Bir eğitim bittiğinde elinde katılım listesi ve memnuniyet anketi kalıyorsa, ikisi de eğitimin yapıldığını gösterir. İşe yaradığını göstermez. Bu yazı aradaki boşluğu ve onu kapatmanın bir yolunu anlatıyor: başlamadan önce ölçmek.
Ne oldu
PwC 29 Eylül 2026'da 2026 Global Workforce Hopes and Fears araştırmasını yayımladı. Araştırma 48 ülke ve bölgede, 29 sektörde 49.364 çalışanla Mayıs ve Haziran 2026'da yapıldı.
İki sayı yan yana duruyor. Son on iki ayda işinde yapay zekâ (YZ) kullandığını söyleyenlerin oranı yüzde 64; bir yıl önceye göre 10 puan artış. İhtiyaç duyduğu öğrenme ve gelişim kaynağına erişebildiğini söyleyenlerin oranı ise yüzde 59'dan yüzde 51'e düştü. Kullanım artıyor, eğitime erişim azalıyor.
PwC çalışanların yüzde 56'sını "engine room" diye adlandırdığı bir gruba koyuyor: becerisi kıt sayılmayan ve YZ öğrenme eğrisinde henüz ilerlememiş çoğunluk. Bu grubun beşte ikisi ihtiyaç duyduğu öğrenme kaynağına eriştiğini söylüyor. Yeni öğrendiği beceriyi işinde büyük ya da çok büyük ölçüde uyguladığını söyleyenler ise tüm çalışanlarda yüzde 40.
Şerh: bunlar çalışanların kendi beyanı. Araştırma eğitimin etkisini ölçmüyor, çalışanın ne düşündüğünü ölçüyor.
Neden önemli
Erişim daraldığında soru "kaç kişi eğitim aldı" olmaktan çıkar, "verilen eğitim neyi değiştirdi" olur. PwC'nin yüzde 40'ı bu soruya beyan düzeyinde bir cevap. Bir kurum aynı soruyu kendi ekibi için sorduğunda beyandan fazlasına ihtiyaç duyar.
Program sonunda yalnız bir değerlendirme formu dağıtılıyorsa, form eğitmenin anlatımını ve oturumun düzenini ölçer. Ekibin YZ ile çalışma biçiminin değişip değişmediğini ölçemez, çünkü değişimi görmek için bir başlangıç noktası gerekir. Başlangıç ölçülmediyse fark da ölçülemez. Türkiye'de bir kurum bir sonraki bütçe döneminde programın devam edip etmeyeceğine karar verirken elinde yalnız bu form varsa, kararı memnuniyete bakarak verir.
Burada asıl risk yanlış karardır. Başlangıç ölçülmediyse iyi giden bir program kesilebilir, hiçbir şeyi değiştirmeyen bir program yenilenebilir. Memnuniyet yüksek olabilir, fark sıfır olabilir; ikisini ayırmanın yolu aynı ölçümü iki kez yapmaktır.
Saha yorumum: kendi tanıtım metnimi kayıtlara karşı kontrol ettim
Eğitim programlarında başarı ölçütünün programdan önce yazılmasını ve başlangıç durumunun ölçülmesini öneriyorum. Başlangıcı ölçmek için kullandığım araç, kendi geliştirdiğim OpsDepth. Kurumun YZ hazırlığını altı boyutta, her boyutta altı soruyla ve 1 ile 5 arası bir ölçekle puanlıyor; boyut ağırlıkları önceden sabit. Rapor, aynı ölçümün tekrarında farkı boyut boyut görmek için bir yeniden ölçüm şablonu taşıyor.
Önerdiğim takvim üç noktadan oluşuyor: başlangıç, program sonu ve 3 ile 6 ay sonrası. Asıl soruyu üçüncüsü cevaplar: fark kaldı mı?
Aynı disiplini aracın kendi tanıtım metnine uyguladım. Giriş sayfasında tamamlama ve rapor süresine dair vaatler vardı. 18 Ekim 2026'da kayıtlara baktım; süresi ölçülebilen kayıt sayısı dört, bir vaat için yeterli değil. Süre cümlelerini kaldırdım.
Sınırı açık yazayım: OpsDepth bir öz değerlendirme aracı, cevaplar kurumun kendi beyanı. Aynı ölçümü iki kez yapmak beyanı nesnel kılmaz, yalnız karşılaştırılabilir kılar. Tek yazarın gözlemi, 49 bin çalışanlık bir araştırmayla aynı terazide tartılmaz.
Ne yapmalı
Üç adım, üçü de bir sonraki eğitimden önce yapılabilir.
Ölçütü yaz. Eğitimden sonra neyin değişmesini beklediğini bir cümleyle yaz: hangi ekip, hangi işi, neyle yapacak. Bu cümle yazılamıyorsa eğitim henüz satın alınmamalı.
Başlangıcı ölç. Eğitimden önce aynı ekiple aynı ölçümü yap. Hangi aracı kullandığın, aynı aracı tekrar kullanmandan daha az önemli.
Tekrarı takvime koy. Program sonu ve 3 ile 6 ay sonrası için ölçüm tarihini program başlamadan takvime yaz. Takvimde olmayan ölçüm yapılmaz.
Sunum değil, çalışan sistem.
Asıl soru şu: son eğitimden önce ekibin nerede olduğunu biliyor musun? Bilmiyorsan, sonra nereye geldiğini de bilemezsin.
Kaynaklar
- PwC, "Companies risk losing their most AI-savvy employees while leaving majority behind", 2026 Global Workforce Hopes and Fears Survey basın bülteni, Londra, 29.09.2026 (Kyodo News PR Wire dağıtımı).
- OpsDepth puanlama modeli ve giriş sayfası değişikliği, kapalı depo, 18.10.2026; güncel giriş sayfası opsdepth.com.
İlgili Yazılar

Yargı modelden, eşik koddan
TypeSafe AI'ın Jev modeli sohbet etmiyor, tipli karar veriyor. Kendi PR ve sosyal post denetimimde denedim; asıl kazanım, kararı eşikten ayıran mimari.

Ajanın her dokunuşu bir değişikliktir
Ajan üretimi bir değişikliği dört ölçütle ayır: geri alınabilirlik, kalıp, kapsam, kanıt. Dördü de evetse standart değişiklik, biri hayırsa kapıya gider.

Onay kapısı için kanıt yok
DORA dış onay kapısının değişiklik başarısızlığını düşürdüğüne kanıt bulamadı; ajan üretimi taleplerin çoğu incelenmiyor. Çıkış: riske göre dereceli model.

