Uzmanlardan Yapay Zeka İş Kaybı Üzerine En İyi 20+ Tahminler

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

• Yapay zeka rolleri nasıl etkileyecek? Gördüğüm tüm beyaz yakalı rollerin %90'i doğru ajan donanımıyla 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 geçiş yapamaz.
• Diğerleri ne düşünüyor? Bazı yapay zeka uzmanları giriş seviyesi beyaz yakalı işlerin yarısının 2030'a kadar kaybedileceğini öngörüyor. Bu, henüz kanıtlanmış değil; çeviri gibi Jevons paradoksunun istihdamı artırmadığı alanlar hariç.

Yapay zeka iş kaybı tahminleri

Not: Grafiklerin boyutu, iş kaybı tahmininin büyüklüğüyle ilişkilidir.

Analizimizde atıfta bulunulan yüzdeler, genel iş yerinden edilmesine ilişkin varsayımlardan türetilmiştir. Belirli senaryolarda, bu varsayımlar yapay zeka benimsenmesinden kaynaklanan potansiyel iş kazanımlarını içeriyordu. Ancak, net iş kaybını değerlendirmede tutarlılığı korumak için, tahmini iş kazanımları hesaplamadan açıkça hariç tutulmuştur.

Sonuç olarak, sunulan nihai yüzdeler net iş kayıplarını yansıtmakta olup, yapay zeka uygulamasının işgücü üzerindeki potansiyel etkisinin daha muhafazakar ve odaklı bir şekilde yorumlanmasını sağlamaktadır.

Çoğu tahmin, milyonlarca işin yerinden edilebileceğini veya önemli ölçüdeğişebileceğini öngörmektedir. Çoğu rol evrim geçirecek ve işgücü, sekteye uğrayan istihdamdaki keskin artışa hazırlanmalıdır.

Yapay zeka iş kaybı üzerine tahmin piyasası sonuçları

Tahmin piyasaları, ani kitlesel işsizlikten ziyade dengesiz bir bozulma göstermektedir. Tahminciler, belirli gruplar için daha zayıf istihdam koşulları riski görseler de, önümüzdeki birkaç yıl içinde genel işgücü piyasasının işlevsel kalmaya devam etmesini beklemektedir.

Endişe, giriş seviyesi ve yüksek ölçüde 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 daha yüksek yerinden edilme riskiyle karşı karşıyadır.

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

Karpathy’nin yapay zeka maruziyeti ve iş piyasası analizi

Not: Yukarıdaki grafik, 340 ABD mesleği genelinde yapay zeka maruziyetine karşı medyan ücreti göstermektedir. Her nokta bir meslektir. Yatay eksen Karpathy’nin yapay zeka maruziyet puanını (0-10), dikey eksen medyan yıllık ücreti (log ölçeğinde) gösterir ve renk BLS mesleki üst 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 ve kabaca 143 milyon ABD işini kapsayan Çalışma İstatistikleri Bürosu'nun Mesleki Görünüm El Kitabı'ndan verileri kullanan bir veri kümesi yayınladı.¹

Karpathy, projeyi resmi bir araştırma makalesinden ziyade BLS verilerini görsel olarak keşfetmek için bir geliştirme aracı olarak çerçeveledi. Metodoloji, her mesleğin BLS tanımının bir puanlama değerlendirme tablosu ile birlikte büyük bir dil modeline (Gemini Flash) aktarıldığını ve her iş için 0–10 puan ve 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 miktarını ifade eder
• Dolaylı üretkenlik: Yapay zekanın çalışan çıktısını artırdığı miktar, ihtiyaç duyulan personel sayısını potansiyel olarak azaltır.

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

Bulgular, tüm 342 meslek genelinde ağırlıklı ortalama maruziyetin 10 üzerinden 4.9 olduğunu gösterdi. Ancak dağılım eşit değil:

• Yılda $100,000 üzerinde ödeme yapan roller ortalama 6.7/10 maruziyete sahiptir.
• Yılda $35,000 altında ödeme yapan roller ortalama 3.4/10.
• En yüksek puan alan meslekler tıbbi transkripsiyon uzmanları (10/10), müşteri hizmetleri temsilcileri (9/10), yazılım geliştiriciler (9/10), muhasebe memurları (9/10) ve hukuk asistanlarıdır (9/10).
• En düşük puan alanlar kapıcılar, çatı ustaları, inşaat işçileri ve evde sağlık yardımcılarıdır (hepsi 1–2/10).

Ağırlıklı olarak, ABD çalışanlarının %42'si 7 veya daha yüksek puan alan mesleklerde olup, bu yaklaşık 59.9 milyon işi ve yıllık $3,7 trilyon ücreti temsil eder. Ancak, iş tanımları mükemmel olmadığı ve tarihsel olarak teknolojiden hangi işlerin etkileneceğini tahmin etmek zor olduğu için bu bulgular ihtiyatla karşılanmalıdır.

Bunun sonuçları nelerdir?

• Ofis ve idari roller, ücret veya kademeden bağımsız olarak genel olarak ortalama yaklaşık 8/10 maruziyete sahiptir.
• Buna karşılık, sağlık hizmetleri çeşitli bir dağılım gösterir: uygulamalı roller (hemşire yardımcıları, diş hijyenistleri, fizyoterapistler) 2–3/10 puan alırken, aynı sektördeki bilgi işleme rolleri (tıbbi transkripsiyon uzmanları, tıbbi kayıt uzmanları, sağlık bilgi teknolojistleri) 8–10/10 puan alır.
• Hekimler ve cerrahlar (medyan $239,200) 5/10 puan alır; bu, benzer ücret düzeylerindeki avukatların ($151,160; 8/10) ve yazılım geliştiricilerin ($131,450; 9/10) altındadır. 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 kullanır.

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

Üretkenlik ve ekonomik büyüme

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

İyimser senaryolarda bile uzmanlar, GSYİH'de üstel büyüme gibi aşırı sonuçlar öngörmemektedir. Bunun yerine yapay zeka, benzersiz bir ekonomik kırılmadan ziyade, geçmişteki teknolojik dönüşümlere benzer ölçekte, ekonomik performansın anlamlı ancak kademeli bir hızlandırıcısı olarak görülmektedir.

İşgücü piyasası ve işgücü etkileri

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

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

Önemli olarak, işsizlik oranlarının kendileri nispeten istikrarlı kalmakta, bu da insanların işsiz kalmak yerine işgücünden tamamen çıkabileceğini düşündürmektedir.²

AIMultiple

Claude Code ve Anthropic ile Gemini ailelerindeki en yeni modellerin piyasaya sürülmesiyle şunları gördüm:

• Yapay zeka model kıyaslamalarında sürekli iyileşmeler
• Acentelik ve danışmanlık projeleri gibi süreçleri otomatikleştirme yeteneği. LLM’lerden önce bunları otomatikleştirilebilir olarak düşünmemiştim.

Rekabetçi dinamikler ve gelişen modeller, otomasyon ve marjları iyileştirme yarışı yaratacaktır. Sonuç olarak, tahminim 2035'e kadar mevcut beyaz yakalı rollerde 90+'lik bir azalma olacağı yönündedir. Bu roller mevcut LLM'ler ve doğru ajan donanımıyla otomatikleştirilebilir, ancak kurumsal süreçler karmaşık olduğundan süreçleri yeniden tasarlamak ve otomatikleştirmek on yıl sürebilir.

Bu, bir “iş kıyametine” yol açmayabilir çünkü insan emeği 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 değişiklikler, yeni rollere geçiş yapacak kadar esnek olmayan çalışanların işsiz kalmasına yol açacaktır.
• 1980'lerden bu yana çoğu üretkenlik iyileştirmesinin faydaları üst düzey yöneticiler ve hissedarlar tarafından elde edilmiştir.³ Bu otomasyon dalgasından da faydalanmalarını 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, parçalı eylemlerin şu ana kadar gelecekteki bir felaketi ertelemede başarısız olduğu iklim değişikliğine benzer. Büyük güç rekabeti ve şirketler arası rekabet, işbirliğini sınırlama ve bizi eksik istihdama götürme potansiyeline sahiptir.

Beyaz yakalı işlerin çoğunu otomatikleştirmek neden bu kadar uzun sürecek?

İşletmeleri kapsayan otomatikleştirilebilir işleri otomatikleştirmek yıllar gerektirecektir. Şirkete yeni katılan birine önemli bir şey atayamazsınız ve LLM'lerin yetkin çalışanlar gibi çalışmasını bekleyemezsiniz. İşletmelerin otomasyonu uygulamak için işleri yeniden tasarlaması ve model donanımlarına yatırım yapması gerekecektir. Bu, dijital dönüşüme benzer şirkete özgü bir çalışmadır ve yıllar sürecektir.

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 öngörmektedir. Yapay zeka tarafından yerinden edilen çalışanlar yeni roller ararken geçiş sırasında işsizlik oranının yaklaşık %0,5 artabileceğini tahmin etmektedirler; bu, yapısal işsizlikten ziyade kısa vadeli sürtünmeyi yansıtmaktadır.

İş yerinden edilme riski açısından, ABD istihdamının yaklaşık %2,5'i yapay zeka verimlilik kazanımlarından kaynaklanan yerinden edilme riski altında olacak ve yapay zekanın yaygın olarak benimsenmesi durumunda daha geniş ancak yine de sınırlı olan %6–%7'lik bir yerinden edilme tahmini söz konusudur.

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

Ayrıca analiz, 800'den fazla mesleği değerlendirmiş ve yapay zekaya en savunmasız olanları belirlemiştir. Bu roller arasında bilgisayar programcıları, muhasebeciler ve denetçiler, hukuki ve idari asistanlar ve müşteri hizmetleri temsilcileri yer alırken; hava trafik kontrolörleri, CEO'lar, radyologlar, eczacılar ve din görevlileri en az risk altında olanlar olarak belirlenmiştir.⁴

Geoffrey Hinton

Nobel Ödüllü bilgisayar bilimci ve “yapay zekanın vaftiz babası” olarak bilinen Geoffrey Hinton, 2025'te yapay zekanın daha yüksek karlar sağlarken işsizliği artıracağı uyarısında bulundu; bu sonucu teknolojinin kendisinden ziyade kapitalizme atfetmektedir. Kitlesel işten çıkarmaların henüz gerçekleşmediğini ancak yapay zekanın giriş seviyesi fırsatları azalttığını belirtti.

Hinton, sağlık hizmetlerini fayda sağlayabilecek birkaç sektörden biri olarak görmektedir, çünkü doktorlar için verimlilik kazanımları bakıma erişimi genişletecektir. Ancak, evrensel temel gelirin, işe bağlı itibar ve amaç kaybını ele almakta yetersiz olduğunu belirterek reddetti.

Ayrıca uzun vadeli riskler konusunda uyarıda bulunarak, kontrol edilemeyen süper zeka veya kötü niyetli aktörlerin kötüye kullanımı yoluyla yapay zekanın varoluşsal bir tehdit oluşturabileceği 10–%20'lik bir ihtimal olduğunu tahmin ederken, ABD'deki zayıf düzenleyici çabaları eleştirdi.⁵

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 duyarlılık açısından büyük farklılıklar göstermektedir; bazı işlerin diğerlerinden önemli ölçüde daha fazla etkilenme olasılığı vardır.

Çalışma, rolleri aşağıdakileri birleştiren bir yapay zeka uygulanabilirlik puanına göre sıralamaktadır:

• İşin yapay zekanın yapabileceği miktarı (kapsam)
• Bu görevleri ne kadar eksiksiz yapabildiği (tamlık).
• Ele alabileceği görevlerin çeşitliliği (kapsam genişliği).

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

Buna karşılık, hemşire yardımcıları, bulaşıkçılar, çatı ustaları ve cerrahi asistanlar gibi meslekler sıfıra yakın puan aldı; bu, yapay zekanın öncelikle fiziksel, uygulamalı veya insan etkileşimi ağırlıklı sorumluluklarını üstlenme yeteneğine şu anda sahip olmadığını göstermektedir.

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.⁶

Eric Schmidt

Dr. Schmidt (Google'ın eski CEO'su) 2025'te yapay zekanın programlama işlerinin çoğunu yapacağını öngördü.

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

Yapay zekanın yakın gelecekte en iyi lisansüstü matematikçilerin seviyesine ulaşması da beklenmektedir. Schmidt, matematiğin daha basit, yapılandırılmış bir dile sahip olması nedeniyle yapay zeka modellerinin artık matematiksel akıl yürütmede iyi performans gösterdiğini açıklamaktadır. Lean teoremi kanıtlama gibi araçlarla yapay zeka, karmaşık matematik problemlerini çözebilir ve doğrulayabilir.⁷

Dario Amodei

Dario Amodei (Anthropic'in CEO'su) 2025'te yapay zekanın önümüzdeki beş yıl içinde tüm giriş seviyesi beyaz yakalı işlerin %50'ini ortadan kaldırabileceği ve potansiyel olarak ABD işsizlik oranlarını 10–%20'ye çıkarabileceği uyarısında bulundu.⁸

Olası bir “beyaz yakalı kan banyosu” olarak nitelendiren Amodei, birçok kişinin yapay zekanın kısa vadeli yıkıcı gücünün farkında olmadığını vurguladı. Ancak yakın zamanda Jevons paradoksundan bahsederek kısmen geri adım attı.⁹

Kai-Fu Lee

Kai-Fu Lee 2025'te Amodei'nin endişesini yineleyerek yapay zekanın 2027'ye kadar işlerin %50'ini yerinden edebileceği öngörüsünü doğruladı.

Alanında önde gelen bir ses olarak, onun bu mutabakatı, yapay zeka iş kaybının yakında küresel işgücünün yarısını etkileyebileceği tahminine güvenilirlik katmaktadır. Açıklaması kısa olsa da, uzmanlar arasında yapay zekanın istihdamı önceki teknolojik değişimden çok daha agresif bir şekilde yeniden şekillendirebileceğine dair artan fikir birliğinin altını çizmektedir.¹⁰

Uluslararası Para Fonu (IMF)

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

Ancak, çoğunun tamamen kayıptan ziyade görev düzeyinde dönüşüm geçireceğini vurguladı. Yüksek gelirli ülkelerde, hizmet ağırlıklı ekonomiler işgücünü özellikle maruz bırakmaktadır.

Rapor, yapay zekanın etkilerini üç kategoriye ayırdı: otomatikleştirilebilir (rutin, kural tabanlı), artırılabilir (muhakeme odaklı) ve etkilenmeyen görevler. İşlerin üçte ikisinin kısmi otomasyon yaşaması beklenmektedir. Rapor, özellikle karar verme, örüntü tanıma ve bilgi erişimi konularında yapay zeka ile insan emeğinin tamamlayıcılığını vurguladı.

Rapor ayrıca yeniden beceri kazandırmanın acil gerekliliğini vurgulayarak 2030'a kadar çalışanların %40'ından fazlasının önemli ölçüde beceri geliştirmeye ihtiyaç duyacağını öngördü. Hukuki, finansal ve sigorta sektörleri en önemli dönüşümü geçirecek; eğitim ve sağlık hizmetleri, insan etkileşimine ve karmaşık süreçlere dayanmaları nedeniyle nispeten dirençli kalacaktır.¹¹

GPT'ler ve ABD İşgücü (Eloundou ve diğerleri)

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

Çalışanların yaklaşık %19'i için günlük görevlerinin en az yarısı sekteye uğrayabilir.

En çok maruz kalan roller arasında yazarlar, halkla ilişkiler uzmanları, hukuk sekreterleri, matematikçiler ve vergi hazırlayıcıları yer alır; bunların hepsi kapsamlı dil veya mantık tabanlı çalışma gerektirir.

Öncelikle mavi yakalı işleri hedefleyen geçmiş otomasyonun aksine, LLM'ler birden fazla sektörde daha yüksek ücretli, yüksek eğitimli meslekleri dönüştürmeye hazırdır. Etkileri fiziksel altyapıdan bağımsızdır ve potansiyel yerinden edilme ölçeğini genişletmektedir.¹²

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, kamu algısı önemli ölçüde şişirilmişti: etkilenmeyenler %29'inin işlerini otomasyona kaptırdığına inanırken, yerinden edilenler oranı %47 olarak tahmin etti.

Algı ile deneyim arasındaki bu uçurum, gerçek dünyadaki iş kaybı oranları genellikle varsayılandan daha düşük kalsa bile, yapay zekanın etkisi konusunda derin bir kaygıyı yansıtmaktadır.

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

Şekil 1: Grafik, katılımcıların robot kaynaklı iş kaybı olasılığını önemli ölçüde abarttığını; algıların %29 ile %47 arasında değiştiğini ve gerçek oranın yaklaşık %14 olduğunu göstermektedir.¹³

PwC

PwC'nin 2019'daki küresel CEO anketi, CEO'ların %42'inin yapay zekanın yarattığından daha fazla işi yerinden edeceğine inandığını, %39'unun ise aynı fikirde olmadığını ve bölünmüş bir görünümü yansıttığını ortaya koydu.

İş kaybı endişeleri Asya-Pasifik bölgesinde, özellikle CEO'ların %88'inin net iş yerinden edilmesi beklediği Çin'de en yüksektir. Rapor, %55'inin kilit becerilerin eksikliği nedeniyle yenilik yapamama durumunu belirttiği kalıcı bir beceri açığını vurgulamaktadır.

Çoğu CEO (%46) yeniden eğitimi ve beceri geliştirmeyi en etkili çözüm olarak görmektedir. %85'i yapay zekanın beş yıl içinde iş dünyasını önemli ölçüdeğiştireceğini kabul etmesine rağmen, %10'i yetenek kıtlığı ve veri zorlukları nedeniyle bunu ölçekli olarak benimsemiştir.¹⁴

OECD Çalışması

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

Bu sonuç, kitlesel işsizlik korkularının abartılmış olabileceğini ve önemli değişikliklerin yaygın elemeden ziyade iş evrimi ve yeniden beceri kazandırma yoluyla gerçekleşme olasılığının daha yüksek olduğunu göstermektedir.¹⁵

Bowles

Frey ve Osborne'un metodolojisine dayanarak Bowles, “AB İşleri Riski” çalışmasında 2014'te Avrupa Birliği'ndeki işlerin %54'inin risk altında olduğunu tahmin etti.

Bu, yapay zekanın etkisinin ABD sınırlarının ötesine uzandığını vurguladı ve işgücü korumaları ile eğitim sistemlerindeki bölgesel farklılıkların teknolojik bozulmanın sonuçlarını nasıl şekillendirebileceğine dair sorular gündeme getirdi.¹⁶

Frey & Osborne

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

Bu erken dönem çalışma, istihdamın geleceği üzerine daha sonraki tartışmaları çerçevelemeye yardımcı oldu ve tüm işlerden ziyade görevlerin nasıl otomatikleştirildiğine dikkat çekerek görev yeniden yapılandırması ve beceri geçişi etrafında incelikli tartışmaları tetikledi.¹⁷

İş kayıplarıyla ilgili diğer önemli sorular

• Peki ya Jevons Paradoksu? Makine zekasının maliyeti azaldıkça daha fazla makine zekası tüketilecektir. Ancak, insan zekası maliyetli olmaya devam etmekte ve makineler otonom çalışabiliyorsa insan zekasına olan talep muhtemelen durgunlaşacaktır.
• Mevcut iş kayıpları yapay zekadan mı kaynaklanıyor? Pandemi dönemindeki aşırı işe alım muhtemelen suçludur, çünkü işletmeler yapay zeka dönüşümünün hâlâ erken aşamalarındadır. Uzmanlar bunu yapay zeka fazlalık yıkaması olarak adlandırmaktadır.¹⁸

Yapay zekanın net iş yaratımına yol açacağı yönündeki görüşler

Sam Altman

OpenAI CEO'su Sam Altman, 2026'da yapay zeka kaynaklı iş kayıplarına daha az alarmist bir bakış açısı benimsemiştir. Daha önce yapay zekanın birçok mevcut işin yerini alabileceği ve bazı iş kategorilerini ortadan kaldırabileceği uyarısında bulunmuş olsa da, şimdi büyük ölçekli bir “iş kıyametinin” yakın vadede olası olmadığını savunmaktadır.¹⁹

Altman'ın revize edilmiş görüşü üç gözleme dayanmaktadır:

• Yapay zeka benimsemesi hâlâ erken aşamalarındadır: Yapay zeka modelleri oldukça yetenekli hale gelmiş olsa da, birçok şirket hâlâ bunları iş akışlarına nasıl entegre edeceğini, üretkenlik kazanımlarını nasıl ölçeceğini ve güvenlik ile güvenilirlikle ilgili riskleri nasıl yöneteceğini öğrenmektedir.
• En agresif yapay zeka benimseyenler en çok işi kesiyor olmayabilir: Haziran 2026'daki bir röportajda Altman, yapay zekayı en derinden benimsemiş şirketlerin aynı zamanda en çok işe alanlar arasında olduğunu savundu. Bazı firmaların yapay zekayı işten çıkarmalar için gerekçe olarak göstermesinin, yapay zeka benimsemesinin doğrudan etkisini yansıtmaktan ziyade, zaten yapacakları kesintiler için uygun bir açıklama olarak kullanıyor olabileceğini öne sürdü.²⁰
• İnsan etkileşimi önemli olmaya devam ediyor: Altman, birçok işin yalnızca görevleri tamamlamaktan daha fazlasını içerdiğini belirtiyor. Bu işler aynı zamanda iletişim, güven, muhakeme ve işbirliğini de içerir ve insanlar bunları tamamen yapay zekaya devretmek istemeyebilir.²¹

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

HBR / Davenport ve Srinivasan

2026 Harvard Business Review analizi, ABD genel işsizliği nispeten düşük kaldığından şirketlerin çalışanları yapay zekanın kanıtlanmış performansından ziyade potansiyeline dayanarak işten çıkardığını öne sürdü.²²

Yale The Budget Lab

2025 analizi, ABD'deki iş kaybı oranları, işe alım ve geçişlere dayanarak LLM'lerin işler üzerinde önemli bir etkisini bulamadı.²³

Dünya Ekonomik Forumu

WEF Geleceğin İşleri Raporu 2025, 1.000'den fazla işvereni ve 55 ekonomide 14 milyon çalışanı temsil ederek, 2030'a kadar 92 milyon işin yerinden edileceğini, 170 milyon yeni işin yaratılacağını ve 78 milyonluk net iş kazanımı olacağını öngördü. Yapay zeka ve bilgi işlemenin 2030'a kadar işletmelerin %86'sini etkilemesi beklenmektedir. Rapor, yapay zeka geliştirme, siber güvenlik ve sürdürülebilirliği en hızlı büyüyen rol kategorileri olarak belirledi.²⁴

Jensen Huang

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

Huang, yapay zekanın o kadar tehlikeli veya güçlü olduğu ve onu yalnızca seçkin bir azınlığın geliştirmesi gerektiği fikrini reddetti, bunun yerine açık ve sorumlu ilerlemeyi savundu.

Yapay zekanın işyerini dönüştürerek bazı işleri gereksiz kılacağını kabul etmekle birlikte, daha yüksek üretkenliğin tipik olarak daha az değil daha fazla işe alıma yol açtığını vurguladı ve yapay zekanın istihdam üzerindeki etkisi etrafındaki korku odaklı anlatıyı eleştirdi.²⁵

Dilan Eren

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

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

Eren, tüm görevleri makinelere devretmenin, muhakemeyi zayıflatma ve şirketler içindeki 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, vasıflı işgücüne olan talepte bir artış bekliyor.

Kumar'a göre yapay zeka, çalışanların beklentileri azaltmak yerine artırırken “daha azla daha fazla” elde etmelerini sağlayan bir kuvvet çarpanı olarak hareket edebilir. ²⁶

Yapay zeka gerçekten iş kaybına yol açtı mı?

Farklı veriler ve yöntemler kullanan dört yakın tarihli çalışma, son iş piyasası bozulmalarının temel nedeni konusunda belirgin şekilde farklı sonuçlara ulaşmaktadır:

Frank, Sabet, Simon, Bana ve Yu (2026) ABD işsizlik sigortası kayıtlarını, 10.6 milyon LinkedIn profilini ve 3 milyon ders izlencesini birleştirmektedir. Yüksek LLM maruziyetli mesleklerde, özellikle bilgisayar ve matematiksel rollerde işsizlik riskinin Kasım 2022'de ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinden birkaç çeyrek önce, 2022 başlarında yükselmeye başladığını göstermektedir.

Eğilim daha sonra lansmanın ardından hızlanmak yerine yatay seyretti. LinkedIn verileri aynı zamanlamayı göstermektedir: 2021 kohortundan mezunlar, yapay zeka maruziyetli işlere önceki kohortlardan daha düşük oranlarda girdi.

Yazarlar, olası nedenler olarak parasal sıkılaştırmayı, pandemi sonrası teknoloji işe alım düzeltmesini ve Ar-Ge vergi değişikliğini işaret etmektedir. Ayrıca, daha fazla yapay zeka maruziyetli müfredata sahip mezunların ChatGPT'den sonra daha yüksek maaşlar aldığını ve daha hızlı iş bulduğunu, dolayısıyla LLM ile ilgili eğitimin değerini koruduğunu tespit etmektedir.²⁷

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

Bu dinamik puanları CPS verileriyle ilişkilendirdiklerinde, daha yüksek yapay zeka maruziyetinin daha düşük istihdam, daha yüksek işsizlik ve daha kısa çalışma saatleri ile ilişkili olduğunu bulmaktadır.

Etkiler, 30 yaş altı ve 50 yaş üstü çalışanlar ile üniversite eğitimli çalışanlar için daha büyüktür. Akıl yürütme ağırlıklı meslekler en çok etkilenirken, manuel fiziksel meslekler neredeyse hiç etkilenmemektedir.²⁸

Brynjolfsson, Chandar ve Chen (Kasım 2025), “Kömür Madenindeki Kanaryalar,” aylık milyonlarca çalışanı kapsayan ADP bordro verilerini kullandı. Sonuçlara göre, en çok yapay zeka maruziyetli mesleklerde 22 ile 25 yaş arası çalışanlar keskin istihdam düşüşleri yaşadı: bu yaş grubundaki yazılım geliştiriciler 2022 sonu zirvesinden yaklaşık %20 azaldı.

Firma ve zaman sabit etkileri kontrol edildikten sonra, aynı grup en çok maruz kalan beşte birlik dilimde en az maruz kalanla karşılaştırıldığında %16 nispi istihdam düşüşü gösterdi.

Yazarlar teknoloji mesleklerini çıkardığında, BT firmalarını çıkardığında ve örneklemi uzaktan çalışılabilirlik, üniversite oranı ve faiz oranı maruziyetine göre böldüğünde sonuçlar korunmuştur. Açıklamaları, yapay zekanın genç çalışanların ve örgün eğitimin sağladığı kodlanmış bilginin yerini aldığı, deneyimle gelen örtük bilgiyi ise tamamladığı yönündedir.²⁹

Chen, Kane, Kozlowski, Kunievsky ve Evans (Eylül 2025), Ocak 2010'dan Ağustos 2025'e kadar CPS verileri üzerinde Sentetik Farkların Farkları yöntemini kullandı. Tam tersi bir sonuç bildirmektedirler: yüksek maruziyetli meslekler ChatGPT'den sonra Ocak 2010 reel dolarıyla haftada yaklaşık $89 kazanç artışı elde ederken, işsizlik etkisi yaklaşık %0,2 puan olmuştur.

Yorumlamaları, LLM'lerin üretkenliği artıran kısa vadeli tamamlayıcılar olarak çalıştığı ve uyarlamanın istihdamdan ziyade ücretler üzerinden gerçekleştiği yönündedir.³⁰

Peki, yapay zeka iş kayıplarına neden oldu mu?

2026 başında makul bir cevap, genel işgücü için henüz net bir toplam sinyal olmadığıdır. Dört çalışmadan ikisi, meslek düzeyinde esasen sıfır işsizlik etkisi bulmaktadır. Yüksek maruziyetli mesleklerde 22 ile 25 yaş arası çalışanlar için cevap büyük olasılıkla evettir, en azından kısmen, çünkü ADP kanıtları firma-zaman kontrollerine, teknoloji firmalarının hariç tutulmasına ve uzaktan çalışılamayan alt örnekleme dayanmaktadır.

Ücretler konusunda kanıtlar karışıktır ve deneyimli çalışanlar için kazanımları, gençlerin işe alımındaki azalmayla birlikte yansıtabilir. Zamanlama konusunda Frank ve ortak yazarlar, yapay zeka maruziyetli mesleklerdeki bozulmanın bir kısmının 2022 başlarında başladığını göstermektedir; bu nedenle 2022'den 2025'e kadarki zayıflamanın tamamını LLM'lere atfetmek durumu abartmaktadır.

Özetle, yapay zeka yüksek maruziyetli mesleklerde giriş seviyesi işe alımı makul bir şekilde baskılamaya başlamıştır, ancak henüz görünür toplam işsizlik veya ücret kayıpları üretmemiştir. Yapay zeka yerinden edilmesi gibi görünen şeyin önemli bir kısmı parasal sıkılaştırmayı, pandemi dönemindeki aşırı işe alım düzeltmelerini ve giriş seviyesi piyasasındaki daha geniş zayıflığı yansıtmaktadır. Ajans yeteneklerin gelmesiyle bu tablonun değişip değişmeyeceği, daha önce bahsettiğimiz tahminlerin çoğunu canlandıran esas endişedir ve açık bir ampirik soru olmaya devam etmektedir.

Tahmin piyasaları yapay zeka ile ilgili iş kaybı hakkında ne öngörüyor?

Manifold Market

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

• 27 katılımcılı bir Manifold piyasası, 2025 sonuna kadar ABD işsizlik oranında en az 5 yüzde puanlık bir artışa yapay zekanın doğrudan bağlı olup olmayacağı konusunda “Hayır” olarak sonuçlandı.³¹
• 194 katılımcı, 2025 sonuna kadar bazı ABD yazılım mühendislerinin yapay zeka nedeniyle azalan 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.³²
• 10 katılımcı, bir Fortune 500 şirketinin müşteri hizmetleri işgücünü 2026'ya kadar büyük ölçüde veya tamamen yapay zeka ile değiştirip değiştirmeyeceği konusunda “Hayır” olarak sonuçlandırdı. Sonuç kısmi otomasyonu dışlamaz, ancak piyasanın işgücünün çoğunu veya tamamını değiştirme yönündeki daha zorlu eşiği karşılanmadı.³³

Ağustos 2026 itibarıyla:

• 174 katılımcı, yapay zekanın 2030'dan önce ABD işsizlik oranının %10'i aşmasına neden olacağına %25 olasılık atadı.³⁴
• 54 katılımcı, yapay zekanın 2030'a kadar ABD'de kitlesel işsizliğe neden olacağına dair %19 olasılık tahmin etti.³⁵
• 43 katılımcı, önümüzdeki birkaç yıl içinde iş piyasasının yapay zeka ile ilgili iş kayıpları ve işsizlik konusunda “iyi” kalacağına %61 olasılık atadı.³⁶
• 11 katılımcı, yapay zekanın 2027 sonuna kadar çevirmen ve tercüman istihdamında büyük bir azalmaya neden olacağına %79 olasılık öngördü. Bu, dil ile ilgili mesleklerin genel işgücü piyasasından daha erken ölçülebilir bir yerinden edilme yaşayacağına dair nispeten güçlü bir topluluk güvenini ortaya koymaktadır.³⁷
• 54 katılımcı, yapay zekanın 2030'a kadar çoğu çağrı merkezi çalışanını devralacağına %81 olasılık tahmin etti. Bu, incelenen piyasalardaki en yüksek olasılıklardan biriydi.³⁸
• 7 katılımcı, 2026 sonuna kadar yapay zeka tarafından devralınan rollerin en büyük yüzdesine hangi mesleğin sahip olacağını tahmin etti. Piyasa, “diğer” mesleklere %38, müşteri hizmetlerine %34, yazılım mühendislerine %10, idari asistanlara %8 ve kamyon şoförleri ile araştırmacılara her birine %5 pay verdi.³⁹
• 8 katılımcı, 11 seçili mesleğin yaklaşık %34'ünün 2031'e kadar yapay zekaya makul bir şekilde atfedilebilecek en az %15'lik bir istihdam açığı yaşayacağını tahmin etti.⁴⁰

Kalshi Tahmin Piyasası

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

• Haziran 2026'da, Mayıs ayında ABD'deki işten çıkarmaların bir numaralı belirtilen nedeni yapay zeka mı olacak sorusunu soran bir Kalshi piyasası “Evet” olarak sonuçlandı. Piyasa yaklaşık $36,552 işlem hacmi kaydetti ve çözüm kaynağı olarak Challenger, Gray ve Christmas aylık işten çıkarma raporunu kullandı.⁴¹
• Temmuz 2026'da, Haziran işten çıkarmaları için eşdeğer piyasa (yaklaşık $2,919 işlem gördü) da “Evet” olarak sonuçlandı.⁴²

Ağustos 2026 itibarıyla:

• Devam eden piyasa, Temmuz ayında ABD'deki işten çıkarmaların önde gelen belirtilen nedeni yapay zeka olacağına %58 olasılık atadı. Piyasa yaklaşık $1,453 işlem hacmi kaydetmişti.⁴³
• Kalshi yatırımcıları, “Citrini senaryosunun” Temmuz 2028'e kadar gerçekleşmesine %15 olasılık atadı ve yaklaşık $25,9 milyon işlem hacmi gerçekleşti. Citrini işlemi, hızlı yapay zeka benimsemesinin 2028'e kadar kitlesel işten çıkarmalara, işsizliğe ve daha geniş ekonomik gerilemeye neden olacağına dair bir bahistir.⁴⁴

Metaculus Topluluk Tahminleri

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

Ağustos 2026 itibarıyla:

• 26 tahminci, uçtan uca iş yapabilen yapay zeka sistemlerinin 2030'a kadar günümüz çalışanlarının %17,8'ini devralacağını tahmin etti. Görüntülenen tahmin aralığı yaklaşık %9,1 ile %25,7 arasında değişiyordu.⁴⁵
• 49 tahminci, yapay zeka ile ilgili yerinden edilme ve diğer işgücü piyasası etkileri hesaba katıldıktan sonra genel ABD istihdamının temel tahminine katkıda bulundu. Topluluk, istihdamın 2030'da 2025 seviyesinin %1,9 altında ve 2035'te %4,4 altında olacağını öngördü.⁴⁶
• 61 tahminci, 2030'dan önce yeni ABD üniversite mezunları arasındaki işsizliğin art arda üç ay boyunca en az %20'ye ulaşacağına %24 olasılık atadı.⁴⁷
• Metaculus İşgücü Otomasyonu Tahmin Merkezi, 2035'e kadar en büyük istihdam düşüşlerinden bazılarının finansal uzmanlar, yazılım geliştiriciler ve avukatlar ile hukuk memurları arasında yaşanacağını, %14,1 düşüş olacağını öngördü.⁴⁶

Son gelişmeler: Yapay zekanın işler üzerindeki etkisi

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

Eğilim, 2023 ve 2024 boyunca ılımlı bir artış, 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 hızlanma göstermektedir.

Birkaç büyük şirket işten çıkarmaları duyururken açıkça yapay zekayı 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 “ajanik çağ” stratejisine yeniden yatırıldı.⁴⁸
• Intuit, kaynakları yapay zeka dahil kilit alanlara yeniden odaklamak için işgücünün %17'ini (yaklaşık 3.000 çalışan) işten çıkardı.⁴⁹
• Cisco, yatırımı yapay zeka, siber güvenlik, silikon ve optiğe kaydırmak için yaklaşık 4.000 işi (işgücünün yaklaşık %5'i) kesti.⁵⁰
• Cloudflare, yapay zekanın rolleri gereksiz kıldığını belirterek işgücünü 1.100'den fazla çalışan azalttı.⁵¹

Ancak bazı uzmanlar, yapay zekanın uygun bir gerekçe olarak kullanıldığını savunmaktadır. Oxford İnternet Enstitüsü'nden 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.⁵²

Giriş seviyesi işlerin geleceği

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

22–25 yaş arası çalışanlar için, Anthropic'in işgücü piyasası etkileri araştırması, yüksek yapay zeka maruziyetli mesleklerde işe başlayan gençlerin sayısının düşük maruziyetli mesleklere kıyasla daha az olduğunu tespit etmektedir. Bu roller için iş bulma oranı 2022'ye kıyasla yaklaşık %14 azaldı (havuzlanmış post tahmini −14.3, SE = 7.2), ancak yazarlar sonucun istatistiksel olarak zar zor anlamlı olduğunu belirtmektedir. Ayrıca 25 yaşından büyük çalışanlar için benzer bir düşüş bulunmadı.⁵³

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

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

Yapay zeka önümüzdeki yıllarda işi muhtemelen dönüştürecek olsa da, mevcut kanıtlar yapay zekaya savunmasız meslekler ile gerçek iş kayıpları arasında zayıf korelasyonlar göstermektedir; muhasebe gibi bazı yapay zeka maruziyetli alanlarda genç istihdamı artmaktadır.

Gerçek zorlukların geleneksel ekonomik baskılar olduğu görülmektedir: enflasyon, daha yüksek faiz oranları, iş belirsizliği ve uzaktan çalışma yeteneklerinin mümkün kıldığı hızlanan dış kaynak kullanımı. Bu, teknolojik bozulmaya ilişkin meşru gelecek endişelerine rağmen “yapay zeka mezun işlerini öldürüyor” anlatısını erken kılmaktadır.⁵⁴

Yapay zeka iş kaybının etkisini anlamaya yönelik araştırma girişimleri

Anthropic, yapay zekanın işgücü etkisini ele almak için Ekonomik Gelecekler Programını 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 Programını tanıttı. Program, veri odaklı içgörüler sağlamayı ve yapay zekanın küresel ekonomiye sunduğu hem riskleri hem de fırsatları ele alan politika önerileri geliştirmeyi amaçlamaktadır.

İş yerinden edilme risklerine yanıt verme

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

Programın temel bileşenleri şunlardır:

• Araştırma hibeleri: Anthropic, yapay zekanın ekonomik etkisi üzerine kısa vadeli ampirik çalışmalar için $50,000'e kadar hızlı hibeler sunmaktadır. Araştırmalar işgücü piyasası etkilerine, üretkenlik değişimlerine veya yeni değer biçimlerinin yaratılmasına odaklanabilir.
• Politika geliştirme forumları: Anthropic, farklı bakış açılarından politika fikirleri toplamak için Washington, D.C. ve Avrupa'da sempozyumlar düzenleyecektir. Konular arasında yeniden beceri kazandırma stratejileri, yapay zeka odaklı ekonomilerde iş yaratma ve iş akışı geçişleri yer almaktadır.
• Veri altyapısı: Bu yılın başlarında başlattığı Ekonomik Endeksi temel alarak Anthropic, yapay zekanın kullanımını ve ekonomik yapılar ile istihdam eğilimleri üzerindeki uzun vadeli etkilerini izlemek için veri kümelerini genişletecektir.

Anthropic'in programı daha çok potansiyel iş kaybına ve azaltma stratejilerine odaklanmaktadır. Ekonomik Gelecekler Programı, teknoloji şirketlerinin yaratılmasına yardımcı oldukları bozulmanın sorumluluğunu üstlenme ve kapsayıcı ekonomik büyümeyi destekleme konusundaki artan çabasını yansıtmaktadır.

Bu girişim, işgücü piyasası geçişlerini anlamaya, yeniden beceri kazandırma alanlarını belirlemeye ve yapay zekanın gelişen ekonomik rolünü yönetmek için bir çerçeve oluşturmaya özel önem vermektedir.⁵⁵

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 maruziyetli mesleklerin tarihsel olarak daha az maruz kalanlara göre daha düşük işsizlik riskiyle karşı karşıya olduğunu göstermektedir. Bu avantaj, 2022 başlarından itibaren, özellikle bilgisayar ve matematiksel rollerde keskin bir şekilde daraldı ve ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinden sonra belirgin şekilde kötüleşmedi.

LinkedIn profillerinden gelen kanıtlar, erken kariyer çalışanları için bu örüntüyü pekiştirmektedir: 2021–2023 kohortlarından mezunlar, yapay zeka maruziyetli işlere önceki kohortlardan daha düşük oranlarda girdi ve ilk işlerini bulmak için daha uzun süre harcadı; farklar 2022 sonlarından önce ortaya çıktı.

Benzer yavaşlamalar, yüksek maaşlı ve ortalama maaşlı işler karşılaştırıldığında da ortaya çıkmakta ve yapay zeka maruziyetli rollere özgü bir değişiklikten ziyade giriş seviyesi iş piyasasında genel bir daralmaya işaret etmektedir.

En çok maruz kalan roller ve sektörler

İnsanlar tarafından rutin olarak gerçekleştirilen yapılandırılmış görevlere dayanan sektörler en yüksek riskle karşı karşıyadır. Büro, hukuki, 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 almaktadır.

Bu işler genellikle yapay zeka sistemleri ve araçları kullanılarak otomatikleştirilmeye uygundur. Öngörülebilir örüntüler içeren veya sabit kuralları izleyen görevler hatalara en açıktır. Özellikle genç çalışanlar için giriş seviyesi pozisyonlar, ortadan kaldırılma riski yüksektir.

Örneğin, bir çalışma 2010 ile 2023 yılları arasında bölgeler genelinde Google Translate'in benimsenmesini inceledi. Bulgular, daha yüksek kullanım gören bölgelerde çevirmen ve tercüman işlerinde daha yavaş bir büyüme görüldüğünü ve benimsemedeki her yüzde puanlık artış için istihdam büyümesinin yaklaşık 0.7 yüzde puan düştüğünü göstermektedir.⁵⁶

Şekil 2: Grafik, iki arama terimi için aylık Google Trends ilgisini göstermektedir: “translator” ve “Google Translate”.⁵⁷

Etkiler çeviri mesleğinin ötesine uzanmaktadır; yabancı dil becerisi gerektiren iş ilanları, özellikle İspanyolca, Çince ve Almanca gibi yaygın olarak kullanılan diller için, yüksek benimseme gören bölgelerde daha yavaş büyüdü.

Dil becerileri BT ve mühendislik gibi teknik alanlarda daha alakalı olmaya devam ederken, genel kanıtlar gelişmiş makine çevirisinin işverenlerin iki dilli çalışanlara olan bağımlılığını kademeli olarak azalttığını ve bunun eğitim, işgücü piyasaları ve küresel hizmetler ticareti üzerinde etkileri olduğunu göstermektedir.

Sektörler arasında dengesiz etki

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

Kısmi otomasyon ve tam yerinden edilme

Tüm iş kayıpları tam işsizlikle sonuçlanmayacaktır. Birçok durumda yapay zeka, tüm işleri ortadan kaldırmaktan ziyade roller içindeki görevleri otomatikleştirecektir.

Mevcut rollerin yaklaşık üçte ikisinin görev düzeyinde değişim geçirmesi beklenmektedir. Çalışanların insan karar verme, akıl yürütme ve yaratıcılık gerektiren yeni sorumluluklara uyum sağlaması gerekecektir. Bu kısmi otomasyon yine de çalışanların hızla uyum sağlaması için baskı yaratmaktadır.

Ekonomik ve coğrafi farklılık

Yapay zekanın etkisi bölgeye göre değişecektir. Hizmet ağırlıklı iş piyasalarına sahip yüksek gelirli ekonomiler daha fazla maruzdur. 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 ile 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 inanmaktadır.

Bu, gerçek verilerin daha yavaş bir değişim hızını göstermesine rağmen, yapay zekanın etkisi ve istihdamın geleceği konusunda artan kaygıyı yansıtmaktadır.

Yapay zeka kaynaklı iş kayıpları hakkında düzenleyici yanıtlar ve yanlış anlamalar

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

Teklif, istihdam değişikliklerinde yapay zekanın rolü etrafında şeffaflığı artırmayı amaçlasa da, temel önermesi yanıltıcı olabilir: çoğu yapay zeka aracı daha geniş iş akışlarına yerleştirilmiştir ve 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 izlemektedir; bu da tasarının gereksiz bürokrasi eklediği, yapay zeka benimsemesini damgalama riski taşıdığı ve şirketleri üretkenliği artırabilecek araçları kullanmaktan caydırdığı anlamına gelir. Bunun yerine politika yapıcılar, yapay zeka benimsemesinin nasıl ölçüldüğünü iyileştirmeye, iş akışları ve üretkenlik üzerindeki gerçek dünya etkilerini incelemeye ve çalışanların yeniden eğitilmesini desteklemeye odaklanmalıdır.⁵⁸

Yapay zeka hangi tür işler yaratacak?

Yapay zekanın belirli iş sektörlerini azaltmadaki rolüne rağmen, teknik ve ilgili alanlarda önemli fırsatlar yaratması da beklenmektedir. Kuruluşlar yapay zeka sistemlerini entegre etme ve optimize etme desteği aradıkça mühendisler, ileri konuşlanmış mühendisler, çözüm mühendisleri ve saha mühendisleri gibi roller giderek daha fazla talep görmektedir.

“Yapay zeka tüm kodu yazacağı için bilgisayar bilimi gereksizdir” iddiasındaki tavsiyeler temelde kusurludur. LLM'ler belirli kodlama görevlerini otomatikleştirebilirken, soyutlama her zaman yazılım mühendisliğinin merkezinde olmuştur. Temel değer, kod yazmakta değil, ne inşa edileceğini belirlemekte ve verimli, güvenli ve ekonomik olarak değerli sistemler mimar etmektir.

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

Yapay zeka iş yerinden edilmesinin etik ve toplumsal etkileri

Temel etik zorluklar

İşyerinde yapay zeka uygulanması, basit ekonomik değerlendirmelerin ötesine geçen temel etik soruları gündeme getirmektedir. Bu zorluklar, geçim kaynaklarını ve toplulukları etkileyen dönüştürücü teknolojileri konuşlandıran kuruluşların adalet, insan onuru ve ahlaki yükümlülükleri etrafında yoğunlaşmaktadır.

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

Bu, yapay zeka ile güçlendirilmiş çalışanların avantaj elde ettiği, yerinden edilmiş çalışanların ise azalan fırsatlarla karşı karşıya kaldığı bölünmüş bir işgücü potansiyeli yaratmaktadır.

Teknolojik ilerlemenin adil dağılımı hakkında temel sorular gündeme getiren bir diğer konu, yapay zeka faydalarının teknoloji sahipleri arasında yoğunlaşması ve maliyetlerin savunmasız nüfuslara düşmesidir.

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

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

İnsan özerkliği: Yaygın yapay zeka benimsemesi, iş değeri ve amacına ilişkin geleneksel kavramları zorlamaktadır. Bilişsel görevler otomatikleştikçe çalışanlar, beceri bozulması ve mesleki kimlik kaybı riskleriyle karşı karşıya kalmaktadır.

İş süreçlerinde anlamlı insan failliğini korumak, çalışan onurunu sürdürmek ve teknolojinin insan yeteneklerini değiştirmek yerine artırmasını sağlamak için hayati öneme sahiptir.

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

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

Toplumsal etkiler

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

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

Bu endişeleri ele almak, yapay zeka faydalarını toplum genelinde geniş ölçüde dağıtan 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 yerinden edilmesi, genç çalışanlar için geleneksel kariyer giriş yollarını bozar. Bu, standart mesleki gelişim modellerini etkiler ve yeni işgücüne katılanlar için kariyer ilerlemesine engeller yaratabilir.

Yapay zekanın işyerindeki rolünü karşılamak için mesleki gelişim ve ilerleme için alternatif yollar geliştirilmesi gerekmektedir.

Uygulama çerçevesi

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

Paydaş katılımı: Yapay zeka dağıtım kararları, etkilenen çalışanların, sendikaların, toplulukların ve sivil toplum kuruluşlarının girdisini içermelidir.

Yönetişim yapıları, çeşitli bakış açılarını içermeli ve etkiler ile gerekli düzeltmeler konusunda 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 tahakkuk etmek yerine ücret artışları, çalışma saati azalmaları veya iyileştirilmiş koşullar yoluyla çalışanlara da yansıtılmalıdır.

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

İşgücü avantajı için yapay zeka nasıl kullanılır?

Yeniden beceri kazandırmanın önemi

2030'a kadar çalışanların %40'ından fazlasının istihdamda kalabilmek için yeni beceriler geliştirmesi gerekecektir. IMF'ye göre, gelişmiş ekonomilerdeki her 10 iş ilanından 1'i en az bir yeni beceri gerektirmekte ve bu talebin yarısından fazlasını BT oluşturmaktadır.⁵⁹

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 rollerin kesilmesinin kurumsal riskleri

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

Mentorluk ve işbaşında öğrenme azalır; bu da karar vermeyi ve kurumsal bilgiyi etkiler. Yapay zeka görevleri otomatikleştirebilirken, yalnızca sistemlere dayanmak işgücü gelişiminde boşluklar yaratır.

Ekonomik büyüme potansiyeli

Yaygın endişeye rağmen, yapay zeka uzun vadeli ekonomik kazanımlar sağlayabilir. Tahminler, yapay zekanın küresel GSYİH'yi %7 artırabileceğini ve iş kayıplarını kısmen dengeleyebileceğini öne sürmektedir.

Bu, başlangıçta çalışanları yerinden eden ancak sonunda yeni işler yaratan geçmiş genel amaçlı teknolojileri yansıtmaktadır. Ancak zorluk, işsizlik ve sosyal istikrarsızlığa neden olmadan kısa vadeli bozulmayı yönetmektedir.

Geleceğe ilişkin farklı beklentiler

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

Bu işler yeni beceriler gerektirmekte ve işletmelerin faaliyet şeklini etkilemeye devam eden yapay zekanın büyümesiyle uyumludur. Öte yandan, birçok yönetici yakın vadede hâlâ işten çıkarmalar beklemekte ve bu da görünümün bölünmüş olmaya devam ettiğini göstermektedir.

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+ Tahminler}},
  year   = {2026},
  month  = sep,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-job-loss}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 2 Eylül 2026}
}

Değişiklik günlüğü

17 güncelleme

20262025

1. 24 Tem

   Karpathy analizi bölümüne AI kaynaklı işsizlik üzerine tahmin piyasası özeti eklendi.

2. 23 Tem

   Manifold, Kalshi ve Metaculus'un yapay zeka işsizliği tahminlerini kapsayan tahmin piyasaları bölümü eklendi.

3. 11 Haz

   Yapay zekânın net istihdam yaratacağı görüşleri bölümüne bir Sam Altman bölümü eklendi.

4. 28 May

   Son gelişmeler bölümündeki 2026 teknoloji işten çıkarma rakamı yaklaşık 200.000 iş kaybıyla değiştirildi.

5. 21 May

   Karpathy'nin 342 ABD mesleğini puanlayan yapay zeka maruziyeti veri setine dair bir bölüm ve ücret-maruziyet grafiği eklendi.

6. 11 May

   Dört güncel çalışmayı karşılaştıran "Yapay zeka gerçekten iş kaybına yol açtı mı?" bölümü eklendi.

7. 6 Nis

   Karger, Kuusela, Abaluck, Bryan 2026 tahmin çalışması ve Anthropic'in yapay zekâya maruz mesleklere ilişkin işgücü piyasası bulguları eklendi.

8. 24 Şub

   Girişten bir cümle çıkarıldı.

9. 22 Şub

   AI job loss predictions according to experts bölümüne AIMultiple, 2026 eklendi.

10. 16 Oca

    Frank, Sabet, Simon, Bana ve Yu'nun yeni bir çalışması 'AI İş Kaybı Tahminleri' bölümüne eklendi.

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.

Forecasting the Economic Effects of AI

3.

Perspectives on the Labor Share - American Economic Association

4.

How Will AI Affect the Global Workforce? | Goldman Sachs

5.

Down Arrow Button Icon

Fortune

6.

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

7.

Dr. Eric Schmidt - YouTube

8.

AI jobs danger: Sleepwalking into a white-collar bloodbath

Axios

9.

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

Fortune

10.

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

Fortune

11.

Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work

12.

GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models

13.

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

14.

22nd Annual Global CEO Survey

15.

The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries | OECD

16.

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

17.

THE FUTURE OF EMPLOYMENT: HOW SUSCEPTIBLE ARE JOBS TO COMPUTERISATION?

18.

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

CNBC

19.

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

Time

20.

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

Business Insider

21.

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

22.

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

Harvard Business Review

23.

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

24.

The Future of Jobs Report 2025 | World Economic Forum

25.

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

Fortune

26.

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

Canadian HR Reporter

27.

AI-exposed jobs deteriorated before ChatGPT

28.

Advancing AI Capabilities and Evolving Labor Outcomes

29.

Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence

30.

The (Short-Term) Effects of Large Language Models on Unemployment and Earnings

31.

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

Manifold Markets

32.

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

Manifold Markets

33.

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

Manifold Markets

34.

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

Manifold Markets

35.

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

Manifold Markets

36.

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

Manifold Markets

37.

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

Manifold Markets

38.

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

Manifold Markets

39.

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

Manifold Markets

40.

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

Manifold Markets

41.

Vercel Security Checkpoint

42.

Vercel Security Checkpoint

43.

Vercel Security Checkpoint

44.

Vercel Security Checkpoint

45.

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

46.

Labor Automation Forecasting Hub | Metaculus

47.

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

48.

GitLab Act 2

49.

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

TechCrunch

50.

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

TechCrunch

51.

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

TechCrunch

52.

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

CNBC

53.

Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence

54.

Client Challenge

55.

Anthropic Economic Futures Program Launch \ Anthropic

56.

Lost in Translation: Artificial Intelligence and the Demand for Foreign Language Skills

57.

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

58.

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

Center for Data Innovation

59.

New Skills and AI Are Reshaping the Future of Work

60.

Post-Pandemic Trends Reshape Customer Service Employment

Site Selection Group, LLC

61.

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 bünyesinde baş analisttir. Cem'in AIMultiple'daki çalışmaları; Business Insider, Forbes, Morning Brew ve Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte ve HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. [1], [2], [3], [4], [5] Kariyeri boyunca Cem; teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yaptı. On yılı aşkın süre boyunca McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yaptı. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımladı. CEO'ya rapor verirken bir telekom şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alma süreçlerini yönetti. Ayrıca 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetti. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alındı. Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun oldu ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Sıla Ermut

Sektör Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da yapay zeka model'lerini, yapay zeka altyapısını, yapay zeka yönetişimini ve kurumsal yapay zeka uygulamalarını ele alan bir sektör 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 çalıştı. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında yüksek lisans derecesine ve Uluslararası İlişkiler alanında lisans derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorumlar 3

Düşüncelerinizi Paylaşın

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

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder

eduardo thomé

Aug 18, 2026 at 14:56

AI and his "bros" acting directly to cause a society collapse, just to eliminate jobs and increase profits...how this can be so normalized? I hope the collapse of society devore them firstly

Yanıtla

Uwel

Nov 18, 2025 at 10:18

Predictions regarding job losses due to AI may appear alarming; however, experts concur on a singular point: adaptability is key to success. As certain roles evolve, new opportunities arise at an equally rapid pace. The true strategic advantage lies in maintaining a sense of curiosity, embracing learning with confidence, and transforming each disruption into a new opportunity. https://boarddeveloper.com/

Yanıtla

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