Yapay zekanın iş gücü piyasası üzerindeki etkisi son iki yıldır ekonomi, teknoloji ve politika dünyasının en çok tartışılan konularından biri. Generatif yapay zeka sistemlerinin hızla yaygınlaşmasıyla birlikte birçok araştırma, milyonlarca işin otomasyon riskiyle karşı karşıya kalabileceğini öne sürüyor. Ancak bu analizlerin önemli bir bölümü, yapay zekanın teorik olarak hangi görevleri yapabileceğine dayanıyor ve gerçek kullanım verilerine sınırlı şekilde bakıyor.
Anthropic tarafından yayımlanan “Labor Market Impacts of AI” raporu, bu tartışmayı farklı bir noktaya taşıyor. Araştırmacılar, yapay zekanın iş piyasasına etkisini ölçmek için teorik kapasite ile gerçek kullanım verilerini birleştiren yeni bir ölçüm modeli geliştirdi. Çalışma, yapay zekanın hangi meslekleri ne ölçüde etkileyebileceğini analiz ederken aynı zamanda işsizlik, işe alım ve meslek büyüme projeksiyonları gibi ekonomik göstergeleri de inceleyerek ilk ampirik bulguları ortaya koyuyor.
Araştırmanın en dikkat çekici sonucu ise şu: yapay zekanın potansiyeli çok büyük olsa da iş gücü piyasasında görülen etkiler henüz sınırlı. Bununla birlikte bazı mesleklerde işe alımın yavaşlaması gibi erken sinyaller ortaya çıkmaya başlamış durumda.
Yapay zeka etkisini ölçmek neden zor
Teknolojik dönüşümlerin iş gücü üzerindeki etkisini ölçmek tarihsel olarak oldukça zor bir alan. Geçmişte yapılan birçok tahmin zaman içinde hatalı çıkabiliyor. Örneğin yıllar önce yapılan bazı çalışmalar, ABD’deki işlerin yaklaşık dörtte birinin “offshoring” yani yurtdışına taşınma riski altında olduğunu öngörmüştü. Ancak aradan geçen on yıl içinde bu mesleklerin büyük bölümü istihdamını korudu ve hatta büyüme gösterdi.
Benzer şekilde:
- endüstriyel robotların istihdama etkisi üzerine yapılan çalışmalar birbirleriyle çelişen sonuçlar ortaya koydu
- Çin ile ticaretin ABD’de yarattığı iş kayıplarının gerçek boyutu hala tartışılıyor
- ekonomik şokların iş piyasasına etkisi çoğu zaman yıllar sonra netleşebiliyor
Bu nedenle araştırmacılar, yapay zeka konusunda da erken ve kesin sonuçlar çıkarmanın riskli olduğunu vurguluyor. Yapay zekanın etkisi muhtemelen pandemi gibi ani bir şoktan ziyade internet devrimi gibi yavaş ilerleyen yapısal bir dönüşüm şeklinde ortaya çıkacak.
Araştırmanın geliştirdiği yeni ölçüm modeli
Bu çalışmanın en önemli katkısı, yapay zekanın işlere etkisini ölçmek için geliştirilen “observed exposure” (gözlemlenen maruz kalma) adlı yeni model.
Bu yaklaşım üç farklı veri setini bir araya getiriyor:
1. O*NET veri tabanı
ABD’de yaklaşık 800 farklı meslekte hangi görevlerin yapıldığını detaylı şekilde listeleyen veri kaynağı.
2. Yapay zeka kullanım verileri
Gerçek kullanıcıların yapay zekayı hangi görevler için kullandığını gösteren büyük ölçekli kullanım verileri.
3. LLM yetenek analizleri
Büyük dil modellerinin hangi görevleri teorik olarak ne kadar hızlandırabileceğini ölçen akademik çalışmalar.
Araştırmada kullanılan yöntem, bir mesleğin yapay maruz kalma oranını belirlerken şu kriterleri dikkate alıyor:
- görevlerin yapay zeka tarafından teorik olarak yapılabilir olması
- bu görevlerin gerçek kullanım verilerinde görülmesi
- kullanımın iş bağlamında gerçekleşmesi
- otomasyon düzeyinin yüksek olması (tam otomasyon, destekleyici kullanımdan daha yüksek ağırlık alıyor)
Bu sayede araştırma, sadece “yapay zeka bu işi yapabilir mi?” sorusuna değil, aynı zamanda “yapay zeka bu işi gerçekten yapıyor mu?” sorusuna da cevap arıyor.
Yapay zeka hala teorik kapasitesinin çok altında kullanılıyor
Araştırmanın en önemli bulgularından biri, yapay zekanın gerçek kullanımının teorik kapasitesinin oldukça gerisinde olması.
Birçok görev için yapay zeka teknik olarak kullanılabilir durumda olsa da pratikte bunun gerçekleşmesini yavaşlatan birçok faktör bulunuyor:
- regülasyon ve hukuki kısıtlamalar
- insan doğrulama gerekliliği
- kurum içi yazılım altyapıları
- organizasyonel alışkanlıklar
- güven ve risk yönetimi
Araştırma, yapay zeka kullanımının özellikle bazı sektörlerde yoğunlaştığını gösteriyor. Örneğin bilgisayar ve matematik alanındaki görevlerin büyük bölümü teorik olarak yapay zeka tarafından desteklenebilir durumda. Ancak gerçek kullanım oranı hala bu potansiyelin oldukça altında.
Yapay zekadan en çok etkilenebilecek meslekler
Araştırma, görev bazlı analiz sonucunda yapay zekaya en yüksek maruz kalma gösteren meslekleri de belirledi.
En yüksek maruz kalma meslekleri arasında şunlar bulunuyor:
- bilgisayar programcıları
- müşteri hizmetleri temsilcileri
- veri giriş uzmanları
- finans analistleri
Örneğin bilgisayar programcılarının yaptığı görevlerin yaklaşık %75’i yapay zeka tarafından desteklenebilir veya otomatikleştirilebilir olarak değerlendiriliyor. Bu durum özellikle yazılım geliştirme, veri analizi ve içerik üretimi gibi alanlarda yapay zekanın hızla yaygınlaştığını gösteriyor.
Fiziksel meslekler hala yapay zekadan uzak
Araştırma aynı zamanda yapay zekanın bazı mesleklerde neredeyse hiç etkisi olmadığını da ortaya koyuyor. Özellikle fiziksel emek gerektiren mesleklerde görevlerin büyük bölümü yapay zeka tarafından gerçekleştirilemiyor.
Bu grupta yer alan meslekler arasında şunlar bulunuyor:
- aşçılar
- barmenler
- can kurtaranlar
- motosiklet tamircileri
- bulaşıkçılar
Araştırma verilerine göre çalışanların yaklaşık %30’u yapay zekaya sıfır maruz kalan mesleklerde çalışıyor.
Yapay zekaya maruz mesleklerde büyüme daha yavaş
Araştırma ayrıca yapay zeka maruz kalma ile iş büyümesi arasındaki ilişkiyi de analiz etti. ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu’nun 2024-2034 istihdam projeksiyonları incelendiğinde, yapay zeka maruz kalma oranı yüksek olan mesleklerin büyüme beklentisinin biraz daha düşük olduğu görülüyor.
Analize göre: Yapay zekaya maruz kalma her 10 puan arttığında ilgili meslek için öngörülen istihdam büyümesi yaklaşık 0,6 puan düşüyor.
Bu ilişki güçlü olmasa da yapay zekanın bazı mesleklerde iş gücü talebini yavaşlatabileceğine dair ilk işaretlerden biri olarak değerlendiriliyor.
Yapay zekadan en çok etkilenecek çalışan profili
Araştırma, yapay zekaya yüksek maruz kalan mesleklerde çalışanların demografik özelliklerini de inceledi. Bulgular oldukça dikkat çekici:
- bu mesleklerde çalışanların gelirleri ortalama %47 daha yüksek
- eğitim seviyeleri daha yüksek
- kadın çalışan oranı daha fazla
- beyaz yakalı işlerde yoğunlaşıyorlar
Bu durum, yapay zekanın önceki otomasyon dalgalarından farklı olarak yüksek eğitimli beyaz yakalı meslekleri daha fazla etkileyebileceğini gösteriyor.
İşsizlikte henüz belirgin bir artış görülmüyor
Araştırma, yapay zekanın işsizlik oranları üzerindeki etkisini de incelemek için ABD’deki iş gücü anket verilerini analiz etti.
2022 sonunda ChatGPT’nin yaygınlaşmasından sonra yapılan ölçümlerde:
- yapay zekaya yüksek maruz kalan mesleklerde
- işsizlik oranında istatistiksel olarak anlamlı bir artış bulunmadı.
Araştırmacılara göre bu durum, yapay zekanın şu aşamada işleri ortadan kaldırmaktan çok iş yapma biçimlerini dönüştürdüğünü gösteriyor.
Genç çalışanlar için ilk risk sinyalleri
Araştırmada dikkat çeken bir başka bulgu ise genç çalışanlara ilişkin. 22-25 yaş arası çalışanlar incelendiğinde, yapay zekaya yüksek maruz kalan mesleklerde işe giriş oranlarının düşmeye başladığı görülüyor.
Araştırma verilerine göre, bu mesleklerde genç çalışanların işe giriş oranı yaklaşık %14 azalmış durumda. Bu durum işten çıkarmalardan ziyade yeni işe alımların yavaşlamasıyla açıklanıyor olabilir.
Araştırmacılar, genç çalışanların:
- farklı mesleklere yönelmiş olabileceğini
- eğitimlerine devam etmiş olabileceğini
- veya iş piyasasına girişlerini ertelemiş olabileceğini belirtiyor.
Yapay zeka dönüşümü henüz başlangıç aşamasında
Araştırmaya göre yapay zeka iş gücü piyasasında büyük bir dönüşüm potansiyeline sahip olsa da etkiler henüz erken aşamada. Bununla birlikte yapay zeka sistemleri geliştikçe, kullanım yaygınlaştıkça ve kurumlar süreçlerini yeniden tasarladıkça bugün küçük görünen bu etkilerin önümüzdeki yıllarda daha görünür hale gelmesi bekleniyor.
Araştırmacılar, bu nedenle iş gücü piyasasındaki dönüşümü anlamak için yapay zeka kullanım verilerinin düzenli olarak izlenmesi gerektiğini vurguluyor. Çünkü teknoloji tarihinde birçok dönüşümde olduğu gibi yapay zekanın da gerçek etkisi muhtemelen yavaş ilerleyen ancak derin sonuçlar doğuran bir süreç olacak.