A360
Atlas Özet✦ Atlas AI
01
JPMorgan, mühendislerinin yapay zeka araçlarını kullanımını dahili panolarla takip ediyor.
02
Bankanın amacı, YZ benimsemesini artırarak kod kalitesi ve üretim hacminde iyileşme sağlamak.
03
Yaklaşık 70.000 çalışana Copilot erişimi sağlanmış, 24.000'i aktif kullanıcı olarak kaydedildi.
04
Yönetim, verilerin YZ yatırım etkinliğini değerlendirmek için kullanıldığını belirtirken, bazı çalışanlar performans görüşmelerinde referans verildiğini ifade ediyor.
05
Bu uygulama, finans sektöründe YZ entegrasyonunun ve verimlilik artışının bir göstergesi olarak öne çıkıyor.
Atlas AI
Yapay Zeka Kullanımında Şeffaflık
JPMorgan Chase & Co., yazılım mühendislerinin yapay zeka (YZ) araçlarını ne sıklıkta kullandığını dahili sistemler aracılığıyla gözlemliyor. Bu uygulama, çalışanların iş süreçlerine YZ entegrasyonunu hızlandırmayı hedefliyor. Bankanın 65.000 kişilik Küresel Teknoloji departmanı, geliştiricilerden YZ kullanımıyla kod kalitesi ve üretim hacminde belirgin iyileşmeler göstermelerini bekliyor.
Bu ilerlemeyi ölçmek için çeşitli dahili araçlar kullanılıyor. Örneğin, GitHub Copilot ve Anthropic'in Claude gibi YZ araçlarının kullanımına göre mühendisleri sıralayan panolar bulunuyor. Bu sistemler, YZ benimseme ve kullanım oranlarına dair verileri sergiliyor.
Mart ayı sonu itibarıyla yaklaşık 70.000 çalışana Copilot erişimi sağlanmışken, aktif kullanıcı sayısı 24.000 civarında kaydedildi. Panolar ayrıca çalışanların son YZ etkinliklerini, ofis konumlarını ve raporlama yapılarını da gösteriyor.
Verimlilik ve Yatırım Değerlendirmesi
JPMorgan sözcüsü, toplanan verilerin YZ yatırımlarının etkinliğini değerlendirmek ve eğitim ihtiyaçlarını belirlemek amacıyla kullanıldığını belirtti. Sözcü, bu verilerin doğrudan performans yönetimi için kullanılmadığını ifade etti.
Ancak bazı geliştiriciler, yöneticilerin performans görüşmelerinde bu kullanım verilerine atıfta bulunduğunu dile getiriyor. Bu durum, şirketlerin YZ benimsemesini teşvik etme ve yatırımlarının karşılığını alma çabalarının bir parçası olarak görülüyor.
Meta ve Google gibi diğer büyük şirketler de benzer şekilde çalışanlarının YZ araçlarını kullanımını izliyor. Bu yaklaşım, YZ teknolojilerine yapılan büyük yatırımların iş süreçlerine ne kadar entegre olduğunu ve verimlilik artışına nasıl katkı sağladığını anlamak için kritik önem taşıyor.
Gelecek Etkileri ve Belirsizlikler
Bu izleme sistemi, bankanın teknoloji operasyonlarında YZ'nin daha geniş çapta benimsenmesine yol açabilir. YZ araçlarının yaygınlaşması, kod geliştirme süreçlerinde hız ve kalite artışı sağlayarak operasyonel verimliliği yükseltme potansiyeli taşıyor.
Ancak, çalışanların performans değerlendirmelerinde bu verilerin dolaylı olarak kullanılması, şeffaflık ve adalet konularında bazı endişeleri beraberinde getirebilir. Verilerin yalnızca eğitim ve yatırım değerlendirmesi için kullanıldığına dair güvencelerin netleştirilmesi önem arz ediyor.
Bu tür uygulamalar, finans sektöründeki dijital dönüşümün bir parçası olarak, insan ve yapay zeka işbirliğinin gelecekteki dinamiklerini şekillendirecek. Şirketlerin YZ entegrasyonunda dengeyi bulması, hem teknolojik ilerlemeyi sağlamak hem de çalışan motivasyonunu korumak açısından kritik olacak.