JPMorgan, çalışanların iş yerinde yapay zekayı nasıl kullandığını takip etmeye başlıyor.
Özet
JPMorgan Chase, yaklaşık 65.000 teknoloji çalışanının ChatGPT ve Claude Code gibi yapay zeka araçlarını günlük iş akışlarına entegre etmesini zorunlu kılarak bu teknolojiyi standart bir çalışma pratiği haline getiriyor. Şirket yönetimi, çalışanların bu araçları kullanım düzeylerini yakından takip ederek performans değerlendirmelerinde bir kriter olarak kullanmayı hedefliyor. Banka, yapay zekayı dolandırıcılık tespiti ve risk analizi gibi alanlarda etkin bir şekilde kullanırken, personelin teknolojiyi benimseme düzeyini standardize ederek verimliliği artırmayı amaçlıyor. Bu süreç, büyük kuruluşların yapay zeka sayesinde azalan görev süreleri karşısında çalışanlardan beklenen iş yükünü yeniden tanımlaması gerekliliğini ortaya koyuyor.
Bankacılık kuruluşu JPMorgan Chase, yaklaşık 65.000 mühendisi ve teknoloji uzmanından yapay zeka araçlarını normal iş akışlarının bir parçası olarak kullanmalarını istiyor. Business Insider, yöneticilerin personelin bu araçları ne sıklıkla kullandığını takip ettiğini bildirdi. Bu kullanım, performans değerlendirmelerini de etkileyebilir.
Raporda, çalışanların kod yazarken, belgeleri incelerken veya rutin işleri hallederken ChatGPT ve Claude Code gibi araçları kullanmaya teşvik edildiği belirtiliyor. Dahili sistemler daha sonra çalışanları kullanım seviyelerine göre sınıflandırıyor. Bazıları "hafif kullanıcı" olarak etiketlenirken, diğerleri "yoğun kullanıcı" kategorisine giriyor.
JPMorgan, yapay zekayı dolandırıcılık tespiti ve risk analizinde kullanıyor. Burada dikkat çeken şey teknolojinin kendisi değil, personelin günlük beklentilerine nasıl entegre edildiğidir.
Business Insider tarafından alıntılanan şirket içi materyallere göre, yöneticiler çalışanların yapay zeka araçlarını nasıl kullandığına yakından dikkat ediyor.
JPMorgan, bankalarda yapay zeka benimsemesini gösteriyor
Birçok şirket son iki yılını departmanlarda yapay zeka araçlarını kullanıma sunarak geçirdi. Çoğu durumda, benimseme dengesiz oldu. Bazı ekipler yoğun bir şekilde denemeler yaparken, diğerleri mevcut iş akışlarına bağlı kaldı.
JPMorgan, yapay zekaya işin standart bir parçası olarak yaklaşıyor. Bu, ekiplerde daha tek tip bir benimseme düzeyi yaratıyor. Geçmişte performans değerlendirmeleri çıktı ve doğruluğa odaklanıyordu. Şimdi, çalışanların bu sonuçlara ulaşmak için yapay zeka araçlarını ne kadar etkili kullandıklarını da içerebilir.
Bu durum büyük kuruluşlar için pratik bir soru ortaya çıkarıyor. Eğer yapay zeka belirli görevler için gereken süreyi azaltabiliyorsa, çalışanların aynı sürede daha fazla iş üretmesi beklenmeli mi?
Kurum içi değişime ayak uydurmak
Banka, kullanımı takip ederek kurumsal yazılım kullanımlarında bilinen bir sorundan kaçınmaya çalışıyor olabilir. Araçlar dağıtılıyor ancak benimseme yavaş ilerliyor ve etkilerini sınırlıyor. Yapay zekayı performans değerlendirmelerinin bir parçası haline getirmek, teknolojiyle etkileşim kurmak için daha güçlü bir teşvik yaratıyor. Ayrıca bu durum, elektronik tabloların veya kod araçlarının zamanla standart hale gelmesi gibi, yapay zeka okuryazarlığının da temel bir beceri haline geldiğini gösteriyor.
Yeni zorluklar arasında, çalışanların sonucu belirgin bir şekilde iyileştirmediği durumlarda bile yapay zekayı kullanma baskısı hissetmesi yer alıyor. Ayrıca, sadece sık kullanımı değil, "iyi" kullanımı nasıl ölçeceğimiz meselesi de var.
JPMorgan'ın yapay zeka riskleri ve verimlilik kazanımları
Bankalar, yapay zekayı daha fazla iş akışına dahil etmenin denetim ihtiyacını artırdığı düzenlenmiş bir ortamda faaliyet gösterirler.
ChatGPT ve Claude Code gibi araçlar bilgileri özetlemeye veya taslak oluşturmaya yardımcı olabilir, ancak yanlış veya eksik sonuçlar da üretebilirler. Bu, çalışanların karar verme veya müşteri odaklı çalışmalarda kullanmadan önce çıktıları hala doğrulamaları gerektiği anlamına gelir.
JPMorgan, alım satım ve risk gibi alanlarda yapay zeka sistemleri için şirket içi kontroller geliştirdi. Kullanımı daha geniş bir çalışan grubuna yaymak benzer önlemler gerektirebilir ve bu da banka için verimliliği artırmak isterken aynı zamanda daha yoğun yapay zeka kullanımının yeni riskler getirmemesini sağlama zorunluluğunu doğurur.
Diğer finansal kuruluşlar muhtemelen bu süreci izliyor.