90 Yıllık Bir Üretici, AI Sayesinde İnsanların Yaratıcı Çalışmaya Odaklanmasının Yolunu Nasıl Buldu?
Japonya'da 30.000 çalışan ve 8.000 AI ajanının yan yana çalıştığı bir şirket var.
Ve bu, son teknoloji bir IT girişimi değil.
Bu, 1936'da kurulan, bu yıl 90 yaşına giren üretim devi Ricoh.
"Bizim şirketimiz AI için çok eski kafalı" diye düşünenlerin bu makaleyi okumasını istiyorum.
Çünkü Ricoh'un yaptığı, bir grup dahi işi değildi. Aksine, tam tersiydi: sadece "doğru sırayı" takip ettiler.
Bunu okuyarak, kuruluşunuzun neden "iki yıldır ChatGPT kullanıyoruz ama sonuç alamıyoruz" gibi hissettiğini anlayacaksınız.
Ve yarından itibaren, AI'ı tanıtma sıranızı tersine çevirebilirsiniz.
30.000 Çalışan ve 8.000 AI Ajanının Birlikte Çalıştığı Bir Şirket
Önce rakamlar.
Ricoh'un dünya çapında yaklaşık 78.000 çalışanı var ve bunların 30.000'i Japonya'da.
Ocak 2026 itibarıyla, yalnızca Japonya'da 8.000 AI ajanı çalıştırdıkları bildiriliyor.
8.000. Bu şaşırtıcı bir rakam.
Dahası, bu 8.000 ajan, iş gücünün yalnızca %10'u olan 3.000'den az çalışan tarafından oluşturuldu.
Bu %10'luk kesim, kendi görevlerini halletmek için proaktif bir şekilde AI inşa ediyor.
Ricoh'un "fotokopi şirketi" olduğunu unutmamak önemli.
Temelleri üretime dayanıyor. Dijital hizmetler ve AI artık gelirlerinin yarısından fazlasını oluştursa da, başlangıçta insanların elle çizim yapıp bir sonrakine ilettiği geleneksel bir üretim firmasıydı.
Böyle geleneksel bir şirket, AI'ı birçok girişimden daha hızlı bir şekilde geliştiriyor.
Bu arada, Japonya'da 100 yaşın üzerinde 45.000 şirket var - bu, dünyadaki asırlık şirketlerin yarısından fazlası.
Bu, "eski" olmanın bir mazeret olmadığı anlamına geliyor; aksine, eski şirketler en büyük kullanılmamış potansiyele sahip.
AI'nın İki Yıl Sonra Hiçbir Etki Göstermemesinin Gerçek Nedeni
Şimdi asıl konuya gelelim.
Ricoh, şu tür danışmalarda büyük bir artış görüyor:
"İki yıl önce ihtiyacımız olduğunu düşündüğümüz yere ChatGPT'yi koyduk, ancak sonuç vermiyor. Kurumsal siloları kıramıyor."
Birçok kişi muhtemelen bununla ilgili.
Bunun üç ana nedeni var.
1. Verimlilik Sorunu
Japonya'nın verimliliği, 38 OECD ülkesi arasında 29. sırada (2024 verileri). Neredeyse en altta. Dijitalde dünyaya liderlik eden ABD ile karşılaştırıldığında, yaklaşık yarısı kadar.
Neden? Sebebi "bireyselleştirilmiş çalışma tarzları."
BT'ye ne kadar yatırım yaparsanız yapın, iş yapış şekli değişmezse verimlilik artmaz.
2. Veri Sorunu
Bir şirketteki verilerin %70-90'ının "yapılandırılmamış veri" olduğu söyleniyor.
Yapılandırılmamış veri, bireylere bağlı sezgi, ipuçları ve püf noktaları anlamına gelir - elle çizilmiş çizimler veya yalnızca bir ustanın kafasında var olan bilgelik. Ricoh buna "örtük bilgi" diyor.
Bunu düzenlemeden bir AI'dan yardım isterseniz, sağladığınız veri "kirli" olur.
Bu nedenle, AI doğru çalışamaz.
İlginçtir ki, belgeleri okuyan bir AI, bir tabloya geldiğinde aniden başarısız olabilir. Veya teknik sırlar bulutta olmamalı ve şirket içi ağda kalmalı olduğu için çatışma olabilir.
Kısacası, temeli oluşturmadan bir göreve AI atmak işe yaramaz.
Adım 1: Önce İşi Görselleştirin ve %20 İsrafı Ortadan Kaldırın
Peki, Ricoh nereden başladı?
AI uygulaması değildi.
İlk olarak, çalışanlar için "nefes alma alanı" yarattılar.
Zamanı olmayan insanlar güncellemeleri ve yeni teknolojileri kullanamaz. Bu nedenle, Adım 1 zaman kazandırmaktı.
Spesifik olarak, şirket genelinde 115 bölümdeki 1.000 kişinin işini görselleştirdiler.
İlginç bir şey keşfettiler.
Pandemi sırasında uzaktan çalışma döneminde, yöneticiler insanların ne yaptığını bilmediği için "kontrol toplantıları" önemli ölçüde artmıştı.
Verilere bakarak yönetim, "Ah, bu görevi artık yapmamıza gerek yok" diye fark etti. Bu, işin %5-6'sını ortadan kaldırdı.
Ardından, farklı organizasyonlar tarafından ayrı ayrı yapılan benzer görevler bulup birleştirdiler. Daha fazla azaltma.
Daha sonra, kalan "gerçekten gerekli işi" standartlaştırdılar. Standartlaştırıldıktan sonra, otomasyon teknolojisi etkili hale gelir.
Bunu bir yıldan fazla bir süre ısrarla sürdürerek Ricoh, operasyonel verimlilikte %20'lik bir iyileşme elde etti.
Buradan çalabileceğimiz bir ders var.
Japon tarzı "herkesin topu alıp bağlanması" bir güçtür, ancak aynı zamanda "yapılması gerekmeyen iş" yaratır.
İnsanlar nezaketten kendilerine ait olmayan topları alır, ancak iş yükü sadece büyümeye devam eder.
Bu nedenle, bir hafta boyunca kendi işinizi görselleştirmeyi deneyin.
Sadece bunu yapmak, "Bir dakika, bu toplantıya gerçekten ihtiyacım var mı?" gibi şeyleri ortaya çıkaracaktır.
Adım 2: Herkes Sadece "Bir" AI Kullanmaya Başlıyor
%20'lik iyileştirmenin %10'luk bir kısmına giden bir yol gördüklerinde, Ricoh bir sonraki hamleyi yaptı:
"Her çalışan, tam olarak bir görev için AI kullanır."
Buradaki kilit nokta, bunu herkese olduğu gibi dayatmamalarıydı.
Önce güvenli AI kullanımı için "korkuluklar" tasarladılar. Ardından, eğitim ve başarı hikayelerini atölyeler aracılığıyla paylaştılar.
Temel (Adım 1: görselleştirme ve standartlaştırma) orada olduğu için, AI'ya verilen veri temizdi. Bu yüzden AI çalıştı.
Her şey bu sırayla ilgili.
Sonuç, daha önce bahsedilen 8.000 ajandır.
İşte belirli bir örnek.
Ricoh, müşterileri için yönetim zorluklarını çözer. Büyük şirketlerin CEO'larıyla konuşurlar, bu nedenle hazırlık kritiktir.
Kıdemli çalışanlar, hipotezler oluşturmak için entegre raporları ve kamuya açık bilgileri okuyarak şirket başına 4-5 saat harcardı.
Kıdemlinin örtük bilgisini bir AI'ya öğreterek, AI ajanları artık hipotezleri kendileri doğruluyor ve teklifler hazırlıyor.
Sonuç olarak, kıdemlinin süresi %75 azaldı. 100 birim çaba gerektiren şey şimdi 25 birim alıyor.
Ve başka bir fayda daha var.
Kıdemlinin sezgisi artık orta ve alt düzey personele aktarılıyor. AI ile çalışarak bilgi transfer ediliyor.
Bu sadece pazarlama için değil. Arka ofis, tedarik zinciri yönetimi ve satış cephelerinde de oluyor.
4-5 saat, sadece 1 saatin biraz üzerine düştü. Şirketinizdeki "her seferinde sıfırdan belge okuma" görevi de muhtemelen aynı şekilde ele alınabilir.
Adım 3: Kazanılan Zamanla İnsanları "Yaratıcı Çalışmaya" Yönlendirin
Bu, temel hedef.
Kazanılan zamanı yalnızca insanların yapabileceği işler için kullanmak.
Ricoh'un şöyle bir toplantı odası var:
Büyük bir LED ekranın arkasında beş AI ajanı uygulanmış.
Çalışanlar tartışırken, AI yazıya döküyor, Japoncayı düzeltiyor, anlamı anlıyor ve bilgiyi yapılandırıyor.
Bu, çalışanların tamamen tartışma ve fikir üretmeye odaklanmasını sağlıyor. Son olarak, oylama yapıp karar alıyorlar. AI, kolaylaştırıcıyı bile destekliyor.
Ve işte inanılmaz kısım.
Yaklaşan orta vadeli yönetim planı için, yaklaşık 10 yönetici bu odada tartıştı.
Normalde bu yaklaşık iki ay sürerdi.
Dört saatte tamamlandı.
İki aydan dört saate.
"İnsanları yaratıcı çalışmaya taşıma" fikri, yönetim bilgini Ken Kusunoki'nin sözleriyle örtüşüyor.
İş, "Çalışma" ve "Oyun"dan oluşur.
"Çalışma", tazminat karşılığında beceri sağlamaktır - sabit kurallar içindeki görevler. AI bunu daha hızlı, daha doğru yapar ve asla yorulmaz.
Ancak "Oyun" farklıdır. Shohei Ohtani gibi, benzersiz duyu ve yargı yoluyla değer yaratılan iştir.
AI, sabit görevleri alır. İnsanlara kalan şey duyu ve yargıdır.
AI'ı ne kadar iyi kullanırsak, insan işi o kadar sofistike hale gelir.
Çalışan yaratıcılığını teşvik etmek için Ricoh, 2019'dan beri bir hızlandırma programı da yürütüyor.
Çalışanlar ve girişimler yeni iş fikirleri sunar. 200 fikir arasından 5-10 tanesini seçmek için yarışırlar. Bunu yedi yıldır yapıyorlar.
Çalışan özerkliğini ve yaratıcılığını bu şekilde besliyorlar.
Sırayı Bozmadığınız Sürece Şirketiniz de Yapabilir
Özetlemek gerekirse:
Ricoh'un sonucu basit.
"AI'ı hemen kullanmak istediğiniz yere koymayın."
Bu sırayı izleyin:
- Önce zaman yaratmak için işi görselleştirin.
- İsrafı kaldırın ve benzer görevleri birleştirin.
- Standartlaştırın.
- Ancak o zaman, AI'ı doğru kullanmak için ortamı kurun.
Bu sıra sayesinde çalışanlar harekete geçer. Tersine çevirirseniz, işe yaramaz.
Hayati bir ders daha var.
AI'nın iki yüzü var.
Biri, acı veren görevleri ortadan kaldırarak "negatifi sıfıra çevirmek." Erken eve gitmek, angaryayı ortadan kaldırmak. Herkes bunu hemen sever.
Ancak bu tek başına kalıcı olmaz.
Diğeri ise "sıfırdan artıya geçmek" - insanların yeni değer yarattığı yer. AI uygulaması ancak bu tasarlandığında gerçek olur.
Bugünün dünden daha iyi olduğu ve bu ilerlemenin bir parçası olduğunuz hissi, insanları harekete geçirir.
Ricoh'tan Takahiro Irisa şunları söyledi:
"Ricoh yapabildiyse, diğer şirketler kesinlikle yapabilir."
Ve ayrıca:
"AI'nın Japon şirketleri için ortaya çıktığına inanıyorum."
Çünkü AI, çoğu açık veriyi zaten öğrendi. Geriye kalan, şirketlerin içinde uyuyan veridir.
Ve Japonya, dünyada bu iç kurumsal verinin en fazlasına sahip olan ülkedir.
90 yıllık kıdemli bir firmada veya sizin şirketinizde, henüz kimsenin çıkarmadığı hazineler uyuyor.
Bu nedenle, yarından itibaren bir hafta boyunca:
Kendi işinizi görselleştirmeyi deneyin.
"Bir dakika, belki bu göreve ihtiyacım yok" diye düşünürseniz, bu sizin başlangıç çizginizdir.
Sonuç alamamak, yetenek eksikliğinden kaynaklanmıyordu. Sıra sadece yanlıştı.
