Uzmanlardan Yapay Zeka İş Kaybı Üzerine 20+'dan Fazla Tahmin

Bir McKinsey danışmanı olarak, on yıl boyunca işletmelerin yeni teknolojileri benimsemesine yardımcı oldum. Hızlı yanıtlarım:

• Yapay zeka rolleri nasıl etkileyecek? Gördüğüm tüm beyaz yaka rollerinin 90%'ı doğru ajan koşum takımıyla bugün otomatikleştirilebilir. Bu dönüşüm, süreç karmaşıklığı nedeniyle on yıl sürebilir.
• Yapay zeka işleri nasıl etkileyecek? Hızla değişen iş sorumlulukları, tüm çalışanlar yeni rollere geçemediği için işsizliği artırabilir.
• Diğerleri ne düşünüyor? Bazı yapay zeka uzmanları, giriş seviyesi beyaz yaka işlerinin yarısının 2030'a kadar kaybolacağını tahmin ediyor. Bu, çeviri gibi alanlar dışında henüz kanıtlanmış değil; bu alanda Jevons paradoksu istihdamı artırmadı.

Yapay zeka iş kaybı tahminleri

Not: Grafiklerin boyutu, iş kaybı tahmininin büyüklüğüyle ilişkilidir.

Analizimizde atıfta bulunulan yüzdeler, genel iş kaybına ilişkin varsayımlardan türetilmiştir. Belirli senaryolarda, bu varsayımlar yapay zeka benimsenmesinden kaynaklanan potansiyel iş kazançlarını içeriyordu. Ancak net iş kaybını değerlendirmede tutarlılığı korumak için, tahmini iş kazançları hesaplamadan açıkça çıkarılmıştır.

Sonuç olarak, sunulan nihai yüzdeler, yapay zeka uygulamasının işgücü üzerindeki potansiyel etkisinin daha muhafazakar ve odaklı bir yorumunu sağlamak üzere net iş kayıplarını yansıtmaktadır.

Çoğu tahmin, milyonlarca işin yerinden edilebileceğini veya önemli ölçüdeğişebileceğini öngörüyor. Çoğu rol evrilecek ve işgücü, kesintiye uğrayan istihdamda keskin bir artışa hazırlanmalıdır.

Yapay zeka iş kaybına ilişkin tahmin piyasası sonuçları

Tahmin piyasaları, acil kitlesel işsizlikten ziyade dengesiz bir kesinti olduğunu gösteriyor. Tahminciler genellikle önümüzdeki birkaç yıl içinde daha geniş işgücü piyasasının işlevsel kalmasını bekliyor, ancak belirli gruplar için daha zayıf istihdam koşulları açısından anlamlı bir risk görüyorlar.

Endişe, giriş seviyesi ve yüksek düzeyde otomatikleştirilebilir işlerde. Yapay zeka, genç bilgi çalışanlarına olan talebi azaltırken yeni üniversite mezunları zorlanabilir; çağrı merkezi çalışanları, çevirmenler, yazılım profesyonelleri ve rutin dijital görevleri yerine getiren diğer çalışanlar ise daha yüksek yerinden edilme riskiyle karşı karşıyadır.

Daha fazla ayrıntı için, tahmin piyasalarının yapay zeka kaynaklı iş kaybı hakkında ne öngördüğünü okuyun.

Karpathy'nin yapay zeka maruziyeti ve iş piyasası analizi

Not: Yukarıdaki grafik, 340 ABD mesleği için yapay zeka maruziyeti ile medyan ücreti göstermektedir. Her nokta bir mesleği temsil eder. Yatay eksen Karpathy'nin yapay zeka maruziyet puanını (0-10), dikey eksen medyan yıllık ücreti (log ölçeğinde) gösterir ve renk BLS mesleki süper grubunu belirtir. Grafik boyutu 2024'teki istihdamı gösterir.

Mart 2026'da, yapay zeka araştırmacısı Andrej Karpathy (OpenAI kurucu ortağı ve eski Tesla yapay zeka direktörü), 342 ABD mesleğini 0–10 yapay zeka maruziyet ölçeğinde puanlayan bir veri seti yayınladı. Bu veri seti, yaklaşık 143 milyon ABD işini kapsayan Çalışma İstatistikleri Bürosu'nun Mesleki Görünüm El Kitabı'ndaki verilere dayanmaktadır.¹

Karpathy, projeyi resmi bir araştırma makalesinden ziyade BLS verilerini görsel olarak keşfetmek için bir geliştirme aracı olarak çerçeveledi. Metodoloji, her mesleğin BLS açıklamasının bir puanlama rubriğiyle birlikte büyük bir dil modeline (Gemini Flash) iletildiğini ve her iş için 0–10 arası bir puan ile yazılı bir gerekçe üretildiğini gösterdi.

Her meslek, iki etkiyi yakalayan tek bir yapay zeka maruziyet ekseninde derecelendirildi:

• Doğrudan otomasyon: Yapay zekanın kendi başına gerçekleştirebileceği iş miktarı
• Dolaylı üretkenlik: Yapay zekanın çalışan çıktısını artırarak ihtiyaç duyulan personel sayısını potansiyel olarak azaltması.

Rubrik temel bir buluşsal yöntem uygular: eğer bir iş tamamen ev ofisinden bir bilgisayarla yapılabiliyorsa (yazma, kodlama, analiz, iletişim), maruziyet doğası gereği yüksektir (7'nin üzerinde). Fiziksel varlık, el becerisi veya öngörülemeyen gerçek dünya navigasyonu gerektiren işler daha düşük puan alır.

Bulgular, tüm 342 meslek genelinde ağırlıklı ortalama maruziyetin 4,9/10 olduğunu gösterdi. Ancak dağılım dengesizdir:

• Yılda $100.000 üzerinde ödeme yapan roller ortalama 6,7/10 maruziyete sahiptir.
• Yılda $35.000 altında ödeme yapan roller ortalama 3,4/10 maruziyete sahiptir.
• En yüksek puan alan meslekler tıbbi transkripsiyonistler (10/10), müşteri hizmetleri temsilcileri (9/10), yazılım geliştiriciler (9/10), muhasebe memurları (9/10) ve hukuk asistanlarıdır (9/10).
• En düşük puan alanlar hademeler, çatı ustaları, inşaat işçileri ve evde sağlık yardımcılarıdır (hepsi 1–2/10).

ABD'li çalışanların yaklaşık %42'si 7 veya daha yüksek puan alan mesleklerde olup, bu yaklaşık 59,9 milyon işe ve yıllık $3,7 trilyon ücrete karşılık gelmektedir. Ancak bu bulgular ihtiyatla karşılanmalıdır çünkü iş tanımları mükemmel değildir ve tarihsel olarak teknolojiden hangi işlerin etkileneceğini tahmin etmek zor olmuştur.

Çıkarımlar nelerdir?

• Ofis ve idari roller, ücret veya rütbeden bağımsız olarak genel olarak yaklaşık 8/10 maruziyet ortalamasına sahiptir.
• Buna karşılık, sağlık hizmetleri çeşitli bir dağılım gösterir: uygulamalı roller (hemşire asistanları, diş hijyenistleri, fizyoterapistler) 2–3/10 puan alırken, aynı sektördeki bilgi işleme rolleri (tıbbi transkripsiyonistler, tıbbi kayıt uzmanları, sağlık bilgi teknolojistleri) 8–10/10 puan almaktadır.
• Hekimler ve cerrahlar ($239.200 medyan) 5/10 puan alarak, benzer ücret seviyelerindeki avukatların ($151.160; 8/10) ve yazılım geliştiricilerin ($131.450; 9/10) altında kalmaktadır. Koruyucu faktör, işin fiziksel, yüz yüze bileşenidir.

Karger, Kuusela, Abaluck, Bryan

"Yapay Zekanın Ekonomik Etkilerini Tahmin Etme, 2026" çalışması, ekonomistlerden, yapay zeka uzmanlarından, süper tahmincilerden ve genel halktan nicel tahminler toplamak için büyük ölçekli anket tabanlı bir tahmin yaklaşımı kullanmaktadır.

Katılımcılar olasılıksal tahminler (medyanlar ve belirsizlik aralıkları) verdiler, her yapay zeka senaryosuna olasılıklar atadılar ve farklı politika yanıtlarının etkisini değerlendirdiler. Sonuçlar şunları göstermektedir:

Üretkenlik ve ekonomik büyüme

Yapay zekanın üretkenliği ve ekonomik büyümeyi artırması bekleniyor, ancak makul aralıklar dahilinde. Toplam faktör üretkenliğinin (TFÜ) yaklaşık %1-2'den kabaca %2-2,5'e yükselmesi öngörülüyor.

İyimser senaryolarda bile uzmanlar, GSYİH'de üstel büyüme gibi aşırı sonuçlar öngörmüyor. Bunun yerine yapay zeka, tekil bir ekonomik kırılma yerine geçmiş teknolojik değişimlere benzer ölçekte, ekonomik performansın anlamlı ancak kademeli bir hızlandırıcısı olarak görülüyor.

İşgücü piyasası ve işgücü etkileri

Yapay zekanın en önemli etkisinin, işsizlikte bir artıştan ziyade işgücüne katılım oranındaki düşüş yoluyla işgücü piyasası üzerinde olması bekleniyor.

İşgücüne katılım oranının (İKO) 2025'te yaklaşık %62,6'dan 2030'a kadar yaklaşık %61'e ve 2050'ye kadar %55 gibi düşük bir seviyeye düşmesi öngörülüyor.

Önemli olarak, işsizlik oranlarının kendileri nispeten istikrarlı kalmakta, bu da insanların işsiz kalmaktansa tamamen işgücünden çıkabileceklerini göstermektedir.²

AIMultiple

Claude Code'un ve Anthropic ile Gemini ailelerindeki en son modellerin piyasaya sürülmesiyle şunları gördüm:

• Yapay zeka model kıyaslamalarında sürekli iyileştirmeler
• Ajans ve danışmanlık projeleri gibi süreçleri otomatikleştirme yeteneği. LLM'lerden önce bunların otomatikleştirilebilir olduğunu düşünmemiştim.

Rekabet dinamikleri ve iyileşen modeller, otomatikleştirme ve marjları iyileştirme yarışı yaratacak. Sonuç olarak, tahminim 2035 yılına kadar mevcut beyaz yaka rollerinde 90+% azalma olacağı yönünde. Bu roller mevcut LLM'ler ve doğru ajan koşum takımıyla otomatikleştirilebilir ancak kurumsal süreçler karmaşık olduğundan, süreçleri yeniden tasarlamak ve otomatikleştirmek on yıl sürebilir.

Bu bir "iş kıyameti"ne yol açmayabilir çünkü insan işi darboğaz olmaya devam edecek ve otomasyon sayesinde otomatikleştirilmeyen görevlerde daha fazla insan çalışana ihtiyaç duyacağız.

Ancak bu, daha düşük istihdam seviyelerine yol açabilir çünkü:

• Yapılacak işteki hızlı değişiklikler, yeni rollere geçiş yapacak kadar esnek olmayan çalışanların işsiz kalmasına yol açacaktır.
• 1980'lerden bu yana üretkenlik iyileştirmelerinin faydalarının çoğu üst düzey yöneticiler ve hissedarlar tarafından ele geçirilmiştir.³ Bu otomasyon dalgasından da faydalanmalarını ve bunu işten çıkarmalar için bir kaldıraç olarak kullanmalarını bekleyebiliriz.

Daha düşük istihdam seviyeleri tüketimi sınırlayabilir, ekonomik durgunluğa yol açabilir ve siyasi istikrarsızlığı artırabilir.

Mevcut durumumuz, parça eylemlerin şimdiye kadar gelecekteki bir felaketi geciktirmede başarısız olduğu iklim değişikliğine benziyor. Büyük güç rekabeti ve şirketler arası rekabet, işbirliğini sınırlama ve bizi eksik istihdama götürme potansiyeline sahiptir.

Beyaz yaka işlerinin çoğunu otomatikleştirmek neden bu kadar uzun sürecek?

İşletmeleri kapsayan otomatikleştirilebilir işleri otomatikleştirmek yıllar gerektirecek. Şirkete yeni gelen birine önemli hiçbir şey emanet edemezsiniz ve LLM'lerin yetenekli çalışanlar gibi çalışmasını bekleyemezsiniz. İşletmelerin otomasyonu uygulamak için işi yeniden tasarlaması ve model koşum takımlarına yatırım yapması gerekecek. Bu, yıllar sürecek dijital dönüşüme benzer şirkete özgü bir iştir.

Goldman Sachs

Goldman Sachs Research 2025'te, yapay zekanın genel istihdam üzerindeki etkisinin yaygın ve uzun vadeli iş kayıplarına neden olmaktan ziyade ılımlı ve kısa ömürlü olacağını öngörüyor. Geçiş sırasında işsizlik oranının yaklaşık %0,5 artabileceğini tahmin ediyorlar; bu, yapısal işsizlikten ziyade kısa vadeli sürtünmeyi yansıtıyor.

İş kaybı riski açısından, ABD istihdamının yaklaşık %2,5'i yapay zeka verimlilik kazanımlarından dolayı yerinden edilme riski altında olacak, yapay zeka yaygın olarak benimsenirse %6-7'lik daha geniş ancak yine de sınırlı bir yerinden edilme tahmini bulunuyor.

Goldman Sachs ayrıca, üretken yapay zekanın gelişmiş piyasalarda tam olarak entegre edildiğinde işgücü üretkenliğini yaklaşık %15 artırabileceğini ve benimseme dönemlerinde kısa ömürlü işsizlik artışlarına yol açabileceğini tahmin ediyor.

Ek olarak, analiz 800'den fazla mesleği değerlendirdi ve yapay zekaya en savunmasız olanları belirledi. Bu roller arasında bilgisayar programcıları, muhasebeciler ve denetçiler, hukuk ve idari asistanlar ve müşteri hizmetleri temsilcileri yer alırken, hava trafik kontrolörleri, CEO'lar, radyologlar, eczacılar ve din adamları gibi roller en az risk altında olarak belirlendi.⁴

Pascual Restrepo

Restrepo'nun 2025 makalesi işsizlik oranlarını tahmin etmese de, AGI sonrası bir dünyada emek ile ekonomik çıktı arasındaki ilişkinin ayrışacağını ve emeğin gelirden aldığı payın sıfıra yakınsayacağını öngörüyor. AGI 2030'lar gibi erken bir tarihte gerçekleşebilir.⁵

Geoffrey Hinton

"Yapay zekanın vaftiz babası" olarak bilinen Nobel Ödüllü bilgisayar bilimci Geoffrey Hinton, 2025'te yapay zekanın daha yüksek karlar sağlarken işsizliği artıracağı konusunda uyardı; bu sonucu teknolojinin kendisinden ziyade kapitalizme atfetti. Kitlesel işten çıkarmaların henüz gerçekleşmediğini ancak yapay zekanın giriş seviyesi fırsatları azalttığını belirtti.

Hinton, sağlık hizmetlerini fayda sağlayabilecek birkaç sektörden biri olarak görüyor, çünkü doktorlar için verimlilik kazanımları bakıma erişimi genişletecektir. Ancak, işe bağlı onur ve amaç kaybını ele almak için evrensel temel geliri yetersiz olarak reddetti.

Ayrıca uzun vadeli riskler konusunda uyarıda bulunarak, yapay zekanın kontrol edilemez süper zeka veya kötü niyetli aktörler tarafından kötüye kullanım yoluyla varoluşsal bir tehdit oluşturma olasılığının 10–%20 olduğunu tahmin ederken, ABD'deki zayıf düzenleyici çabaları eleştirdi.⁶

Kiran Tomlinson, Sonia Jaffe, Will Wang, Scott Counts, Siddharth Suri

Microsoft'un 2025'teki "Üretken Yapay Zekanın Mesleki Etkilerini Ölçme" araştırmasına göre, meslekler yapay zekaya yatkınlık açısından büyük farklılıklar gösteriyor; bazı işlerin diğerlerinden önemli ölçüde daha fazla etkilenme olasılığı var.

Çalışma, rolleri şunları birleştiren bir yapay zeka uygulanabilirlik puanına göre sıralıyor:

• Yapay zekanın yapabileceği iş miktarı (kapsam)
• Bu görevleri ne kadar eksiksiz yapabileceği (tamlık).
• Üstesinden gelebileceği görev çeşitliliği (kapsam genişliği).

Tercümanlar, çevirmenler, tarihçiler ve müşteri hizmetleri temsilcileri gibi işler en yüksek puanı aldı, yani yapay zeka özellikle metin veya iletişim ağırlıklı görevlerde işlerinin çoğunu etkili bir şekilde gerçekleştirebilir.

Tersine, hemşire asistanları, bulaşıkçılar, çatı ustaları ve cerrahi asistanlar gibi meslekler sıfıra yakın puan aldı, bu da yapay zekanın öncelikle fiziksel, uygulamalı veya insan etkileşimi ağırlıklı sorumluluklarını şu anda devralamayacağını gösteriyor.

Bu, yapay zekanın bilişsel ve rutin dijital işleri otomatikleştirmede hızla ilerlerken, el becerisi, duygusal zeka veya gerçek dünya uyarlanabilirliği gerektiren rolleri değiştirmede sınırlı kaldığını göstermektedir.⁷

Eric Schmidt

Dr. Schmidt (eski Google CEO'su) 2025'te bir yıl içinde çoğu programlama işinin yapay zeka tarafından yapılacağını tahmin ediyor.

Pekiştirmeli öğrenme ve planlama kullanan araçlar hızla gelişiyor. Bu sistemler, özellikle rutin veya karmaşık ancak tekrarlayan görevler için çoğu insandan daha iyi kod yazabilir, hata ayıklayabilir ve optimize edebilir.

Yapay zekanın yakın gelecekte en iyi lisansüstü matematikçilerin seviyesine ulaşması da bekleniyor.

Schmidt, yapay zeka modellerinin artık matematiksel akıl yürütmede iyi çalıştığını çünkü matematiğin daha basit, yapılandırılmış bir dile sahip olduğunu açıklıyor. Lean teorem kanıtlama gibi araçlarla yapay zeka, karmaşık matematik problemlerini çözebilir ve doğrulayabilir.⁸

Dario Amodei

Dario Amodei (Anthropic CEO'su) 2025'te yapay zekanın önümüzdeki beş yıl içinde tüm giriş seviyesi beyaz yaka işlerinin %50'sini ortadan kaldırabileceği ve potansiyel olarak ABD işsizlik oranlarını %10–20'ye çıkarabileceği konusunda uyardı.⁹

Bunu olası bir "beyaz yaka katliamı" olarak nitelendiren Amodei, birçok kişinin yapay zekanın kısa vadeli yıkıcı gücünün farkında olmadığını vurguladı. Ancak yakın zamanda Jevons paradoksundan bahsederek kısmen geri adım attı.¹⁰

Kai-Fu Lee

Kai-Fu Lee, 2025'te Amodei'nin endişesini yankılayarak yapay zekanın 2027'ye kadar işlerin %50'sini yerinden edebileceği tahminini doğruladı.

Alanda önde gelen bir ses olarak, onun mutabakatı, yapay zeka iş kaybının yakında küresel işgücünün yarısını etkileyebileceği tahminine güvenilirlik katıyor. Açıklaması kısa olsa da, yapay zekanın istihdamı önceki teknolojik değişimden çok daha agresif bir şekilde yeniden şekillendirebileceğine dair uzmanlar arasında büyüyen fikir birliğinin altını çiziyor.¹¹

Uluslararası Para Fonu (IMF)

IMF, 2024'te küresel olarak 300 milyon tam zamanlı işin yapay zeka kaynaklı otomasyondan etkilenebileceğini tahmin etti.

Ancak, çoğunun doğrudan kayıptan ziyade görev seviyesinde dönüşüm geçireceğini vurguladı. Yüksek gelirli ülkelerde, hizmet ağırlıklı ekonomiler işgücünü özellikle maruz bırakıyor.

Rapor, yapay zekanın etkilerini üç kategoride sınıflandırdı: otomatikleştirilebilir (rutin, kural tabanlı), artırılabilir (yargı odaklı) ve etkilenmeyen görevler. İşlerin üçte ikisinin kısmi otomasyon yaşaması bekleniyor. Raporda, özellikle karar verme, örüntü tanıma ve bilgi erişiminde yapay zeka ve insan emeğinin tamamlayıcılığı vurgulandı.

Rapor ayrıca yeniden beceri kazandırmanın acil ihtiyacını vurgulayarak, 2030 yılına kadar çalışanların %40'ından fazlasının önemli ölçüde beceri geliştirmeye ihtiyaç duyacağını öngördü. Hukuk, finans ve sigorta sektörleri en önemli dönüşümü geçirecek; eğitim ve sağlık hizmetleri ise insan etkileşimine ve karmaşık süreçlere dayanmaları nedeniyle nispeten dirençli kalacak.¹²

GPT'ler ve ABD İşgücü (Eloundou ve diğerleri)

2023'te üretken yapay zeka ve büyük dil modellerinin etkileri üzerine yapılan bir çalışma, ABD işgücünün %80'inin görevlerinin en az %10'unun etkilenebileceği sonucuna vardı.

Çalışanların yaklaşık %19'u için, günlük görevlerinin en az yarısı aksayabilir.

En fazla maruz kalan roller arasında yazarlar, halkla ilişkiler uzmanları, hukuk sekreterleri, matematikçiler ve vergi hazırlayıcıları yer alıyor; hepsi kapsamlı dil veya mantık tabanlı çalışma gerektiriyor.

Öncelikle mavi yaka işleri hedefleyen geçmiş otomasyonun aksine, LLM'ler birden fazla sektörde yüksek ücretli, yüksek eğitimli meslekleri dönüştürmeye hazırlanıyor. Etkileri fiziksel altyapıdan bağımsızdır ve potansiyel yerinden edilmenin ölçeğini genişletmektedir.¹³

Eric Dahlin

Sosyolog Eric Dahlin'in 2021 anketi, Amerikalıların yaklaşık %14'ünün işlerini robotlara kaptırdığını bildirdiğini ortaya koydu.

Bu mütevazı gerçek orana rağmen, kamu algısı önemli ölçüde şişirilmişti: etkilenmeyenler %29'un işlerini otomasyona kaybettiğine inanırken, yerinden edilenler oranı %47 olarak tahmin etti.

Algı ile deneyim arasındaki bu boşluk, gerçek dünya iş kaybı oranları genellikle varsayılandan daha düşük kalsa bile, yapay zekanın etkisine ilişkin derin kaygıyı yansıtıyor.

Çalışmanın endüstriyel olmayan bağlamlarda (havaalanları, kütüphaneler, yaşlı bakımı) robotları dahil etmesi, yapay zekanın yaşamın ve işin farklı sektörlerindeki erişimini daha da vurguladı.

Şekil 1: Grafik, katılımcıların robot kaynaklı iş kaybı olasılığını önemli ölçüde abarttığını, algıların %29 ile %47 arasında değiştiğini, gerçek oranın ise yaklaşık %14 olduğunu göstermektedir.¹⁴

PwC

PwC'nin 2019 küresel CEO anketi, CEO'ların %42'sinin yapay zekanın yarattığından daha fazla işi ortadan kaldıracağına inandığını, %39'unun ise buna katılmadığını ortaya koydu ve bölünmüş bir görünümü yansıttı.

İş kaybı endişeleri Asya-Pasifik bölgesinde, özellikle CEO'ların %88'inin net iş kaybı beklediği Çin'de en yüksek seviyede. Rapor, %55'in temel becerilerin eksikliği nedeniyle yenilik yapamama durumunu belirttiği kalıcı bir beceri açığını vurguluyor.

Çoğu CEO (%46) yeniden eğitim ve beceri geliştirmeyi en etkili çözüm olarak görüyor. %85'in yapay zekanın beş yıl içinde işi önemli ölçüdeğiştireceği konusunda hemfikir olmasına rağmen, %10'u bunu ölçekli olarak benimsedi, yetenek eksiklikleri ve veri zorlukları nedeniyle engellendi.¹⁵

OECD Çalışması

2016'da bir OECD çalışması, Birleşik Krallık işlerinin %9'unun yüksek otomasyon riski altında olduğunu, ancak %35'inin önümüzdeki yirmi yılda radikal dönüşüm geçireceğini ortaya koydu.

Bu sonuç, kitlesel işsizlik korkularının abartılmış olabileceğini ve önemli değişikliklerin yaygın eleme yerine iş evrimi ve yeniden beceri kazandırma yoluyla gerçekleşme olasılığının daha yüksek olduğunu göstermektedir.¹⁶

Bowles

Frey ve Osborne'un metodolojisine dayanan Bowles, 2014'te "AB İş Riski" çalışmasında Avrupa Birliği'ndeki işlerin %54'ünün bilgisayarlaşma riski altında olduğunu tahmin etti.

Bu, yapay zekanın etkisinin ABD sınırlarının ötesine uzandığını vurguladı ve işgücü korumaları ve eğitim sistemlerindeki bölgesel farklılıkların teknolojik kesintinin sonuçlarını nasıl şekillendirebileceğine dair soruları gündeme getirdi.¹⁷

Frey & Osborne

Yapay zeka iş kaybı üzerine ilk büyük akademik çalışmalardan birinde, Frey ve Osborne 2013'te ABD işlerinin %47'sinin bilgisayarlaşma riski altında olduğunu tahmin etti. Araştırmaları, meslekleri makine öğrenimi ve otomasyona yatkınlıklarına göre sınıflandırdı.

Bu erken çalışma, istihdamın geleceği üzerine sonraki tartışmaların çerçevelenmesine yardımcı oldu, tüm işlerden ziyade görevlerin nasıl otomatikleştirildiğine dikkat çekti ve görev yeniden yapılandırması ve beceri geçişi etrafında incelikli tartışmaları teşvik etti.¹⁸

İş kayıplarıyla ilgili diğer önemli sorular

• Jevons Paradoksu ne durumda? Makine zekasının maliyeti düştükçe, daha fazla makine zekası tüketilecektir. Ancak insan zekası maliyetli olmaya devam ediyor ve makineler otonom çalışabiliyorsa insan zekasına olan talep muhtemelen durgunlaşacaktır.
• Mevcut iş kayıpları yapay zekadan mı kaynaklanıyor? Pandemi dönemi aşırı işe alım muhtemelen sorumlu çünkü işletmeler hala yapay zeka dönüşümünün erken aşamalarında. Uzmanlar bunu yapay zeka gereksiz yıkama olarak adlandırıyor.¹⁹

Yapay zekanın net iş yaratımına yol açacağı görüşleri

Sam Altman

OpenAI CEO'su Sam Altman, 2026'da yapay zeka kaynaklı iş kayıplarına ilişkin daha az alarm verici bir görüş benimsedi. Daha önce yapay zekanın birçok mevcut işi değiştirebileceği ve bazı iş kategorilerini ortadan kaldırabileceği konusunda uyarmış olsa da, şimdi yakın vadede büyük ölçekli bir "iş kıyameti"nin olası olmadığını savunuyor.²⁰

Altman'ın gözden geçirilmiş görüşü üç gözleme dayanıyor:

• Yapay zeka benimsemesi hala erken aşamalarında: Yapay zeka modelleri son derece yetenekli hale gelmiş olsa da, birçok şirket bunları iş akışlarına nasıl entegre edeceğini, üretkenlik kazanımlarını nasıl ölçeceğini ve güvenlik ile güvenilirlikle ilgili riskleri nasıl yöneteceğini hala öğreniyor.
• En agresif yapay zeka benimseyenler en çok işi kesmiyor olabilir: Haziran 2026'daki bir röportajda Altman, yapay zekayı en derinden benimseyen şirketlerin aynı zamanda en çok işe alım yapanlar arasında olduğunu savundu. Yapay zekayı işten çıkarmaların nedeni olarak gösteren bazı firmaların, yapay zeka benimsemesinin doğrudan etkisini yansıtmaktan ziyade, teknolojiyi zaten yapacakları kesintiler için uygun bir açıklama olarak kullanıyor olabileceğini öne sürdü.²¹
• İnsan etkileşimi önemli olmaya devam ediyor: Altman, birçok işin yalnızca görevleri tamamlamaktan daha fazlasını içerdiğini belirtiyor. Aynı zamanda insanların tamamen yapay zekaya devretmek istemeyebileceği iletişim, güven, yargı ve işbirliğini de içeriyor.²²

Ancak Altman, yapay zekanın iş üzerindeki uzun vadeli etkisini reddetmiyor. Özellikle yapay zeka ajanları daha yetenekli hale geldikçe ve şirketler daha hızlı teknoloji döngülerine uyum sağladıkça, işletmelerin yapay zeka etrafında yeniden organize edilmesini bekliyor. Mevcut konumu, yapay zekanın işleri ve iş akışlarını yeniden şekillendirmesinin muhtemel olduğunu, ancak geçişin önceki tahminlerin ima ettiğinden daha kademeli ve karmaşık olabileceğini öne sürüyor.

HBR / Davenport & Srinivasan

2026 tarihli bir Harvard Business Review analizi, genel ABD işsizliğinin nispeten düşük kalması nedeniyle şirketlerin yapay zekanın gösterilmiş performansından ziyade potansiyeline dayanarak çalışanları işten çıkardığını öne sürdü.²³

Yale The Budget Lab

2025 analizi, ABD'deki iş kaybı, işe alım ve geçiş oranlarına dayanarak LLM'lerin işler üzerinde maddi bir etkisini bulmadı.²⁴

Dünya Ekonomik Forumu

55 ekonomide 14 milyon çalışanı temsil eden 1.000'den fazla işvereni kapsayan WEF İşlerin Geleceği Raporu 2025, 2030 yılına kadar 92 milyon işin yerinden edileceğini, 170 milyon yeni işin yaratılacağını ve net 78 milyon iş kazancı olacağını öngördü. Yapay zeka ve bilgi işlemenin 2030 yılına kadar işletmelerin %86'sını etkilemesi bekleniyor. Rapor, yapay zeka geliştirme, siber güvenlik ve sürdürülebilirliği en hızlı büyüyen rol kategorileri olarak belirledi.²⁵

Jensen Huang

Paris'teki VivaTech 2025'te, Nvidia CEO'su Jensen Huang, Anthropic CEO'su Dario Amodei'nin yapay zekanın beş yıl içinde giriş seviyesi ofis işlerinin yarısına kadarını değiştirebileceği uyarısına karşı çıktı.

Huang, yapay zekanın o kadar tehlikeli veya güçlü olduğu ve seçilmiş birkaç kişinin onu geliştirmesi gerektiği fikrini reddetti, bunun yerine açık ve sorumlu ilerlemeyi savundu.

Yapay zekanın işyerini dönüştüreceğini ve bazı işleri geçersiz kılacağını kabul ederken, daha yüksek üretkenliğin genellikle daha az değil daha fazla işe alıma yol açtığını vurguladı ve yapay zekanın istihdam üzerindeki etkisine ilişkin korku odaklı anlatıyı eleştirdi.²⁶

Dilan Eren

Yüzdelere odaklanmasa da, Ivey Business School'dan Profesör Dilan Eren, 2025'te yapay zekaya genç rolleri ortadan kaldırarak yanıt veren firmaların yapısal bir eleştirisini sundu. Eren, maliyet tasarrufu için giriş seviyesi pozisyonları kesmenin, iç yetenek hattını tehdit eden "üssel olarak kötü bir hamle" olduğu konusunda uyardı.

Gençler olmadan, özellikle mentorluk ve iş başında öğrenme azaldıkça, kuruluşlar önümüzdeki yıllarda deneyimli personel sıkıntısı riskiyle karşı karşıya kalır. Eren, firmaları ikili gelişimi destekleyen stratejiler geliştirmeye çağırdı: gençler alan uzmanlığı geliştirmeli, kıdemli personel ise yapay zeka konusunda beceri kazanmalıdır.

Eren, tüm görevleri makinelere devretmenin yargıyı baltalama ve şirketler içinde işbirlikçi öğrenmeyi zayıflatma riski taşıdığını savundu.

Ravi Kumar

Cognizant CEO'su Ravi Kumar, 2025'te yapay zekanın özellikle yeni mezunlar için daha fazla iş fırsatı yaratacağını savundu.

Daha fazla şirket gelişmiş yazılım benimsedikçe, nitelikli işgücüne olan talepte bir artış bekliyor.

Kumar'a göre yapay zeka, çalışanların "daha azla daha fazlasını" başarmasını sağlayan bir güç çarpanı görevi görebilir ve beklentileri azaltmak yerine yükseltebilir.²⁷

Yapay zeka gerçekten iş kaybına yol açtı mı?

Farklı veriler ve yöntemler kullanan dört yeni çalışma, son iş piyasası aksaklıklarının temel nedeni konusunda belirgin şekilde farklı sonuçlara varıyor:

Frank, Sabet, Simon, Bana & Yu (2026), ABD işsizlik sigortası kayıtlarını, 10,6 milyon LinkedIn profilini ve 3 milyon ders müfredatını birleştiriyor. Yüksek LLM maruziyetine sahip mesleklerde, özellikle bilgisayar ve matematiksel rollerde, işsizlik riskinin ChatGPT'nin Kasım 2022'de piyasaya sürülmesinden birkaç çeyrek önce, 2022'nin başlarında yükselmeye başladığını gösteriyorlar.

Eğilim daha sonra lansmandan sonra hızlanmak yerine düzleşti. LinkedIn verileri aynı zamanlamayı gösteriyor: 2021 kohortundan mezunlar, yapay zekaya maruz kalan işlere önceki kohortlardan daha düşük oranlarda girdi.

Yazarlar, olası etkenler olarak parasal sıkılaştırmayı, pandemi sonrası teknoloji işe alım düzeltmesini ve Ar-Ge vergi değişikliğini işaret ediyor. Ayrıca, daha fazla yapay zeka maruziyetine sahip müfredatlardan mezun olanların ChatGPT'den sonra daha yüksek maaşlar kazandığını ve daha hızlı iş bulduğunu, dolayısıyla LLM ile ilgili eğitimin değerini koruduğunu buluyorlar.²⁸

Dominski & Lee (2025), mevcut çalışmaların statik yapay zeka maruziyet puanları kullandığını, ancak yeteneklerin gelişmeye devam ettiğini savunuyor. Beş aşamalı bir maruziyet çerçevesi oluşturuyorlar (ChatGPT öncesi ML, erken LLM'ler, çok modlu, akıl yürütme modelleri, ajan yapay zeka) ve GPT-4o ile Claude 3.5 Sonnet'ten her aşamada her O*NET görevini yeniden puanlamasını istiyorlar.

Bu dinamik puanları CPS verilerine bağlayarak, daha yüksek yapay zeka maruziyetinin daha düşük istihdam, daha yüksek işsizlik ve daha kısa çalışma saatleri ile ilişkili olduğunu buluyorlar.

Etkiler 30 yaş altı ve 50 yaş üstü çalışanlar ile üniversite eğitimli çalışanlar için daha büyük. Akıl yürütme ağırlıklı meslekler en çok etkilenirken, manuel fiziksel meslekler neredeyse hiç etkilenmiyor.²⁹

Brynjolfsson, Chandar & Chen (Kasım 2025), "Kömür Madenindeki Kanaryalar," her ay milyonlarca çalışanı kapsayan ADP bordro verilerini kullandı. Sonuçlara göre, en fazla yapay zekaya maruz kalan mesleklerdeki 22 ila 25 yaş arası çalışanlar keskin istihdam düşüşleri gördü: bu yaş bandındaki yazılım geliştiriciler 2022 sonu zirvesinden yaklaşık %20 düştü.

Firma ve zaman sabit etkileri kontrol edildikten sonra, aynı grup, en az maruz kalan beşte birlik dilime kıyasla en çok maruz kalan beşte birlik dilimde istihdamda %16 göreli düşüş gösterdi.

Yazarlar teknoloji mesleklerini çıkardıklarında, BT firmalarını çıkardıklarında ve örneklemi uzaktan çalışabilirlik, üniversite payı ve faiz oranı maruziyetine göre böldüklerinde sonuçlar geçerliliğini korudu. Açıklamaları, yapay zekanın genç çalışanların ve örgün eğitimin sağladığı kodlanmış bilginin yerine geçtiği, deneyimle gelen örtük bilgiyi ise tamamladığı yönünde.³⁰

Chen, Kane, Kozlowski, Kunievsky & Evans (Eylül 2025), Ocak 2010'dan Ağustos 2025'e kadar CPS verilerinde Sentetik Farkların Farkı yöntemini kullandı. Ters sonucu rapor ediyorlar: ChatGPT'den sonra yüksek maruziyete sahip meslekler, Ocak 2010 reel kazancında haftalık yaklaşık $89 kazanırken, işsizlik etkisi yaklaşık %0,2 puan oldu.

Yorumları, LLM'lerin üretkenliği artıran kısa vadeli tamamlayıcılar olarak çalıştığı ve uyarlamanın istihdamdan ziyade ücretler üzerinden yürüdüğü yönünde.³¹

Peki, yapay zeka iş kayıplarına neden oldu mu?

2026'nın başlarında makul bir yanıt, genel işgücü için henüz net bir toplam sinyal olmadığıdır. Dört çalışmanın ikisi, meslek düzeyinde esasen sıfır işsizlik etkisi buluyor. Yüksek maruziyete sahip mesleklerdeki 22 ila 25 yaş arası çalışanlar için, yanıt büyük olasılıkla en azından kısmen evettir, çünkü ADP kanıtı firma-zaman kontrollerinde, teknoloji firmalarının hariç tutulmasında ve uzaktan çalışmayan alt örneklemde geçerliliğini korumaktadır.

Ücretler konusunda kanıtlar karışık ve deneyimli çalışanlar için kazançların yanı sıra gençlerin işe alımında azalmayı yansıtabilir. Zamanlama konusunda, Frank ve ortak yazarlar, yapay zekaya maruz kalan mesleklerdeki bozulmanın bir kısmının 2022'nin başlarında başladığını, dolayısıyla 2022'den 2025'e kadarki tüm zayıflamayı LLM'lere atfetmenin durumu abarttığını gösteriyor.

Özetle, yapay zeka yüksek maruziyete sahip mesleklerde giriş seviyesi işe alımı muhtemelen azaltmaya başladı, ancak henüz görünür toplam işsizlik veya ücret kayıpları üretmedi. Yapay zeka yerinden edilmesi gibi görünen şeyin anlamlı bir kısmı, parasal sıkılaştırmayı, pandemi dönemi aşırı işe alım düzeltmelerini ve giriş seviyesi piyasasındaki daha geniş yumuşamayı yansıtıyor. Ajan yetenekleri geldikçe bu resmin değişip değişmeyeceği, daha önce bahsettiğimiz tahminlerin çoğunu canlandıran temel endişedir ve açık bir ampirik soru olmaya devam etmektedir.

Tahmin piyasaları yapay zeka kaynaklı iş kaybı hakkında ne öngörüyor

Manifold Piyasası

Manifold, katılımcıların gerçek dünya sorularının sonuçları üzerine işlem yaptığı bir topluluk tahmin platformudur. Ocak 2026'da:

• 27 katılımcılı bir Manifold piyasası, yapay zekanın 2025 sonuna kadar ABD işsizlik oranında en az 5 yüzde puanlık bir artışla doğrudan bağlantılı olup olmayacağı konusunda "Hayır" olarak sonuçlandı.³²
• 194 katılımcı, 2025 sonuna kadar bazı ABD'li yazılım mühendislerinin yapay zeka nedeniyle daha düşük gelir, iş güvencesi veya işe alım fırsatları yaşayıp yaşamayacağını tahmin etti. Piyasa, en az üç saygın haber raporunun bu tür etkileri belgelemesi şartına dayanarak "Evet" olarak sonuçlandı.³³
• 10 katılımcı, bir Fortune 500 şirketinin 2026 yılına kadar müşteri hizmetleri işgücünü çoğunlukla veya tamamen yapay zeka ile değiştirip değiştirmeyeceği konusunda "Hayır" olarak sonuçlandı. Sonuç kısmi otomasyonu dışlamaz, ancak piyasanın işgücünün çoğunu veya tamamını değiştirme şeklindeki daha zorlu eşiği karşılanmadı.³⁴

Temmuz 2026 itibarıyla:

• 174 katılımcı, yapay zekanın 2030'dan önce ABD işsizlik oranının %10'u aşmasına neden olacağına %25 olasılık atadı.³⁵
• 54 katılımcı, yapay zekanın 2030 yılına kadar ABD'de kitlesel işsizliğe neden olacağına %19 olasılık tahmin etti.³⁶
• 43 katılımcı, önümüzdeki birkaç yıl içinde iş piyasasının yapay zeka kaynaklı iş kayıpları ve işsizlik açısından "iyi" kalacağına %61 olasılık atadı.³⁷
• 11 katılımcı, yapay zekanın 2027 sonuna kadar çevirmen ve tercüman istihdamında büyük bir düşüşe neden olacağına %79 olasılık tahmin etti. Bu, topluluğun dil ile ilgili mesleklerin genel işgücü piyasasından daha erken ölçülebilir yerinden edilme yaşayacağına dair nispeten güçlü bir güven olduğunu göstermektedir.³⁸
• 54 katılımcı, yapay zekanın 2030 yılına kadar çoğu çağrı merkezi çalışanının yerini alacağına %81 olasılık tahmin etti. Bu, incelenen piyasalardaki en yüksek olasılıklar arasındaydı.³⁹
• 7 katılımcı, 2026 sonuna kadar hangi mesleğin yapay zeka tarafından en büyük oranda rol değişimine uğrayacağını tahmin etti. Piyasa, "diğer" mesleklere %38, müşteri hizmetlerine %34, yazılım mühendislerine %10, idari asistanlara %8 ve kamyon şoförleri ile araştırmacıların her birine %5 atadı.⁴⁰
• 8 katılımcı, 11 seçilmiş mesleğin yaklaşık %34'ünün 2031 yılına kadar yapay zekaya makul şekilde atfedilebilecek en az %15 istihdam açığı yaşayacağını tahmin etti.⁴¹

Kalshi Tahmin Piyasası

Kalshi, katılımcıların belirli sonuçlara bağlı sözleşmeler alıp sattığı ABD düzenlemeli bir olay sözleşmesi borsasıdır. Kalshi'nin kamu piyasası sayfaları toplam dolar işlem hacmini bildirir ancak benzersiz katılımcı sayısını sağlamaz.

• Haziran 2026'da, yapay zekanın Mayıs ayında ABD işten çıkarmalarının bir numaralı belirtilen nedeni olup olmayacağını soran bir Kalshi piyasası "Evet" olarak sonuçlandı. Piyasa yaklaşık $36.552 işlem hacmi kaydetti ve çözüm kaynağı olarak Challenger, Gray & Christmas aylık işten çıkarma raporunu kullandı.⁴²
• Temmuz 2026'da, Haziran işten çıkarmaları için eşdeğer piyasa (yaklaşık $2.919 işlem gördü) da "Evet" olarak sonuçlandı.⁴³

Temmuz 2026 itibarıyla:

• Devam eden piyasa, yapay zekanın Temmuz ayında ABD işten çıkarmalarının önde gelen belirtilen nedeni olacağına %51 olasılık atadı. Piyasa yaklaşık $1.453 işlem hacmi kaydetmişti.⁴⁴
• Kalshi yatırımcıları, Temmuz 2028'e kadar "Citrini senaryosu"nun gerçekleşeceğine %20 olasılık atadı ve yaklaşık $25,9 milyon işlem hacmi oluştu. Citrini işlemi, hızlı yapay zeka benimsemesinin 2028 yılına kadar kitlesel işten çıkarmalara, işsizliğe ve daha geniş ekonomik düşüşe neden olacağına dair bir bahistir.⁴⁵

Metaculus Topluluk Tahminleri

Metaculus'un topluluk tahminleri, bireysel tahmincilerden gelen tahminleri bir araya getirirken, İşgücü Otomasyon Tahmin Merkezi özellikle yapay zekanın istihdamı, meslekleri ve işgücü piyasası göstergelerini nasıl etkileyebileceğine odaklanır.

Temmuz 2026 itibarıyla:

• 26 tahminci, işleri baştan sona gerçekleştirebilen yapay zeka sistemlerinin 2030 yılına kadar günümüz çalışanlarının %17,8'inin yerini alacağını tahmin etti. Gösterilen tahmin aralığı yaklaşık %9,1 ile %25,7 arasında değişiyordu.⁴⁶
• 49 tahminci, yapay zeka kaynaklı yerinden edilme ve diğer işgücü piyasası etkilerini hesaba kattıktan sonra genel ABD istihdamının temel tahminine katkıda bulundu. Topluluk, istihdamın 2030'da 2025 seviyesinin %1,9 altında ve 2035'te %4,4 altında olacağını tahmin etti.⁴⁷
• 60 tahminci, 2030'dan önce yeni ABD üniversite mezunları arasındaki işsizliğin üç ardışık ay boyunca en az %20'ye ulaşacağına %31 olasılık atadı.⁴⁸
• Metaculus İşgücü Otomasyon Tahmin Merkezi, 2035 yılına kadar en büyük istihdam düşüşlerinin finans uzmanları (%15,2 düşüş), yazılım geliştiriciler (%13,8 düşüş), avukatlar ve hukuk katipleri (%13,7 düşüş), işçiler ve malzeme taşıyıcıları (%12,0 düşüş) ve hizmet-satış temsilcileri (%11,9 düşüş) arasında gerçekleşeceğini tahmin etti.⁴⁹

Son gelişmeler: Yapay zekanın işler üzerindeki etkisi

ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinin ardından 2023'ten itibaren yapay zekanın teknoloji işten çıkarmalarını nasıl etkilediğini göstermek için veri topladık. Yukarıdaki grafik, şirketlerin doğrudan yapay zekayı, otomasyonu veya yapay zeka odaklı yeniden yapılanmayı belirttiği ya da güvenilir haberciliğin kesintileri yapay zeka ile ilgili değişimlere bağladığı işten çıkarmalardan etkilenen kümülatif iş sayısını izlemektedir.

Eğilim, 2023 ve 2024 boyunca mütevazı bir artış, ardından daha fazla şirket ekipleri yeniden organize ettikçe, destek veya operasyonel rolleri azalttıkça ve kaynakları yapay zeka odaklı önceliklere yönlendirdikçe 2025 ve 2026'da keskin bir hızlanma gösteriyor.

Birkaç büyük şirket, işten çıkarmaları duyururken açıkça yapay zekayı belirtti:

• GitLab, yönetimi düzleştirmek, ülke ayak izini %30'a kadar azaltmak ve iç süreçleri yapay zeka ajanlarıyla yeniden yapılandırmak için yeniden yapılanmaya başladı; tasarrufların çoğu "ajan çağı" stratejisine yeniden yatırıldı.⁵⁰
• Intuit, yapay zeka dahil olmak üzere kilit bahislere yeniden odaklanmak için işgücünün %17'sini (yaklaşık 3.000 çalışan) işten çıkardı.⁵¹
• Cisco, yatırımı yapay zeka, siber güvenlik, silikon ve optiğe kaydırmak için yaklaşık 4.000 işi (işgücünün yaklaşık %5'i) kesti.⁵²
• Cloudflare, yapay zekanın rolleri geçersiz kıldığını belirterek işgücünü 1.100'den fazla çalışan azalttı.⁵³

Ancak bazı uzmanlar, yapay zekanın uygun bir gerekçe olarak kullanıldığını savunuyor. Oxford Internet Institute'tan Fabian Stephany, birçok firmanın pandemi sırasında aşırı işe alım yaptığını ve mevcut işten çıkarmaların gerçek yapay zeka kaynaklı yerinden edilmeden ziyade bir piyasa düzeltmesini yansıtabileceğini belirtti.⁵⁴

Giriş seviyesi işlerin geleceği

Mezunların yapay zeka etrafındaki iş kaygısı anlaşılabilir olsa da, 2022'den bu yana Birleşik Krallık mezun iş ilanlarındaki dramatik %67'lik düşüş (ABD'de %43) öncelikle yapay zeka yerinden edilmesinden ziyade ekonomik belirsizlik, COVID sonrası normalleşme ve hızlanan dış kaynak kullanımından kaynaklanıyor gibi görünüyor.

22–25 yaş arası çalışanlar için, Anthropic'in işgücü piyasası etkileri araştırması, daha az gencin düşük maruziyetli mesleklere kıyasla yüksek yapay zeka maruziyetine sahip mesleklerde işe başladığını buluyor. Bu roller için iş bulma oranı 2022'ye kıyasla yaklaşık %14 düştü (havuzlanmış post tahmini −14,3, SE = 7,2), ancak yazarlar sonucun zar zor istatistiksel olarak anlamlı olduğunu belirtiyor. Ayrıca 25 yaş üstü çalışanlar için benzer bir düşüş bulmadılar.⁵⁵

Yakın tarihli bir Financial Times makalesine göre, İK (%77) ve inşaat mühendisliği (%55) gibi düşük yapay zeka maruziyetine sahip sektörlerde bile işler keskin bir şekilde düştü, bu da daha geniş ekonomik faktörlerin rol oynadığını gösteriyor.

MIT'den David Autor, daha önemli etkenler olarak siyasi kargaşa ve hükümet kesintilerine işaret ederken, LinkedIn'in baş ekonomisti birincil neden olarak makroekonomik belirsizliği vurguluyor.

Yapay zeka önümüzdeki yıllarda işi muhtemelen dönüştürecek olsa da, mevcut kanıtlar yapay zekaya savunmasız meslekler ile gerçek iş kayıpları arasında zayıf korelasyonlar gösteriyor; muhasebe gibi bazı yapay zekaya maruz kalan alanlar genç istihdamında büyüme yaşıyor.

Gerçek zorluklar geleneksel ekonomik baskılar gibi görünüyor: enflasyon, daha yüksek faiz oranları, iş belirsizliği ve uzaktan çalışma yeteneklerinin sağladığı hızlanan dış kaynak kullanımı. Bu, teknolojik aksama hakkındaki meşru gelecek endişelerine rağmen "yapay zeka mezun işlerini öldürüyor" anlatısını erken kılıyor.⁵⁶

Yapay zeka iş kaybının etkisini anlamak için araştırma girişimleri

Anthropic, yapay zekanın işgücü etkisini ele almak için Ekonomik Gelecekler Programı'nı başlattı

Anthropic, yapay zekanın ekonomik etkilerini, özellikle işler, üretkenlik ve uzun vadeli değer yaratımı üzerindeki etkisini keşfetmek için tasarlanmış yeni bir girişim olan Ekonomik Gelecekler Programı'nı başlattı. Program, yapay zekanın küresel ekonomiye sunduğu hem riskleri hem de fırsatları ele alan veri odaklı içgörüler sağlamayı ve politika önerileri geliştirmeyi amaçlıyor.

İş kaybı risklerine yanıt verme

CEO Dario Amodei'nin son tahminlerine bir yanıt olarak program, bu değişimleri anlamaya ve etkilenen sektörlerde yeniden beceri kazandırma ihtiyacı da dahil olmak üzere önemli işgücü etkisine hazırlanmaya odaklanıyor.

Programın temel bileşenleri şunları içeriyor:

• Araştırma hibeleri: Anthropic, yapay zekanın ekonomik etkisi üzerine kısa vadeli ampirik çalışmalar için $50.000'e kadar hızlı hibeler sunuyor. Araştırma, işgücü piyasası etkilerine, üretkenlik değişikliklerine veya yeni değer biçimlerinin yaratılmasına odaklanabilir.
• Politika geliştirme forumları: Anthropic, çeşitli bakış açılarından politika fikirleri toplamak için Washington, D.C. ve Avrupa'da sempozyumlar düzenleyecek. Konular arasında yeniden beceri kazandırma stratejileri, yapay zeka odaklı ekonomilerde iş yaratma ve iş akışı geçişleri yer alıyor.
• Veri altyapısı: Bu yılın başlarında başlatılan Ekonomik Endeksi'ne dayanarak, Anthropic yapay zekanın kullanımını ve ekonomik yapılar ile istihdam eğilimleri üzerindeki uzun vadeli etkilerini izlemek için veri setlerini genişletecek.

Anthropic'in programı, potansiyel iş kaybı ve hafifletme stratejilerine daha fazla odaklanıyor. Ekonomik Gelecekler Programı, teknoloji şirketleri arasında yaratmaya yardımcı oldukları aksamanın sorumluluğunu alma ve kapsayıcı ekonomik büyümeyi destekleme yönünde büyüyen bir çabayı yansıtıyor.

Bu girişim, işgücü piyasası geçişlerini anlamaya, yeniden beceri kazandırma alanlarını belirlemeye ve yapay zekanın gelişen ekonomik rolünü yönetmek için bir çerçeve oluşturmaya özel önem veriyor.⁵⁷

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Yapay zekanın farklı sektörler üzerindeki etkileri

İdari işsizlik verilerinin analizi, yapay zekaya maruz kalan mesleklerin tarihsel olarak daha az maruz kalanlara göre daha düşük işsizlik riskiyle karşı karşıya olduğunu gösteriyor. Bu avantaj, özellikle bilgisayar ve matematiksel rollerde olmak üzere 2022'nin başlarından itibaren keskin bir şekilde daraldı ve ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinden sonra belirgin şekilde kötüleşmedi.

LinkedIn profillerinden elde edilen kanıtlar, erken kariyer çalışanları için bu örüntüyü pekiştiriyor: 2021–2023 kohortlarından mezunlar, yapay zekaya maruz kalan işlere önceki kohortlardan daha düşük oranlarda girdi ve ilk işlerini bulmaları daha uzun sürdü; boşluklar 2022'nin sonlarından önce ortaya çıktı.

Benzer yavaşlamalar, yüksek maaşlı ve ortalama maaşlı işler karşılaştırıldığında da görülüyor ve bu, yapay zekaya maruz kalan rollere özgü bir değişiklikten ziyade giriş seviyesi iş piyasasında genel bir daralmaya işaret ediyor.

En çok maruz kalan roller ve sektörler

İnsanlar tarafından rutin olarak gerçekleştirilen yapılandırılmış görevlere dayanan sektörler en yüksek riskle karşı karşıyadır. Büro, hukuk, finans ve veri işleme rolleri en savunmasız olanlar arasındadır.

Anthropic'in işgücü piyasası etkileri araştırmasına göre, en çok maruz kalan bireysel meslekler arasında bilgisayar programcıları (%74,5), müşteri hizmetleri temsilcileri (%70,1), veri giriş operatörleri (%67,1), tıbbi kayıt uzmanları (%66,7) ve pazar araştırma analistleri (%64,8) yer alıyor.

Bu işler genellikle yapay zeka sistemleri ve araçları kullanılarak otomatikleştirilmesi kolaydır. Öngörülebilir örüntüler içeren veya sabit kuralları takip eden görevler hatalara en yatkın olanlardır. Özellikle genç çalışanlar için giriş seviyesi pozisyonlar, ortadan kaldırılma riski yüksektir.

Örneğin, bir çalışma 2010 ile 2023 arasında bölgeler arasında Google Translate'in benimsenmesini inceledi. Bulgular, daha yüksek kullanıma sahip alanların çevirmen ve tercüman işlerinde daha yavaş büyüme gördüğünü, benimsemedeki her yüzde puanlık artış için istihdam büyümesinin yaklaşık 0,7 yüzde puan düştüğünü gösteriyor.⁵⁸

Şekil 2: Grafik, iki arama terimi için aylık Google Trends ilgisini göstermektedir: "translator" ve "Google Translate".⁵⁹

Etkiler çeviri mesleğinin ötesine uzanıyor, çünkü yabancı dil becerileri gerektiren iş ilanları yüksek benimseme bölgelerinde, özellikle İspanyolca, Çince ve Almanca gibi yaygın kullanılan diller için daha yavaş büyüdü.

Dil becerileri BT ve mühendislik gibi teknik alanlarda daha alakalı kalsa da, genel kanıtlar gelişmiş makine çevirisinin işverenlerin iki dilli çalışanlara olan bağımlılığını kademeli olarak azalttığını ve bunun eğitim, işgücü piyasaları ve küresel hizmet ticareti için sonuçları olduğunu gösteriyor.

Sektörler arası dengesiz etki

Sağlık hizmetleri ve eğitim, gereken insan etkileşiminin karmaşıklığı nedeniyle daha az maruz kalmaktadır. Bu sektörler otomasyona ve büyük dil modellerine karşı daha dirençlidir.

Kısmi otomasyon ve tam yerinden edilme

Tüm iş kayıpları tam işsizlikle sonuçlanmayacak. Çoğu durumda, yapay zeka tüm işleri ortadan kaldırmak yerine roller içindeki görevleri otomatikleştirecek.

Mevcut rollerin yaklaşık üçte ikisinin görev seviyesinde değişim geçirmesi bekleniyor. Çalışanların insan karar vermesi, akıl yürütme ve yaratıcılık gerektiren yeni sorumluluklara uyum sağlaması gerekecek. Bu kısmi otomasyon, çalışanların hızlı uyum sağlaması için hala baskı yaratıyor.

Ekonomik ve coğrafi farklılık

Yapay zekanın etkisi bölgeye göre değişecektir. Hizmet ağırlıklı iş piyasalarına sahip yüksek gelirli ekonomiler daha fazla maruz kalmaktadır. Gelişmekte olan piyasalar, dijital altyapıya sınırlı erişim ve işgücünü yeniden becerilendirmek için daha az kaynak nedeniyle zorluklarla karşılaşabilir. Yerel politika yanıtlarındaki farklılıklar, yapay zekanın etkisinin dünya çapında nasıl gelişeceğini etkileyecektir.

Gerçek çalışanların algıları nelerdir?

Algı ve gerçeklik arasındaki uyumsuzluk

İş kayıplarına ilişkin kamu algısı, bildirilen gerçek rakamlardan daha yüksektir. Son yıllarda gerçek yerinden edilme %15'in altında kalırken, çalışanlar işgücünün daha büyük bir kısmının etkilendiğine inanıyor.

Bu, gerçek verilerin daha yavaş bir değişim hızı göstermesine rağmen, yapay zekanın etkisi ve istihdamın geleceği hakkında büyüyen kaygıyı yansıtıyor.

Yapay zeka kaynaklı iş kayıpları hakkında düzenleyici yanıtlar ve yanlış anlamalar

Senatörler Mark Warner ve Josh Hawley tarafından sunulan Yapay Zeka Kaynaklı İş Etkileri Netlik Yasası, şirketlerin ve federal kurumların doğrudan yapay zekaya atfedilebilen işten çıkarma sayısını bildirmesini gerektirecektir.

Teklif, yapay zekanın istihdam değişikliklerindeki rolü etrafında şeffaflığı artırmayı amaçlasa da, temel önermesi yanıltıcı olabilir: çoğu yapay zeka aracı daha geniş iş akışlarına gömülüdür, bu da bir iş kaybının düzenli üretkenlik iyileştirmelerinden veya daha geniş iş baskılarından ziyade açıkça yapay zekadan kaynaklanıp kaynaklanmadığını belirlemeyi son derece zorlaştırır.

Mevcut işgücü izleme sistemleri istihdam dinamiklerini izler, yani yasa tasarısı gereksiz bürokrasi eklerken yapay zeka benimsemesini damgalama ve şirketleri üretkenliği artırabilecek araçları kullanmaktan caydırma riski taşır. Bunun yerine, politika yapıcılar yapay zeka benimsemesinin nasıl ölçüldüğünü iyileştirmeye, iş akışları ve üretkenlik üzerindeki gerçek dünya etkilerini incelemeye ve çalışanların yeniden eğitimini desteklemeye odaklanmalıdır.⁶⁰

Yapay zeka ne tür işler yaratacak?

Yapay zekanın belirli iş sektörlerini azaltmadaki rolüne rağmen, teknik ve bitişik alanlarda önemli fırsatlar yaratması da bekleniyor. Mühendisler, ileri konuşlandırılmış mühendisler, çözüm mühendisleri ve saha mühendisleri gibi roller, kuruluşlar yapay zeka sistemlerini entegre etme ve optimize etme desteği aradıkça giderek daha fazla talep görüyor.

"Yapay zeka tüm kodu yazacağı için bilgisayar bilimi gereksizdir" iddiasındaki tavsiyeler temelde kusurludur. LLM'ler belirli kodlama görevlerini otomatikleştirebilse de, soyutlama her zaman yazılım mühendisliğinin merkezinde olmuştur. Temel değer, kod yazmakta değil, neyin inşa edileceğini belirlemekte ve verimli, güvenli ve ekonomik olarak değerli sistemler tasarlamakta yatar.

Mühendisliğin ötesinde, otomatikleştirilemeyen roller de büyüme için konumlanmıştır. Otomasyon operasyonel maliyetleri düşürdükçe, şirketler yeni pazarlara girebilir veya mevcut pazarları genişletebilir, bu da satış ve müşteri başarısı gibi rollere olan talebi artırır.

Yapay zeka iş kaybının etik ve toplumsal sonuçları

Temel etik zorluklar

Yapay zekanın işyerinde uygulanması, basit ekonomik değerlendirmelerin ötesine geçen temel etik soruları gündeme getiriyor. Bu zorluklar, geçim kaynaklarını ve toplulukları etkileyen dönüştürücü teknolojileri devreye alan kuruluşların adalet, insan onuru ve ahlaki yükümlülükleri etrafında odaklanıyor.

Dağıtıcı adalet ve eşitsizlik: Yapay zeka yerinden edilmesi, düşük becerili çalışanları ve marjinalleştirilmiş toplulukları orantısız şekilde etkileyerek mevcut sosyoekonomik eşitsizlikleri artırıyor.

Bu, yapay zeka ile güçlendirilmiş çalışanların avantaj kazandığı, yerinden edilmiş çalışanların ise azalan beklentilerle karşılaştığı bölünmüş bir işgücü potansiyeli yaratıyor.

Teknolojik ilerlemenin faydalarının teknoloji sahipleri arasında yoğunlaşması, maliyetlerin ise savunmasız nüfuslara düşmesi, teknolojik ilerlemenin adil dağılımı hakkında temel soruları gündeme getiriyor.

Algoritmik önyargı ve ayrımcılık: Yapay zeka sistemleri, eğitim verilerinden önyargıları miras alarak işe alma, değerlendirme ve görev tahsisinde ayrımcı uygulamaları potansiyel olarak güçlendiriyor.

Bu otomatik kararlar, yeterli gözetim mekanizmaları olmadan istihdam sonuçlarını ölçekli olarak etkiliyor. Önyargıyı ele almak, çeşitli veri setleri, tespit protokolleri ve istihdam bağlamlarında kullanılan yapay zeka sistemlerinin düzenli denetimini gerektirir.

İnsan özerkliği: Yaygın yapay zeka benimsemesi, geleneksel iş değeri ve amaç kavramlarına meydan okuyor. Bilişsel görevler otomatikleştikçe çalışanlar beceri bozulması ve mesleki kimlik kaybı riskleriyle karşı karşıya kalıyor.

İş süreçlerinde anlamlı insan failliğini korumak, çalışan onurunu sürdürmek ve teknolojinin insan yeteneklerini değiştirmek yerine geliştirmesini sağlamak için gereklidir.

Şeffaflık ve hesap verebilirlik: Birçok yapay zeka sistemi "kara kutu" olarak çalışarak istihdamı etkileyen karar verme süreçlerini gizliyor.

Bu opaklık, yapay zeka sistemleri zararlı sonuçlar ürettiğinde sorumluluk atfetmeyi karmaşıklaştırıyor. İstihdamla ilgili uygulamalarda adalet ve güveni sürdürmek için açık hesap verebilirlik çerçeveleri ve açıklanabilir yapay zeka sistemleri gereklidir.

Toplumsal sonuçlar

Bireysel işyeri etkilerinin ötesinde, yapay zeka kaynaklı iş kaybı, sosyal uyum, ekonomik istikrar ve demokratik yönetişim için daha geniş tehditler oluşturuyor.

Siyasi ve sosyal istikrar: Büyük ölçekli yerinden edilme, özellikle topluluklar teknolojik faydaların eşitsiz dağılımını algıladığında, siyasi oynaklık ve sosyal huzursuzluk potansiyeli yaratır.

Bu endişeleri ele almak, yapay zeka faydalarını toplum genelinde geniş çapta dağıtan politikalar gerektirir. Bu politikalar küresel bağlamda işleyebilir, çünkü tek bir ülkedeki servet dağılımı zenginlerin o ülkeden göç etmesine yol açar.

Nesiller arası etki: Giriş seviyesi pozisyonların yerinden edilmesi, genç çalışanlar için geleneksel kariyer giriş yollarını bozuyor. Bu, standart mesleki gelişim modellerini etkiliyor ve yeni işgücü girişleri için kariyer ilerlemesine engeller yaratabilir.

Yapay zekanın işyerindeki rolüne uyum sağlamak için mesleki gelişim ve ilerleme için alternatif yollar geliştirilmelidir.

Uygulama çerçevesi

Yapay zekanın etik zorluklarını ele almak, teknolojik ilerlemeyi sosyal sorumlulukla dengeleyen yapılandırılmış yaklaşımlar gerektirir. Kuruluşların ve politika yapıcıların, etkilenen toplulukları ve çalışanları korurken yapay zeka dağıtımına rehberlik etmesi için bazı ilkeler şunlardır:

Paydaş katılımı: Yapay zeka dağıtım kararları, etkilenen çalışanlardan, sendikalardan, topluluklardan ve sivil toplum kuruluşlarından gelen girdileri içermelidir.

Yönetişim yapıları, çeşitli bakış açılarını içermeli ve etkiler ile gerekli ayarlamalar hakkında sürekli diyaloğu sürdürmelidir.

Zarar azaltma: Kuruluşlar, mümkün olduğunda değiştirme yerine artırmaya öncelik vermeli, ani geçişler yerine kademeli geçişler uygulamalıdır.

Fayda dağılımı: Yapay zeka üretkenlik kazanımları, yalnızca sermaye sahiplerine gitmek yerine ücret artışları, çalışma saatlerinin azaltılması veya iyileştirilmiş koşullar yoluyla çalışanlara yayılmalıdır.

Kar paylaşımı veya çalışan sahipliği modelleri gibi mekanizmalar, paydaşlar arasında yapay zeka tarafından üretilen değerin adil dağılımını sağlamaya yardımcı olabilir.

İşgücü avantajı için yapay zekadan nasıl yararlanılır?

Yeniden beceri kazandırmanın önemi

2030 yılına kadar, çalışanların %40'ından fazlasının istihdamda kalmak için yeni beceriler geliştirmesi gerekecek. IMF'ye göre, gelişmiş ekonomilerdeki her 10 iş ilanından 1'i en az bir yeni beceri gerektiriyor ve BT bu talebin yarısından fazlasına öncülük ediyor.⁶¹

Yeniden beceri kazandırma, özellikle giriş seviyesi fırsatların daraldığı iş piyasasına giren gençler için önemlidir. İşverenler, insanları tamamen değiştirmek yerine makinelerle uyumlu hale getiren stratejiler geliştirmelidir.

Genç rolleri kesmenin organizasyonel riskleri

Maliyetleri azaltmak için genç rolleri ortadan kaldıran firmalar uzun vadeli riskle karşı karşıyadır. Giriş seviyesi personel olmadan, kuruluşlar gelecekteki yetenekleri kaybeder ve iç eğitim yapılarını zayıflatır.

Mentorluk ve iş başında öğrenme azalır, bu da karar vermeyi ve kurumsal bilgiyi etkiler. Yapay zeka görevleri otomatikleştirebilse de, yalnızca sistemlere güvenmek işgücü gelişiminde boşluklar yaratır.

Ekonomik büyüme potansiyeli

Yaygın endişeye rağmen, yapay zeka uzun vadeli ekonomik kazanımlara yol açabilir. Tahminler, yapay zekanın küresel GSYİH'yi %7 artırabileceğini ve iş kayıplarını kısmen dengeleyebileceğini öne sürüyor.

Bu, başlangıçta çalışanları yerinden eden ancak sonunda yeni işler yaratan geçmiş genel amaçlı teknolojileri yansıtıyor. Ancak zorluk, işsizliğe ve sosyal istikrarsızlığa neden olmadan kısa vadeli aksaklığı yönetmekte yatıyor.

Gelecek hakkında farklılaşan beklentiler

Bazı yöneticiler yapay zekanın daha fazla iş fırsatı yaratmasını bekliyor. Şirketler benimsemeyi artırdıkça, talep yapay zeka geliştirme, siber güvenlik ve sürdürülebilirliği içeren rollere kayabilir.

Bu işler yeni beceriler gerektiriyor ve işletmelerin nasıl çalıştığını etkilemeye devam eden yapay zekanın büyümesiyle uyumlu. Öte yandan, birçok yönetici hala yakın vadede iş kesintileri bekliyor, bu da görünümün bölünmüş kaldığını gösteriyor.

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{Uzmanlardan Yapay Zeka İş Kaybı Üzerine 20+'dan Fazla Tahmin}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-job-loss}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 27 Temmuz 2026}
}

Referans Linkleri

1.

GitHub - karpathy/jobs: A research tool for visually exploring Bureau of Labor Statistics Occupational Outlook Handbook data. This is not a report, a paper, or a serious economic publication — it is a development tool for exploring BLS data visually. · Gi

2.

https://static1.squarespace.com/static/635693acf15a3e2a14a56a4a/t/69cbb9d509ada447b6d9013f/1774959061185/forecasting-the-economic-effects-of-ai.pdf

3.

Perspectives on the Labor Share - American Economic Association

4.

How Will AI Affect the Global Workforce? | Goldman Sachs

5.

https://www.nber.org/system/files/chapters/c15315/c15315.pdf

6.

Down Arrow Button Icon

Fortune

7.

Working with AI: Measuring the Applicability of Generative AI to Occupations - Microsoft Research

8.

Dr. Eric Schmidt - YouTube

9.

AI jobs danger: Sleepwalking into a white-collar bloodbath

Axios

10.

Dario Amodei spent last year warning of an AI white-collar bloodbath. Now he's changing the narrative | Fortune

Fortune

11.

AI could make half of all entry-level white-collar jobs vanish, Anthropic CEO warns | Fortune

Fortune

12.

Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work

13.

https://arxiv.org/pdf/2303.10130

14.

Are Robots Really Stealing Our Jobs? Perception versus Experience - Eric Dahlin, 2022

15.

https://www.pwc.com/gx/en/ceo-survey/2019/report/pwc-22nd-annual-global-ceo-survey.pdf

16.

The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries | OECD

17.

Chart of the Week: 54% of EU jobs at risk of computerisation

18.

https://oms-www.files.svdcdn.com/production/downloads/academic/The_Future_of_Employment.pdf

19.

AI impacting labor market ‘like a tsunami’ as layoff fears mount

CNBC

20.

Sam Altman Says AI ‘Jobs Apocalypse’ Probably Won’t Happen. What Changed?

Time

21.

Sam Altman Says Companies Embracing AI the Most Are Actually Hiring - Business Insider

Business Insider

22.

‘We try to think out loud’: Open AI’s Sam Altman on closing the gap between AI tech and how we’re adopting it

23.

Companies Are Laying Off Workers Because of AI’s Potential—Not Its Performance

Harvard Business Review

24.

Evaluating the Impact of AI on the Labor Market: Current State of Affairs | The Budget Lab

25.

The Future of Jobs Report 2025 | World Economic Forum

26.

Nvidia’s Jensen Huang says he disagrees with almost everything Anthropic CEO Dario Amodei says | Fortune

Fortune

27.

'An exponentially bad move': experts warn against cutting entry-level jobs for AI | Canadian HR Reporter

Canadian HR Reporter

28.

https://arxiv.org/pdf/2601.02554

29.

https://arxiv.org/pdf/2507.08244

30.

https://digitaleconomy.stanford.edu/app/uploads/2025/11/CanariesintheCoalMine_Nov25.pdf

31.

https://arxiv.org/pdf/2509.15510

32.

Will artificial intelligence be directly tied to an unemployment rise in the USA by the end of 2025? | Manifold

Manifold Markets

33.

Will some U.S. software engineers be negatively affected financially due to AI by end of 2025? | Manifold

Manifold Markets

34.

Will any Fortune 500 corporation mostly/entirely replace their customer service workforce with AI by 2026? | Manifold

Manifold Markets

35.

Will AI cause the US Unemployment Rate to exceed 10% before 2030? | Manifold

Manifold Markets

36.

Will AI cause mass unemployment... by 2030 ? | Manifold

Manifold Markets

37.

Will things basically be fine regarding job loss and unemployment due to AI in the next several years? | Manifold

Manifold Markets

38.

Will AI lead to a large decrease in TRANSLATOR & INTERPRETER jobs before the end of 2027? | Manifold

Manifold Markets

39.

Will AI replace most people in call-centers by 2030? | Manifold

Manifold Markets

40.

Which job category will be most replaced by AI by end of 2026? | Manifold

Manifold Markets

41.

How many of these jobs will have a 15% or more drop in employment plausibly attributable to AI by 2031? | Manifold

Manifold Markets

42.

Vercel Security Checkpoint

43.

Vercel Security Checkpoint

44.

Vercel Security Checkpoint

45.

Vercel Security Checkpoint

46.

What % of current workers will be replaced by AI systems performing end-to-end labor in 2030?

47.

Labor Automation Forecasting Hub | Metaculus

48.

Will unemployment for recent college graduates remain at 20+% before 2030?

49.

Labor Automation Forecasting Hub | Metaculus

50.

GitLab Act 2

51.

Intuit to lay off over 3,000 employees to refocus on AI | TechCrunch

TechCrunch

52.

Cisco cuts nearly 4,000 jobs to spend more on AI, reports 'record quarterly revenue' | TechCrunch

TechCrunch

53.

Cloudflare says AI made 1,100 jobs obsolete, even as revenue hit a record high | TechCrunch

TechCrunch

54.

Firms are blaming AI for job cuts. Critics say it’s a 'good excuse'

CNBC

55.

https://cdn.sanity.io/files/4zrzovbb/website/dc7bcd0224644fce97cecb7f9e68dcd8434b35f1.pdf

56.

Client Challenge

57.

Anthropic Economic Futures Program Launch \ Anthropic

58.

https://oms-www.files.svdcdn.com/production/downloads/academic/Frey_LlanosParedes_2025_LostInTranslation.pdf?dm=1741600283

59.

Lost in translation: AI’s impact on translators and foreign language skills | CEPR

60.

The AI-Related Job Impacts Clarity Act Will Only Create Confusion – Center for Data Innovation

Center for Data Innovation

61.

New Skills and AI Are Reshaping the Future of Work

62.

Lost in translation: AI’s impact on translators and foreign language skills | CEPR

63.

Post-Pandemic Trends Reshape Customer Service Employment

Site Selection Group, LLC

64.

Amazon says it didn’t cut 14,000 people because of money. It cut them because of ‘culture’ | CNN Business

Getty Images

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analisttir. AIMultiple, her ay Fortune 500'ün %60'ı dahil olmak üzere (similarWeb'e göre) yüz binlerce işletmeyi bilgilendirmektedir. Cem'in çalışmaları Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. Cem, kariyeri boyunca teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımlamıştır. CEO'ya rapor verirken bir telekomünikasyon şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alımını yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alınmıştır. Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuş ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Sıla Ermut

Sektör Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'ta e-posta pazarlama ve satış videolarına odaklanan bir sektör analistidir. Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalıştı. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında Yüksek Lisans ve Uluslararası İlişkiler alanında Lisans derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorumlar 1

Düşüncelerinizi Paylaşın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder

Randy

Oct 30, 2025 at 20:03

In these sorts of articles I see little if any concern that large reductions in wages/salaries will reduce demand for products and services. Aren't those analyzing the impacts of AI, as well as corporate leaders, taking that into consideration?

Yanıtla

Cem Dilmegani

Feb 24, 2026 at 06:42

You are right. Reduced demand can lead to economic stagnation or depression but unfortunately, most corporate leaders are far more focused on their compensation and business profitability than long term economic or societal impact.

Yanıtla