Workslop terimi, etkileri ve önleme yolları

Eylül ve Ekim aylarının sonlarında okuduğum çeşitli önemli gazete, dergi ve yazılarda ki biri Harvard Business Review (HBR)’de yayımlandı sizlere bu haberlerden, terminolojiye yeni giren “workslop” kelimesinden, etkilerinden ve önleme önerilerinden bahsedeceğim.
2025 yılında yapılan küresel çaplı bir araştırmaya göre, her beş çalışandan üçü (58%) iş amaçlı olarak düzenli olarak AI kullanıyor.
Microsoft’un internet sitesinde yayınlanan yeni bir araştırmaya göre, İngiltere’de her 4 çalışandan yaklaşık 3’ü (%75) iş yerinde AI araçlarını gizli bir şekilde kullanıyor.
İngiliz pazar araştırmacısı Censuswide tarafından yürütülen çalışmada, farklı sektörlerden ve şirket büyüklüklerinden 2000’den fazla çalışana iş yerinde AI’yı nasıl kullandıkları sorulmuş. Ankete katılanların yüzde 71’i “gölge AI” ya da şirketleri tarafından onaylanmayan araçlara başvurduklarını belirtmiş. Anket, çalışanların e-postalara ve diğer işyeri iletişimlerine yanıt vermek, rapor ve sunum taslakları hazırlamak ve bazen finansla ilgili görevleri yerine getirmek için yetkilendirilmemiş AI sistemlerini kullandığını ortaya koymuş.
Bu bilgilerden anlaşılacağı üzere işyerlerinde çalışanlar tarafından AI kullanımı oldukça yüksek. Fakat madalyonun öteki yüzü bize bambaşka bir gerçeği ortaya koyuyor: WORKSLOP!
Okuduğum yazılardan biri AI’nin oluşturduğu “Workslop”’un verimliliği yok etmesi diğeri de AI ‘workslop’ gereksiz (ekstra) iş yükü yaratması üzerine idi. HBR’de yayımlanan makalede “workslop” terimi, iyi görünen ancak “belirli bir görevi anlamlı bir şekilde ilerletmek için gerekli içeriğe sahip olmayan” AI tarafından üretilen içerik olarak tanımlanmaktadır.
BetterUp Labs ve Stanford Social Media Lab’ın araştırma ekibi tarafından ortalama olarak her bir vakanın çözülmesinin yaklaşık 2 saat (1 saat 56 dakika) sürdüğü ve bunun 10.000 kişilik bir şirkette yıllık 9 milyon ABD doları verimlilik kaybına yol açacağı tahmin edilmiş. Ayrıca, ankete katılanların harcadıkları zaman tahminlerine ve kendi bildirdikleri maaşlarına dayanarak, bu workslop vakalarının aylık olarak 186 dolarlık görünmez bir vergi getirdiği tespit edilmiş.
Halen devam eden bir çalışmanın ön sonuçlarına göre, çeşitli sektörlerde çalışan 1.150 ABD’li tam zamanlı çalışanın %40’ı, son bir ay içinde workslop aldığını bildirmiştir. Workslop ile karşılaşan çalışanlar, iş yerinde aldıkları içeriğin ortalama %15,4’ünün bu kategoriye girdiğini tahmin etmektedir. Bu fenomen çoğunlukla meslektaşlar arasında görülmüş (%40), ancak workslop doğrudan rapor verenler tarafından yöneticilere de gönderilmiş (%18). %16 oranında workslop, yöneticilerden ekiplerine veya hatta daha üst kademelerden aşağıya doğru akmış. Çalışmada, iş yerinde workslop’a maruz kalmanın nasıl bir his olduğu da sorulmuş. Workslop’a maruz kalan çalışanların %53’ü rahatsız olduğunu, %38’i kafasının karıştığını ve %22’si kırıldığını belirtmiş. Workslop tüm sektörlerde görülse de, profesyonel hizmetler ve teknoloji sektörlerini orantısız bir şekilde etkilediğini tespit edilmiş.
Guardian’da Ekim başında verilen haberin başlığı: “Deloitte, 440.000 dolarlık raporda AI kullandıktan sonra Albanese hükümetine (Albanese hükümeti, İşçi Partisi’nden Başbakan Anthony Albanese’nin liderliğindeki Avustralya’nın mevcut federal hükümetidir) parayı geri ödeyecek”. Haberin detaylarına göre hataları ilk kez ortaya çıkaran Sidney Üniversitesi’nden Dr. Christopher Rudge, raporda AI modellerinin boşlukları doldurup verileri yanlış yorumlayabileceği veya cevapları tahmin etmeye çalıştığı “halüsinasyonlar” bulunduğunu belirtmiş.
Görüleceği üzere workslop hem prestij, hem çalışan ilişkileri hem de mali açıdan oldukça önemli bir durum.
Hatırlayınız 10 Nisan tarihli “KOBİ’ler ve YAPAY ZEKA (AI)” yazımın “NASIL BAŞLAYALIM? ADIM ADIM ÖNERİLER” bölümünde: “Bu yazıyı bir proje kabul edip bu kısımda ben de ilk kez bir yazıda AI desteğini denemek amacıyla ChatGPT ve DeepSeek kullanarak adım adım önerileri ikisine yazdırdım.” Demiştim ve önerilerden sonra son paragrafta da şunları belirtmiştim: “Deneyimime gelince, önce 2’şer kere doğruluklarını ve mantıksal yaklaşımı denetlettirdim. 2’şer kere de optimize ettirdim. Sonrasında birbirine denetlettirip optimal öneriyi yazmalarını sağladım. Ardından çeşitli akademik kaynaklardan, iş dünyası dergilerinden ve bloglardan önerileri ve adımları kendim kontrol ettim. Bu kadar uğraşı bende başta güvensizlik yarattı ve de beni yordu. Aman dikkat!!! Demek ki bu iş hemen öyle ChatGPT veya DeepSeek ile 5 dakikada olacak gibi değil.”
PEKİ “WORKSLOP” U ÖNLEME YOLLARI NELERDİR?
İşyeri verimliliği uzmanı ve Notta’nın kurucusu Ryan Zhang Forbes’e verdiği demeçte, “workslop”’a maruz kalmadan AI’yı kullanmak için 5 ipucu sunuyor:

1. Küçük adımlarla başlayın: AI’nın iş süreçlerinize nasıl uyum sağladığını test etmek için belirli, düşük riskli görevlerle başlayın.
2. Ölçülebilir hedefler belirleyin: AI ile başarının neye benzediğini belirleyin; bu, verimlilik artışı, hata azaltma veya çıktı kalitesinde artış olabilir.
3. AI’yı kademeli olarak entegre edin: AI’yı her şeye aynı anda uygulayarak ekibinizi zorlamayın. AI’yı en hızlı etkiyi yaratabileceği alanlarda kullanmaya başlayın.
4. İzleyin ve iyileştirin: AI’nın performansını düzenli olarak kontrol edin ve iş hedeflerinizle uyumlu olmasını sağlamak için kullanım şeklini ayarlayın.
5. İnsan dokunuşunu koruyun: AI’nın içgörüler sağlayabileceğini veya görevleri otomatikleştirebileceğini unutmayın, ancak işin yaratıcı, stratejik ve empatik yönleri insan odaklı kalmalıdır.
   Charu A. Chandrasekhar, Avi Gesser ve Patty (Virtual AI Associate) da workslop’tan kaçınmanın 8 yolunu şu şekilde veriyor:
6. İçeriğin sahibi sizsiniz (bu yeterli olmayabilir): Çoğu AI politikası, kullanıcıların AI tarafından oluşturulan içeriğin kalitesinden, sanki kendileri hazırlamışlar gibi sorumlu olduklarını belirtir. Ancak, çalışan AI tarafından oluşturulan içeriği incelemek için gerekli uzmanlık veya deneyime sahip değilse, bu politika tek başına iş kalitesinin düşmesi riskini ortadan kaldırmak için yeterli değildir.
7. Uzman Onayı: Bazı AI politikaları, bir çalışanın AI yardımıyla oluşturulan nihai içeriğin kalitesini, doğruluğunu, eksiksizliğini ve amaca uygunluğunu etkili bir şekilde gözden geçirmek için gerekli deneyim veya uzmanlığa sahip olmaması durumunda, bu tür bir incelemeyi etkili bir şekilde yapabilecek başka birini bulması ve çalışma ürününün AI tarafından oluşturulan içerik içerdiğinin bu kişiye bildirilmesi gerektiğini belirtir.
8. AI Destekli İçeriğin Açıklanması: Bazı AI politikaları, bir belge şirket içinde paylaşıldığında, AI tarafından oluşturulan içeriğin, bir çalışan tarafından incelenmiş ve onaylanmış olsa bile, açıkça belirtilmesini gerektirir. Bu protokol, AI içeriğinin sessizce geçmesini engellemekle kalmaz, aynı zamanda incelemeyi yapan kişiyi içeriği uygun bir şüpheyle incelemesi konusunda uyarır.
9. AI ile kesip yapıştırmayı yasaklayın veya caydırın: Diğer bir seçenek, arka plan araştırması için AI kullanımına izin vermek, ancak çalışanların iş için kullanılan herhangi bir belgeye AI ile kesip yapıştırma yapmasını yasaklamak veya güçlü bir şekilde caydırmaktır. Bunun yerine, çalışanların iş ürünlerini sıfırdan hazırlamaları ve AI’yı yalnızca fikir üretmek veya güvenilir kaynaklara yönlendirmek için kullanmaları gerekir.
10. Kaynak materyal talep edin: Şirketler, çalışanların iş için kullanılan belgelere AI’dan kesip yapıştırma yapmasına izin verebilir, ancak AI’nın çıktısını oluştururken dayandığı kaynakları listeleyen ayrı bir belge oluşturulmasını ve çalışanın AI’nın çalışmasının doğruluğunu sağlamak için bu kaynaklarla karşılaştırarak kontrol ettiğini teyit etmesini şiddetle teşvik eder.
11. AI Kullanımını Sadece Sonunda İzin Verin: Başka bir seçenek de, kıdemsiz çalışanların bir projeyi tamamlayana kadar AI kullanmasını engellemek ve ancak o zaman AI’yı çalışmalarını kontrol etmek veya geliştirmek için kullanmalarına izin vermektir.
12. Eğitim: Birçok firma çalışanlarına genel AI eğitimi verir, ancak bazıları da somut örneklerle workslop riskleri hakkında özel eğitimler verir.
13. Sorumluluk: Workslop riskini azaltmak için, workslop olduğunu düşündükleri bir belgeyi alan kıdemli çalışanlar, endişelerini belgeyi hazırlayan kıdemsiz çalışanlarla görüşmeli ve bu tür bir çalışma ürününün neden kabul edilemez olduğunu açıklamalıdır.