Geçen ay bir ekip yeni bir yapay zekâ aracını devreye aldı. Panolar yeşile döndü: kullanım oranı yüzde doksan, işlem süresi yarıya indi, yönetim raporunda hazır bir başarı hikâyesi vardı. Üç hafta sonra aynı ekiple konuştuğumda tablo farklıydı — insanlar daha geç kalıyor, daha çok soru soruyor, bazı işi iki kere yapıyordu. Panolar hâlâ yeşildi; ekip değildi.
Bu çelişki, sık karşılaştığım bir yanılgının tam ortasında duruyor: aracın maliyetini fiyat etiketiyle ölçüp öğrenmenin maliyetini hiç ölçmemek. Yapay zekâ araçlarının abonelik bedeli her ay biraz daha ucuzluyor; bazıları neredeyse bedava. Ama bir ekibin o aracı gerçekten kullanabilmesi için sökmesi gereken eski refleks, unutması gereken eski kısayol, tanıması gereken yeni hata türü — bunların hiçbiri faturada yazmıyor. Muhasebenin gördüğü tek rakam lisans ücreti; ekibin ödediği rakam, mesainin içine gömülü, kimsenin ayrı satır açmadığı bir kalem.
Ucuz gelen araç pahalı biter — çünkü ucuzluk fiyatta kalır, maliyet zamanda saklanır.
İşi ikinci kez yapmanın hikâyesi hep aynı sırayla ilerler. Önce araç doğru cevabı verir ama yanlış formatta, biri onu elle düzeltir. Sonra araç doğru formatta verir ama eski süreçte kimsenin sormadığı bir varsayımı atlar, hata müşteriye kadar gider ve geri döner. En sonunda ekip, aracı değil, aracın etrafına örülmesi gereken yeni kontrol adımlarını öğrenir — ki bu öğrenme, hiçbir eğitim videosunda yoktur, yalnızca hatanın kendisinde vardır. Şirketler bu dönemi “verimliliğe geçiş sancısı” diye adlandırıp geçiştirir; oysa sancının kendisi, ölçülmesi gereken asıl maliyettir.
Birden fazla araç aynı anda devreye girdiğinde bu fatura katlanır, toplanmaz. Her yeni araç kendi kısayolunu, kendi istisnasını, kendi “bunu böyle yapma” listesini getirir; ekip aynı anda üç farklı öğrenme eğrisinde birden tırmanır ve üçü de birbirinin üstüne biner. Yönetim raporunda üç ayrı yeşil pano görünür; masadaki insan için tek bir kırmızı hafta vardır.
MIT’li ekonomist Erik Brynjolfsson’ın adlandırdığı üretkenlik J-eğrisi tam burayı anlatır: genel amaçlı bir teknoloji devreye girdiğinde üretkenlik önce düşer, sonra yükselir — çünkü teknolojinin kendisi ucuzdur ama onu işe yarar kılan tamamlayıcı yatırımlar (süreç yeniden tasarımı, yeni beceri, yeni karar hakları) pahalı ve yavaştır. J’nin ilk kolu herkesin gözden kaçırdığı koldur; çünkü orada görünen şey başarısızlık gibi durur, oysa faturanın erken ödenen kısmıdır sadece.
Buradaki asıl hata yönetimsel değil, muhasebesel. Bir kurum yeni bir makine aldığında amortismanı bilançoya yazar, üç-beş yıla yayar, kimse buna şaşırmaz. Ama yeni bir yapay zekâ aracı geldiğinde adaptasyon süresi bir maliyet kalemi değil, bir “geçiş sürtünmesi” sayılır — göz ardı edilmesi, olabildiğince çabuk atlatılması beklenen bir utanç. Oysa adaptasyon, amortismanın ta kendisidir; sadece muhasebeleştirilmemiştir. Panoda görünmeyen bu kalem, en çok da orta kademe yöneticinin sırtına biner: araç yönetimin kararı, öğrenme süreci onun mesaisi, gecikme ise onun sicili olur.
Ben bir aracı devreye alırken artık tek bir soru soruyorum: bu aracın öğrenme eğrisini kim ödeyecek — bütçe mi, yoksa mesai mi? Cevap her zaman ikincisiyse, kâğıt üzerindeki tasarruf bir yanılsamadır; sadece kimin cebinden çıktığı değişmiştir. Bunu görebilen kurum, yeni araca bir de “adaptasyon bütçesi” ayırır: eğitime harcanan saat, ilk ayki düşük verim, geçici olarak eski ve yeni sürecin bir arada yürütülmesinin fazlalığı — hepsi ayrı bir kalemdir, “başlangıç sürtünmesi” diye bir kenara atılmaz. Gerçek verimlilik, aracın hızından değil, ekibin o hıza yetişme maliyetini gören ve karşılayan kurumdan çıkar.
Fatura birine kesiliyor. Sorun şu ki genelde adı hiç geçmeyen kişiye.