“İşin geleceği”. Çok şey vaat ediyor ama çok az şey sunabileceğinden korkuyorum. Sorun, teknolojik zamanın başlangıcından beri var olan asırlık bir sorundur.   yerine   uygulama döngüsünde sıkışıp kaldık. Örnek olarak e-postayı ele alalım. Evet, iletişimi dönüştüren inanılmaz bir araç (daha hızlı, daha büyük ve daha ucuz, başarının en bariz barometreleridir), ancak insanların fiziksel postayla etkileşim biçimini taklit etmekte başarısız oluyor. Beyin bilimi bilgisayar bilimini  Bir yığın mektup (kağıt e-postalar) aldığımızda, bunu içgüdüsel olarak anlık alaka düzeyine göre sıralayarak faturalar, kişisel yazışmalar veya acil konular için dinamik yığınlar oluştururuz. Bu yığının çok dışında yer alan bağlamın karmaşıklığı tarafından yönlendirilen, akıcı ve uyarlanabilir bir süreçtir. Uzaysal ilişkileri anlamak için donanıma sahip olan beynimizle mükemmel bir şekilde uyum sağlar. Ancak bilgisayar bilimine derinlemesine kök salmış olan e-posta, kategorileri önceden tanımlamamızı, etiketler atamamızı ve doğal olarak bilişsel süreçlerimize uymayan katı yapılar arasında gezinmemizi gerektirir.   Dijital şeyleri yönetme bilimi  Ofer Bergman ve Steve Whittaker'ın, beynimizin bilgiyi nasıl işlediğini derinlemesine inceleyen   adlı harika bir kitabı var. Geleneksel bilgisayar biliminin evrimsel yatkınlıklarımızı nasıl gözden kaçırdığını vurguluyor. Örneğin, dijital belgeleri yönetirken sıklıkla önceden tanımlanmış klasör yapıları ve adlandırma kurallarıyla uğraşırız. Bunun tersine, beynimiz fiziksel öğeleri acil önemlerine göre kendiliğinden organize etme konusunda ustadır. , Dijital Şeylerimizi Yönetme Bilimi  Bu tutarsızlık, bilgisayar ortamlarımızda daha sezgisel, beyin dostu tasarıma olan ihtiyacın altını çiziyor. Bu düşünceler Cal Newport'un "hiperaktif kovan zihni" iş akışı konseptinde de yankılanıyor; Kötü tasarlanmış dijital araçların yönlendirdiği modern çalışmanın kaotik, parçalı doğasını mükemmel bir şekilde özetleyen başka bir gözlem.  Bilgisayarlar gibi beyinler, beyin olarak bilgisayarlar değil  Bilgisayarlarla olan etkileşimimiz çoğu zaman kopuk gibi geliyor çünkü günümüzün masaüstü arayüzleri insan üretkenliğini temel odak noktası olarak tasarlamamıştı; bunun yerine, birden fazla programın aynı anda çalışmasının ve tek bir ekranda sorunsuz bir şekilde etkileşime girmesinin nasıl sağlanacağı gibi bilgisayar bilimi sorunlarını çözme zorunluluğundan ortaya çıktılar. Bu yaklaşım, bilgisayarları daha kullanıcı dostu hale getirerek üretkenliği artırırken, insan düzeyinde onlarla çalışmak hâlâ zordur. Benim bakış açıma göre, işin geleceği beyin bilimini bilgisayar ortamlarımıza entegre etmeye bağlı. Başlangıçtan itibaren insan kapasitesini en üst düzeye çıkarmaya öncelik vermiş olsaydık, dijital araçlarımız çok farklı görünecek, kusursuz işbirliğine olanak sağlayacak ve çok oyunculu çalışma modlarını etkili bir şekilde destekleyecektir.  Durumsal farkındalığı sadece bir örnek olarak ele alalım. Dijital ortamlarda hem bireysel hem de iş üretkenliği açısından hayati öneme sahiptir. Modern yazılım bizi yeni mesajlar veya belgelerdeki değişiklikler hakkında bilgilendirebilir, ancak akıllı filtreler bu rolü yerine getirmek için ellerinden geleni yapsa bile bu güncellemelerin bizim için neden önemli olduğunun bağlamını anlamaz. Bu bizi bildirimleri gözden geçirmeye ve neyin alakalı olduğuna karar vermeye zorluyor ve çoğu zaman aşırı bilgi yüklemesine yol açıyor. Stripe ve Harris Poll tarafından yapılan bir araştırmaya göre bilgi çalışanları  yapmaları için kiralandıkları vasıflı emek yerine. Beyinlerimiz evrimsel olarak mekansal ilişkileri soyut etiketler veya klasörlerden çok daha iyi anlayacak şekilde programlanmıştır ve bu nedenle içgüdüsel sıralama ve önceliklendirme yöntemlerimizle uyumlu araçlar tasarlamamız kritik öneme sahiptir.     zamanlarının yaklaşık %60'ını işle ilgili işlere harcıyorlar,  Anlamlı çalışmalarda değerin kilidini açmak  Bilgi işlem ortamlarımızı beyin bilimi ilkeleriyle yeniden tasarlamanın acil değeri nedir? Görev seviyesinde artan kazanımların ötesine geçer ve hem bireyin hem de organizasyonun potansiyelini ortaya çıkarabilir. Örneğin, insanın bilişsel süreçleri ile dijital araçlar arasında daha iyi uyum sağlanması, boşa harcanan çabayı azaltabilir ve yanlış yönlendirilmiş işlerden kaynaklanan karmaşıklığı en aza indirebilir. Bu, daha doğru bir ilk geçiş çalışmasıyla sonuçlanır, projenin tamamlanmasını hızlandırır ve verimli bir üretkenlik döngüsü yaratır. Çoğu zaman takımların kolektif olarak yanlış yöne doğru ilerlediğini görüyorum; verimlilik ve verimsiz olmak. Bunda da ciddi bir değer kaybı var. Rakamlar sizin için daha önemliyse, IDC'nin hazırladığı bir raporun (yalnızca Fortune 500 şirketleri için) şunu tahmin ettiğini düşünün:   Verimsiz olmanın maliyeti yıllık 30 milyar doların üzerindedir.  Beyin bilimine dayalı bilgi işlem ortamları, işletmelerin çalışma şeklini temelden değiştirecek. Geleneksel görev düzeyindeki iyileştirmeler artan kazanımlar sunarken, insan ve bilgisayar anlayışının uyumlu hale getirilmesi, üretkenliğin katlanarak artmasını vaat ediyor. Doğru hizalama, insanların doğru görevleri yapmasını, boşa harcanan çabayı azaltmasını ve daha verimli, yenilikçi bir çalışma ortamı yaratmasını sağlar.  İşin geleceği bu "avantajı" elde etmekle ilgili olmamalı; üretkenlik uçurumunu açmakla ilgili olmalı. Beyin bilimini bilgisayarla nasıl bütünleştireceğimizi yeniden düşünmek için büyük, henüz kullanılmamış bir fırsat var. Bu alanlara odaklanarak çalışma ortamımızda benzeri görülmemiş üretkenliğin ve yaratıcılığın kilidini açabilir, daha katılımcı, verimli ve yenilikçi bir iş gücü yaratabilir ve gerçek operasyonel mükemmelliğe ulaşabiliriz.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Read My Stories

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

Çok uzun; Okumak

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

Postanız Var… Konu: Sadece Bilgisayar Bilimi Değil, Beyin Bilimi de İşin Geleceğidir

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

İş Akışınızı 10 Kat Nasıl İyileştirirsiniz: 17 Temel Uygulama

Yapay Zekanın Gücünü Ortaya Çıkarıyoruz. En Son Tekniklerin Sistematik Bir İncelemesi: Özet ve Giriş

Claude Sonnet 3.5 Sistem Bilgi Sızıntısı: Adli Analiz

Benzersiz Bir Ekosistemi Güçlendiren Bitcoin UTXO Modeli

İş Akışınızı 10 Kat Nasıl İyileştirirsiniz: 17 Temel Uygulama

Yapay Zekanın Gücünü Ortaya Çıkarıyoruz. En Son Tekniklerin Sistematik Bir İncelemesi: Özet ve Giriş

Claude Sonnet 3.5 Sistem Bilgi Sızıntısı: Adli Analiz

Benzersiz Bir Ekosistemi Güçlendiren Bitcoin UTXO Modeli

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps