Yapay zeka tıkanıklığı: Sohbet robotlarıyla yazılan şikayetler kurumları zorluyor
İngiltere'de belediyeler, milletvekili ofisleri, mahkemeler ve şirketler, yapay zeka sohbet robotlarıyla hazırlanmış uzun ve hukuki bir dille yazılmış şikayet, itiraz ve başvuruların altında kalıyor. Eskiden ortalama iki sayfa tutan bir şikayet bugün yirmi sayfayı bulabiliyor ve en uç örnekler 200 sayfaya ulaşıyor. Bu duruma İngiliz basınında "AI clog", yani yapay zeka tıkanıklığı adı veriliyor. Akademisyenler aynı olguyu 11 ülkede 84 vaka üzerinden belgeleyerek "agentic flooding" olarak tanımlıyor. Yazı üretmenin maliyeti neredeyse sıfıra inerken okuma, değerlendirme ve yanıt verme yükü kurumların sırtına biniyor.
Bir kuruma şikayet yazmak uzun zamandır sabır, bilgi ve emek isteyen bir işti. Kişi önce hangi kuruma başvuracağını, hangi kurala dayanacağını ve sonunda ne talep edeceğini düşünür, ardından bunu birkaç sayfalık bir metne dökerdi. Bugün aynı metin bir sohbet robotuna yazılan birkaç komutla dakikalar içinde ve son derece resmi bir hukuk diliyle hazırlanabiliyor.
The Guardian’da 8 Kasım’da yayımlanan kapsamlı bir haber, bu kolaylığın İngiltere’de kamu kurumlarını, yerel yönetimleri, okulları, mahkemeleri ve işverenleri nasıl zorladığını ortaya koyuyor. Haberde konuşan çalışanlara göre kurumlara ulaşan yazışmaların sayısı artarken her bir metin de uzuyor, karmaşıklaşıyor ve incelenmesi çok daha fazla zaman alıyor. Üstelik bu yük, kaynakları zaten kısıtlı olan bir kamu yönetiminin üzerine geliyor.
Milletvekili ofislerinde e-postaların yarısı yapay zeka ile yazılıyor
İşçi Partili bir milletvekilinin ofisinde kıdemli vaka sorumlusu olarak çalışan Hollie Wickens, yaşadıkları süreci 2024’te küçük bir akış olarak başlayıp bugün bir sele dönüşen bir değişim olarak anlatıyor. Wickens’a göre ofise gelen e-postaların yarısı şu ya da bu şekilde yapay zeka ile hazırlanıyor. Bu alanda on yıllık deneyimi olmasına rağmen talep ve şikayetleri okumanın ve yanıtlamanın eskisine göre çok daha yorucu hale geldiğini söylüyor.
Haberde aktarılan bilgilere göre bazı milletvekili ofislerine ve belediyelere ulaşan yazışmaların hacmi 2024’ten bu yana iki katına çıktı. Milletvekili ofisleri, seçmenlerin kamu kurumlarıyla yaşadığı sorunları takip eden bir ara kapı işlevi gördüğü için bu artış zincirleme bir etki yaratıyor. Ofise gelen uzun bir metin önce ofiste okunuyor, sonra ilgili kuruma iletiliyor ve orada bir kez daha inceleniyor.
Belediyelere gelen şikayetler iki sayfadan yirmi sayfaya çıktı
Yerel yönetimlerde çalışan hukukçuları bir araya getiren Lawyers in Local Government’ın CEO’su Deborah Evans, sohbet robotları yaygınlaşmadan önce belediyelere ulaşan ortalama bir şikayetin iki sayfa civarında olduğunu hatırlatıyor. Bugün bu metinler yaklaşık on kat uzamış durumda ve Evans’ın bildiği en uzun örnek 200 sayfayı buluyor.
Evans, yapay zekanın vatandaşların şikayetlerini çok profesyonel ve resmi bir dille kaleme almasını sağladığını kabul ediyor. Ancak aynı metinlerin büyük bölümünün tekrarlarla dolu olduğunu, konuyla ilgisi olmayan yorumlar ve yanlış kuruma yöneltilmiş talepler içerdiğini anlatıyor. Yapay zeka araçları sıradan bir şikayeti çoğu zaman bir hukuki dava gibi ele alıyor ve metne konuyla bağlantısı zayıf ya da hatalı yasal dayanaklar ekleyebiliyor.
Evans’ın dikkat çektiği bir diğer konu bütçe. Belediyelerin şikayetlere ayırdığı kaynak sabit kalırken gelen metinlerin sayısı ve uzunluğu artıyor. Daha fazla şikayet almak, kurumlara daha fazla para ya da personel kazandırmıyor. Artışın etkisi bilgi edinme başvurularında da görülüyor. Londra’nın ulaşım idaresi Transport for London, 2025-26 döneminde 4.769 bilgi edinme başvurusuyla tüm zamanların rekorunu kırdı. Bu rakam bir önceki zirvenin yüzde 5 üzerinde.
Hatalı bir başvuru da insan eliyle yanıtlanmak zorunda
Kamu kurumlarının işini zorlaştıran temel nokta, gelen her metni ciddiye almak ve incelemek zorunda olmaları. İngiltere’nin veri koruma otoritesi ICO, yapay zeka ile hazırlandığı anlaşılan ve hatalar içeren başvuruların da insanlar tarafından yanıtlanması gerektiğini hatırlatıyor. Uzun bir metnin içinde gerçek ve geçerli bir şikayet saklı olabilir, bu yüzden kurumlar her sayfayı okumak durumunda kalıyor.
Bazı başvuru türleri için yasal yanıt süreleri bulunması baskıyı artırıyor. Kurumlar uzun metinleri sınırlı bir süre içinde okumak, içindeki asıl talebi ayıklamak ve hukuken doğru bir yanıt hazırlamak zorunda. Bir metni üretmek saniyeler alırken onu doğru şekilde değerlendirmek günler sürebiliyor. Kurumlar açısından sorun tam olarak bu asimetriden doğuyor. Başvuru sahibi için yanlış bir talebin bedeli neredeyse sıfır, kurum içinse aynı talebin her satırı zaman ve emek demek.
İşverenler için “herkesin ücretsiz bir avukatı var”
Aynı tıkanıklık özel sektörde de hissediliyor. Bir teknoloji girişiminin kurucusu, işten çıkardığı bir çalışanın kendisini iş mahkemesine taşımasının ardından “Artık herkesin ücretsiz bir avukatı var” diyor. Kurucu, kurallara uygun yürüttüğünü savunduğu bu süreç için yaklaşık 30 bin sterlin hukuk masrafı yapmayı bekliyor ve yapay zeka ile yazılmış metinlerin tonundan hemen tanındığını söylüyor.
İşverenlerin dikkat çektiği bir başka konu, yapay zekanın kullanıcısını sürekli destekleyen ve onaylayan dili. Bazı işletme sahipleri, sohbet robotlarının bu onaylayıcı tavrının insanlara hukuki bir süreç başlatma konusunda yersiz bir özgüven verdiğini düşünüyor. Hamilton Nash’te çalışan iş ilişkileri uzmanı Jim Moore da müşterilerine gelen yazışmaların gereksiz uzunlukta olduğunu ve küçük olayları ciddi suçlar gibi gösteren abartılı iddialar içerdiğini anlatıyor.
Moore’un en çarpıcı tespiti şikayetin özüne dair. Yapay zeka ile yazılan şikayetlerin çoğunda bir şikayetin en önemli unsuru olan “Hangi çözümü istiyorsunuz?” sorusunun yanıtı yer almıyor. Metinler göz korkutacak bir dille yazılıyor fakat başvuru sahibinin sorunun nasıl çözülmesini beklediği belirsiz kalıyor. Moore’a göre kamu kurumları ve şirketler büyük olasılıkla gelen metinleri ayıklamak için yapay zekaya başvurmak ya da hangi başvuruları kabul edeceklerine dair daha sıkı kurallar koymak zorunda kalacak.
Araştırmacılar 11 ülkede 84 vaka belgeledi
İngiltere’de yaşananlar akademik dünyanın da gündeminde. Berlin’deki Hertie School’un Dijital Yönetişim Merkezi’nden Chris Schmitz, Cooperative AI Foundation’dan Lewis Hammond ve GovAI’dan Alan Chan, bu yıl AI, Ethics, and Society konferansında sundukları “Characterizing Agentic Flooding of Government Services” başlıklı çalışmada olguya bir isim veriyor. Araştırmacılar, yapay zeka kullanımının bir kamu hizmetine gelen başvuruların sayısını ya da karmaşıklığını kurumu ciddi biçimde zorlayacak ölçüde artırmasını “agentic flooding”, yani yapay zeka ajanlarının yol açtığı başvuru seli olarak tanımlıyor.
Ekip, 12 ülkede yaklaşık 2.300 kamu hizmetini taradı ve 11 ülkede, kurumların ya da güvenilir kaynakların artışı doğrudan yapay zekaya bağladığı 84 vaka belirledi. Bu vakalar bilgi edinme başvurularından imar itirazlarına, mahkeme başvurularından sosyal yardım taleplerine kadar geniş bir alana yayılıyor. Almanya’da bir sosyal mahkemeye ulaşan tek bir dosya 4.000 sayfayı aştı. Avustralya ise yapay zeka ile yazılmış başvurulardaki artışın ardından bilgi edinme başvurularına yeniden ücret getirmeyi değerlendiriyor.
Çalışma, sorunu iki türe ayırıyor. Başvuru sayısının arttığı durumlar “nicel”, tek tek başvuruların uzayıp karmaşıklaştığı durumlar ise “nitel” taşkın olarak adlandırılıyor. 84 vakanın 76’sında nitel taşkın görülüyor, yani asıl sorun çoğu zaman başvuruların sayısından çok uzunluğu ve karmaşıklığından kaynaklanıyor. Araştırmacılara göre risk en çok, başvuru sahibine maddi kazanç sağlayabilen ama karmaşık süreçlere sahip hizmetlerde yükseliyor.
Schmitz’in altını çizdiği önemli bir nokta var. Bugüne kadar tespit edilen vakaların hepsinde “Gönder” tuşuna basan hala bir insan. Kamu portallarında kendi başına dolaşan otonom yapay zeka ajanlarına dair henüz bir kanıt bulunmuyor. Araştırmaya göre başvuruların büyük çoğunluğu da meşru taleplere sahip gerçek kişilerden geliyor.
Kurumların ilk refleksi başvuru kapısını daraltmak
Araştırma, kurumların bu yeni yükle nasıl başa çıktığını da inceliyor. Vakaların yüzde 56’sında hükümetler bir önlem aldı ancak bu önlemlerin çoğu yapay zeka kullanımına dair rehberler gibi bağlayıcılığı zayıf adımlardan oluşuyor. Vakaların yüzde 17’sinde kurumlar başvuru yapmayı zorlaştırmayı seçti. Bu grupta başvuru ücreti, kimlik doğrulama, kişi başına başvuru sınırı ve IP engelleme gibi yöntemler öne çıkıyor. Yüzde 25’lik bir bölümde ise kurumlar gelen yüzlerce görüşü toplu halde analiz etmek gibi işler için kendi yapay zeka araçlarını devreye aldı.
Araştırmacılar burada önemli bir ikileme dikkat çekiyor. En hızlı uygulanabilen önlemler, özellikle ücretler, vatandaşların kamu hizmetlerine eşit erişimini zayıflatıyor. Hizmetleri yeniden tasarlamak ya da dijital kimlik sistemleriyle bütünleştirmek yıllar alacağı için ekip, talebi bastırmaya yönelik önlemlerin kısa vadede varsayılan tepki haline gelmesini bekliyor. Araştırmacılar, bugün makineleri ayırt etmekte zorlanan CAPTCHA doğrulamalarında olduğu gibi, bazı önlemlerin yapay zeka geliştikçe işlevini yitireceğini de öngörüyor.
Tablonun bir de vatandaş tarafı var. Şikayet süreçleri uzun yıllar boyunca karmaşık formlar, ağır bir bürokratik dil ve uzun bekleme süreleriyle pek çok insanı yıldırdı. Hukuki destek almaya gücü yetmeyen biri için yapay zeka, derdini kurumun anlayacağı dille anlatmanın ilk kolay yolunu sunuyor. Bu nedenle tartışma, kurumların taşıyabileceği yük ile vatandaşın sesini duyurabilme hakkı arasında bir denge arayışına dönüşüyor.
İşe alımda başvuru sayısı 2022’den bu yana iki katına çıktı
Yazışma seli kamu kurumlarıyla sınırlı kalmayıp insan kaynakları departmanlarında da benzer bir tablo yaratıyor. LinkedIn verilerine göre ilan başına düşen iş başvurusu sayısı 2022 baharından bu yana iki katına çıktı ve platform dakikada yaklaşık 11 bin başvuruyu işliyor. Adaylar özgeçmişlerini ve ön yazılarını yapay zeka ile hazırlıyor, bazı araçlar ise başvuruları otomatik olarak gönderiyor.
Sonuç, belediyelerin yaşadığı tıkanıklığın bir benzeri. Robert Half’ın ABD’de 2 binden fazla işe alım yöneticisiyle yaptığı 2026 araştırmasına göre insan kaynakları yöneticilerinin yüzde 67’si yapay zeka ile hazırlanan başvuruların işe alım sürecini yavaşlattığını söylüyor. İşe alım uzmanları, birbirine giderek daha çok benzeyen başvuruların içinden gerçekten ilgili adayı ayırt etmekte zorlanıyor. Çözüm olarak da başvuruları elemek için daha fazla yapay zeka kullanmaya yöneliyor. Böylece bir tarafta makinelerin yazdığı, diğer tarafta makinelerin okuduğu bir döngü oluşuyor.
Yazmanın maliyeti düştü, net bir talebin değeri arttı
Yapay zeka tıkanıklığı kamu yönetiminde ortaya çıkan bir sorun olarak gündeme geldi fakat aynı dinamik markaların müşteri hizmetlerinde, sosyal medya yönetiminde, halkla ilişkiler ekiplerinin gelen kutularında ve insan kaynakları departmanlarında da işliyor. Bir tüketicinin hatalı bir fatura ya da reddedilen bir iade için yazdığı şikayet, artık yasal maddelerle donatılmış ve sayfalarca süren bir metne dönüşebiliyor. Yakın gelecekte tüketiciler adına hareket eden yapay zeka ajanlarının, markaların yapay zeka destekli müşteri hizmetleriyle yazışması sıradan bir manzara haline gelebilir.
Bu değişim, kurumların uzun süredir güvendiği bir sinyali de ortadan kaldırıyor. Uzun, özenli ve resmi bir dille yazılmış bir mektup, yıllarca yazanın konuya ne kadar ciddi yaklaştığının işareti olarak okundu. Yapay zeka bu özeni herkes için ücretsiz hale getirdiğinde metnin uzunluğu ve resmiyeti bir anlam taşımamaya başlıyor. Jim Moore’un sorduğu “Hangi çözümü istiyorsunuz?” sorusu bu yüzden şikayet süreçlerinin merkezine yerleşiyor. Kurumlar için belirleyici olan, metnin ne kadar ikna edici yazıldığından çok içindeki talebin ne kadar net olduğu haline geliyor.
Araştırmanın ortaya koyduğu ikilem markalar için de geçerli. Başvuru kapısını daraltan ücretler, sınırlar ve karmaşık formlar kurumların yükünü kısa vadede hafifletiyor. Ancak müşteri tarafında ulaşılması zorlaşan bir şikayet kanalı, doğrudan bir güven sorunu olarak hissediliyor. Yapay zeka herkese ücretsiz bir avukat verdiğinde, bir kurumun en değerli yetkinliği kalabalık metinlerin içinden insanın gerçek derdini bulup çıkarabilmek oluyor.
