Kodsuz ve Ajansal Yapay Zeka: Öğrenme ve Geliştirme İçin Gerçek Dünyada 10 Kullanım Örneği

Otomasyon ve Kişiselleştirme Yoluyla Öğrenme ve Geliştirme

Öğrenme ve Gelişim (Öğrenme ve Geliştirme), tarihinin en önemli dönüşümlerinden birini yaşıyor. Geleneksel öğrenme programları (manuel, eğitmen liderliğinde ve herkese uyan tek çözüm) artık modern iş gücüne ayak uydurmak için yeterli değil. Çalışanlar, iş günlerine uygun ve kariyer hedefleriyle uyumlu, kişiselleştirilmiş, esnek ve veriye dayalı öğrenme deneyimleri bekliyor.

Öğrenme ve Geliştirme profesyonelleri için zorluk yalnızca ilgi çekici içerik sunmak değil, aynı zamanda bunu geniş ölçekte, çeviklikle ve ölçülebilir bir etkiyle yapmaktır. Kodsuz platformlar ile ajansal Yapay Zekanın (AI) yakınlaşmasının bir dönüm noktası haline geldiği yer burasıdır. Kodsuz platformlar, ekiplerin herhangi bir programlama uzmanlığı olmadan özel uygulamalar oluşturmasına, süreçleri otomatikleştirmesine ve sistemleri entegre etmesine olanak tanır. Öte yandan Agentic AI, otomasyonu bir adım daha ileriye taşıyarak kararlar almak, gerçek zamanlı verilere uyum sağlamak ve öğrenme görevlerini akıllıca yürütmek için özerk bir şekilde hareket ediyor. Birlikte kuruluşların öğrenmeyi nasıl yarattığını, yönettiğini ve ölçtüğünü yeniden tanımlıyorlar. Ekiplerin eğitim lojistiğini yönetmekten, iş gücüyle birlikte sürekli gelişen kişiselleştirilmiş öğrenme ekosistemlerini düzenlemeye geçmelerini sağlar. Bu makalede, kodsuz platformların ve aracılı yapay zekanın, katılım ve uyumluluktan içerik oluşturma, analiz ve yatırım getirisi ölçümüne kadar öğrenme ve geliştirmeyi yeniden şekillendirdiği on gerçek dünya kullanım örneğini inceliyoruz.

Bu Yazıda Bulabilecekleriniz…

1. Akıllı Katılım Aracıları: Daha Akıllı Öğrenmenin Başlangıcı

Çalışan katılımı genellikle bir kuruluşun öğrenme yolculuğundaki ilk temas noktasıdır ve kaynak açısından en yoğun olanlardan biridir. Manuel süreçler, dağınık sistemler ve tutarsız eğitim deneyimleri, yeni işe alınanları hızla bunaltabilir. İK veya Öğrenme ve Geliştirme uzmanları, kod içermeyen platformlar kullanarak, tüm süreci özerk bir şekilde yürüten yapay zeka destekli işe alım asistanları tasarlayabilir. Bu sistemler şunları yapabilir:

Role özgü eğitim yolları atayın.
İlgili kaynakları otomatik olarak sunun.
Yapay zeka sohbeti aracılığıyla sık sorulan soruları yanıtlayın.
İlerlemeyi ve tamamlanmayı gerçek zamanlı olarak izleyin.

Agentic AI, etkileşimlerden öğrenerek, ortak sorunlu noktaları belirleyerek ve gelecekteki işe alım akışlarını buna göre optimize ederek deneyimi daha da geliştirir.

Darbe
Daha hızlı işe alım döngüleri, tutarlı deneyimler ve daha az İK çabası.
Örnek
Bir üretim firması, manuel İK çalışmalarını %70 azaltan ve ilk hafta katılım puanlarını %30 artıran, kodsuz bir işe alım aracısı kullandı.

2. Kendini Yöneten Uyum Eğitimi

Uyum eğitimi kritiktir ancak tekrarlanır. Sertifikaların takibi, bilgi tazeleme programlarının planlanması ve raporların oluşturulması önemli ölçüde zaman tüketir. Kodsuz otomasyonu ajansal yapay zeka ile birleştiren kuruluşlar, kendi kendini yöneten uyumluluk sistemleri oluşturabilir. Bu aracılar, sertifikasyonun geçerlilik süresinin sona ermesini izler, yeniden eğitim modüllerini otomatik olarak atar ve denetim amacıyla uyumluluk kontrol panelleri oluşturur. Ayrıca çalışanlara zamanında hatırlatmalar gönderebilir ve uyumsuzlukları yöneticilere bildirebilirler.

1. Manuel izlemeyi ortadan kaldırır.
2. Denetime hazır olunmasını sağlar.
3. Tamamlanma oranlarını artırır.

Örnek
Bir finansal hizmetler kuruluşu, düzenleme güncellemelerine göre kursları otomatik olarak atayan, yapay zeka odaklı bir uyumluluk iş akışı uyguladı. Bu, Öğrenme ve Geliştirme ekibini her çeyrekte birkaç hafta süren manuel koordinasyondan kurtardı.

3. Uyarlanabilir Öğrenme Yolculukları: Büyük Ölçekte Kişiselleştirme

Genel öğrenme yolları, çeşitli öğrenci grupları için nadiren işe yarar. Çalışanların farklı düzeyde deneyimi, öğrenme hızı ve ilgileri vardır. Agentic AI, öğrenci davranışını, performansını ve geri bildirimini sürekli olarak analiz ederek gerçek kişiselleştirmeyi mümkün kılar.

Bir yapay zeka aracısı içeriğin zorluğunu uyarlayabilir, ek modüller önerebilir veya öğrencinin halihazırda uzmanlaştığı konuları atlayabilir. Kodsuz platformlar, Öğrenme ve Geliştirme ekiplerinin bu uyarlanabilir kuralları programlamaya gerek kalmadan görsel olarak ayarlamasına olanak tanır.

1. Kişiselleştirilmiş öğrenme yolları.
2. Daha yüksek öğrenci katılımı.
3. Geliştirilmiş akılda tutma ve beceri ustalığı.

Örnek:
Çevrimiçi bir öğrenme firması, öğrenci etkileşimlerini analiz eden ve eğitim modüllerini otomatik olarak ayarlayan, kodsuz bir platform kullanarak uyarlanabilir bir motor oluşturdu. Sonuç olarak kursu tamamlama oranlarında %40'lık bir iyileşme elde edildi.

4. Yapay Zeka Destekli Beceri Haritalaması ve Boşluk Analizi

İşgücü becerilerini anlamak ve boşlukları belirlemek stratejik öğrenme ve geliştirme planlamasının temelini oluşturur. Ancak beceri matrislerinin manuel olarak bakımı sıkıcıdır ve hızla güncelliğini yitirir.

Kuruluşlar, İK sistemlerini kodsuz platformlar ve yapay zeka aracılarıyla entegre ederek beceri haritalamasını otomatikleştirebilir. Yapay zeka temsilcisi, boşlukları belirlemek ve eğitim programları önermek için çalışan verilerini, performans incelemelerini ve öğrenme etkinliğini sürekli olarak analiz eder.

1. Becerilere ilişkin gerçek zamanlı görünürlük.
2. Eğitim ihtiyaçlarının daha hızlı belirlenmesi.
3. Veriye dayalı yeniden beceri kazandırma girişimleri.

Örnek
Bir sağlık hizmeti ağı, kritik hemşirelik eksikliklerini tespit etmek ve otomatik olarak sertifika programları önermek için yapay zeka destekli beceri haritalama özelliğini kullanarak iş gücünün hazır olma durumunu %25 oranında artırdı.

5. Gerçek Zamanlı Öğrenme Analizleri ve Müdahaleler

Öğrenme ve Geliştirme başarısı genellikle zamanında yapılan müdahalelere bağlıdır, ancak geleneksel analizler kurs sonrası raporlara dayanır. Agentic AI, gerçek zamanlı izleme ve yanıt sağlar.

Yapay zeka aracıları, öğrencinin zorlandığını veya ilgisiz kaldığını tespit etmek için katılımı, test sonuçlarını ve katılım düzeylerini analiz edebilir. Kodsuz bir iş akışı aracılığıyla sistem otomatik olarak hatırlatıcılar gönderebilir, ek kaynaklar önerebilir veya bir kolaylaştırıcıyı uyarabilir.

1. Proaktif öğrenci desteği.
2. Daha yüksek tamamlanma oranları.
3. İyileştirilmiş öğrenme sonuçları.

Örnek
Bir kuruluş, canlı katılımı izleyen ve aktif olmayan öğrencilere otomatik olarak yardım sunan, kod içermeyen bir aracı sistem kullandı ve bunun sonucunda tamamlama oranlarında %22'lik bir artış sağlandı.

6. Otomatik Geri Bildirim Döngüleri ve Kurs Optimizasyonu

Öğrenci geri bildirimlerinin toplanması sürekli iyileştirme için gereklidir ancak çoğu zaman gecikir veya yetersiz analiz edilir. Yapay zeka aracıları, geri bildirimleri gerçek zamanlı olarak toplayıp yorumlayarak bu süreci hızlandırır.

Doğal Dil İşleme (NLP), bu aracıların yanıtlardaki kalıpları ve duyguları tanımlamasına olanak tanır. Öğrenme ve Geliştirme ekipleri, kod gerektirmeyen analitik kontrol panellerini kullanarak trendleri anında görüntüleyebilir ve modül içeriğini, sunum stilini veya zorluk seviyelerini ayarlayarak bunlara göre hareket edebilir.

1. Hızlı geri bildirim işleme.
2. Sürekli içerik iyileştirme.
3. Daha yüksek öğrenci memnuniyeti.

Örnek
Bir lojistik şirketi, eğitim sonrası geri bildirimleri dakikalar içinde özetlemek için kodsuz bir duyarlılık analizi aracısı kullandı ve manuel analiz süresini haftalardan saatlere indirdi.

7. Belgelerden Kurslara: Otomatik İçerik Oluşturma

Öğrenme ve geliştirmede en büyük zaman kayıplarından biri ders oluşturmadır. Kılavuzları, SOP'ları ve teknik belgeleri yapılandırılmış öğrenme içeriğine dönüştürmek genellikle haftalar alır.

Ajansal yapay zeka ile öğrenme ve geliştirme ekipleri bu süreci otomatikleştirebilir. Yapay zeka, yüklenen belgeleri okur, temel öğrenme hedeflerini belirler ve testler, özetler ve görsel içerik dahil olmak üzere etkileşimli kurs modülleri oluşturur. Kodsuz platformlar eğitmenlerin çıktıyı kolayca değiştirmesine ve dağıtmasına olanak tanır.

1. Önemli ölçüde zaman tasarrufu.
2. Tutarlı içerik kalitesi.
3. Hızlı ölçeklenebilirlik.

Örnek
Bir BT şirketi, yüzlerce süreç belgesini e-öğrenme kurslarına dönüştürmek için kodsuz bir yapay zeka oluşturucu kullandı ve geliştirme süresini %80 oranında kısalttı.

8. Talep Üzerine Mikro Öğrenme: Her Programa Uygun Öğrenme

Çalışanlar genellikle uzun eğitim oturumlarına zaman ayırma konusunda zorluk yaşıyor. Kısa, hedefe yönelik öğrenme patlamalarından oluşan mikro öğrenme, tercih edilen bir çözüm haline geldi. Agentic AI, bağlamda kişiselleştirilmiş mikro öğrenme anları sunarak bu konsepti bir üst seviyeye taşıyor.

Yapay zeka temsilcileri, iş takvimlerini, performans verilerini veya proje rollerini analiz ederek ilgili içeriği en uygun zamanlarda sunabilir; örneğin bir yönetici toplantısından önce kısa bir liderlik ipucu veya bir denetimden önce uyumluluk tazelemesi. Kod gerektirmeyen araçlar, bu entegrasyonların doğrudan Slack, Teams veya e-posta gibi mevcut iş akışlarında yapılmasına olanak tanır.

1. Daha yüksek katılım.
2. Geliştirilmiş tutma.
3. Günlük akışta kesintisiz öğrenme.

Örnek
Bir danışmanlık firması, proje zaman çizelgeleriyle entegre olan yapay zeka odaklı mikro öğrenme modüllerini devreye aldı. Çalışanlar, aktivitenin düşük olduğu dönemlerde kısa dersler aldı ve bu da %60 daha yüksek katılım sağladı.

9. Bilgiyi Tutma ve Takviyeli Öğrenme

Unutma eğrisi, öğrenme ve geliştirmenin en zorlu zorluklarından biri olmaya devam ediyor. Agentic AI, otomatik takviyeli öğrenmeyle bu duruma karşı koymaya yardımcı olur. Kurs tamamlandıktan sonra bir yapay zeka temsilcisi, takip sınavları planlayabilir, periyodik özetler gönderebilir veya önemli dersleri güçlendirmek için öğrencileri senaryoya dayalı zorluklarla yönlendirebilir. Kodsuz platformlar, bu takviye iş akışlarının tasarlanmasını kolaylaştırarak öğrenmenin olaya dayalı olmaktan ziyade sürekli olmasını sağlar.

1. Sürdürülebilir bilgi saklama.
2. Daha güçlü uzun vadeli beceri uygulaması.
3. Sürekli etkileşim.

Örnek
Bir perakende kuruluşu, eğitimden sonra aralıklarla mikro testler sunan ve elde tutma puanlarını %45 artıran bir yapay zeka güçlendirme sistemi başlattı.

10. Yatırım Getirisinin Otomatik Olarak Ölçülmesi: Verilerden Kararlara

Öğrenme ve Geliştirmenin iş üzerindeki etkisini kanıtlamak herkesin bildiği gibi zordur. Eğitim verilerini performans sonuçlarıyla manuel olarak ilişkilendirmek zaman alıcı ve sonuçsuz olabilir. Ajanssal yapay zeka ile kuruluşlar yatırım getirisi ölçümünü otomatikleştirebilir. Kodsuz bir analiz panosu, birden fazla kaynaktan (LMS, İK sistemleri, CRM veya proje yönetimi araçları) verileri toplayabilir ve eğitim faaliyetlerini temel performans göstergeleriyle ilişkilendirebilir. Yapay zeka aracısı, kontrol panelini sürekli olarak güncelleyerek üretkenlik kazanımları, çalışan katılımı veya öğrenme programlarıyla bağlantılı satış iyileştirmeleri hakkında görsel bilgiler sunar.

1. Gerçek zamanlı yatırım getirisi takibi.
2. Kanıta dayalı karar verme.
3. Daha güçlü yönetici uyumu.

Örnek
Bir telekomünikasyon şirketi, öğrenme ölçümlerini operasyonel performansla birleştiren, analiz süresini %90 oranında kısaltırken şeffaflığı artıran, kodsuz bir yapay zeka kontrol paneli kullandı.

Büyük Resim: Yurttaş Öğrenme ve Geliştirme Yenilikçisinin Yükselişi

Kodsuz ve aracılı yapay zekanın birleşimi yalnızca öğrenme sistemlerini dönüştürmekle kalmıyor, aynı zamanda öğrenme ve geliştirme profesyonelinin rolünü de yeniden tanımlıyor. Geleneksel olarak, yeni eğitim teknolojilerinin uygulanması BT desteği, dış tedarikçiler veya özel beceriler gerektiriyordu.

Artık kod gerektirmeyen araçlarla, öğrenen ekiplerin kendisi yenilikçi çözümler tasarlayabilir, test edebilir ve dağıtabilir, böylece vatandaş geliştiriciler haline gelebilir. Agentic AI, davranışları analiz edebilen, içgörüler üretebilen ve hatta içerik oluşturabilen akıllı bir işbirlikçi olarak hareket ederek bu değişimi tamamlıyor.

Bu ortaklık, Öğrenme ve Geliştirme departmanlarının tekrarlanan idari görevler yerine stratejiye, yaratıcılığa ve öğrenci deneyimine odaklanmasını sağlar. Sonuç; sistemlerin, süreçlerin ve deneyimlerin bireylerin ve organizasyonun ihtiyaçlarına dinamik olarak uyum sağladığı öğrenme yönetiminden öğrenme orkestrasyonuna geçiştir.

Gelecekte Neler Var?

Kodsuz platformlar ile ajansal yapay zeka arasındaki sinerji hâlâ başlangıç aşamasındadır ancak gidişatı açıktır. Geleceğin öğrenme ekosistemleri giderek daha özerk, akıllı ve kişiselleştirilmiş olacak. Öngörülebilir gelişmelerden bazıları şunlardır:

Yapay zeka öğrenme koçları
İlerlemeyi takip eden, rehberlik sunan ve sonraki adımları gerçek zamanlı olarak öneren kişiselleştirilmiş dijital mentorlar.
Özerk içerik oluşturucular
Multimedya öğrenme materyallerini otomatik olarak düzenleyebilen veya birlikte oluşturabilen aracılar.
Tahmine dayalı öğrenme sistemleri
Ortaya çıkan beceri boşluklarını performansı etkilemeden önce belirleyen yapay zeka.
Aşırı kişiselleştirilmiş yollar
Kişiye özel gelişim yolculukları için davranış, performans ve öğrenme verilerini birleştiren sistemler.

Kodsuz platformlar, bu yetenekleri geniş ölçekte sağlamak ve teknik olmayan ekiplerin fikirleri hızlı ve uygun maliyetli bir şekilde hayata geçirmesine olanak sağlamak için temel olmaya devam edecek. Bu teknolojileri benimseyen kuruluşlar yalnızca eğitim sunumunu hızlandırmakla kalmayacak, aynı zamanda kendi kendini yöneten, yaşam boyu öğrenme kültürü de yaratacaktır.

Sonuç: Kendi Kendine Öğrenen Organizasyon

Kodsuz teknoloji ile aracılı yapay zekanın entegrasyonu, operasyonel bir yükseltmeden daha fazlasını temsil eder; bu, kuruluşların öğrenme hakkındaki düşüncelerinde bir değişimdir. Öğrenme ve Geliştirmeyi, deneyimleri gerçek zamanlı olarak tasarlayabilen, otomatikleştirebilen ve kişiselleştirebilen dinamik, uyarlanabilir bir işlev olarak yeniden tanımlıyor. Otomatik katılımdan yapay zeka destekli beceri haritalamasına ve kendi kendini optimize eden içeriğe kadar öğrenme yolculuğunun her aşaması artık daha hızlı, daha akıllı ve daha insan merkezli olabilir.

Öğrenme ve Geliştirme ekiplerini bu araçlarla güçlendiren kuruluşlar, kendi kendine öğrenen organizasyonların temellerini inşa ediyor; bilginin sürekli olarak geliştiği, yapay zeka tarafından yönlendirilen ancak insan yaratıcılığı tarafından şekillendirilen ekosistemler. Bu yeni paradigmada öğrenme artık yönetilmiyor. Herkes tarafından, her yerde, tek bir satır kod bile yazılmadan oluşturulmuş, beslenmiş ve sürekli olarak iyileştirilmiştir.