Liderlik kararları genellikle hız, fizibilite veya yatırım getirisi etrafında şekillenir. Ama bunlar doğru başlangıç noktaları değil. Öncelikle önemli olan, sorumluluk, hesap verebilirlik ve insanların bize verdiği güvenin korunmasıdır. Yapay zeka her sorunun varsayılan çözümü olmamalı. Temel sonuçları anlamadan uygulamak, özellikle yapay zeka tarafından üretilen sonuçların insanların geleceği için gerçek sonuçlar taşıdığı durumlarda, değerden çok risk getirebilir. Bu bağlamlarda, liderlik yapay zekaya hayır demekle ilgili değil, tereddüt etmeden evet demekle de değil. Önemli olan, ölçekte dayanabilecek net, yönetilen bir evet tanımlamakla ilgili.

Şu anda her liderin üzerinde baskı hızlı hareket etmesi. Modeli gönderin. Ajanı fırlat. Her şeyi kişiselleştir. Ama halk dikkatle ilgileniyor ve ne pahasına olursa olsun hızın yanında değiller. KPMG ve Melbourne Üniversitesi tarafından 2025 tarihli bir çalışma, 47 ülkede 48.000'den fazla kişiyi inceledi ve yapay zeka kullanımının arttığını ancak güvenin merkezi sorun olduğunu ve halkın daha güçlü bir yönetim istediğini ortaya koydu. Aralık 2025'te yapılan bir YouGov anketi ise daha açık bir şekilde ifade etti: Amerikalıların %68'i bir yapay zeka sisteminin belirli insan onayı olmadan hareket etmesine izin vermeyeceklerini söylüyor.

Ve ETS'nin işlediği eğitim değerlendirmesinde, yüksek riskli bir sınavda tek bir puan bir öğrencinin tüm kariyerini şekillendirebilir. Bizim alanımızda, yapay zekayı yanlış yapmanın maliyeti kullanıcı şikayetleriyle değil, kaybedilen fırsatlarla ölçülür.

Doğru adımın yavaşlamak olduğunu, şu anda liderliğin yapay zeka destekli yeniliğe hayır demekten ibaret olduğunu anlamak kolay olur. Katılmıyorum. Lider olarak görevimiz, yapay zekanın değer kattığı yerleri tanımlamak, onu sorumlu kullanmak için koşulları belirlemek ve güven pahasına değil, daha hızlı hareket etmek.

ETS'de yapay zekaya evet deme güvenimiz, etrafına koyduğumuz engellerden kaynaklanıyor. 2000'lerin başından beri yapay zeka ve doğal dil işleme kullanıyoruz; makale puanlama ve konuşma yanıtları gibi uygulamalarla başlamıştık. Yıl sonuna kadar, test öğelerinin neredeyse %90'ı dahili yapay zeka motorumuz tarafından üretilecek. Yine de bu eşyaların her birinin asla kaldıramayacağımız bir insan kontrol noktası var. Ve bir yapay zeka puanı ile insan puanı anlamlı şekilde ayrıldığında, insan kazanır ve modellerin gelecekte daha fazla incelenmesi ve geliştirilmesini sağlar.

Herhangi bir test sorusu öğrenmeye ulaşmadan önce, adalet ve erişilebilirlik incelemesinden geçer. Teslimattan sonra, alt gruplar arasındaki sistematik farkları aramak için her ana ürün üzerinde psikometrik bir program denetimi yapıyoruz. Tek bir tedarikçinin aracı değil, yapay zeka modelleri topluluğu kullanıyoruz, böylece hiçbir sistemin kör noktaları bizim olmamıza neden oluyor. Ayrıca, dünya çapındaki test katılımcılarından alınan TOEFL konuşma örnekleri dahil olmak üzere tescilli, uluslararası çeşitli verilerimizi, hazır modellerin daralmasına karşı bir kontrol olarak görüyoruz.

ETS kelimenin tam anlamıyla adil değerlendirme standartları üzerine bir kitap yazdı ve yapay zekanın gelişi çıtayı aşağılamıyor. Bu da onu önemli ölçüde yükseltir. Eskiden büyük bir programı üç yılda bir denetlerken, şimdi yapay zeka döngüsünde daha sık kontrol ediyoruz. Eskiden eğitimli insan incelemecilerin standartlarımızı doğru uyguladığını varsayarken, şimdi sadece sonunda değil, sürecin ortasına açık kontroller inşa ediyoruz. Bazı alanlarda tamamen yeni standartlar yazıyoruz çünkü yapay zekanın ortaya koyduğu sorular on yıl önce yoktu.

Derin alan uzmanlığına sahip bir şirkette çalışmanın avantajlarından biri, bunu baştan itibaren uygulamamızdır. Onlarca yıldır çalışmalarımızı önyargı, telif hakkı, adalet, gerçeklerin doğruluğu ve daha fazlasını titizlikle kontrol etmek zorunda kaldık. ETS'deki yapay zeka yeteneğimiz, 77 yıllık deneyim ve doğrulanmış fikri mülkiyet üzerine inşa edilmiştir. Yapay zeka modelleriyle birleştiğinde, bu temel yeni tekliflerimizi güçlendiriyor ve müşterilerimizle paylaştığımız güveni güçlendiriyor.

Daha temel olarak, şu anda iş dünyasında yapay zeka hakkında en büyük yanlış anlama, amacın insanları yerine koymak olduğudur. Gerçekten insanları güçlendirmek ve daha fazlasını yapmalarına yardımcı olmak olmalı. Gerçek fırsat, yeni değer yaratmak, insanları daha zor sorunları çözmeye özgür bırakmak ve zamanla daha fazlasını yapma güveni kazanmaktır. O yol daha yavaştır ve gerçeklikle temas kuran tek yol odur.

İşte iş bu. Yapay zeka modelleri ne kadar güçlü olursa, onları yüksek riskli ortamların gerektirdiği disiplin, ölçüm bilimi ve insan yargısıyla uygulamak o kadar önemlidir. Daha güçlü modeller adalet, geçerlilik ve tutarlılık için daha güçlü standartlarla birleştiğinde, sadece daha hızlı hareket etmekten fazlasını yaparız. Mümkün olanı genişletir, insanların güvendiği sistemlere olan güveni derinleştirir ve misyonumuzun dünya çapındaki olumlu etkisini katlanarak artırarız.