Yapay Zeka İş Kayıpları Hakkında Uzmanlardan En İyi 20+ Tahmin
Bir McKinsey danışmanı olarak, on yıl boyunca işletmelerin yeni teknolojileri benimsemesine yardımcı oldum. Hızlı cevaplarım şunlar:
- Yapay zeka rolleri nasıl etkileyecek? Gördüğüm tüm beyaz yakalı rollerin %90'ı, doğru ajan donanımıyla bugün otomatikleştirilebilir. Bu dönüşüm, süreç karmaşıklığı nedeniyle on yıl sürebilir.
- Yapay zeka işleri nasıl etkileyecek? Hızla değişen iş sorumlulukları, tüm çalışanlar yeni rollere geçemeyeceği için işsizliği artırabilir.
- Diğerleri ne düşünüyor? Bazı yapay zeka uzmanları, giriş seviyesindeki beyaz yakalı işlerin yarısının 2030'a kadar kaybolacağını öngörüyor. Bu durum, Jevons paradoksunun istihdamı artırmadığı çeviri gibi alanlar dışında henüz kanıtlanmış değil.
Yapay zeka iş kaybı tahminleri
Not: Grafiklerin boyutu, iş kaybı tahmininin büyüklüğü ile ilişkilidir.
Analizimizde referans verilen yüzdeler, genel iş yerinden edilme varsayımlarından türetilmiştir. Belirli senaryolarda, bu varsayımlar yapay zeka benimsenmesinden kaynaklanan potansiyel iş kazanımlarını da içermekteydi. Ancak, net iş kaybını değerlendirmede tutarlılığı sağlamak için, tahmini tüm iş kazanımları hesaplamadan açıkça hariç tutulmuştur.
Sonuç olarak, sunulan nihai yüzdeler, yapay zeka uygulamasının iş gücü üzerindeki potansiyel etkisinin daha muhafazakar ve odaklanmış bir yorumunu sağlayarak net iş kayıplarını yansıtmaktadır.
Çoğu tahmin, milyonlarca işin yerinden edilebileceğini veya önemli ölçüde değişebileceğini öngörmektedir. Çoğu rol evrilecek ve iş gücü, istihdamdaki keskin artışa karşı hazırlıklı olmalıdır.
Karpathy’nin yapay zeka maruziyeti ve iş piyasası analizi
Not: Yukarıdaki grafik, 340 ABD mesleğinde yapay zeka maruziyetini medyan ücretle karşılaştırmaktadır. Her nokta bir mesleği temsil eder. Yatay eksen Karpathy’nin yapay zeka maruziyet puanını (0-10), dikey eksen medyan yıllık ücreti (logaritmik ölçekte) gösterir ve renk BLS mesleki süper grubunu belirtir. Grafik boyutu 2024 yılındaki istihdamı gösterir.
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 (BLS) Mesleki Görünüm El Kitabı'ndaki verilere dayanarak 342 ABD mesleğini 0–10 yapay zeka maruziyet ölçeğinde puanlayan bir dataset yayınladı.1
Karpathy, projeyi resmi bir araştırma makalesinden ziyade BLS verilerini görsel olarak keşfetmek için bir geliştirme aracı olarak kurguladı. Metodoloji, her mesleğin BLS açıklamasının bir puanlama rubriği ile birlikte bir büyük dil modeline (Gemini Flash) aktarıldığını ve bunun her iş için 0–10 arası bir puan ve yazılı bir gerekçe ürettiğini gösterdi.
Her meslek, iki etkiyi yakalayan tek bir yapay zeka maruziyet ekseninde değerlendirildi:
- Doğrudan otomasyon: İşin ne kadarı yapay zeka tarafından tek başına gerçekleştirilebilir?
- Dolaylı üretkenlik: Yapay zekanın çalışan çıktısını ne kadar artırdığı ve potansiyel olarak ihtiyaç duyulan personel sayısını ne kadar azalttığı.
Rubrik temel bir sezgisel uygular: eğer bir iş tamamen ev ofisinden bir bilgisayar üzerinden yürütülebiliyorsa (yazma, kodlama, analiz etme, iletişim kurma), maruziyet doğası gereği yüksektir (7'nin üzerinde). Fiziksel varlık, manuel beceri veya öngörülemeyen gerçek dünya navigasyonu gerektiren işler daha düşük puan alır.
Bulgular, 342 mesleğin tamamında ağırlıklı ortalama maruziyetin 10 üzerinden 4,9 olduğunu gösterdi. Ancak dağılım dengesizdir:
- Yıllık 100.000 doların üzerinde ödeme yapan roller ortalama 6,7/10 maruziyete sahiptir.
- Yıllık 35.000 doların altında ödeme yapan roller ortalama 3,4/10'dur.
- En yüksek puan alan meslekler tıbbi transkripsiyonistler (10/10), müşteri hizmetleri temsilcileri (9/10), yazılım geliştiriciler (9/10), muhasebe memurları (9/10) ve hukuk asistanlarıdır (9/10).
- En düşük puan alanlar ise hademeler, çatıcılar, inşaat işçileri ve evde bakım yardımcılarıdır (hepsi 1–2/10).
Yaklaşık ABD çalışanlarının %42'si 7 veya daha yüksek puan alan mesleklerdedir; bu da yaklaşık 59,9 milyon işe ve yıllık 3,7 trilyon dolarlık ücrete karşılık gelir. Ancak, iş tanımları mükemmel olmadığı için ve tarihsel olarak hangi işlerin teknoloji tarafından etkileneceğini tahmin etmek zor olduğu için bu bulgular ihtiyatla karşılanmalıdır.
Bunun sonuçları nelerdir?
- Ofis ve idari roller, ücret veya rütbe fark etmeksizin genel olarak ortalama 8/10 maruziyete sahiptir.
- Buna karşılık, sağlık sektörü değişken bir dağılım göstermektedir: uygulamalı roller (hemşire yardımcıları, diş hijyenistleri, fizyoterapistler) 2–3/10 puan alırken, aynı sektördeki bilgi işleme rolleri (tıbbi transkripsiyonistler, tıbbi kayıt uzmanları, sağlık bilgi teknologları) 8–10/10 puan almaktadır.
- Hekimler ve cerrahlar (medyan 239.200 $), benzer ücret seviyelerindeki avukatlardan (151.160 $; 8/10) ve yazılım geliştiricilerden (131.450 $; 9/10) daha düşük, sadece 5/10 puan almaktadır. Koruyucu faktör, işin fiziksel ve yüz yüze olan bileşenidir.
Karger, Kuusela, Abaluck, Bryan
“Yapay Zekanın Ekonomik Etkilerini Öngörmek, 2026” çalışması; ekonomistlerden, yapay zeka uzmanlarından, süper öngörücülerden ve genel halktan nicel tahminler toplamak için geniş ölçekli, ankete dayalı bir öngörü yaklaşımı kullanmaktadır.
Katılımcılar olasılıksal tahminler (medyanlar ve belirsizlik aralıkları) vermiş, her yapay zeka senaryosuna olasılıklar atamış ve farklı politika yanıtlarının etkisini değerlendirmişlerdir. Sonuçlar şunları göstermektedir:
Üretkenlik ve ekonomik büyüme
Yapay zekanın üretkenliği ve ekonomik büyümeyi artırması beklenmektedir, ancak bu makul aralıklar dahilindedir. Toplam faktör üretkenliğinin (TFP) yaklaşık %1-2'den yaklaşık %2-2,5'e yükselmesi öngörülmektedir.
İyimser senaryolarda bile uzmanlar, GSYİH'de eksponansiyel büyüme gibi aşırı sonuçlar öngörmemektedir. Bunun yerine yapay zeka, tekil bir ekonomik kırılmadan ziyade, geçmişteki teknolojik değişimlere benzer bir ölçekte, anlamlı ancak artımlı bir ekonomik performans hızlandırıcısı olarak görülmektedir.
İş piyasası ve iş gücü etkileri
Yapay zekanın en önemli etkisinin, özellikle işsizlik artışından ziyade iş gücüne katılımın azalması yoluyla iş piyasası üzerinde olması beklenmektedir.
İş gücüne katılım oranının (LFPR) 2025'teki yaklaşık %62,6'dan 2030'a kadar yaklaşık %61'e ve 2050'ye kadar %55 kadar düşük bir seviyeye düşmesi öngörülmektedir.
Önemli olan, işsizlik oranlarının kendilerinin nispeten istikrarlı kalmasıdır; bu da insanların işsiz kalmak yerine iş gücünden tamamen ayrılabileceklerini göstermektedir.2
AIMultiple
Claude Code'un lansmanı ve Anthropic ile Gemini ailelerindeki en yeni model'ler ile şunları gördüm:
- Yapay zeka model benchmark'larında sürekli iyileşmeler
- Ajans ve danışmanlık projeleri gibi süreçleri otomatikleştirme yeteneği. LLM'ler öncesinde bunları otomatikleştirilebilir olarak düşünmemiştim.
Rekabet dinamikleri ve gelişen model'ler, otomasyon ve marjları artırma yarışı yaratacaktır. Sonuç olarak, tahminim 2035 yılına kadar mevcut beyaz yakalı rollerde %90'ın üzerinde bir azalma olacağı yönündedir. Bu roller mevcut LLM'ler ve doğru ajan donanımıyla zaten otomatikleştirilebilir, ancak kurumsal süreçler karmaşık olduğu için süreçleri yeniden tasarlamak ve otomatikleştirme on yıl sürebilir.
İnsan emeği darboğaz olmaya devam edeceği ve otomasyon sayesinde otomatikleştirilmeyen görevlerde daha fazla insan çalışana ihtiyaç duyacağımız için bu durum bir "iş kıyametine" yol açmayabilir.
Ancak, şu nedenlerle daha düşük istihdam seviyelerine yol açabilir:
- Yapılacak işlerdeki hızlı değişiklikler, yeni rollere geçiş yapacak kadar esnek olmayan çalışanların işsiz kalmasına neden olacaktır.
- 1980'lerden bu yana çoğu üretkenlik artışının 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.
Düşük istihdam seviyeleri tüketimi sınırlayabilir, ekonomik depresyona yol açabilir ve siyasi istikrarsızlığı artırabilir.
Mevcut durumumuz, parçalı eylemlerin gelecekteki bir felaketi geciktirmekte şimdiye kadar başarısız olduğu iklim değişikliğine benzer. Büyük güç rekabeti ve şirketler arası rekabet, iş birliğini sınırlama ve bizi eksik istihdama sürükleme potansiyeline sahiptir.
Çoğu beyaz yakalı işin otomatikleştirilmesi neden bu kadar uzun sürecek?
İşletmeler genelinde otomatikleştirilebilir işlerin otomatikleştirilmesi yıllar alacaktır. Şirkete yeni gelen birine önemli bir görev atayamazsınız ve LLM'lerin yetkin çalışanlar gibi çalışmasını bekleyemezsiniz. İşletmelerin otomasyonu uygulamak için işi yeniden tasarlamaları ve model donanımlarına yatırım yapmaları gerekecektir. Bu, dijital dönüşüme benzer, şirkete özel ve yıllar sürecek bir çalışmadır.
Goldman Sachs
Goldman Sachs Research, 2025'te yapay zekanın genel istihdam üzerindeki etkisinin, yaygın ve uzun vadeli iş kayıplarına neden olmaktan ziyade hafif ve kısa süreli olacağını öngörmektedir. Yapay zeka tarafından yerinden edilen çalışanlar yeni roller ararken, geçiş sürecinde işsizlik oranının yaklaşık %0,5 artabileceğini tahmin etmektedirler; bu durum yapısal işsizlikten ziyade kısa vadeli sürtünmeyi yansıtmaktadır.
İş yerinden edilme riski açısından, ABD istihdamının yaklaşık %2,5'i yapay zeka verimlilik kazanımları nedeniyle yerinden edilme riski altındadır; yapay zekanın yaygın olarak benimsenmesi durumunda ise %6-7'lik daha geniş ancak yine de sınırlı bir yerinden edilme tahmini bulunmaktadır.
Goldman Sachs ayrıca, üretken yapay zekanın gelişmiş piyasalarda tam olarak entegre edildiğinde iş gücü üretkenliğini yaklaşık %15 artırabileceğini ve bunun benimseme dönemlerinde kısa süreli işsizlik artışlarına yol açacağını öngörmektedir.
Ek olarak, analiz 800'den fazla mesleği değerlendirmiş ve yapay zekaya karşı en savunmasız olanları belirlemiştir. Bu roller arasında bilgisayar programcıları, muhasebeciler ve denetçiler, hukuk ve idari asistanlar ve müşteri hizmetleri temsilcileri yer alırken; hava trafik kontrolörleri, CEO'lar, radyologlar, eczacılar ve din görevlileri en az risk altındaki roller olarak belirlenmiştir.4
Pascual Restrepo
Restrepo'nun 2025 tarihli makalesi işsizlik oranlarını öngörmese de, post-AGI dünyasında emek ile ekonomik çıktı arasındaki ilişkinin kopacağını ve emeğin gelirdeki payının sıfıra yakınsayacağını öngörmektedir. AGI, 2030'lar kadar erken bir tarihte gerçekleşebilir.5
Geoffrey Hinton
“Yapay zekanın babası” olarak bilinen Nobel ödüllü bilgisayar bilimcisi Geoffrey Hinton, 2025'te yapay zekanın daha yüksek kârlar sağlarken işsizliği artıracağı konusunda uyardı ve bu sonucu teknolojinin kendisinden ziyade kapitalizme bağladı. Kitlesel işten çıkarmaların henüz gerçekleşmediğini ancak yapay zekanın giriş seviyesindeki fırsatları azalttığını belirtti.
Hinton, doktorlar için verimlilik kazanımlarının bakıma erişimi genişleteceği için sağlık sektörünü fayda sağlayabilecek az sayıdaki sektörden biri olarak görmektedir. Ancak, evrensel temel geliri, işle bağlantılı onur ve amaç kaybını gidermek için yetersiz bularak reddetmiştir.
Ayrıca, kontrol edilemeyen süper zeka veya kötü niyetli aktörler tarafından kötüye kullanım yoluyla yapay zekanın varoluşsal bir tehdit oluşturma olasılığını %10-20 olarak tahmin ederek uzun vadeli riskler konusunda uyardı ve Amerika Birleşik Devletleri'ndeki zayıf düzenleme çabalarını eleştirdi.6
Kiran Tomlinson, Sonia Jaffe, Will Wang, Scott Counts, Siddharth Suri
Microsoft’un 2025 tarihli “Üretken Yapay Zekanın Mesleki Etkilerini Ölçmek” araştırmasına göre, mesleklerin yapay zekaya yatkınlığı büyük farklılıklar göstermekte ve bazı işlerin etkilenme olasılığı diğerlerinden önemli ölçüde daha yüksek çıkmaktadır.
Çalışma, rolleri şu kriterleri birleştiren bir yapay zeka uygulanabilirlik puanına göre sıralamaktadır:
- İşin ne kadarını yapay zeka yapabilir (kapsam)?
- Bu görevleri ne kadar eksiksiz yapabilir (tamamlanmışlık)?
- Yönetebileceği görevlerin çeşitliliği (kapsam)?
Tercümanlar, çevirmenler, tarihçiler ve müşteri hizmetleri temsilcileri gibi işler en yüksek puanları almıştır; bu da yapay zekanın, özellikle metin veya iletişim ağırlıklı görevlerde işlerinin çoğunu etkili bir şekilde gerçekleştirebileceği anlamına gelir.
Aksine, hemşire yardımcıları, bulaşıkçılar, çatıcılar ve cerrahi asistanlar gibi meslekler sıfıra yakın puan almıştır; bu da yapay zekanın şu anda öncelikle fiziksel, uygulamalı veya insan etkileşimi ağırlıklı sorumluluklarını üstlenemeyeceğini göstermektedir.
Bu durum, yapay zekanın bilişsel ve rutin dijital işleri otomatikleştirme konusunda hızla ilerlemesine rağmen, el becerisi, duygusal zeka veya gerçek dünya adaptasyonu gerektiren rolleri değiştirme konusunda sınırlı kaldığını göstermektedir.7
Eric Schmidt
Dr. Schmidt (Google eski CEO'su), 2025'te çoğu programlama işinin bir yıl içinde yapay zeka tarafından yapılacağını öngörmektedir.
Pekiştirmeli öğrenme ve planlama kullanan araçlar hızla gelişiyor. Bu sistemler, özellikle rutin veya karmaşık ancak tekrarlayan görevler için kodu çoğu insandan daha iyi yazabilir, hata ayıklayabilir ve optimize edebilir.
Yapay zekanın yakın gelecekte en iyi lisansüstü matematikçilerin seviyesine ulaşması bekleniyor.
Schmidt, matematiğin daha basit ve yapılandırılmış bir dile sahip olması nedeniyle yapay zeka model'lerinin artık matematiksel akıl yürütmede iyi çalıştığını açıklamaktadır. Lean teorem kanıtlama gibi araçlarla yapay zeka, karmaşık matematiksel problemleri çözebilir ve doğrulayabilir.8
Dario Amodei
Dario Amodei (Anthropic CEO'su), 2025'te yapay zekanın önümüzdeki beş yıl içinde tüm giriş seviyesi beyaz yakalı işlerin %50'sini ortadan kaldırabileceği ve potansiyel olarak ABD işsizlik oranlarını %10-20'ye çıkarabileceği konusunda uyardı.9
Bunu olası bir “beyaz yakalı kan gölü” olarak adlandıran Amodei, birçok kişinin yapay zekanın kısa vadeli yıkıcı gücünün farkında olmadığını vurguladı. Ancak, son zamanlarda Jevons paradoksundan bahsederek kısmen geri adım atmaktadır.10
Kai-Fu Lee
Kai-Fu Lee, 2025'te yapay zekanın 2027'ye kadar işlerin %50'sini yerinden edebileceği öngörüsünü doğrulayarak Amodei'nin endişelerine katıldı.
Alanındaki önde gelen bir isim olarak, onun onayı, yapay zeka kaynaklı iş kayıplarının yakında küresel iş gücünün yarısını etkileyebileceği tahminine güvenilirlik katmaktadır. Açıklaması kısa olsa da, uzmanlar arasında yapay zekanın istihdamı önceki teknolojik değişimlerden çok daha agresif bir şekilde yeniden şekillendirebileceği konusundaki büyüyen fikir birliğini vurgulamaktadır.11
Uluslararası Para Fonu (IMF)
IMF, 2024'te yapay zeka ile ilgili otomasyon nedeniyle küresel olarak 300 milyon tam zamanlı işin etkilenebileceğini tahmin etti.
Ancak, çoğunun tamamen kaybolmaktan ziyade görev düzeyinde bir dönüşüm geçireceğini vurguladı. Yüksek gelirli ülkelerde, hizmet ağırlıklı ekonomiler iş gücünü özellikle savunmasız kılmaktadır.
Rapor, yapay zekanın etkilerini üç kategoriye ayırdı: otomatikleştirilebilir (rutin, kural tabanlı), artırılabilir (yargı odaklı) ve etkilenmeyen görevler. İşlerin üçte ikisinin kısmi otomasyon yaşaması bekleniyor. Özellikle karar verme, örüntü tanıma ve bilgi geri çağırma konularında yapay zeka ve insan emeğinin tamamlayıcılığı vurgulandı.
Rapor ayrıca, 2030'a kadar çalışanların %40'ından fazlasının önemli ölçüde beceri geliştirmeye ihtiyaç duyacağını öngörerek yeniden beceri kazandırmanın aciliyetine dikkat çekti. Hukuk, finans ve sigorta sektörleri en önemli dönüşümü geçirecek; eğitim ve sağlık insan etkileşimine ve karmaşık süreçlere olan bağımlılıkları nedeniyle nispeten dirençli kalacaktır.12
GPT'ler ve ABD İş Gücü (Eloundou ve ark.)
Üretken yapay zeka ve büyük dil model'leri üzerine yapılan 2023 tarihli bir çalışma, ABD iş gücünün %80'inin görevlerinin en az %10'unun etkilenebileceği sonucuna varmıştır.
Çalışanların yaklaşık %19'u için günlük görevlerinin en az yarısı sekteye uğrayabilir.
En çok maruz kalan roller arasında yazarlar, halkla ilişkiler uzmanları, hukuk sekreterleri, matematikçiler ve vergi hazırlayıcılar yer almaktadır; bunların tamamı kapsamlı dil veya mantık tabanlı çalışma gerektirmektedir.
Öncelikle mavi yakalı işleri hedefleyen geçmiş otomasyonların aksine, LLM'ler birçok sektörde yüksek ücretli ve yüksek eğitimli meslekleri dönüştürmeye hazırdır. Etkileri fiziksel altyapıdan bağımsızdır ve potansiyel yerinden edilme ölçeğini genişletmektedir.13
Eric Dahlin
Sosyolog Eric Dahlin tarafından 2021 yılında yapılan bir anket, Amerikalıların yaklaşık %14'ünün işlerini robotlara kaptırdığını bildirdiğini ortaya koymuştur.
Bu mütevazı gerçek orana rağmen, kamuoyundaki algı önemli ölçüde şişirilmişti: etkilenmeyenler %29'un işini otomasyona kaptırdığına inanırken, yerinden edilenler bu oranı %47 olarak tahmin etti.
Algı ve deneyim arasındaki bu uçurum, gerçek dünyadaki iş kaybı oranları genellikle varsayılandan daha düşük olsa bile, yapay zekanın etkisi konusundaki derin endişeyi yansıtmaktadır.
Çalışmanın robotları endüstriyel olmayan bağlamlara (havalimanları, kütüphaneler, yaşlı bakımı) dahil etmesi, yapay zekanın yaşamın ve işin farklı sektörlerine olan erişimini daha da vurguladı.
Şekil 1: Grafik, katılımcıların robot kaynaklı iş kaybı olasılığını önemli ölçüde abarttığını, algıların %29 ile %47 arasında değiştiğini, gerçek oranın ise yaklaşık %14 olduğunu göstermektedir.14
PwC
PwC'nin 2019 küresel CEO anketi, CEO'ların %42'sinin yapay zekanın yarattığından daha fazla işi ortadan kaldıracağına inandığını, %39'unun ise buna katılmadığını ortaya koyarak bölünmüş bir bakış açısını yansıtmıştır.
İş kaybı endişeleri, özellikle CEO'ların %88'inin net iş yerinden edilme beklediği Asya-Pasifik bölgesinde, özellikle Çin'de en yüksek seviyededir. Rapor, %55'inin temel becerilerin eksikliği nedeniyle yenilik yapamadığını belirterek kalıcı bir beceri açığına dikkat çekmektedir.
Çoğu CEO (%46), yeniden eğitim ve beceri geliştirmenin en etkili çözüm olduğunu düşünmektedir. CEO'ların %85'i yapay zekanın beş yıl içinde iş dünyasını önemli ölçüde değiştireceği konusunda hemfikir olsa da, yetenek kıtlığı ve veri zorlukları nedeniyle sadece %10'u bunu ölçekli bir şekilde benimsemiştir.15
OECD Çalışması
2016 yılında yapılan bir OECD çalışması, Birleşik Krallık'taki işlerin %9'unun yüksek otomasyon riski altında olduğunu, ancak %35'inin önümüzdeki yirmi yıl içinde radikal bir dönüşüm geçireceğini ortaya koymuştur.
Bu sonuç, kitlesel işsizlik korkularının abartılmış olabileceğini ve önemli değişikliklerin yaygın bir yok oluştan ziyade iş evrimi ve yeniden beceri kazandırma yoluyla gerçekleşme olasılığının daha yüksek olduğunu göstermektedir.16
Bowles
Frey ve Osborne'un metodolojisinden yola çıkan Bowles, “AB İş Riskleri” çalışmasında 2014 yılında Avrupa Birliği'ndeki işlerin %54'ünün bilgisayarlaştırma riski altında olduğunu tahmin etmiştir.
Bu durum, yapay zekanın etkisinin ABD sınırlarının ötesine nasıl uzandığını vurgulamış ve iş gücü korumaları ile eğitim sistemlerindeki bölgesel farklılıkların teknolojik yıkımın sonuçlarını nasıl şekillendirebileceği konusunda sorular ortaya çıkarmıştır.17
Frey & Osborne
Yapay zeka kaynaklı iş kayıpları üzerine yapılan ilk büyük akademik çalışmalardan birinde, Frey ve Osborne 2013 yılında ABD'deki işlerin %47'sinin bilgisayarlaştırma riski altında olduğunu tahmin etmişlerdir. Araştırmaları, meslekleri makine öğrenimi ve otomasyona yatkınlıklarına göre sınıflandırmıştır.
Bu erken çalışma, tüm işlerin değil, görevlerin otomatikleştirildiğine dikkat çekerek istihdamın geleceği hakkındaki sonraki tartışmaları çerçevelenmesine yardımcı olmuş ve görevlerin yeniden yapılandırılması ile beceri geçişleri hakkında nüanslı tartışmaları tetiklemiştir.18
İş kayıpları hakkında diğer temel sorular
- Jevons Paradoksu'na ne demeli? Makine zekasının maliyeti düştükçe, daha fazla makine zekası tüketilecektir. Ancak, insan zekası maliyetli kalmaya devam etmektedir ve makineler otonom olarak çalışabilirse insan zekasına olan talep muhtemelen durağanlaşacaktır.
- Mevcut iş kayıpları yapay zekadan mı kaynaklanıyor? İşletmeler hala yapay zeka dönüşümünün erken aşamalarında olduğu için, pandemi dönemindeki aşırı işe alımlar muhtemelen asıl suçludur. Uzmanlar bunu yapay zeka yedekleme yıkaması (AI redundancy washing) olarak adlandırıyor.19
Yapay zekanın net iş yaratımına yol açacağı görüşleri
HBR / Davenport & Srinivasan
2026 tarihli bir Harvard Business Review analizi, genel ABD işsizliği nispeten düşük kaldığı için şirketlerin çalışanları yapay zekanın kanıtlanmış performansından ziyade potansiyeline dayanarak işten çıkardığını öne sürmüştür.20
Yale The Budget Lab
2025 tarihli analiz, ABD'deki iş kayıpları, işe alımlar ve geçiş oranlarına dayanarak LLM'lerin işler üzerinde maddi bir etkisi olduğunu bulmamıştır.21
Dünya Ekonomik Forumu (WEF)
55 ekonomide 14 milyon çalışanı temsil eden 1.000'den fazla işverenin katıldığı WEF Geleceğin İşleri Raporu 2025, 2030'a kadar 92 milyon işin yerinden edileceğini, buna karşılık 170 milyon yeni işin yaratılacağını, yani net 78 milyon iş kazanımı olacağını öngörmüştür. Yapay zeka ve bilgi işlemenin 2030'a kadar işletmelerin %86'sını etkilemesi beklenmektedir. Rapor; yapay zeka geliştirme, siber güvenlik ve sürdürülebilirliği en hızlı büyüyen rol kategorileri olarak belirlemiştir.22
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 sadece seçkin bir azınlık tarafından geliştirilmesi gerektiği kadar tehlikeli veya güçlü olduğu fikrini reddederek, bunun yerine açık ve sorumlu bir ilerlemeyi savundu.
Yapay zekanın iş yerini dönüştüreceğini ve bazı işleri gereksiz kılacağını kabul etse de, daha yüksek üretkenliğin genellikle daha az değil, daha fazla işe alıma yol açtığını vurguladı ve yapay zekanın istihdam üzerindeki etkisine dair korku odaklı anlatıyı eleştirdi.23
Dilan Eren
Yüzdelere odaklanmasa da, Ivey Business School'dan Profesör Dilan Eren, 2025'te yapay zekaya junior rolleri ortadan kaldırarak yanıt veren firmalara yönelik yapısal bir eleştiri sundu. Eren, maliyet tasarrufu için giriş seviyesi pozisyonları kesmenin, dahili yetenek hattını tehdit eden “eksponansiyel olarak kötü bir hamle” olduğu konusunda uyardı.
Junior'lar olmadan organizasyonlar, özellikle mentorluk ve iş başında öğrenme azaldıkça, önümüzdeki yıllarda deneyimli personel eksikliği riskiyle karşı karşıyadır. Eren, firmaları ikili gelişimi destekleyen stratejiler geliştirmeye çağırdı: junior'lar alan uzmanlığı geliştirmeli, kıdemli personel ise yapay zeka konusunda becerilerini artırmalıdır.
Eren, tüm görevlerin makinelere devredilmesinin yargı yeteneğini zayıflatma ve şirket içi iş birlikçi öğrenmeyi baltalama 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 yazılımları benimsedikçe, vasifli iş gücüne olan talebin artmasını bekliyor.
Kumar'a göre yapay zeka, beklentileri düşürmek yerine yükseltirken çalışanların “daha azla daha fazlasını” başarmasını sağlayan bir kuvvet çarpanı olarak hareket edebilir. 24
Yapay zeka gerçekten iş kaybına yol açtı mı?
Farklı veri ve yöntemler kullanan dört güncel çalışma, son dönemdeki iş piyasası bozulmalarının temel nedeni konusunda belirgin şekilde farklı sonuçlara ulaşmaktadır:
Frank, Sabet, Simon, Bana & Yu (2026) ABD işsizlik sigortası kayıtlarını, 10,6 milyon LinkedIn profilini ve 3 milyon ders müfredatını birleştirmiştir. Yüksek LLM maruziyetine sahip mesleklerde, özellikle bilgisayar ve matematik rollerinde işsizlik riskinin, ChatGPT'nin Kasım 2022'de lansmanından birkaç çeyrek önce, 2022'nin başlarında yükselmeye başladığını göstermektedirler.
Trend, lansmandan sonra hızlanmak yerine düzleşmiştir. LinkedIn verileri de aynı zamanlamayı göstermektedir: 2021 kohortundan mezun olanlar, daha önceki kohortlara göre yapay zeka maruziyeti olan işlere zaten daha düşük oranlarda girmişlerdir.
Yazarlar, parasal sıkılaşmayı, pandemi sonrası teknoloji işe alım düzeltmesini ve Ar-Ge vergi değişikliğini olası itici güçler olarak göstermektedir. 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 bulmuşlardır.25
Dominski & Lee (2025), mevcut çalışmaların statik yapay zeka maruziyet puanları kullandığını, ancak yeteneklerin gelişmeye devam ettiğini savunmaktadır. Beş aşamalı bir maruziyet çerçevesi (ChatGPT öncesi ML, erken LLM'ler, multimodal, akıl yürütme modelleri, ajan yapay zeka) oluşturmuşlar ve GPT-4o ile Claude 3.5 Sonnet'ten her aşamada her O*NET görevini yeniden puanlamasını istemişlerdir.
Bu dinamik puanları CPS verileriyle ilişkilendirdiklerinde, yüksek yapay zeka maruziyetinin daha düşük istihdam, daha yüksek işsizlik ve daha kısa çalışma saatleri ile ilişkili olduğunu bulmuşlardır.
Etkiler, 30 yaş altı ve 50 yaş üstü çalışanların yanı sıra üniversite mezunu çalışanlar için daha büyüktür. Akıl yürütme ağırlıklı meslekler en ağır darbeyi alırken, manuel fiziksel meslekler neredeyse hiç etkilenmemiştir.26
Brynjolfsson, Chandar & Chen (Kasım 2025), “Kömür Madenindeki Kanaryalar,” çalışmasında aylık milyonlarca çalışanı kapsayan ADP bordro verilerini kullanmıştır. Sonuçlara göre, en çok yapay zeka maruziyeti olan mesleklerdeki 22 ila 25 yaş arası çalışanlar keskin istihdam düşüşleri yaşamıştır: bu yaş grubundaki yazılım geliştiriciler, 2022 sonundaki zirvelerinden neredeyse %20 oranında düşmüştür.
Şirket ve zaman sabit etkileri kontrol edildikten sonra, aynı grup en çok maruz kalan beşlik dilimde, en az maruz kalana kıyasla istihdamda %16'lık bir göreceli düşüş göstermiştir.
Yazarlar teknoloji mesleklerini çıkardığında, BT firmalarını çıkardığında ve örneği uzaktan çalışabilirlik, üniversite payı ve faiz oranı maruziyetine göre böldüğünde sonuçlar değişmemiştir. Açıklamaları, yapay zekanın genç çalışanların ve örgün eğitimin sağladığı kodlanmış bilginin yerini aldığı, ancak deneyimle gelen örtük bilgiyi tamamladığı yönündedir.27
Chen, Kane, Kozlowski, Kunievsky & Evans (Eylül 2025), Ocak 2010'dan Ağustos 2025'e kadar olan CPS verileri üzerinde Sentetik Farkların Farkı yöntemini kullanmıştır. Tam tersi bir sonuç raporlamışlardır: yüksek maruziyetli meslekler, ChatGPT'den sonra gerçek Ocak 2010 kazançlarında haftalık yaklaşık 89 $ kazanmış, işsizlik etkisi ise yaklaşık 0,2 yüzde puan olmuştur.
Yorumları, LLM'lerin üretkenliği artıran kısa vadeli tamamlayıcılar olarak çalıştığı ve ayarlamanın istihdamdan ziyade ücretler üzerinden gerçekleştiği yönündedir.28
Peki, yapay zeka iş kayıplarına neden oldu mu?
2026 başlarında makul bir cevap, iş gücü genelinde henüz net bir toplam sinyal olmadığıdır. Dört çalışmadan ikisi meslek düzeyinde esasen sıfır işsizlik etkisi bulmuştur. Yüksek maruziyetli mesleklerdeki 22 ila 25 yaş arası çalışanlar için cevap büyük olasılıkla evettir, en azından kısmen; çünkü ADP kanıtları şirket-zaman kontrollerinden, teknoloji firmalarının hariç tutulmasından ve uzaktan çalışılamayan alt örneklemden sağ çıkmıştır.
Ücretler konusunda kanıtlar karışıktır ve deneyimli çalışanlar için kazanımları, junior'ların azalan işe alımlarıyla birlikte yansıtıyor olabilir. Zamanlama konusunda Frank ve ortakları, yapay zeka maruziyetli mesleklerdeki bozulmanın bir kısmının zaten 2022 başlarında başladığını göstermektedir, bu nedenle 2022'den 2025'e kadar olan tüm zayıflamayı LLM'lere bağlamak durumu abartmaktır.
Özetlemek gerekirse, yapay zeka yüksek maruziyetli mesleklerde giriş seviyesi işe alımları baskılamaya başlamış olabilir, ancak henüz görünür bir toplam işsizlik veya ücret kaybı yaratmamıştır. Yapay zeka yerinden etmesi gibi görünen durumun anlamlı bir kısmı parasal sıkılaşmayı, pandemi dönemi aşırı işe alım düzeltmelerini ve giriş seviyesi piyasasındaki genel durgunluğu yansıtmaktadır. Ajan yetenekleri geldiğinde bu tablonun değişip değişmeyeceği, daha önce bahsettiğimiz tahminlerin çoğunu canlandıran temel endişedir ve bu hala açık bir ampirik sorudur.
Güncel gelişmeler: Yapay zekanın işler üzerindeki etkisi
Hali hazırda 2026'da, işletmelerini yeni teknolojilerle dönüştürmede genellikle öncü olan teknoloji firmalarında yaklaşık 200 bin iş kaybı yaşanmıştır.29
Şirket duyurularına göre, 2025'te ABD iş piyasasına işten çıkarmalar hakim olmuş ve yapay zeka burada önemli bir rol oynamıştır. Challenger, Gray & Christmas'a göre, toplam 1,17 milyon işten çıkarma (2020 pandemisinden bu yana en yüksek seviye) içinde yaklaşık 55 bin iş kesintisi doğrudan yapay zekaya bağlanmıştır.30
Şirketler enflasyon, yüksek maliyetler ve verimliliği artırma baskısıyla karşı karşıya kaldıkça, yapay zeka cazip bir kısa vadeli maliyet düşürme bahanesi haline geldi. Birkaç büyük şirket, 2025'te iş kesintilerini duyururken açıkça yapay zekayı referans gösterdi:31
- Workday, kaynakları yapay zeka yatırımlarına yeniden tahsis etmek için iş gücünün %8,5'ini (yaklaşık 1.750 iş) kesti.
- Amazon, yapay zekanın daha yalın yapıları ve daha hızlı inovasyonu mümkün kıldığını belirterek 14.000 kurumsal rolü ortadan kaldırdı.
- Microsoft, yapay zekayı misyonunu ve üretkenlik modelini yeniden şekillendirmenin merkezinde göstererek yaklaşık 15.000 işi kesti.
- Salesforce, CEO Marc Benioff'un yapay zekanın artık şirketin işlerinin yarısına kadarını hallettiğini belirtmesiyle müşteri destek iş gücünü 4.000 kişi azalttı.
- IBM, birkaç yüz İK rolünü yapay zeka chatbot'ları ile değiştirirken aynı zamanda daha yüksek becerili alanlarda işe alımlar yaptı; daha sonra küresel iş gücünde %1'lik bir azalma duyurdu.
- CrowdStrike, yapay zekayı temel bir verimlilik iticisi olarak belirterek personelinin %5'ini (yaklaşık 500 çalışan) işten çıkardı (yaklaşık 500 çalışan).
Ancak bazı uzmanlar, yapay zekanın uygun bir gerekçe olarak kullanıldığını savunuyor. Oxford Internet Institute'den Fabian Stephany, birçok firmanın pandemi sırasında aşırı işe alım yaptığını ve mevcut işten çıkarmaların gerçek bir yapay zeka kaynaklı yerinden edilmeden ziyade bir piyasa düzeltmesini yansıtabileceğini belirtti.32
Giriş seviyesi işlerin geleceği
Mezunların yapay zeka konusundaki iş kaygıları anlaşılabilir olsa da, 2022'den bu yana Birleşik Krallık'taki mezun iş ilanlarındaki dramatik %67'lik düşüş (ABD'de %43), yapay zeka yerinden edilmesinden ziyade öncelikle ekonomik belirsizlik, COVID sonrası normalleşme ve hızlandırılmış offshore faaliyetleri tarafından yönlendiriliyor gibi görünmektedir.
22–25 yaş arası çalışanlar için Anthropic’in iş piyasası etkileri araştırması, düşük maruziyetli mesleklere kıyasla yüksek yapay zeka maruziyetli mesleklerde daha az gencin işe başladığını ortaya koymaktadır. Bu roller için iş bulma oranı 2022'ye kıyasla yaklaşık %14 oranında düşmüştür (havuzlanmış sonrası tahmin −14,3, SE = 7,2), ancak yazarlar sonucun ancak çok az farkla istatistiksel olarak anlamlı olduğunu belirtmektedir. Ayrıca 25 yaş üstü çalışanlar için benzer bir düşüş bulmamışlardır.33
Yakın tarihli bir Financial Times makalesine göre, İK (%77) ve inşaat mühendisliği (%55) gibi düşük yapay zeka maruziyetli sektörlerde bile işler keskin bir şekilde düşmüştür; bu da daha geniş ekonomik faktörlerin devrede olduğunu göstermektedir.
MIT'den David Autor, siyasi çalkantıları ve hükümet kesintilerini daha önemli itici güçler olarak gösterirken, LinkedIn'in baş ekonomisti makroekonomik belirsizliği temel neden olarak vurgulamaktadır.
Yapay zeka önümüzdeki yıllarda işi muhtemelen dönüştürecek olsa da, mevcut kanıtlar yapay zekaya karşı savunmasız meslekler ile gerçek iş kayıpları arasında zayıf korelasyonlar göstermektedir; muhasebe gibi bazı yapay zeka maruziyetli alanlar genç istihdamında büyüme yaşamaktadır.
Gerçek zorluklar geleneksel ekonomik baskılar gibi görünmektedir: enflasyon, yüksek faiz oranları, işletme belirsizliği ve uzaktan çalışma yeteneklerinin sağladığı hızlandırılmış offshore faaliyetleri. Bu durum, teknolojik yıkım hakkındaki meşru gelecek endişelerine rağmen, “yapay zeka mezun işlerini öldürüyor” anlatısını zamansız kılmaktadır.34
Yapay zeka iş kaybının etkisini anlamaya yönelik araştırma girişimleri
Anthropic, yapay zekanın iş gücü etkisini ele almak için Ekonomik Gelecek Programı'nı başlatıyor
Anthropic, yapay zekanın ekonomik etkilerini, özellikle işler, üretkenlik ve uzun vadeli değer yaratımı üzerindeki etkilerini keşfetmek için tasarlanmış yeni bir girişim olan Ekonomik Gelecek Programı'nı tanıttı. Program, veri odaklı içgörüler sağlamayı ve yapay zekanın küresel ekonomiye sunduğu riskleri ve fırsatları ele alan politika önerileri geliştirmeyi amaçlamaktadır.
İş yerinden edilme risklerine yanıt vermek
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 iş gücü etkilerine hazırlanmaya odaklanmaktadır.
Programın temel bileşenleri şunlardır:
- Araştırma hibeleri: Anthropic, yapay zekanın ekonomik etkileri üzerine kısa vadeli ampirik çalışmalar için 50.000 dolara kadar hızlı hibeler sunmaktadır. Araştırmalar iş piyasası etkilerine, üretkenlik değişikliklerine veya yeni değer biçimlerinin yaratılmasına odaklanabilir.
- Politika geliştirme forumları: Anthropic, farklı perspektiflerden 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 başlatılan Ekonomik Endeksi'nin üzerine inşa ederek, Anthropic, yapay zeka kullanımını ve ekonomik yapılar ile istihdam trendleri üzerindeki uzun vadeli etkilerini izlemek için dataset'lerini genişletecektir.
Anthropic’in programı daha çok potansiyel iş kaybı ve hafifletme stratejilerine odaklanmaktadır. Ekonomik Gelecek Programı, teknoloji şirketleri arasında yarattıkları yıkımın sorumluluğunu alma ve kapsayıcı ekonomik büyümeyi destekleme yönündeki artan çabaları yansıtmaktadır.
Bu girişim, iş piyasası geçişlerini anlamaya, yeniden beceri kazandırma alanlarını belirlemeye ve yapay zekanın gelişen ekonomik rolünü yönetmek için bir çerçeve oluşturmaya özel önem vermektedir.35
Tercih edilen kaynak olarak ekleYapay zekanın farklı endüstriler üzerindeki etkileri
İdari işsizlik verilerinin analizi, yapay zeka maruziyetli mesleklerin tarihsel olarak daha az maruz kalanlara göre daha düşük işsizlik riskiyle karşılaştığını göstermektedir. Bu avantaj, özellikle bilgisayar ve matematik rollerinde 2022 başlarında keskin bir şekilde daralmış ve ChatGPT'nin lansmanından sonra belirgin şekilde kötüleşmemiştir.
LinkedIn profillerinden elde edilen kanıtlar, kariyerinin başındaki çalışanlar için bu örüntüyü pekiştirmektedir: 2021–2023 kohortlarından mezun olanlar, yapay zeka maruziyetli işlere daha düşük oranlarda girmiş ve ilk işlerini bulmaları önceki kohortlara göre daha uzun sürmüştür; boşluklar 2022 sonundan önce ortaya çıkmıştır.
Benzer yavaşlamalar, yüksek maaşlı ve ortalama maaşlı işler karşılaştırıldığında da görülmektedir; bu da yapay zeka maruziyetli rollere özgü bir değişiklikten ziyade giriş seviyesi iş piyasasının genel bir daralmasına işaret etmektedir.
En çok maruz kalan roller ve endüstriler
İnsanlar tarafından rutin olarak gerçekleştirilen yapılandırılmış görevlere dayanan endüstriler en yüksek riskle karşı karşıyadır. Büro, hukuk, finans ve veri işleme rolleri en savunmasız olanlar arasındadır.
Anthropic’in iş 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 kolayca otomatikleştirilebilir. Öngörülebilir kalıplar içeren veya sabit kuralları takip eden görevler hatalara en açık olanlardır. Özellikle genç çalışanlar için giriş seviyesi pozisyonlar, ortadan kaldırılma riski altındadır.
Örneğin, bir çalışma 2010 ve 2023 yılları arasında bölgeler genelinde Google Translate benimsenmesini incelemiştir. Bulgular, kullanımın daha yüksek olduğu bölgelerde çevirmen ve tercüman işlerinin daha yavaş büyüdüğünü, benimsemedeki her yüzde birlik artış için istihdam büyümesinin yaklaşık 0,7 yüzde puan düştüğünü göstermektedir.36
Şekil 2: Grafik, iki arama terimi için aylık Google Trends ilgisini göstermektedir: “çevirmen” ve “Google Translate”.37
Etkiler çeviri mesleğinin ötesine geçmektedir; yabancı dil becerileri gerektiren iş ilanları, yüksek benimseme oranına sahip bölgelerde, özellikle İspanyolca, Çince ve Almanca gibi yaygın olarak kullanılan diller için daha yavaş büyümüştür.
Dil becerileri BT ve mühendislik gibi teknik alanlarda daha ilgili kalmaya devam etse de, genel kanıtlar gelişmiş makine çevirisinin işverenlerin iki dilli çalışanlara olan bağımlılığını kademeli olarak azalttığını göstermektedir; bu durum eğitim, iş piyasaları ve küresel hizmet ticareti için sonuçlar doğurmaktadır.
Sektörler arası dengesiz etki
Sağlık ve eğitim, gereken insan etkileşiminin karmaşıklığı nedeniyle daha az maruz kalmaktadır. Bu sektörler otomasyona ve büyük dil model'lerine karşı daha dirençlidir.
Kısmi otomasyon vs. tam yerinden edilme
Tüm iş kayıpları tam işsizlikle sonuçlanmayacaktır. Birçok durumda yapay zeka, tüm işleri ortadan kaldırmak yerine 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, çalışanlar üzerinde hızlıca adapte olma baskısı yaratmaya devam etmektedir.
Ekonomik ve coğrafi varyasyon
Yapay zekanın etkisi bölgeye göre değişecektir. Hizmet ağırlıklı iş piyasalarına sahip yüksek gelirli ekonomiler daha fazla maruz kalmaktadır. Gelişmekte olan piyasalar, dijital altyapıya sınırlı erişim ve iş gücünü yeniden eğitmek için daha az kaynak nedeniyle zorluklarla karşılaşabilir. Yerel politika yanıtlarındaki farklılıklar, yapay zekanın etkisinin dünya çapında nasıl gelişeceğini etkileyecektir.
Gerçek çalışanların algıları nelerdir?
Algı ve gerçeklik arasındaki uyumsuzluk
İş kayıplarına ilişkin kamuoyu algısı, bildirilen gerçek rakamlardan daha yüksektir. Gerçek yerinden edilme son yıllarda %15'in altında kalmasına rağmen, çalışanlar iş gücünün daha büyük bir kısmının etkilendiğine inanmaktadır.
Bu durum, gerçek veriler değişimin daha yavaş bir hızda olduğunu gösterse bile, yapay zekanın etkisi ve istihdamın geleceği konusundaki artan endişeyi yansıtmaktadır.
Düzenleyici yanıtlar ve yapay zeka kaynaklı iş kayıpları hakkındaki yanlış kanılar
Senatörler Mark Warner ve Josh Hawley tarafından sunulan Yapay Zeka İlgili İş Etkileri Netlik Yasası, şirketlerin ve federal kurumların doğrudan yapay zekaya bağlanan işten çıkarma sayılarını raporlamasını gerektirecektir.
Öneri, istihdam değişikliklerinde yapay zekanın rolü konusunda şeffaflığı artırmayı amaçlasa da, temel önermesi hatalı olabilir: çoğu yapay zeka aracı daha geniş iş akışlarına gömülüdür, bu da bir iş kaybının düzenli üretkenlik artışlarından veya daha geniş işletme baskılarından ziyade açıkça yapay zeka tarafından neden olup olmadığını belirlemeyi son derece zorlaştırmaktadır.
Mevcut iş takip sistemleri istihdam dinamiklerini izlemektedir, bu da yasanın gereksiz bürokrasi eklerken yapay zeka benimsenmesini damgalama riski taşıdığı ve şirketleri üretkenliği artırabilecek araçları kullanmaktan caydırdığı anlamına gelir. Bunun yerine politika yapıcılar, yapay zeka benimsenmesinin nasıl ölçüldüğünü iyileştirmeye, iş akışları ve üretkenlik üzerindeki gerçek dünya etkilerini incelemeye ve çalışanların yeniden eğitimini desteklemeye odaklanmalıdır.38
Yapay zeka ne tür işler yaratacak?
Yapay zekanın belirli iş sektörlerini azaltmadaki rolüne rağmen, teknik ve yan alanlarda da önemli fırsatlar yaratması beklenmektedir. Organizasyonlar yapay zeka sistemlerini entegre etmek ve optimize etmek için destek aradıkça; mühendisler, sahada konuşlandırılmış mühendisler, çözüm mühendisleri ve saha mühendisleri gibi roller giderek daha fazla talep görmektedir.
“Bilgisayar bilimleri gereksiz çünkü tüm kodları yapay zeka yazacak” diyen tavsiyeler temelden hatalıdır. LLM'ler belirli kodlama görevlerini otomatikleştirse de, soyutlama her zaman yazılım mühendisliğinin merkezinde olmuştur. Temel değer kodu yazmakta değil, neyin inşa edileceğini belirlemekte ve verimli, güvenli ve ekonomik olarak değerli sistemler mimarisini oluşturmaktadır.
Mühendisliğin ötesinde, otomatikleştirilemeyen roller de büyüme potansiyeline sahiptir. Otomasyon operasyonel maliyetleri azalttıkça, şirketler yeni pazarlara girebilir veya mevcut olanları genişletebilir, bu da satış ve müşteri başarısı gibi rollere olan talebi artırır.
Yapay zeka kaynaklı iş yerinden edilmenin etik ve toplumsal etkileri
Temel etik zorluklar
Yapay zekanın iş yerinde uygulanması, basit ekonomik mülahazaların ötesine geçen temel etik soruları ortaya çıkarmaktadır. Bu zorluklar; adalet, insan onuru ve geçim kaynaklarını ve toplulukları etkileyen dönüştürücü teknolojileri kullanan organizasyonların ahlaki yükümlülükleri üzerinde yoğunlaşmaktadır.
Dağıtıcı adalet ve eşitsizlik: Yapay zeka kaynaklı yerinden edilme, düşük vasıflı çalışanları ve marjinalleştirilmiş toplulukları orantısız şekilde etkileyerek mevcut sosyoekonomik farklılıkları artırmaktadır.
Bu durum, yapay zeka ile desteklenen çalışanların avantajlar kazandığı, yerinden edilen çalışanların ise azalan fırsatlarla karşı karşıya kaldığı bölünmüş bir iş gücü potansiyeli yaratmaktadır.
Yapay zeka faydalarının teknoloji sahipleri arasında yoğunlaşması ve maliyetlerin savunmasız popülasyonların üzerine binmesi, teknolojik ilerlemenin adil dağılımı hakkında temel sorular uyandırmaktadır.
Algoritmik yanlılık ve ayrımcılık: Yapay zeka sistemleri, eğitim verilerinden yanlılıklar devralır ve bu da işe alım, değerlendirme ve görev dağılımındaki ayrımcı uygulamaları potansiyel olarak artırır.
Bu otomatik kararlar, yeterli denetim mekanizmaları olmadan istihdam sonuçlarını büyük ölçekte etkilemektedir. Yanlılığın giderilmesi; çeşitli dataset'ler, tespit protokolleri ve istihdam bağlamlarında kullanılan yapay zeka sistemlerinin düzenli denetimini gerektirir.
İnsan özerkliği: Yaygın yapay zeka benimsenmesi, geleneksel iş değeri ve amaç kavramlarını zorlamaktadır. Bilişsel görevler otomatik hale geldikçe çalışanlar, beceri kaybı ve profesyonel kimlik kaybı riskleriyle karşı karşıyadır.
İş süreçlerinde anlamlı insan iradesini korumak, çalışan onurunu sürdürmek ve teknolojinin insan yeteneklerini değiştirmek yerine geliştirmesini sağlamak için temel önemini korumaktadır.
Şeffaflık ve hesap verebilirlik: Birçok yapay zeka sistemi, istihdamı etkileyen karar verme süreçlerini gizleyen “kara kutular” olarak çalışmaktadır.
Bu şeffaflık eksikliği, yapay zeka sistemleri zararlı sonuçlar ürettiğinde sorumluluk atamasını karmaşıklaştırmaktadır. İstihdamla ilgili uygulamalarda adaleti ve güveni sürdürmek için net hesap verebilirlik çerçeveleri ve açıklanabilir yapay zeka sistemleri gereklidir.
Toplumsal etkiler
Bireysel iş yeri etkilerinin ötesinde, yapay zeka kaynaklı iş yerinden edilme; sosyal uyum, ekonomik istikrar ve demokratik yönetişim için daha geniş tehditler oluşturmaktadır.
Siyasi ve sosyal istikrar: Büyük ölçekli yerinden edilme, özellikle topluluklar teknolojik faydaların adaletsiz dağıldığını algıladığında, siyasi oynaklık ve sosyal huzursuzluk potansiyeli yaratır.
Bu endişelerin giderilmesi, yapay zeka faydalarını toplum genelinde geniş bir şekilde dağıtan politikalar gerektirir. Tek bir ülkedeki servet dağılımı zenginlerin o ülkeden göç etmesine yol açacağı için, bu politikalar ancak küresel bağlamda işleyebilir.
Nesiller arası etki: Giriş seviyesi pozisyonların yerinden edilmesi, genç çalışanlar için geleneksel kariyer giriş yollarını bozar. Bu durum standart profesyonel gelişim modellerini etkiler ve yeni iş gücü girişleri için kariyer ilerlemesine engeller oluşturabilir.
Yapay zekanın iş yerindeki rolüne uyum sağlamak için profesyonel gelişim ve ilerleme adına alternatif yollar geliştirilmelidir.
Uygulama çerçevesi
Yapay zekanın etik zorluklarını ele almak, teknolojik ilerleme ile sosyal sorumluluğu dengeleyen yapılandırılmış yaklaşımlar gerektirir. İşte etkilenen toplulukları ve çalışanları korurken yapay zeka dağıtımına rehberlik edecek organizasyonlar ve politika yapıcılar için bazı ilkeler:
Paydaş katılımı: Yapay zeka dağıtım kararları; etkilenen çalışanların, sendikaların, toplulukların ve sivil toplum kuruluşlarının girdilerini içermelidir.
Yönetişim yapıları farklı perspektifleri içermeli ve etkiler ile gerekli ayarlamalar konusunda sürekli bir diyalog sürdürmelidir.
Zararın hafifletilmesi: Organizasyonlar, mümkün olduğunda değiştirme yerine artırmaya öncelik vermeli, ani geçişler yerine kademeli geçişler uygulamalıdır.
Fayda dağılımı: Yapay zeka üretkenlik kazanımları, yalnızca sermaye sahiplerine birikmek yerine; ücret artışları, çalışma saati azaltmaları veya iyileştirilmiş koşullar yoluyla çalışanlara yansıtılmalıdır.
Kâr paylaşımı veya çalışan sahipliği modelleri gibi mekanizmalar, yapay zeka tarafından üretilen değerin paydaşlar arasında hakkaniyetli dağılımını sağlamaya yardımcı olabilir.
Yapay zeka iş gücü avantajı için nasıl kullanılır?
Yeniden beceri kazandırmanın önemi
2030 yılına kadar çalışanların %40'ından fazlasının istihdamda kalabilmek için yeni beceriler geliştirmesi gerekecektir. IMF'ye göre, gelişmiş ekonomilerdeki iş ilanlarının 10'da 1'i halihazırda en az bir yeni beceri gerektirmekte ve bu talebin yarısından fazlasını BT oluşturmaktadır.39
Yeniden beceri kazandırma, özellikle giriş seviyesi fırsatların azaldığı iş piyasasına giren gençler için önemlidir. İşverenler, insanları tamamen değiştirmek yerine onları makinelerle uyumlu hale getiren stratejiler geliştirmelidir.
Junior rolleri kesmenin organizasyonel riskleri
Maliyetleri düşürmek için junior rolleri ortadan kaldıran firmalar uzun vadeli risklerle karşı karşıyadır. Giriş seviyesi personel olmadan organizasyonlar gelecekteki yetenekleri kaybeder ve dahili eğitim yapılarını zayıflatır.
Mentorluk ve iş başında öğrenme azalır, bu da karar verme sürecini ve kurumsal bilgiyi etkiler. Yapay zeka görevleri otomatikleştirse de, yalnızca sistemlere güvenmek iş gücü gelişiminde boşluklar yaratır.
Ekonomik büyüme potansiyeli
Yaygın endişelere rağmen, yapay zeka uzun vadeli ekonomik kazanımlara yol açabilir. Tahminler, yapay zekanın küresel GSYİH'yi %7 oranında artırabileceğini ve böylece iş kayıplarını kısmen dengeleyebileceğini öne sürmektedir.
Bu durum, başlangıçta çalışanları yerinden eden ancak sonunda yeni işler yaratan geçmişteki genel amaçlı teknolojileri yansıtmaktadır. Ancak zorluk, işsizliğe ve sosyal istikrarsızlığa neden olmadan kısa vadeli yıkımı yönetmekte yatmaktadır.
Geleceğe dair farklılaşan 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 çalışma şeklini etkilemeye devam eden yapay zekanın büyümesiyle uyumludur. Öte yandan, birçok yönetici hala yakın vadede iş kesintileri beklemekte, bu da bakış açısının bölünmüş kaldığını göstermektedir.
SSS'ler
Uzman tahminlerinin aralığına ve temel varsayımlarına dayanarak, gerçekçi bir projeksiyon şunları önermektedir:
İşlerin %15-25'i 2025-2027'ye kadar önemli bir yıkım yaşayacak, yeni iş yaratımı hesaba katıldığında net %5-10 iş yerinden edilme gerçekleşecek, Birleşik Krallık gibi ülkelerde yıllık 60.000-275.000 iş ile zirve yerinden edilme yaşanacak ve giriş seviyesi pozisyonlar, özellikle beyaz yakalı sektörlerde en yüksek anlık riskle karşı karşıya kalacaktır.
IMF, özellikle karar verme, örüntü tanıma ve bilgi geri çağırma konularında yapay zeka ve insan emeğinin tamamlayıcılığını vurgulamıştır. Yapay zeka daha fazla rutin görevi otomatikleştirdikçe, çalışanların insan karar verme, akıl yürütme ve yaratıcılık becerilerine ihtiyacı olacaktır.
Çalışanların %40'ından fazlasının 2030'a kadar önemli ölçüde beceri geliştirmesi gerekecek ve vurgu, yapay zeka yetenekleriyle rekabet etmekten ziyade onları tamamlayan beceriler üzerinde olacaktır.
Evet, birkaç yeni rol ortaya çıkıyor. Dünya Ekonomik Forumu; yapay zeka geliştirme, iş zekası, siber güvenlik ve sürdürülebilirlik içeren rollerin büyümesini öngörmüştür.
Goldman Sachs, yapay zekanın küresel GSYİH'yi %7 oranında artırabileceğini, böylece yeni iş fırsatları ve alanlar yaratacağını, yapay zeka uygulamalarıyla birlikte tamamen yeni iş kategorilerinin ortaya çıkacağını öngörmüştür.
Araştırmalar, yapay zekanın belirli iş kategorilerini diğerlerinden daha fazla etkilediğini göstermektedir. Örneğin, “Kayıp Çeviri: Yapay Zeka ve Yabancı Dil Becerilerine Olan Talep” çalışması, çevirmen istihdamı trendleri ile Google Translate arama hacimleri arasında önemli bir korelasyon olduğunu bildirmektedir.40
Yapay zeka araçları geliştikçe, çevirmenlerin büyük dil modellerinin (LLM'ler) hala düşük performans gösterdiği daha karmaşık dilsel zorluklara odaklanmaları gerekmektedir.
Müşteri hizmetleri rolleri de etkilenmiştir. Site Selection Group'a göre, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki müşteri hizmetleri istihdamı 2022 ve 2024 yılları arasında yaklaşık 80.000 pozisyon azalmıştır.41 Müşteri hizmetlerinde yapay zeka için benchmark'lar, yeteneklerdeki hızlı iyileşmeleri tutarlı bir şekilde göstermekte ve bu değişime katkıda bulunmaktadır.
Yapay zeka odaklı otomasyon bazı iş gücü azaltmalarında rol oynamaktadır, ancak tek faktör bu değildir. Sektörler genelindeki şirketler şu gibi çoklu baskılar nedeniyle iş kesintileri yapmaktadır:
1. Pandemi dönemi aşırı işe alımları.
2. İşe alım hatalarını kabul etmekten kaçınırken işten çıkarmaları haklı çıkarmak için “yapay zeka otomasyonu”nun uygun bir anlatı olarak kullanılması.
3. Yüksek yakma oranlarıyla bir resesyona girmenin fon bulmayı önemli ölçüde daha maliyetli hale getirebileceği için potansiyel ekonomik gerilemelere hazırlık.
Örneğin Amazon, son azaltmaların yalnızca yapay zeka benimsenmesiyle değil, özellikle organizasyonel verimliliği korumak gibi kültürel önceliklerle motive edildiğini kamuoyuna açıklamıştır.42
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 = {{Yapay Zeka İş Kayıpları Hakkında Uzmanlardan En İyi 20+ Tahmin}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ai-job-loss}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 11 Haziran 2026}
}Referans Linkleri
Yorumlar 1
Düşüncelerinizi Paylaşın
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.
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?
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.