Organizasyonlar içerisinde terfilerin ve atamaların daha objektif olarak yapılmasında yapay zekâ tabanlı değerlendirme sistemleri henüz uygulamada görülmese de yakın gelecekte mutlaka uygulamaya konulacağı düşünülmektedir. Araştırmacıları bu düşünceye iten en önemli neden yapay zekâ yoluyla oluşturulan veri tabanlarının yüksek doğruluklu ve daha gerçekçi karar destek sistemleri olmasıdır.
Yapay zekâ tabanlı sistemlerle yürütülen eğitim faaliyetleri ile personelin değerlendirilmesini sağlayan sistemleri bir bütün olarak düşünmek gerekir. Halen yürürlükte olan örnekleri incelendiğinde ABD ordusunda kullanılan yapay zekâ tabanlı eğitim sistemleri, eğitim faaliyetleri esnasında derledikleri ve işledikleri veritabanları vasıtasıyla eğitimi icra eden birliklerin ve bu birliklere emir komuta eden liderlerin, yeteneklerini ve eksik hususlarını net bir şekilde tespit edebilmektedir. Geçmişte çok fazla sayıda savaş tecrübesi yaşayan ülkelerde, komutanlar çatışma alanlarındaki emir komuta ve sevk idare yetenekleri ile ön plana çıkmakta ve müteakip görevler için personel seçimi konusunda savaş alanındaki başarılar belirleyici olmaktaydı.
Ancak günümüzde geçmişe oranla kariyeri boyunca nadiren büyük çatışma ortamları içerisinde yer alan komutanların değerlendirilmesi haliyle daha zor olmaktadır. Bu problemin çözümü için; gelişmiş yapay zekâ tabanlı eğitim programlarında, dinamik düşman etkilerine komutanların verdikleri tepki ve işlettikleri karar süreçleri program tarafından takip edilmekte ve lider personel gerçek bir savaş alanındaymış gibi değerlendirmeye tabii tutulabilmektedir. Böylelikle personelin taktik yeteneklerine en uygun üst görevlere seçilmeleri başka bir deyişle görevin gerektirdiği en uygun taktik yeteneklere sahip komutanın atanabilmesi mümkün olabilmektedir.
Pek çok gelişmiş ülke ordusunda bu konuda muhtemel uygulama alanları araştırılmış ancak yapay zekânın üst düzey subayların değerlendirilmesinde kullanıldığına dair somut bir örneğe rastlanmamıştır. Ancak ABD’de son yıllarda askeri organizasyonlarda insan kaynakları yönetimi ile ilgili ortaya konulan bazı projelerde, öğrenen zekâ ve yapay zekâ tabanlı, personelin yeteneklerinin yüklendiği veri tabanları temelinde işlevleri olan pilot atama uygulamaları ile sınırlı sayıda personel atamasının yapıldığını ve yakın gelecekte genele yayılmasının beklendiğini görmekteyiz. Bu uygulamanın diğer ülkelere de öncülük edeceği değerlendirilmektedir.
ABD Ordusu ATAP Projesi
ATAP (The Army Talent Alignment Process (Ordu Yetenek Uyumlandırma Süreci)) adı verilen bu yetenek bazlı atama sistemi yine 21’inci Yüzyılın yetenek yönetim sistemi olma iddiasıyla, yaklaşık 14 bin subaydan oluşan bir grup üzerinde pilot uygulama şeklinde yürürlüğe konulmuştur. Ordu yetenek yönetimi görev kuvveti direktörü Tümgeneral Joseph P. McGee ABD Ordusu’nun geçtiğimiz yıldan itibaren insan kaynakları yönetiminde yetenek yönetimi uygulamaları vasıtasıyla ciddi gelişim kaydettiğini vurgulamıştır.
ATAP sistemi bir yetenek algoritması doğrultusunda subayların tüm verilerini toplamakta ve işlemektedir. Subaylar atama isteklerini bu otomasyon sistemi dahilinde yapmakta ve yetenekleri ile talep ettikleri kadro görevi eşleştiği takdirde sistem otomatik olarak atamalarını yapmaktadır. Bu model muhtemelen gelecekte tasarlanan subay değerlendirme programlarının en ilkel hali olarak anılacaktır.
Bir subay, kariyeri boyunca başta en önemli değerlendirme kriteri olan birlik denetlemelerinden aldıkları puanlar, yazılı sınavlar, yüksek lisans ve doktora çalışmaları, yapmış oldukları araştırmalar gibi pek çok değerlendirme kriterinden parlak sonuçlar alabilir. Ancak bir subay için değer yaratan esas özellik taktik yetenekler, emir komuta ve sevk idare yetenekleridir. Bir subayın bir üst göreve veya kadroya atanıp atanamayacağı kararı esasen bu yetenekler temelinde alınmalı, subaylar taktik yetenekleri hangi birlik tipi için uygunsa o tip birliklere atanmalıdır. Ancak bu yeteneklerin başlangıçtan itibaren kaydının tutulması ve gerektiğinde hızlı bir şekilde işlenerek seçime esas olarak kullanılabilmesi kolay olmayacaktır.
Yapay zekâ temelli sistemler bu noktada zaten veritabanlarında yer alan bilgileri çok hızlı bir şekilde süzerek karar verici makamlara karar destek sistemi olarak hizmet verebilecektir. Ayrıca kişisel veriler ve liderlerin emir komuta ettiği birliklerde meydana getirdiği davranış değişikliklerini ortaya koyabilecek eğitim verileri birleştirildiğinde daha da objektif değerlendirmeler ve seçimler yapmak mümkün olabilir.
Yapay zekânın eğitim ve değerlendirme faaliyetlerinde çok büyük etkinlik kazandırma potansiyeli olsa da, bu sistemleri kodlayan ve geliştiren insanların önyargılarının ve yanlış değerlendirmelerinin de sisteme dahil olabileceğini unutmamak gerekir. Bu bağlamda uygulamaya konulan örnekler çok iyi incelenmeli, artıları eksileri ortaya konmalı ve kurumun kültürel karakteri ile uyumlu yazılımlar geliştirilmelidir. Ancak, objektif olmadığı değerlendirilen bazı değerlendirme kriterlerinin yapay zekâ sistemine ithal edilmesine müsade edilmemelidir. Bu gerçekleştiği taktirde tüm faydalarına karşın sistem tam güvenilir vasfına erişemeyecektir. Aynı tehlike manevraları ve çatışma alanı simüle eden yapay zekâ tabanlı eğitim uygulamaları ve harp oyun programları için de geçerlidir.
Bu kapsamda, bu sistemlerde yapılan değerlendirmelerin de insani kusurları sürdürme ihtimali bulunmaktadır. Ayrıca zamanla bu yazılımlara aşırı bağımlılık ihtimali de askeri yetkilileri gerçek eğitim koşullarından uzaklaşma korkusuna gitmektedir. Burada yapay zekâ sistemlerini kodlayan yazılımcılar ile onlara gerçek çatışma alanı koşullarını en doğru şekilde aktaracak personelin seçimi ve koordineli çalışmaları ile bu kusurlar önemli oranda giderilebilecektir.
