%53,3 Yapay Zeka ile Mücadele Ediyor. Öğrenme ve Geliştirme Ölçümü Nedir?

Yapay Zeka Çalışıyorsa Öğrenme ve Geliştirmenin %53,3'ü Neden Hala Mücadele Ediyor?

Bir arabanın gösterge tablosunda motor ışığı yanıp sönerken her şeyin yolunda olduğu belirtiliyorsa sorun yalnızca kaputun altında değildir. Sorun aynı zamanda kontrol panelinde. Bu, aşağı yukarı kurumsal öğrenme ve geliştirmenin 2026'da kendisini bulduğu noktadır. Scheer IMC'de Öğrenme Teknolojilerinin Durumu 2026 Rapora göre karar vericilerin %53,3'ü yapay zekayı veya yeni öğrenme teknolojilerini etkili bir şekilde entegre etmenin en büyük zorluk olduğunu söylüyor. Aynı zamanda beş kişiden dördü mevcut öğrenme teknolojilerini hâlâ en azından bir dereceye kadar etkili olarak tanımlıyor. Her iki ifade de doğru olabilir. İşte tam da bu yüzden önemli.

Bu kafa karışıklığından doğan bir çelişki değil, ölçümden doğan bir çelişkidir. Pek çok kuruluş hâlâ öğrenme teknolojisini bir standartlar dizisine göre değerlendirirken, bir başka standarda göre sonuç vermesini bekliyor. Kontrol paneli kararlılığı, erişimi ve temel kullanılabilirliği bildirir. İşletme yetenek, üretkenlik ve kanıt istiyor. Bunlar aynı konuşma değil.

Yapay Zeka Demo Aşamasından Teslimat Baskısına Geçti

Bir süreliğine kurumsal öğrenmede yapay zeka bir showroom konsept arabası gibi yaşadı. Parlak ışıklar altında etkileyici görünüyordu, kendinden emin yorumların ilgisini çekiyordu ve pazartesi sabahları ıslak bir otoyolda nadiren hayatta kalmak zorunda kalıyordu. O aşama bitti.

Rapor bunu açıkça ortaya koyuyor. Yapay zeka artık kuruluşların %43,1'i için öğrenme süreçlerinde aktif olarak kullanılıyor, diğer %14,8'i ise öğrenme ve geliştirme operasyonlarına tamamen entegre edildiğini söylüyor. Yatırımlar da aynı doğrultuda ilerliyor. Katılımcıların yaklaşık %61,4'ü önümüzdeki 12 ay içinde yapay zeka destekli yazma araçlarına, %60,5'i ise yapay zeka destekli koçluk araçlarına yatırım yapmayı planlıyor.

İştah gerçektir. Zorluk da gerçektir.

Yapay zeka kurumsal bir ortama girdiğinde parlak bir özellik olmaktan çıkıyor ve eski bir şehre bırakılan yeni bir demiryolu hattı gibi davranmaya başlıyor. Aniden sorular hızdan ziyade sinyaller, güvenlik, rotalar ve bir şeyler ters gittiğinde kimin sorumlu olacağıyla ilgili olmaya başladı. Mevcut sistemlere entegrasyon, teknik karmaşıklık ve veri güvenliği artık sürtüşme noktalarıdır. Kuruluşların %92,9'unun yapay zeka tabanlı çözümlerin veri güvenliği ve gizliliği konusunda endişeleri olduğunu söylemesi tesadüf değil.

İşin zor kısmı artık yapay zekanın öğrenme ve geliştirme kapsamına girip girmediğine karar vermek değil. İşin zor kısmı, işletmenin güvenebileceği bir şekilde çalışmasını sağlamaktır.

“Etkili” Çok Fazla Ağırlık Taşıyor

Beş kuruluştan dördü öğrenme teknolojilerinin etkili olduğunu söylediğinde, bunu stratejik başarının bir sonucu olarak duymak cazip geliyor. Bu çok cömert bir okuma olurdu.

Büyük olasılıkla, yanıtlayanların çoğu daha dar bir soruyu yanıtlıyor.

1. Sistem güvenilir bir şekilde çalışıyor mu?
2. İnsanlar öğrenmeye erişebilir mi?
3. Sürekli sürtünme olmadan teslimatı destekliyor mu?
4. Eğer standart buysa, o zaman evet, pek çok sistem muhtemelen etkilidir.

Ancak yapay zeka çıtayı yükseltti.

Tıpkı iyi organize edilmiş bir mutfağın hâlâ yanlış yemeği üretebilmesi gibi, bir öğrenme platformu da istikrarlı olmasına rağmen stratejik açıdan yetersiz olabilir. İyi raflar, keskin bıçaklar ve düzenli malzemeler, akşam yemeğinin işletmenin hedeflerine ulaşmasına yardımcı olacağını garanti etmez. Aynı şekilde, bir platform daha zorlu testte başarısız olmasına rağmen sağlıklı oturum açma işlemlerine, güçlü öğrenci geri bildirimlerine ve sorunsuz yönetime sahip olabilir: Performansı iyileştiriyor mu, beceri boşluklarını kapatıyor mu veya ölçülebilir bir şekilde dönüşümü destekliyor mu?

Raporun daha açıklayıcı hale geldiği yer burasıdır. Çalışan geri bildirimi, kuruluşların öğrenmeyi değerlendirmesinde %55,5 ile en yaygın yöntem olmaya devam ediyor. Ancak %44'ü, öğrenme ve geliştirme yatırım getirisini ölçmenin önündeki en büyük engelin, öğrenme sonuçlarını somut iş etkisine bağlamak olduğunu söylüyor. Sorun, kuruluşların hiçbir veriye sahip olmaması değil. Liderlik bir iş tahmini istediğinde, verilerin çoğu hâlâ hava durumu raporu gibi davranıyor.

Eski Başarı Hikayesi Hala Rahat Hissediyor

Yıllar boyunca öğrenme teknolojisi genellikle altyapı gibi değerlendirildi. Güvenliyse, uyumluysa, kullanımı yeterince kolaysa ve geniş çapta benimseniyorsa işini yapıyordu. Bu mantık, temel zorluğun geniş ölçekte dijital dağıtım olduğunda anlamlıydı.

Artık özet daha ağır. Öğrenme ve Geliştirmeden iş gücünün uyarlanabilirliğini, beceri görünürlüğünü ve yapay zekaya hazır olma durumunu desteklemesi isteniyor. Raporda kuruluşların %86'sı sistematik beceri yönetiminin 2026 için stratejik bir öncelik olduğunu söylüyor. Bu ciddi bir değişim. Öğrenme yığınının şekli de öyle. %73,1'i artık gece geç saatlerde yapılan bir alışveriş çılgınlığı sırasında satın alınan mutfak aletleri gibi platformları toplamak yerine, öğrenme ve geliştirme ekosistemlerinin omurgası olarak merkezi bir ÖYS/LMS'ye güveniyor. Bu olgunluktur ama mimari olgunluktur. Ölçüm olgunluğu hâlâ devam ediyor.

Tamamlanma oranları hala önemlidir. Uyumluluk hala önemlidir. Memnuniyet hala önemlidir. Ancak yapay zeka entegrasyonu zorlanırken ve iş etkisi belirsiz kalırken bunlar manşette kalmaya devam ederse, o zaman L&D, içinde ne olduğuna dair net bir kanıt bulunmayan, güzelce sarılmış bir paket sunma riskiyle karşı karşıya kalır. Fonksiyonun hırs sorunu yoktur. Çeviri sorunu var.

Öğrenme İş İçinde Yaşanıyorsa, Ölçme de Onu Takip Etmeli

Rapordaki en açık bulgulardan biri, katılımın en iyi şekilde öğrenmenin günlük işlerle iç içe geçtiği durumlarda işe yaradığıdır. Aslında karar vericilerin %85,5'i, öğrenmeyi günlük iş akışlarına entegre etmenin katılımın en etkili itici gücü olduğunu söylüyor. Bu bize aynı zamanda ölçüm hakkında da bir şeyler söylemelidir.

Öğrenme iş akışı içinde giderek daha fazla gerçekleşirse, darbenin kanıtı, havaalanı atlıkarıncasının etrafında dönen bagajlar gibi ÖYS/ÖYS içinde sıkışıp kalamaz. İşin nerede ortaya çıktığını göstermesi gerekiyor: Yetkinliğe daha hızlı ulaşma, daha iyi kararlar alma, daha güçlü iç hareketlilik veya dönüşüm çabalarında daha az gecikme. Her sonucun mükemmel bir sayıya ihtiyacı yoktur. Üst düzey liderler bunu biliyor. Bekledikleri şey, öğrenme çabası ile iş hareketi arasında güvenilir bir görüş hattıdır.

Bu çizgi birçok takım için hala eksik. Rapor, öğrenme ve geliştirmenin faaliyet ölçümlerinden uzaklaşarak üretkenlik artışı, beceri gelişimi ve beceri açığı analizi gibi sonuçlara doğru ilerlediğini gösteriyor. Yön doğru. İcra niyetten daha zordur.

“Öğrenme ve Geliştirme Neyi Ölçüyor?” Sorusunun nedeni budur. çok önemli. Sırf provokatif bir başlık değil. Stratejik bir sınavdır. Yapay zekanın entegre edilmesi zor olmaya devam ederse, becerilerin kanıtlanması zor olmaya devam ederse ve iş etkisinin ilişkilendirilmesi zor olmaya devam ederse, o zaman eski “etkili” tanımı artık yeterli değildir.

Peki Ne Yeter?

Tam Öğrenme Teknolojilerinin Durumu 2026 raporu bu farkın en görünür hale geldiği, yatırımın bir sonraki adıma geçtiği ve güven, yönetişim ve bağlantılı verilerin neden gerçek fark yaratan unsurlar haline geldiği konusunda çok daha derinlere iniyor. Dünya çapında 420'den fazla kurumsal AR-GE karar vericisinin bakış açılarından yararlanıyor ve kuruluşların karmaşık öğrenme zorluklarını geniş ölçekte yönetmelerine yardımcı olmak için 25 yıldan fazla zaman harcayan Scheer IMC'nin deneyimiyle daha da şekilleniyor.

BT vizyoneri Prof. Scheer tarafından öncü bir üniversite girişimi kapsamında kurulan şirket, öğrenme platformları, içerik ve stratejik uzmanlık aracılığıyla 1.300'den fazla kuruluşu ve 10 milyon öğrenciyi destekledi. Pazar perspektifi ile pratik deneyimin bu birleşimi, öğrenme ve geliştirmenin yalnızca etkinliği değil etkiyi de kanıtlama konusunda giderek artan bir baskı altında olduğu bir dönemde bulgulara daha fazla önem kazandırıyor. Motor hala belirsiz gibi görünürken kendi öğrenme kontrol paneliniz sağlıklı görünüyorsa, daha geniş kapsamlı bulgular daha yakından incelenmeye değer.