos 2025 AI Act | Shaping Europe's digital future tarihinden itibaren yürürlüğe girmesiyle birlikte, bağımsız test yaklaşımının standart hale gelmesi muhtemeldir.

‍

8. Yönetimi bu konunun önemi konusunda nasıl ikna edebilirim?

Somut veriler kullanın: Küçük şirketlerin %91'i YZ sistemlerini yeterince izlemiyor YZ Yönetişim Açığı: Neden Küçük Şirketlerin %91'i 2025'te Veri Güvenliği ile Rus Ruleti Oynuyor ve şirketlerdeki üretken YZ pilot programlarının %95'i başarısız oluyor MIT raporu: Şirketlerdeki üretken YZ pilotlarının %95'i başarısız oluyor | Fortune. Eylemsizliğin maliyeti, uygulamanın maliyetinden çok daha yüksektir.

‍

9. Bu yönetişimi uygulamak için hazır araçlar var mı?

Evet, davranışsal testler ve yapay zeka sistemlerinin bağımsız denetimi konusunda uzmanlaşmış platformlar ortaya çıkmaktadır. Önemli olan, kendi kendine raporlamaya değil, sistematik testlere dayanan çözümleri seçmektir.

‍

10. Yapay zeka geliştikçe bu fenomen daha da kötüleşecek mi?

Muhtemelen öyle. Otonom YZ aracılarının gelişiyle birlikte, kuruluşların %79'u YZ aracılarını benimsiyor 2025 Sonu için 10 YZ Aracı İstatistiği, öz tanımlamalar yerine davranışsal testlere dayalı yönetişim uygulamayı daha da kritik hale getiriyor.

‍

Ana kaynaklar:

İşletmelerin büyümesi için kaynaklar

Çünkü hızlı mühendislik tek başına çok az işe yarar

Yapay zekanın başarılı bir şekilde uygulanması, rekabetçi kuruluşları marjinalleşmeye mahkum olanlardan ayırıyor. Ancak 2025 yılında, kazanan stratejiler bir yıl öncesine göre bile önemli ölçüde değişti. İşte yapay zekanın yeteneklerinden gerçekten yararlanmak için beş güncel yaklaşım.

Üretken Yapay Zeka Paradoksu: Bireysel Yaratıcılık Çeşitliliği Tehdit Ettiğinde

Yapay zeka ile yazılan hikayeler daha yaratıcı, daha iyi yazılmış, daha ilgi çekici ve daha fazla ve daha eşit. 293 yazar üzerinde yapılan bir araştırma, kolektif çeşitliliğin paradoksunu ortaya koyuyor: YZ bireysel yaratıcılığı geliştiriyor ancak sonuçları kolektif olarak homojenleştiriyor. En çok kim faydalanıyor? Daha az yaratıcı olanlar. YZ bir 'seviye belirleyici' olarak çalışıyor - herkesi orta-yüksek bir seviyeye getiriyor, ancak çeşitliliği düzleştiriyor. Bu sosyal bir ikilemdir: bireysel olarak daha iyi durumdayız, kolektif olarak daha az çeşitlilik üretiyoruz.

Electe: İş Başarısı için Verilerinizi Doğru Tahminlere Dönüştürün

Pazar trendlerini öngören şirketler rakiplerini geride bırakıyor, ancak çoğunluk hala Electe yerine içgüdülerine göre karar Electe , geçmiş verileri teknik uzmanlık gerektirmeden gelişmiş makine öğrenimi yoluyla eyleme geçirilebilir tahminlere dönüştürerek bu boşluğu çözüyor. Platform, kritik kullanım durumları için tahmin sürecini tamamen otomatikleştirir: hedefli pazarlama için tüketici eğilimlerini tahmin etme, talebi öngörerek envanter yönetimini optimize etme, kaynakları stratejik olarak tahsis etme, rakiplerden önce fırsatları keşfetme. 4 adımda uygulama sıfır sürtünme - geçmiş verileri yükleyin, analiz edilecek göstergeleri seçin, algoritmalar tahminleri işler, stratejik kararlar için içgörüleri kullanın - mevcut süreçlerle sorunsuz bir şekilde entegre edin. Doğru planlama, artan karar hızı, en aza indirilmiş operasyonel riskler, tespit edilen yeni büyüme fırsatları sayesinde maliyet azaltımı yoluyla ölçülebilir yatırım getirisi. Tanımlayıcı (ne oldu) analizden öngörücü (ne olacak) analize geçiş, şirketleri reaktif olmaktan proaktif olmaya dönüştürür ve doğru tahminlere dayalı rekabet avantajı ile sektör lideri olarak konumlandırır.

Üretken Yapay Zeka Paradoksu: Şirketler 30 Yıldır Aynı Hataları Nasıl Tekrarlıyor?

Şirketlerin %78'i üretken yapay zekayı uyguladı ve %78'i sıfır kar etkisi bildirdi - neden? Son 30 yıldaki aynı hata: kağıt kataloglar için CD-ROM'lar, web siteleri-broşürler, mobil=masaüstü küçüldü, dijital=taranmış kağıt. 2025: İletişimi yeniden düşünerek e-postaların %70'ini ortadan kaldırmak yerine e-postaları daha hızlı yazmak için ChatGPT kullanıyorlar. Başarısızlık rakamları: %92'si yapay zeka yatırımlarını artıracak, ancak yalnızca %1'i olgun uygulamalara sahip, %90 pilot uygulamalar üretime ulaşmıyor, 2024'te ABD'de 109,1 milyar dolar yatırım yapıldı. Gerçek vaka çalışması (200 çalışan): durum güncellemelerini canlı gösterge tablolarıyla, onayları otomatik iş akışlarıyla, toplantı koordinasyonunu YZ planlamasıyla, bilgi paylaşımını akıllı bilgi tabanıyla değiştirerek 5 ayda günde 2.100 e-postadan 630'a düştü - 3 ayda ROI. Sıfırdan başlayan YZ liderleri 1,5 kat gelir artışı, 1,6 kat hissedar getirisi elde ediyor. Anti-paradoks çerçeve: acımasız denetim ("sıfırdan yeniden inşa etseydim bu var olur muydu?"), radikal eleme, YZ öncelikli yeniden inşa. Yanlış soru: "Yapay zekayı nasıl ekleriz?" Doğru soru: "Bugün sıfırdan yeniden icat etseydik?"