Üniversitelerin yapay zeka hamlesi: Sadece kod değil, kültür de dönüşüyor

Türkiye'nin önde gelen vakıf üniversiteleri, dijital dönüşüm sürecini sadece yazılım güncellemeleriyle geçiştirmiyor; ekip yapılanmasından kurumsal kültür değişimine kadar geniş bir yelpazede ilerliyor. Yapay zekanın üniversite ekosistemine entegrasyonu, Koç Üniversitesi'nde dijital projelerde sekiz yıl geçiren ve şu anda İstinye Üniversitesi'nde Dijital Çözümler ve Projeler Yöneticisi olarak görev yapan Cenk Kabahasanoğlu tarafından mercek altına alındı.

BÜYÜK VERİ, BÜYÜK SORUMLULUK

Koç Üniversitesi gibi 8.000'den fazla öğrenciye sahip köklü bir kurumda, dijital projeler web ekosistemini 40.000'in üzerinde içerik sayfası, 500'e yakın alan adı ve 190'dan fazla ülkeden gelen aylık 125.000 kullanıcıyla ayakta tutmayı hedefliyordu. Kabahasanoğlu'nun Proje Yönetim Ofisi'ndeki görev süresince 269 projelik devasa bir portföy eş zamanlı yönetildi ve projelerin yüzde 79'u belirlenen bütçe, süre ve kapsam hedefleri dahilinde başarıyla tamamlandı. Kabahasanoğlu, bu ölçekteki kurumlarda yapay zeka entegrasyonunun, sadece işleri hızlandıran bir araç olmanın ötesinde, karar alma mekanizmalarını dönüştüren bir yapı sunduğunu vurguluyor. Ancak gerçek dönüşümün, teknolojiyi doğru insan kaynağı, organizasyon yapısı ve güçlü bir kurum kültürüyle harmanlamakla mümkün olacağını, aksi takdirde yapay zeka projelerinin kısa vadeli çözümlerden öteye gidemeyeceğini belirtiyor.

EKİP UYUMU VE VERİ GİZLİLİĞİ KRİTİK

Dijital dönüşüm projelerinin kurumsal etkisinde, ekip kompozisyonu ve koordinasyonun rolü büyük. Ürün sahipleri, uygulama yöneticileri ve tasarımcılardan oluşan çok disiplinli ekipler, dijital araçların benimsenmesini doğrudan etkiliyor. Koç Üniversitesi'nde 12 kişilik bir ekiple yürütülen bağlılık uygulamaları projesinde kullanıcı etkileşiminin yüzde 37 oranında artması bunun en somut göstergesi. Yapay zeka kullanımının yaygınlaşmasıyla birlikte kişisel verilerin korunması ve etik sınırların çizilmesi de üniversiteler için en önemli gündem maddelerinden biri haline geliyor. Uzmanlar, şeffaf ve bağlayıcı veri güvenliği politikaları oluşturmayan kurumların teknolojiye olan güveni sarsacağı konusunda uyarıyor.

STANDART SÜREÇLER HIZDAN ÖNCE GELİR

Yapay zeka araçları, üretim hızını önemli ölçüde artırarak kurumsal ürünlerin geliştirme süresini 4 ila 6 haftaya kadar indirebiliyor. Bu durum, gelen taleplere çok daha hızlı yanıt verme olanağı sağlıyor. Ancak Kabahasanoğlu'na göre, standart bir süreç olmadığında bu hız bir avantajdan çok riske dönüşüyor. Bu sorunu çözmek için test ortamını zorunlu kıldıklarını ve her yayına alma adımını belirli kurallara bağladıklarını ifade ediyor. Ekip kültürü ve çıktı standartlarının ortak belirlenmesi, araç tercihinin bireysel bırakılmasından daha önemli bir karar olarak öne çıkıyor. Yapay zeka araçlarının, kodu yazan değil, kodu hızlandıran bir araç olduğu ve sorumluluğun hala insanda olduğu vurgulanıyor. Bu temel üzerine prompt standartları, loglama formatları ve ekip içi bilgi tabanı oluşturularak, yeni ekip üyelerinin dağınık dokümanlar yerine yapılandırılmış bir sisteme erişmesi sağlanıyor.