İş arkadaşım yapay zekâ

Bu hafta, Microsoft Research ve Microsoft kurumlarında çalışan Kiran Tomlinson, Sonia Jaffe, Will Wang, Scott Counts ve Siddharth Suri’nin “Working with AI: Measuring the Occupational Implications of Generative AI” (Yapay Zekâ ile Çalışmak: Üretken Yapay Zekânın Mesleki Etkilerini Ölçmek) başlıklı çalışmasını inceliyoruz. 2025 yılında yayımlanan bu araştırma, üretken yapay zekânın (generative AI) iş dünyasına etkisini ilk kez gerçek kullanıcı verileriyle ölçmeye çalışan ve bu konuda önemli bir kilometre taşı niteliği taşıyan bir çalışma. Tabi ki, anlatılanı olduğu gibi kabul etmeyeceğiz. Derine kazacağız.

2 Nisan 2025 tarihli ve “Geleceğin emek piyasası: Robotlar, yapay zekâ ve ekonomik modeller” başlığı altında kaleme aldığım önceki köşe yazımızda şunu belirtmiştik:

“İnsansı robotlar ve yapay zekâ, emek sınıfının geleceği üzerinde en büyük etkiye sahip olan aktörler haline geliyor. Robotlar, özellikle tekrarlayıcı ve tehlikeli işlerde insanları yerine geçiyor. Unitree’nin üstün yetenekli robotları, Boston Dynamics’in robotları ve Tesla’nın Optimus projesi, bu dönüşümün somut örnekleri arasında yer alıyor. Ancak bu durum, yalnızca işsizlik oranlarının artması anlamına gelmiyor. Aynı zamanda, ‘emek’ kavramının tamamen yeniden tanımlanmasına yol açabilir.” O yazımızda emek kavramının yeniden tanımlanması fikrinden bahsetmiş, ama bu dönüşümün yalnızca fiziksel emek üzerinde değil, çok daha derin bir katmanda, bilgi emeği üzerinde de gerçekleştiğini henüz tam kavramamıştık. Bugün, bu çalışmayla birlikte görüyoruz ki, yapay zekâ sadece fabrika işçilerini veya lojistik görevlilerini değil, ofislerde, medya odalarında, dershanelerde ve hatta yazarlık masalarında oturan bilgi işçilerini de dönüştürüyor.

Emek kavramını yeniden tanımlamak niyetinde değilim. Ama yapay zekânın gelişme rotasına bakınca, bazı mesleklerin yakın zamanda artık insan uzmanlar tarafından değil, yapay zekâ destekli sistemlerle yapılmaya başlanacağını net bir şekilde öngörebiliyoruz.

Üretken yapay zekânın hızlı benimsenmesi ve çok çeşitli görevleri etkileme potansiyeli göz önüne alındığında, yapay zekânın ekonomi üzerindeki etkilerini anlamak, toplumun en önemli sorularından biri haline geldi. Bu çalışmada araştırmacılar, bu soruya pratik bir yaklaşım sergiliyor: insanların yapay zekâ ile neler yaptığını, ne tür iş faaliyetlerinde yardım aldığını, yapay zekânın hangi görevleri kendisi yerine getirdiğini ve bunun hangi mesleklerde daha yoğun olduğunu ölçüyor.

Temel veri kaynağı, kullanıcılar ile halka açık bir üretken yapay zekâ sistemi olan Microsoft Bing Copilot (artık Microsoft Copilot) arasında 2024 yılında ABD’de gerçekleşen 200 bin adet anonim ve gizlilik korumalı konuşma. Bu veri seti, yapay zekânın “gerçek dünyada” nasıl kullanıldığını gösteren nadir ve değerli bir pencere.

Bulgular çarpıcı:

İnsanlar, yapay zekâdan en çok bilgi toplama ve yazma işlerinde yardım istiyor. Bu, arama motoru ile entegre bir yapay zekâ sistemine özgü bir avantaj. Kullanıcılar, “bana şu konuda bir rapor yaz”, “bu haberin özeti nedir”, “şu tarihte neler olmuş” gibi sorularla bilgiye hızlı erişmek istiyor. Ancak daha da dikkat çeken, yapay zekânın bu görevleri yalnızca desteklemekle kalmayıp, doğrudan yerine getiriyor olması.

Yapay zekânın en çok gerçekleştirdiği eylemler:

- Bilgi sağlama

- Yazma

- Öğretme

- Danışmanlık

Yani yapay zekâ, bir “hizmetçi” değil, bir “koç”, “editör” veya “yardımcı danışman” gibi davranıyor. İnsanın yanında bilgiyi işleyip sunuyor, metinleri oluşturuyor, hatta öğretilmesi gereken konuları basitleştirip aktarıyor.

Bu gözlemler ışığında araştırmacılar, her mesleğin yapay zekâ ile ne kadar “uyumlu” olduğunu ölçen bir Yapay Zekâ Uygulanabilirlik Puanı (AI Applicability Score) geliştiriyor. Bu puan, üç faktöre dayanıyor:

1. Kapsama (Coverage): O mesleğin görevlerinin ne kadarı yapay zekâ ile yapılan konuşmalarda görülüyor?

2. Başarı (Completion): yapay zekâ bu görevleri ne kadar başarılı bir şekilde yerine getiriyor?

3. Etki Kapsamı (Scope): Yapay Zekânın katkısı, görevin ne kadarını kapsıyor?

Sonuçlar, bilgi ekonomisinin merkezinde yer alan mesleklerin ön plana çıktığını gösteriyor. En yüksek yapay zekâ uygulanabilirlik puanlarına sahip meslekler arasında:

- Çevirmenler ve Tercümanlar

- Yazarlar, Teknik Yazarlar, Editörler, Düzeltmenler

- Müşteri Hizmetleri Temsilcileri, Satış Temsilcileri, Reklamcılar

- Veri Bilimciler, Matematikçiler, İstatistikçiler

- Tarihçiler, Gazeteciler, Siyaset Bilimciler

- Halkla İlişkiler Uzmanları, Eğitimciler

Bu mesleklerin ortak noktası net: dil, bilgi, analiz ve iletişim. Yapay zekâ, bu alanlarda insan performansını yalnızca artırıyor değil, bazı görevlerde onun yerini alıyor.

Ama aynı listede, düşük uygulanabilirlik puanına sahip meslekler de var. Bunlar, fiziksel dokunuş, motor beceri veya doğrudan insan teması gerektiren işler:

- Hemşire Asistanları, Kan Alma Teknisyenleri

- Asfaltçılar, Boyacılar, Çatıcılar

- Lastik Tamircileri, Otomotiv Teknisyenleri

- Masaj Terapistleri, Aşçılar, Bulaşıkçılar

- Raylı Sistem İşçileri, Su Arıtma Operatörleri

Bu meslekler, yapay zekânın şu anki yeteneklerinin ötesinde. Yapay Zekâ, bir hastaya neşterle dokunamaz, bir duvarı sıvayamaz, bir lastiği değiştiremez. En azından henüz.

İlginç bir başka bulgu: Yapay zekâ ile uyum, yüksek ücretli mesleklerle yalnızca zayıf bir korelasyon gösteriyor. Yani yüksek maaşlı olmak, yapay zekâdan daha fazla etkilenmek anlamına gelmiyor. Bunun yerine, eğitim seviyesi ve özellikle lisans diploması olan mesleklerde etki biraz daha yüksek. Ama fark o kadar büyük değil.

Bu da bize şunu gösteriyor: Yapay zekâ, geleneksel olarak “yüksek statülü” bilgi işçilerini hedef alıyor. Ama bu, onların işlerini yok etmek değil, görevlerini yeniden şekillendirmek anlamına geliyor. Bir yazar, Yyapay zekâ ile taslak üretir; bir müşteri temsilcisi, yapay zekâdan yanıt önerileri alır; bir öğretmen, ders notlarını hızlıca özetler.

Gelecekte, bu mesleklerde çalışanlar, “Yapay zekâ ile nasıl çalışırım?” sorusunu kendilerine sormak zorunda kalacak. Çünkü yapay zekâ artık bir tehdit değil, bir iş arkadaşına dönüşüyor ve belki de en önemli mesaj bu:

Emek kavramı yeniden tanımlanmaya değil, bilgi emeğinin doğasının dönüşmeye başladığını görüyoruz. Bilgi üretmek, yazmak, anlatmak – bunlar eskiden insanın en özgün yetenekleriydi.

Bugün, yapay zekâ bu yetenekleri “kiralık” sunuyor. Soru artık “kim daha çok bilir?” değil, “kim daha iyi sorgular, yönlendirir, denetler?” oluyor.

Yazının devamı pazar günü yayınlanacaktır.