Uzmanlardan Yapay Zeka İş Kaybı Üzerine En İyi 20+ Tahmin

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

• Yapay zeka rolleri nasıl etkileyecek? Gördüğüm tüm beyaz yakalı rollerin %90'i doğru ajan çerçevesiyle bugün otomatikleştirilebilir. Bu dönüşüm, süreç karmaşıklığı nedeniyle on yıl sürebilir.
• Yapay zeka işleri nasıl etkileyecek? Hızla değişen iş sorumlulukları işsizliği artırabilir çünkü tüm çalışanlar yeni rollere geçemez.
• Diğerleri ne düşünüyor? Bazı yapay zeka uzmanları, giriş seviyesi beyaz yakalı işlerin yarısının 2030 yılına kadar kaybedileceğini öngörüyor. Bu, henüz kanıtlanmış değil; çeviri gibi alanlar dışında, Jevons paradoksu istihdamı artırmadı.

Yapay zeka iş kaybı tahminleri

Not: Grafiklerin boyutu iş kaybı tahmininin büyüklüğüyle ilişkilidir.

Analizimizde referans verilen yüzdeler, genel iş kaybına ilişkin varsayımlardan türetilmiştir. Belirli senaryolarda bu varsayımlar, yapay zeka benimsenmesinden kaynaklanan potansiyel iş kazanımlarını içeriyordu. Ancak net iş kaybını değerlendirirken tutarlılığı korumak için, tahmini iş kazanımları hesaplamadan açıkça hariç tutulmuştur.

Sonuç olarak, sunulan nihai yüzdeler net iş kayıplarını yansıtmakta ve işgücü üzerindeki potansiyel etkiye yönelik daha muhafazakâr ve odaklı bir yorum sunmaktadır yapay zeka uygulaması.

Çoğu tahmin, milyonlarca işin yer değiştirebileceğini veya önemli ölçüdeğişebileceğini öngörüyor. Çoğu rol evrilecek ve işgücü, kesintiye uğrayan istihdamdaki keskin artışa hazırlanmalı.

Yapay zeka iş kaybına ilişkin tahmin piyasası sonuçları

Tahmin piyasaları, ani kitlesel işsizlikten ziyade düzensiz bir kesinti öngörüyor. Tahminciler, belirli gruplar için daha zayıf istihdam koşulları riskini anlamlı bulmakla birlikte, daha geniş işgücü piyasasının önümüzdeki birkaç yıl boyunca işlevini sürdürmesini bekliyor.

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

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

Karpathy'nin yapay zeka maruziyeti ve işgücü piyasası analizi

Not: Yukarıdaki grafik, 340 ABD mesleğinde yapay zeka maruziyetini ve medyan ücreti gösteriyor. Her nokta bir mesleği temsil ediyor. Yatay eksen Karpathy'nin yapay zeka maruziyet puanını (0-10), dikey eksen medyan yıllık ücreti (log ölçeğinde) gösteriyor ve renk, BLS mesleki süper grubunu belirtiyor. Grafik boyutu 2024 yılındaki istihdamı gösteriyor.

Mart 2026'da yapay zeka araştırmacısı Andrej Karpathy (OpenAI kurucu ortağı ve eski Tesla yapay zeka direktörü), yaklaşık 143 milyon ABD işini kapsayan Çalışma İstatistikleri Bürosu'nun Occupational Outlook Handbook verilerinden yararlanarak, 342 ABD mesleğini 0–10 yapay zeka maruziyet ölçeğinde puanlayan bir veri kümesi yayımladı.¹

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

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

• Doğrudan otomasyon: Yapay zekanın kendi başına gerçekleştirebileceği iş miktarıdır
• Dolaylı üretkenlik: Yapay zekanın çalışan çıktısını artırdığı ve ihtiyaç duyulan personel sayısını azaltabileceği miktar.

Rubrik temel bir sezgisel kural uygular: 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 üzerinden 10 olduğunu gösterdi. Ancak dağılım eşit değildir:

• Yılda 100.000 doların üzerinde ödeme yapan roller ortalama 6.7/10 maruziyete sahip.
• Yılda 35.000 doların altında ödeme yapan roller ortalama 3.4/10 maruziyete sahip.
• En yüksek puan alan meslekler tıbbi transkripsiyoncular (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).

Yaklaşık %42 ABD çalışanı, 7 veya daha yüksek puan alan mesleklerde çalışıyor; bu da yaklaşık 59.9 milyon işe ve yıllık maaşlarda 3.7 trilyon dolara denk geliyor. Bununla birlikte, iş tanımları mükemmel olmadığı ve tarihsel olarak hangi işlerin teknolojiden etkileneceğini tahmin etmek zor olduğu için bu bulgulara ihtiyatla yaklaşılmalı.

Bunun sonuçları nelerdir?

• Ofis ve idari roller, ücret veya kademeye bakılmaksızın genel olarak yaklaşık 8/10 maruziyete sahip.
• Buna karşılık sağlık hizmetleri çeşitli bir dağılım gösteriyor: uygulamalı roller (hemşire yardımcıları, diş hijyenistleri, fizyoterapistler) 2–3/10 puan alırken, aynı sektördeki bilgi işleme rolleri (tıbbi transkripsiyoncular, tıbbi kayıt uzmanları, sağlık bilgi teknolojistleri) 8–10/10 puan alıyor.
• Hekimler ve cerrahlar (medyan 239.200 dolar) 5/10 puan alır; bu, benzer ücret düzeyindeki avukatlar (151.160 dolar; 8/10) ve yazılım geliştiricilerden (131.450 dolar; 9/10) daha düşüktür. Koruyucu faktör, işin fiziksel, yüz yüze bileşenidir.

Karger, Kuusela, Abaluck, Bryan

“Forecasting the Economic Effects of YZ, 2026” çalışması, ekonomistlerden, yapay zeka uzmanlarından, süper tahmincilerden ve genel halktan nicel tahminler toplamak için geniş ölçekli ankete dayalı bir tahmin yaklaşımı kullanıyor.

Katılımcılar olasılıksal tahminler (medyanlar ve belirsizlik aralıkları) verdi, her yapay zeka senaryosuna olasılıklar atadı ve farklı politika yanıtlarının etkisini değerlendirdi. Sonuçlar şunu gösteriyor:

Üretkenlik ve ekonomik büyüme

Yapay zekanın, makul aralıklar içinde kalmak kaydıyla üretkenliği ve ekonomik büyümeyi artırması bekleniyor. Toplam faktör verimliliğinin (TFV) yaklaşık 1-%2 seviyesinden kabaca 2-%2,5 seviyesine yükselmesi öngörülüyor.

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

İşgücü piyasası ve işgücü etkileri

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

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

Önemli olarak, işsizlik oranlarının kendisi nispeten istikrarlı kalıyor; bu da insanların işsiz kalmak yerine tamamen işgücünden çıkabileceğini gösteriyor.²

AIMultiple

Claude Code'un piyasaya sürülmesi ve Anthropic ile Gemini ailelerindeki son modellerle şunları gördüm:

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

Rekabet dinamikleri ve gelişen modeller, otomatikleştirme ve marjları iyileştirme yarışı yaratacak. Sonuç olarak benim tahminim, 2035 yılına kadar mevcut beyaz yakalı rollerde 90+%'lik bir azalma olacağı yönünde. Bu roller, mevcut LLM'ler ve doğru ajan çerçevesiyle otomatikleştirilebilir; ancak kurumsal süreçler karmaşık olduğundan, süreçleri yeniden tasarlamak ve otomatikleştirmek on yıl alabilir.

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, aşağıdaki nedenlerle daha düşük istihdam seviyelerine yol açabilir:

• Yapılacak işlerdeki hızlı değişimler, yeni rollere geçecek kadar esnek olmayan çalışanların işsiz kalmasına yol açacaktır.
• 1980'lerden bu yana üretkenlik iyileştirmelerinin faydalarının çoğu üst düzey yöneticiler ve hissedarlar tarafından elde edildi.³ Bu otomasyon dalgasından da yararlanmalarını ve bunu işten çıkarmalar için bir kaldıraç olarak kullanmalarını bekleyebiliriz.

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

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

Beyaz yakalı işlerin çoğunu otomatikleştirmek neden bu kadar uzun sürecek?

İşletmeleri kapsayan otomatikleştirilebilir işleri otomatikleştirmek yıllar gerektirecek. Şirkete yeni katılan birine önemli hiçbir şey devredemezsiniz ve LLM'lerin yetkin çalışanlar gibi çalışmasını bekleyemezsiniz. İşletmelerin otomasyonu uygulamak için işi yeniden tasarlaması ve model çerçevelerine yatırım yapması gerekecek. Bu, dijital dönüşüme benzer, yıllar alacak şirkete özgü bir iştir.

Goldman Sachs

Goldman Sachs Research, 2025 yılında yapay zekanın genel istihdam üzerindeki etkisinin, yaygın ve uzun vadeli iş kayıplarına yol açmaktan ziyade hafif ve kısa ömürlü olacağını öngörüyor. Yapay zeka nedeniyle işinden olan çalışanların yeni roller aradığı geçiş döneminde işsizlik oranının yaklaşık %0,5 artabileceğini, bunun yapısal işsizlikten ziyade kısa vadeli sürtünmeyi yansıttığını tahmin ediyorlar.

İş kaybı riski açısından, ABD istihdamının yaklaşık %2,5'i yapay zeka verimlilik kazanımları nedeniyle yer değiştirme riskiyle karşı karşıya kalacak; yapay zekanın yaygın olarak benimsenmesi durumunda ise daha geniş ancak yine de sınırlı bir tahminle 6–%7 oranında yer değiştirme yaşanacak.

Goldman Sachs ayrıca üretken yapay zekanın, gelişmiş piyasalarda tam entegre edildiğinde işgücü verimliliğini yaklaşık %15 artırabileceğini ve benimsenme dönemlerinde kısa ömürlü işsizlik artışlarına yol açabileceğini öngörüyor.

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

Pascual Restrepo

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

Geoffrey Hinton

Nobel Ödüllü bilgisayar bilimci, “yapay zekanın vaftiz babası” olarak bilinen Geoffrey Hinton, 2025 yılında yapay zekanın kârları artırırken işsizliği artıracağı uyarısında bulundu; ona göre bu sonuç, teknolojinin kendisinden ziyade kapitalizme bağlanıyor. Kitlesel işten çıkarmaların henüz gerçekleşmediğini, ancak yapay zekanın giriş seviyesi fırsatları azalttığını belirtti.

Hinton, doktorlar için verimlilik kazanımlarının bakıma erişimi genişleteceği için sağlık hizmetlerini fayda görebilecek az sayıdaki sektörden biri olarak görüyor. Ancak evrensel temel geliri, işe bağlı onur ve amaç kaybını ele almada yetersiz bularak reddetti.

Ayrıca, kontrol edilemeyen süper zekâ veya kötü niyetli aktörler tarafından kötüye kullanım yoluyla yapay zekanın varoluşsal bir tehdit oluşturabileceği ihtimalini 10–%20 olarak tahmin ederek uzun vadeli riskler konusunda uyarıda bulundu ve Amerika Birleşik Devletleri'ndeki zayıf düzenleme çabalarını eleştirdi.⁶

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

Microsoft'un 2025 tarihli “Measuring the Occupational Implications of Generative YZ” araştırmasına göre, meslekler yapay zekaya duyarlılık açısından büyük farklılıklar gösteriyor; bazı işlerin etkilenme olasılığı diğerlerinden önemli ölçüde daha yüksek.

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

• Yapay zekanın yapabildiği işin miktarı (kapsam)
• Bu görevleri ne kadar eksiksiz yapabildiği (tamlık).
• Üstesinden gelebildiği görev çeşitliliği (kapsam).

Tercümanlar, çevirmenler, tarihçiler ve müşteri hizmetleri temsilcileri gibi işler en yüksek puanı aldı; bu da yapay zekanın özellikle metin veya iletişim ağırlıklı görevlerde işlerinin çoğunu etkili şekilde yapabildiği anlamına geliyor.

Buna karşılık hemşire yardımcıları, bulaşıkçılar, çatı ustaları ve cerrahi asistanlar gibi meslekler sıfıra yakın puan aldı; bu da yapay zekanın şu anda bu mesleklerin öncelikle fiziksel, uygulamalı veya insan etkileşimi ağırlıklı sorumluluklarını devralamadığını gösteriyor.

Bu, yapay zekanın bilişsel ve rutin dijital işleri otomatikleştirmede hızla ilerlediğini, ancak el becerisi, duygusal zekâ veya gerçek dünya uyum yeteneği gerektiren rolleri değiştirme konusunda hâlâ sınırlı olduğunu gösteriyor.⁷

Eric Schmidt

Dr. Schmidt (Google'ın eski CEO'su), 2025 yılında programlama işlerinin çoğunun bir yıl içinde yapay zeka tarafından yapılacağını öngörüyor.

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

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

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

Dario Amodei

Dario Amodei (Anthropic'in CEO'su) 2025 yılında, önümüzdeki beş yıl içinde tüm giriş seviyesi beyaz yakalı işlerin %50'ini ortadan kaldırabileceği ve bunun da ABD işsizlik oranlarını 10–%20'ye çıkarabileceği uyarısında bulundu.⁹

Bunu olası bir “beyaz yakalı kan banyosu” olarak nitelendiren Amodei, birçok kişinin yapay zekanın kısa vadeli yıkıcı gücünün hâlâ farkında olmadığını vurguladı. Ancak yakın zamanda Jevons paradoksundan bahsederek bu söylemini kısmen geri çekti.¹⁰

Kai-Fu Lee

Kai-Fu Lee, 2025 yılında yapay zekanın 2027 yılına kadar işlerin %50'ini ortadan kaldırabileceği yönündeki projeksiyonu doğrulayarak Amodei'nin endişesini yineledi.

Alanda öne çıkan bir ses olarak onun bu görüşe katılması, 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 şekilde yeniden şekillendirebileceği konusunda uzmanlar arasında büyüyen fikir birliğinin altını çiziyor.¹¹

Uluslararası Para Fonu (IMF)

IMF, 2024 yılında yapay zeka bağlantılı otomasyon nedeniyle küresel olarak 300 milyon tam zamanlı işin etkilenebileceğini tahmin etti.

Ancak çoğu işin tamamen kaybolmak yerine görev düzeyinde dönüşüm geçireceğini vurguladı. Yüksek gelirli ülkelerde hizmet ağırlıklı ekonomiler, işgücünü özellikle maruz bırakıyor.

Rapor, yapay zekanın etkilerini üç kategoriye ayırdı: otomatikleştirilebilir (rutin, kurala dayalı), artırılabilir (yargıya dayalı) ve etkilenmeyen görevler. İşlerin üçte ikisinin kısmi otomasyon deneyimlemesi bekleniyor. Raporda özellikle karar verme, örüntü tanıma ve bilgi erişiminde yapay zeka ile insan emeğinin tamamlayıcılığı vurgulandı.

Rapor ayrıca yeniden beceri kazandırmanın acil ihtiyacını vurguladı ve 2030 yılına kadar çalışanların %40'ından fazlasının önemli ölçüde beceri geliştirmesi gerekeceğini öngördü. Hukuk, finans ve sigorta sektörleri en önemli dönüşümü geçirecek; eğitim ve sağlık hizmetleri, insan etkileşimine ve karmaşık süreçlere bağımlılıkları nedeniyle nispeten dirençli kalmaya devam edecek.¹²

GPT'ler ve ABD İşgücü (Eloundou ve diğerleri)

Üretken yapay zeka ve büyük dil modellerinin etkilerine ilişkin 2023 tarihli bir çalışma, ABD işgücünün %80'inin görevlerinin en az %10'unun etkilenebileceği sonucuna vardı.

Çalışanların yaklaşık %19'u için günlük görevlerinin en az yarısı kesintiye uğrayabilir.

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

Öncelikle mavi yakalı işleri hedef alan geçmiş otomasyondan farklı olarak, LLM'ler birden fazla sektörde yüksek ücretli, yüksek eğitimli meslekleri dönüştürmeye hazırlanıyor. Etkileri fiziksel altyapıdan bağımsızdır ve bu da potansiyel yer değiştirmenin ölçeğini genişletir.¹³

Eric Dahlin

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

Bu mütevazı gerçek orana rağmen kamuoyu algısı önemli ölçüde şişirilmişti: Etkilenmeyenler, işlerin %29'unun otomasyona kaybedildiğine inanırken, işinden olanlar bu oranı %47 olarak tahmin etti.

Algı ile deneyim arasındaki bu fark, gerçek iş kaybı oranları çoğu zaman varsayılandan düşük kalsa bile, yapay zekanın etkisine ilişkin derin kaygıyı yansıtıyor.

Çalışmanın endüstriyel olmayan bağlamlardaki (havaalanları, kütüphaneler, yaşlı bakımı) robotlara yer vermesi, yapay zekanın yaşamın ve işin farklı sektörlerindeki erişimini daha da vurguladı.

Şekil 1: Grafik, katılımcıların robot kaynaklı iş kaybı olasılığını önemli ölçüde abarttığını; algıların yaklaşık %14'lük gerçek orana kıyasla %29 ile %47 arasında değiştiğini gösteriyor.¹⁴

PwC

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

İş kaybı endişeleri Asya-Pasifik bölgesinde, özellikle de CEO'ların %88'inin net iş kaybı beklediği Çin'de en yüksek. Rapor, CEO'ların %55'inin temel beceri eksikliği nedeniyle inovasyon yapamadığını belirtmesiyle kalıcı bir beceri açığına dikkat çekiyor.

CEO'ların çoğu (%46) yeniden eğitim ve beceri geliştirmeyi en etkili çözüm olarak görüyor. Beş yıl içinde yapay zekanın iş dünyasını önemli ölçüdeğiştireceğini kabul edenlerin oranı %85 olsa da, yetenek kıtlığı ve veri zorlukları nedeniyle yalnızca %10 bunu ölçekli olarak benimsemiş durumda.¹⁵

OECD Çalışması

2016 tarihli bir OECD çalışması, Birleşik Krallık'taki işlerin %9'unun yüksek otomasyon riski altında olduğunu, ancak %35%'inin önümüzdeki yirmi yıl içinde köklü bir 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 gösteriyor.¹⁶

Bowles

Frey ve Osborne'un metodolojisine dayanan Bowles, “EU Jobs Risk” çalışmasında 2014 yılında Avrupa Birliği'ndeki işlerin %54'ünün bilgisayarlaşma riski altında olduğunu tahmin etti.

Bu, yapay zekanın etkisinin ABD sınırlarının ötesine uzandığını vurguladı ve işgücü korumaları ile 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 yılında ABD işlerinin %47'sinin bilgisayarlaşma riski altında olduğunu tahmin etti. Araştırmaları, meslekleri makine öğrenimi ve otomasyona duyarlılıklarına göre sınıflandırdı.

Bu erken dönem çalışma, işlerin tamamından ziyade görevlerin nasıl otomatikleştirildiğine dikkat çekerek istihdamın geleceği üzerine sonraki tartışmaların çerçevesini belirlemeye yardımcı oldu ve görev yeniden yapılandırması ile beceri geçişi etrafında incelikli tartışmaları teşvik etti.¹⁸

İş kayıplarıyla ilgili diğer önemli sorular

• Peki ya Jevons Paradoksu? Makine zekâsının maliyeti düştükçe daha fazla makine zekâsı tüketilecek. Ancak insan zekâsı maliyetli olmaya devam ediyor ve makineler özerk çalışabilirse insan zekâsına olan talep muhtemelen durağanlaşacak.
• Mevcut iş kayıpları yapay zekadan mı kaynaklanıyor? İşletmeler yapay zeka dönüşümünün henüz erken aşamalarında olduğundan, pandemi dönemindeki aşırı işe alımlar muhtemelen başlıca neden. Uzmanlar bunu yapay zeka işten çıkarma yıkaması olarak adlandırıyor.¹⁹

Yapay zekanın net iş yaratımına yol açacağına dair görüşler

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 mevcut birçok işi değiştirebileceği ve bazı iş kategorilerini ortadan kaldırabileceği uyarısında bulunmuş olsa da, şimdi büyük ölçekli bir “iş kıyameti”nin yakın vadede olası olmadığını savunuyor.²⁰

Altman'ın revize edilmiş görüşü üç gözleme dayanıyor:

• Yapay zeka benimsenmesi hâlâ erken aşamalarında: Yapay zeka modelleri son derece yetenekli hale gelmiş olsa da, birçok şirket bunları iş akışlarına entegre etmeyi, üretkenlik kazanımlarını ölçmeyi ve güvenlik ile güvenilirlikle ilgili riskleri yönetmeyi hâlâ öğreniyor.
• En agresif yapay zeka benimseyenler en çok işi kesmeyebilir: Haziran 2026'daki bir röportajda Altman, yapay zekayı en derin şekilde benimseyen şirketlerin aynı zamanda en çok işe alım yapanlar arasında olduğunu savundu. Yapay zekayı işten çıkarma gerekçesi olarak gösteren bazı firmaların, teknolojiyi, doğrudan yapay zeka benimsenmesinin etkisini yansıtmaktan ziyade, 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. Bu işler aynı zamanda insanların tamamen yapay zekaya devretmek istemeyebileceği iletişim, güven, yargı ve işbirliğini de içeriyor.²²

Bununla birlikte Altman, yapay zekanın iş üzerindeki uzun vadeli etkisini göz ardı etmiyor. 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 pozisyonu, yapay zekanın işleri ve iş akışlarını yeniden şekillendirme olasılığının yüksek olduğunu, ancak geçişin önceki tahminlerin ima ettiğinden daha kademeli ve karmaşık olabileceğini gösteriyor.

HBR / Davenport & Srinivasan

2026 tarihli bir Harvard Business Review analizi, genel ABD işsizliği nispeten düşük kaldığı için şirketlerin, yapay zekanın gösterilmiş performansından ziyade potansiyeline dayanarak işçi çıkardığını öne sürdü.²³

Yale The Budget Lab

2025 analizi, ABD'deki iş kayıpları, işe alımlar ve geçişler oranına dayanarak LLM'lerin işler üzerinde maddi bir etkisi bulamadı.²⁴

Dünya Ekonomik Forumu

WEF Geleceğin İşleri Raporu 2025, 55 ekonomide 14 milyon çalışanı temsil eden 1.000'den fazla işvereni araştırdı ve 2030 yılına kadar 92 milyon işin ortadan kalkacağını, buna karşılık 170 milyon yeni işin yaratılacağını ve net 78 milyon iş artışı olacağını öngördü. Yapay zeka ve bilgi işlemenin 2030 yılına kadar işletmelerin %86'sini 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 yalnızca seçilmiş birkaç kişinin geliştirmesi gereken kadar tehlikeli veya güçlü olduğu fikrini reddetti; bunun yerine açık ve sorumlu ilerlemeyi savundu.

Yapay zekanın işyerini dönüştürerek bazı işleri gereksiz kılacağını kabul etmekle birlikte, daha yüksek üretkenliğin genellikle daha az değil daha fazla işe alıma yol açtığını vurguladı ve yapay zekanın istihdam üzerindeki etkisini çevreleyen korku odaklı anlatıyı eleştirdi.²⁶

Dilan Eren

Yüzdelere odaklanmamakla birlikte, Ivey Business School'dan Profesör Dilan Eren, 2025 yılında yapay zekaya giriş seviyesi rolleri ortadan kaldırarak yanıt veren firmalara yönelik yapısal bir eleştiri sundu. Eren, maliyet tasarrufu için giriş seviyesi pozisyonları kesmenin, iç yetenek hattını tehdit eden “üssel olarak kötü bir hamle” olduğu uyarısında bulundu.

Genç çalışanlar olmadan kuruluşlar, özellikle mentorluk ve iş başında öğrenme azaldıkça, önümüzdeki yıllarda deneyimli personel sıkıntısı riskiyle karşı karşıya kalır. Eren, firmaları çift yönlü gelişimi destekleyen stratejiler geliştirmeye çağırdı: gençler alan uzmanlığı geliştirirken, kıdemli çalışanlar yapay zeka konusunda becerilerini artırmalı.

Eren, tüm görevleri makinelere devretmenin muhakemeyi zayıflatma ve şirket içindeki işbirlikçi öğrenmeyi güçsüzleştirme riski taşıdığını savundu.

Ravi Kumar

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

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

Kumar'a göre yapay zeka, beklentileri azaltmak yerine artırırken çalışanların “daha azla daha fazlasını” başarmasını sağlayan bir kuvvet çarpanı işlevi görebilir. ²⁷

Yapay zeka gerçekten iş kaybına yol açtı mı?

Farklı veriler ve yöntemler kullanan dört yeni çalışma, son işgücü piyasası kesintilerinin 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 izlencesini birleştiriyor. LLM'lere yüksek maruziyet taşıyan mesleklerde, özellikle bilgisayar ve matematik rollerinde işsizlik riskinin, ChatGPT Kasım 2022'de piyasaya sürülmeden birkaç çeyrek önce, 2022 başlarında yükselmeye başladığını gösteriyorlar.

Eğilim, lansmandan sonra hızlanmak yerine yataylaştı. LinkedIn verileri de aynı zamanlamayı gösteriyor: 2021 mezun grubundan olanlar, yapay zeka maruziyeti yüksek işlere önceki gruplara göre daha düşük oranlarda girdi.

Yazarlar, olası nedenler olarak para politikası sıkılaştırmasına, pandemi sonrası teknoloji işe alım düzeltmesine ve Ar-Ge vergi değişikliğine işaret ediyor. Ayrıca, yapay zeka maruziyeti yüksek müfredatlardan gelen mezunların ChatGPT sonrasında daha yüksek maaş aldığını ve daha hızlı iş bulduğunu, dolayısıyla LLM'lerle ilgili eğitimin değerini koruduğunu buldular.²⁸

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

Bu dinamik puanları CPS verileriyle ilişkilendirerek, daha yüksek yapay zeka maruziyetinin daha düşük istihdam, daha yüksek işsizlik ve daha kısa çalışma saatleriyle ilişkili olduğunu buluyorlar.

Etkiler, 30 yaş altı ve 50 yaş üstü çalışanlarda ve üniversite mezunu çalışanlarda daha büyük. Muhakeme ağırlıklı meslekler en çok etkilenirken, bedensel fiziksel meslekler neredeyse hiç etkilenmiyor.²⁹

Brynjolfsson, Chandar & Chen (Kasım 2025), “Canaries in the Coal Mine,” aylık milyonlarca çalışanı kapsayan ADP bordro verilerini kullandı. Sonuçlara göre, yapay zekaya en fazla maruz kalan mesleklerde 22 ila 25 yaş arasındaki çalışanlar keskin istihdam düşüşleri yaşadı: bu yaş grubundaki yazılım geliştiriciler, 2022 sonundaki zirveden yaklaşık %20 düştü.

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

Yazarlar teknoloji mesleklerini ve BT firmalarını dışarıda bıraktığında ve örneklemi uzaktan çalışabilirlik, üniversite mezunu payı ve faiz oranı maruziyetine göre böldüğünde sonuçlar geçerliliğini korudu. Onların açıklaması, 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 verileri üzerinde Sentetik Farkların Farkları yöntemini kullandı. ChatGPT sonrasında yüksek maruziyetli mesleklerde, gerçek Ocak 2010 kazançlarında haftalık yaklaşık 89 dolar artış olduğunu, işsizlik etkisinin ise yaklaşık %0,2 puan olduğunu rapor ediyorlar; bu da önceki çalışmalarla zıt bir sonuç.

Onların yorumu, LLM'lerin üretkenliği artıran kısa vadeli tamamlayıcılar olarak işlediği ve uyarlamanın istihdamdan ziyade ücretler üzerinden gerçekleştiği yönünde.³¹

Peki, yapay zeka iş kayıplarına neden oldu mu?

2026'nın başlarında makul bir yanıt, genel işgücü için henüz net bir toplulaştırılmış sinyal olmadığı yönünde. Dört çalışmanın ikisi, meslek düzeyinde esasen sıfır işsizlik etkisi buluyor. Yüksek maruziyetli mesleklerde 22 ila 25 yaş arasındaki çalışanlar için yanıt büyük olasılıkla en azından kısmen evet, çünkü ADP kanıtları firma-zaman kontrollerinden, teknoloji firmalarının dışlanmasından ve uzaktan çalışılamayan alt örneklemden geçiyor.

Ücretler konusunda kanıtlar karışık ve deneyimli çalışanlar için kazanımlar ile gençlerin işe alımındaki azalmayı birlikte yansıtabilir. Zamanlama konusunda Frank ve ortak yazarlar, yapay zeka maruziyetli mesleklerdeki bozulmanın bir kısmının 2022 başlarında başladığını gösteriyor; bu nedenle 2022'den 2025'e kadarki zayıflamanın tamamını LLM'lere bağlamak durumu abartır.

Özetle, yapay zeka yüksek maruziyetli mesleklerde giriş seviyesi işe alımları muhtemelen baskılamaya başladı, ancak henüz görünür toplam işsizlik veya ücret kayıpları üretmedi. Yapay zeka iş kaybı gibi görünen durumun önemli bir kısmı, para politikası sıkılaştırmasını, pandemi dönemi aşırı işe alım düzeltmelerini ve giriş seviyesi piyasadaki daha geniş zayıflığı yansıtıyor. Ajan yetenekleri geldikçe bu tablonun değişip değişmeyeceği, daha önce bahsettiğimiz tahminlerin çoğunu canlandıran esas meseledir ve ampirik olarak açık bir soru olmaya devam ediyor.

Tahmin piyasaları yapay zeka bağlantılı iş kaybı hakkında ne öngörüyor?

Manifold Market

Manifold, katılımcıların gerçek dünya sorularının sonuçları üzerine işlem yaptığı bir topluluk tahmin platformudur.

• 27 katılımcılı bir Manifold piyasası, 2025 sonuna kadar ABD işsizlik oranında en az 5 puanlık bir artışın doğrudan yapay zekaya bağlanıp bağlanmayacağı konusunda “Hayır” olarak sonuçlandı.³²
• 194 katılımcı, 2025 sonuna kadar bazı ABD'li yazılım mühendislerinin yapay zeka nedeniyle gelir, iş güvencesi veya işe alım fırsatlarında azalma yaşayıp yaşamayacağını tahmin etti. Piyasa, bu tür etkileri belgeleyen en az üç saygın haber raporu bulunması şartına dayanarak “Evet” olarak sonuçlandı.³³
• 10 katılımcı, bir Fortune 500 şirketinin 2026 yılına kadar müşteri hizmetleri işgücünü büyük ölçüde veya tamamen yapay zekayla değiştirip değiştirmeyeceği konusunda “Hayır” olarak sonuçlandırdı. Bu sonuç kısmi otomasyonu dışlamaz, ancak piyasanın işgücünün çoğunu veya tamamını değiştirme gibi daha zorlu eşiği karşılanmadı.³⁴

Ağustos 2026 itibarıyla:

• 174 katılımcı, yapay zekanın 2030'dan önce ABD işsizlik oranının %10'u aşmasına neden olacağına %25 olasılık atadı.³⁵
• 54 katılımcı, 2030 yılına kadar yapay zekanın ABD'de kitlesel işsizliğe neden olacağına ilişkin %19 olasılık tahmin etti.³⁶
• 43 katılımcı, önümüzdeki birkaç yıl içinde iş piyasasının yapay zeka bağlantılı iş kayıpları ve işsizlik açısından “iyi” kalacağına %61 olasılık atadı.³⁷
• 11 katılımcı, 2027 sonuna kadar yapay zekanın çevirmen ve tercüman istihdamında büyük bir düşüşe yol açacağına %79 olasılık öngördü. Bu, dil ile ilgili mesleklerin genel işgücü piyasasından daha önce ölçülebilir bir yer değiştirme yaşayacağına dair toplulukta nispeten güçlü bir güven olduğunu gösteriyor.³⁸
• 54 katılımcı, 2030 yılına kadar yapay zekanın çağrı merkezi çalışanlarının çoğunu değiştireceğine ilişkin %81 olasılık tahmin etti. Bu, incelenen piyasalar içindeki en yüksek olasılıklar arasındaydı.³⁹
• 7 katılımcı, 2026 sonuna kadar rollerin en büyük yüzdesinin yapay zeka tarafından değiştirileceği mesleği tahmin etti. Piyasa, “diğer” mesleklere %38, müşteri hizmetlerine %34, yazılım mühendislerine %10, idari asistanlara %8 ve kamyon şoförleri ile araştırmacılara her birine %5 olasılık atadı.⁴⁰
• 8 katılımcı, seçilen 11 mesleğin yaklaşık %34'ünün 2031 yılına kadar makul şekilde yapay zekaya atfedilebilecek en az %15 istihdam açığı yaşayacağını öngördü.⁴¹

Kalshi Tahmin Piyasası

Kalshi, katılımcıların belirli sonuçlara bağlı sözleşmeler ticareti yaptığı ABD düzenlemeli bir olay sözleşmesi borsasıdır. Kalshi'nin halka açık piyasa sayfaları toplam dolar işlem hacmini rapor eder, ancak benzersiz katılımcı sayısını sağlamaz.

• Haziran 2026'da, Mayıs ayındaki ABD işten çıkarmalarının bir numaralı belirtilen nedeni olarak yapay zekanın gösterilip gösterilmeyeceğini soran bir Kalshi piyasası “Evet” olarak sonuçlandı. Piyasa yaklaşık 36.552 dolar işlem hacmi kaydetti ve sonuç kaynağı olarak Challenger, Gray & Christmas aylık işten çıkarma raporunu kullandı.⁴²
• Temmuz 2026'da, Haziran ayı işten çıkarmaları için eşdeğer piyasa (yaklaşık 2.919 dolar işlem gördü) da “Evet” olarak sonuçlandı.⁴³

Ağustos 2026 itibarıyla:

• Devam eden piyasa, yapay zekanın Temmuz ayındaki ABD işten çıkarmalarının önde gelen belirtilen nedeni olacağına %58 olasılık atadı. Piyasa yaklaşık 1.453 dolar işlem hacmi kaydetmişti.⁴⁴
• Kalshi yatırımcıları, yaklaşık 25.9 milyon dolar işlem hacmiyle “Citrini senaryosu”nun Temmuz 2028'e kadar gerçekleşeceğine %15 olasılık atadı. Citrini işlemi, hızlı yapay zeka benimsenmesinin 2028 yılına kadar kitlesel işten çıkarmalara, işsizliğe ve daha geniş ekonomik gerilemeye neden olacağına dair bir bahistir.⁴⁵

Metaculus Topluluk Tahminleri

Metaculus'un topluluk tahminleri, bireysel tahmincilerin tahminlerini bir araya getirir; İşgücü Otomasyonu Tahmin Merkezi ise özellikle yapay zekanın istihdamı, meslekleri ve işgücü piyasası göstergelerini nasıl etkileyebileceğine odaklanır.

Ağustos 2026 itibarıyla:

• 26 tahminci, işleri baştan sona gerçekleştirebilen yapay zeka sistemlerinin 2030 yılına kadar günümüz çalışanlarının %17,8'ini değiştireceğini tahmin etti. Gösterilen tahmin aralığı yaklaşık %9,1 ile %25,7 arasında değişiyordu.⁴⁶
• 49 tahminci, yapay zeka bağlantılı yer değiştirme ve diğer işgücü piyasası etkilerini hesaba katarak genel ABD istihdamının temel tahminine katkıda bulundu. Topluluk, istihdamın 2030 yılında 2025 seviyesinin %1,9 altında, 2035 yılında ise %4,4 altında olacağını öngördü.⁴⁷
• 61 tahminci, yeni ABD üniversite mezunları arasındaki işsizliğin 2030'dan önce art arda üç ay boyunca en az %20'ye ulaşacağına %24 olasılık atadı.⁴⁸
• Metaculus İşgücü Otomasyonu Tahmin Merkezi, 2035 yılına kadar en büyük istihdam düşüşlerinden bazılarının finans uzmanları, yazılım geliştiriciler ve avukatlar ile hukuk katipleri arasında, %14,1 düşüşle yaşanacağını öngördü.⁴⁷

Son gelişmeler: Yapay zekanın işler üzerindeki etkisi

ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinin ardından, yapay zekanın teknoloji işten çıkarmalarını nasıl etkilediğini göstermek için 2023'ten itibaren veri topladık. Yukarıdaki grafik, şirketlerin doğrudan yapay zeka, otomasyon veya yapay zeka odaklı yeniden yapılandırmayı gerekçe gösterdiği ya da güvenilir haberlerin kesintileri yapay zeka bağlantılı değişimlere bağladığı işten çıkarmalardan etkilenen kümülatif iş sayısını izliyor.

Eğilim, 2023 ve 2024 boyunca mütevazı bir artış gösteriyor; ardından 2025 ve 2026'da daha fazla şirketin ekipleri yeniden organize etmesi, destek veya operasyonel rolleri azaltması ve kaynakları yapay zeka odaklı önceliklere yönlendirmesiyle keskin bir ivmelenme yaşanıyor.

Birkaç büyük şirket, işten çıkarmaları duyururken yapay zekayı açıkça gerekçe gösterdi:

• GitLab, yönetimi düzleştirmek, ülke ayak izini %30'e kadar azaltmak ve iç süreçleri yapay zeka ajanlarıyla yeniden yapılandırmak için yeniden yapılanmaya başladı; tasarrufların çoğu “ajan çağı” stratejisine yeniden yatırıldı.⁴⁹
• Intuit, kaynakları yapay zeka dahil kilit bahislere yeniden odaklamak için işgücünün %17'ini (yaklaşık 3.000 çalışan) işten çıkardı.⁵⁰
• Cisco, yatırımı yapay zeka, siber güvenlik, silikon ve optiğe kaydırmak için yaklaşık 4.000 işi (işgücünün yaklaşık %5'i) kesti.⁵¹
• Cloudflare, yapay zekanın rolleri gereksiz kıldığını belirterek işgücünü 1.100'den fazla çalışan azalttı.⁵²

Ancak bazı uzmanlar, yapay zekanın uygun bir gerekçe olarak kullanıldığını savunuyor. Oxford İnternet Enstitüsü'nden Fabian Stephany, birçok firmanın pandemi sırasında aşırı işe alım yaptığını ve mevcut işten çıkarmaların gerçek yapay zeka kaynaklı iş kaybından ziyade bir piyasa düzeltmesini yansıtabileceğini belirtti.⁵³

Giriş seviyesi işlerin geleceği

Yapay zeka etrafındaki mezun iş kaygısı anlaşılabilir olsa da, 2022'den bu yana Birleşik Krallık'taki lisansüstü iş ilanlarındaki dramatik %67 düşüş (ABD'de %43) öncelikle yapay zeka kaynaklı iş kaybından ziyade ekonomik belirsizlik, COVID sonrası normalleşme ve hızlanan offshoring'den kaynaklanıyor gibi görünüyor.

22–25 yaş arasındaki çalışanlar için Anthropic'in işgücü piyasası etkileri araştırması, düşük maruziyetli mesleklere kıyasla yüksek yapay zeka maruziyetli mesleklerde işe başlayan gençlerin daha az olduğunu ortaya koyuyor. Bu rollerde iş bulma oranı 2022'ye kıyasla yaklaşık %14 düştü (havuzlanmış sonrası tahmin −14.3, SH = 7.2); ancak yazarlar sonucun istatistiksel olarak çok az anlamlı olduğunu belirtiyor. Ayrıca 25 yaşından büyük çalışanlar için benzer bir düşüş bulamadılar.⁵⁴

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

MIT'den David Autor, daha önemli nedenler olarak siyasi çalkantıya 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 açık meslekler ile fiili iş kayıpları arasında zayıf korelasyonlar gösteriyor; muhasebe gibi bazı yapay zeka maruziyeti yüksek alanlarda genç istihdamı artıyor.

Gerçek zorluklar geleneksel ekonomik baskılar gibi görünüyor: enflasyon, daha yüksek faiz oranları, iş belirsizliği ve uzaktan çalışma yeteneklerinin mümkün kıldığı hızlanan offshoring. Bu, teknolojik kesintiye ilişkin gelecekteki meşru endişelere rağmen “Yapay zeka lisansüstü işleri öldürüyor” anlatısını erken kılıyor.⁵⁵

Yapay zeka iş kaybının etkisini anlamaya yönelik araştırma girişimleri

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

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, veri odaklı içgörüler sağlamayı ve yapay zekanın küresel ekonomiye sunduğu hem riskleri hem de fırsatları ele alan 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 şunlardır:

• Araştırma hibeleri: Anthropic, yapay zekanın ekonomik etkisi üzerine kısa vadeli ampirik çalışmalar için 50.000 dolara kadar hızlı hibeler sunuyor. Araştırmalar işgücü piyasası etkilerine, üretkenlik değişimlerine 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 Endeks'in üzerine inşa ederek Anthropic, yapay zekanın kullanımını ve ekonomik yapılar ile istihdam eğilimleri üzerindeki uzun vadeli etkilerini izlemek için veri kümelerini genişletecek.

Anthropic'in programı daha çok potansiyel iş kaybına ve azaltma stratejilerine odaklanıyor. Ekonomik Gelecekler Programı, teknoloji şirketleri arasında, yaratılmasına yardımcı oldukları kesintinin sorumluluğunu üstlenme ve kapsayıcı ekonomik büyümeyi destekleme yönündeki artan 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.⁵⁶

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 zeka maruziyeti yüksek mesleklerin tarihsel olarak daha az maruz kalanlara göre daha düşük işsizlik riskiyle karşı karşıya olduğunu gösteriyor. Bu avantaj, özellikle bilgisayar ve matematik rollerinde olmak üzere 2022 başlarından itibaren keskin şekilde daraldı ve ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinden sonra belirgin şekilde kötüleşmedi.

LinkedIn profillerinden elde edilen kanıtlar, erken kariyer çalışanları için bu örüntüyü güçlendiriyor: 2021–2023 gruplarından mezunlar, yapay zeka maruziyeti yüksek işlere daha düşük oranlarda girdi ve ilk işlerini önceki gruplara göre daha uzun sürede buldu; farklar 2022 sonundan önce ortaya çıktı.

Yüksek maaşlı ve ortalama maaşlı işler karşılaştırıldığında da benzer yavaşlamalar görülüyor; bu da yapay zeka maruziyetli rollere özgü bir değişiklikten ziyade giriş seviyesi iş piyasasında genel bir sıkılaşmaya işaret ediyor.

En fazla maruz kalan roller ve sektörler

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

Anthropic'in işgücü piyasası etkileri araştırmasına göre, en fazla 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 araştırması analistleri (%64,8) yer alıyor.

Bu işler genellikle yapay zeka sistemleri ve araçları kullanılarak kolayca otomatikleştirilebilir. Öngörülebilir örüntüler içeren veya sabit kuralları izleyen görevler hatalara en açık olanlardır. Özellikle genç çalışanlar için giriş seviyesi pozisyonlar ortadan kaldırılma riski yüksektir.

Örneğin, bir çalışma 2010 ile 2023 yılları arasında bölgeler arasında Google Translate'in benimsenmesini inceledi. Bulgular, daha yüksek kullanım gösteren bölgelerde çevirmen ve tercüman işlerinde daha yavaş büyüme yaşandığını; benimsenmedeki her yüzde puanlık artışa karşılık istihdam artışının yaklaşık 0.7 puan düştüğünü gösteriyor.⁵⁷

Şekil 2: Grafik, “translator” ve “Google Translate” olmak üzere iki arama terimi için aylık Google Trends ilgisini gösteriyor.⁵⁸

Etkiler çeviri mesleğinin ötesine uzanıyor; çünkü yabancı dil becerisi gerektiren iş ilanları, özellikle İspanyolca, Çince ve Almanca gibi yaygın kullanılan diller için yüksek benimsenme gösteren bölgelerde daha yavaş arttı.

Dil becerileri BT ve mühendislik gibi teknik alanlarda daha ilgili olmaya devam etse de, genel kanıtlar gelişmiş makine çevirisinin işverenlerin iki dilli çalışanlara olan bağımlılığını kademeli olarak azalttığını; bunun da eğitim, işgücü piyasaları ve küresel hizmet ticareti üzerinde etkileri olduğunu gösteriyor.

Sektörler arasında eşitsiz etki

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

Kısmi otomasyon ve tam yer değiştirme

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

Mevcut rollerin yaklaşık üçte ikisinin görev düzeyinde değişim geçirmesi bekleniyor. Çalışanların, insan karar vermesi, muhakeme ve yaratıcılık gerektiren yeni sorumluluklara uyum sağlaması gerekecek. Bu kısmi otomasyon yine de çalışanlar üzerinde hızla uyum sağlama baskısı yaratıyor.

Ekonomik ve coğrafi farklılık

Yapay zekanın etkisi bölgeye göre değişecek. Hizmet ağırlıklı iş piyasalarına sahip yüksek gelirli ekonomiler daha fazla maruz kalıyor. 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 genelinde nasıl gelişeceğini etkileyecek.

Gerçek çalışanların algıları nelerdir?

Algı ile gerçeklik arasındaki uyumsuzluk

Kamuoyunun iş kaybı algısı, rapor edilen gerçek rakamlardan daha yüksek. Gerçek iş kaybı son yıllarda %15'in altında kalsa da çalışanlar işgücünün daha büyük bir kısmının etkilendiğine inanıyor.

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

Yapay zeka kaynaklı iş kayıplarına ilişkin düzenleyici yanıtlar ve yanlış kanılar

Senatörler Mark Warner ve Josh Hawley tarafından sunulan Yapay Zeka Bağlantılı İş Etkileri Netlik Yasası, şirketlerin ve federal kurumların doğrudan yapay zekaya atfedilebilen işten çıkarma sayısını rapor etmesini zorunlu kılacak.

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

Mevcut işgücü izleme sistemleri istihdam dinamiklerini izliyor; bu da tasarının gereksiz bürokrasi eklerken yapay zeka benimsenmesini damgalama ve şirketleri üretkenliği artırabilecek araçları kullanmaktan caydırma riski taşıdığı anlamına geliyor. Bunun yerine politika yapıcılar, yapay zeka benimsenmesinin nasıl ölçüldüğünü iyileştirmeye, iş akışları ve üretkenlik üzerindeki gerçek dünya etkilerini incelemeye ve çalışanların yeniden eğitilmesini desteklemeye odaklanmalı.⁵⁹

Yapay zeka hangi tür işler yaratacak?

Yapay zekanın belirli iş sektörlerini azaltmadaki rolüne rağmen, teknik ve bitişik alanlarda önemli fırsatlar yaratması da bekleniyor. Mühendisler, sahada 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 temelden hatalıdır. LLM'ler belirli kodlama görevlerini otomatikleştirebilse de soyutlama her zaman yazılım mühendisliğinin merkezinde olmuştur. Temel değer, kod yazmakta değil; ne inşa edileceğini belirlemekte ve verimli, güvenli ve ekonomik olarak değerli sistemler mimarisini tasarlamakta yatar.

Mühendisliğin ötesinde, otomatikleştirilemeyen roller de büyüme potansiyeline sahip. Otomasyon operasyonel maliyetleri düşürdükçe şirketler yeni pazarlara girebilir veya mevcut pazarlarını 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; adalet, insan onuru ve geçim kaynaklarını ve toplulukları etkileyen dönüştürücü teknolojileri devreye alan kuruluşların ahlaki yükümlülükleri etrafında toplanıyor.

Dağıtıcı adalet ve eşitsizlik: Yapay zeka kaynaklı iş kaybı, düşük vasıflı çalışanları ve marjinalleştirilmiş toplulukları orantısız şekilde etkileyerek mevcut sosyoekonomik eşitsizlikleri artırıyor.

Bu, yapay zeka ile güçlendirilmiş çalışanların avantaj elde ettiği, işinden olan çalışanların ise azalan fırsatlarla karşılaştığı bölünmüş bir işgücü potansiyeli yaratıyor.

Yapay zeka faydalarının teknoloji sahipleri arasında yoğunlaşırken maliyetlerin savunmasız nüfuslara yüklenmesi, teknolojik ilerlemenin adil dağılımı hakkında temel sorular doğuruyor.

Algoritmik önyargı ve ayrımcılık: Yapay zeka sistemleri, işe alım, değerlendirme ve görev dağılımındaki ayrımcı uygulamaları potansiyel olarak güçlendirerek önyargıları eğitim verilerinden miras alır.

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

İnsan özerkliği: Yapay zekanın yaygın benimsenmesi, geleneksel iş değeri ve amaç kavramlarını sorguluyor. Bilişsel görevler otomatikleştikçe çalışanlar beceri kaybı 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 hayati önem taşıyor.

Şeffaflık ve hesap verebilirlik: Birçok yapay zeka sistemi, istihdamı etkileyen karar alma süreçlerini gizleyen “kara kutular” olarak çalışır.

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

Toplumsal sonuçlar

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

Siyasi ve toplumsal istikrar: Büyük ölçekli iş kaybı, özellikle topluluklar teknolojik faydaların eşitsiz dağıldığını algıladığında siyasi oynaklık ve toplumsal huzursuzluk potansiyeli yaratır.

Bu endişeleri ele almak, yapay zeka faydalarını toplum geneline yayan politikalar gerektirir. Bu politikalar küresel bağlamda işe yarayabilir; çünkü tek bir ülkedeki servet dağılımı zenginlerin o ülkeden göç etmesine yol açar.

Kuşaklar arası etki: Giriş seviyesi pozisyonların kaybı, genç çalışanlar için geleneksel kariyere giriş yollarını kesintiye uğratıyor. Bu, standart mesleki gelişim modellerini etkiliyor ve yeni işgücüne katılanlar için kariyer ilerlemesinin önünde engeller yaratabilir.

İşyerindeki yapay zeka rolüne uyum sağlamak için mesleki gelişim ve ilerleme için alternatif yollar geliştirilmesi gerekiyor.

Uygulama çerçevesi

Yapay zekanın etik zorluklarını ele almak, teknolojik ilerlemeyi toplumsal sorumlulukla dengeleyen yapılandırılmış yaklaşımlar gerektirir. İşte kuruluşlar ve politika yapıcıların, etkilenen toplulukları ve çalışanları korurken yapay zeka dağıtımına rehberlik edecek bazı ilkeler:

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 düzenlemeler konusunda sürekli diyalog sürdürmelidir.

Zararın azaltılması: Kuruluşlar, mümkün olduğunda değiştirme yerine güçlendirmeye öncelik vermeli, ani geçişler yerine kademeli geçişler uygulamalıdır.

Fayda dağılımı: Yapay zeka üretkenlik kazanımları yalnızca sermaye sahiplerine tahakkuk etmek yerine ücret artışları, çalışma saati azaltmaları veya iyileştirilmiş koşullar yoluyla çalışanlara da yansımalıdır.

Kâr paylaşımı veya işçi mülkiyeti modelleri gibi mekanizmalar, yapay zeka tarafından üretilen değerin paydaşlar arasında adil dağılımını sağlamaya yardımcı olabilir.

İşgücü avantajı için yapay zekadan nasıl yararlanılır?

Yeniden beceri kazandırmanın önemi

2030 yılına kadar çalışanların %40'ından fazlasının işsiz kalmamak için yeni beceriler geliştirmesi gerekecek. IMF'ye göre, gelişmiş ekonomilerde her 10 iş ilanından 1'i en az bir yeni beceri gerektiriyor ve bu talebin yarısından fazlasına BT öncülük ediyor.⁶⁰

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

Genç rolleri kesmenin kurumsal 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 alma ve kurumsal bilgiyi etkiler. Yapay zeka görevleri otomatikleştirebilir, ancak yalnızca sistemlere güvenmek işgücü gelişiminde boşluklar yaratır.

Ekonomik büyüme potansiyeli

Yaygın endişeye rağmen yapay zeka, uzun vadeli ekonomik kazançlara yol açabilir. Tahminler, yapay zekanın küresel gayri safi yurt içi hasılayı %7 artırabileceğini ve bunun iş kayıplarını kısmen telafi edebileceğini gösteriyor.

Bu, başlangıçta işçileri işinden eden ancak sonunda yeni işler yaratan geçmiş genel amaçlı teknolojileri yansıtıyor. Ancak zorluk, işsizliğe ve toplumsal istikrarsızlığa yol açmadan kısa vadeli kesintiyi yönetmekte.

Geleceğe ilişkin farklılaşan beklentiler

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

Bu işler yeni beceriler gerektiriyor ve işletmelerin çalışma şeklini etkilemeye devam eden yapay zekanın büyümesiyle uyumlu. Öte yandan birçok yönetici yakın vadede hâlâ işten çıkarmalar 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 En İyi 20+ 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.

GitLab Act 2

50.

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

TechCrunch

51.

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

TechCrunch

52.

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

TechCrunch

53.

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

CNBC

54.

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

55.

Client Challenge

56.

Anthropic Economic Futures Program Launch \ Anthropic

57.

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

58.

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

59.

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

Center for Data Innovation

60.

New Skills and AI Are Reshaping the Future of Work

61.

Post-Pandemic Trends Reshape Customer Service Employment

Site Selection Group, LLC

62.

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

Endüstri Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da yapay zeka model'leri, yapay zeka altyapısı, yapay zeka yönetişimi ve kurumsal yapay zeka uygulamalarını kapsayan bir endüstri analistidir. Araştırmaları çoğunlukla yapay zekanın pazarlama, sağlık hizmetleri, tedarik zincirleri ve sürdürülebilirlik alanlarındaki kullanımına odaklanmaktadır. Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalışmıştır. 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