Genel kamuoyunda sıkça dile getirilen bir düşünceye göre, yapay zekâ insanların işlerini elinden almak üzere geliyor. Bu düşüncede bir doğruluk payı bulunsa da, gerçek çok daha karmaşık. Yapay zekânın işler üzerindeki hâkimiyeti konusundaki endişe giderek artarken, bu dönüşümün nasıl gerçekleşeceği, ne zaman olacağı ya da hazırlık yapmak için ne kadar zamanımız kaldığı konusunda net bir fikrimiz yok.
Pek çok kişi, yapay zekânın benimsenme hızını, görevlerin zorluk derecesiyle ilişkilendiriyor; karmaşık işlerin yapay zekâ için daha zor olacağı, basitlerin ise daha kolay devralınacağı düşünülüyor. Ancak bu yaygın varsayım özünde yanlış.
Yapay zekâ nasıl öğrenir?
Yapay zekâ, öğrenme yeteneği bakımından insana benzer; fakat öğrenme mekanizması farklıdır. İnsanlar deneyim ve hatalardan öğrenirken, yapay zekâ verilerden öğrenir.
Az veriye sahip bir model küçük bir çocuğa benzerken, büyük veriyle beslenen bir model deneyimli bir kişiye yaklaşır.
Sürücüsüz araba kullanımı ve yazılım kodlaması gibi iki görevi karşılaştırdığımızda, kodlama daha zor görünebilir. Ancak yapay zekâ açısından durum tam tersidir. Sürücüsüz arabaların kökeni 1980’lere uzanırken, ChatGPT gibi büyük dil modelleri (LLM’ler) 2013 sonrası ortaya çıktı.
Bu zamansal avantaja rağmen, sürücüsüz araçlar hâlâ performans dalgalanmaları yaşarken, dil modelleri inanılmaz bir ilerleme kaydetti.
Bunun nedeni veri bolluğu. Dil modelleri internetin tamamındaki içerikle eğitilir. Oysa arabalar, nadir ve öngörülemez koşullarda gerçekleştirilen saatlerce süren sürüş kayıtlarına dayanır.
İlk kimler etkilenecek?
Dünya Ekonomik Forumu’nun 2025 İş Raporu’na göre, veriye doygun sektörler ilk sarsılacak alanlar olacak. Listenin başında:
Yazılım Geliştirme
Yapay zekâdan en hızlı etkilenen alanlardan biri. Bunun nedeni, kodlamanın kolay olması değil; eğitilmek üzere çok fazla verinin mevcut olmasıdır. GitHub gibi platformlarda 420 milyondan fazla yazılım projesi bulunuyor. 28 milyonu açık kaynak. Bu, hem insanlar hem de yapay zekâ algoritmaları için devasa bir öğrenme fırsatı sunuyor.
Müşteri Hizmetleri
Şirketlerin, çağrı kayıtları, mesajlar ve bilet sistemlerinden oluşan dev veri arşivleri var. Bu da yapay zekânın anında destek sunmasını ve maliyetlerde %23,5’e varan tasarruf sağlamasını mümkün kılıyor.
Finans
Finans piyasalarında algoritmik alım satım işlemlerinde yapay zekâ kullanılıyor. Günümüzde ABD hisse işlemlerinin %70’inin dev veri setlerine dayalı akıllı sistemlerle yapıldığı tahmin ediliyor.
Geçici olarak korunan sektörler
Veri eksikliği nedeniyle yapay zekânın benimsenmesinin yavaşladığı sektörler:
Sağlık
Cerrahi operasyonlara dair verilerin %10’undan azı halka açık. ABD’deki HIPAA gizlilik yasası veri paylaşımını zorlaştırıyor. Ayrıca tıbbi bilgiler hastaneler, sigorta şirketleri ve klinikler arasında dağınık hâlde.
İnşaat
Yapay zekâya en dirençli sektörlerden biri. Bu, teknik karmaşıklıktan değil; yapay zekânın etkili çalışabilmesi için gereken temel koşulların eksikliğindendir.
Eğitim
Gizlilik yasaları, öğrenci verilerinin toplanmasını sınırlıyor. Bu da yapay zekâ tabanlı eğitim araçlarının gelişimini engelliyor.
Bu durum bazı sektörleri gözetim sistemlerine yöneltti. Örneğin, ameliyathanelerde kamera kullanımı veya sınav sırasında göz hareketlerini izleme gibi yöntemler, mahremiyet ve teknolojik suistimal kaygılarını artırıyor.
Ancak bu veriler koruma altında ve analizleri kısıtlıysa, yapay zekânın kendini geliştirmesi ve öğrenciye özel çözümler sunması zorlaşır.
Ekonomik etki: Sadece rakamlardan ibaret değil
Yapay zekâya geçiş, tüm sektörlerde aynı hızda gerçekleşmiyor. Veriye doygun endüstrilerde, "yaratıcı yıkım" hız kazanıyor: Eski işler ortadan kalkıyor, yenileri oluşuyor. Ancak bu işler genellikle yeni beceriler ve farklı coğrafi bölgeler gerektiriyor. Örneğin, 500 kişilik bir çağrı merkezi, 50 uzmanın uzaktan akıllı sistemleri denetlediği bir yapıya dönüşebilir.
Veriye aç sektörler ise önce dijitalleşmek zorunda. Bu da günlük olarak bürokrasi ve altyapı sorunlarıyla yüzleşmelerine neden oluyor. Dönüşüm, tekil işlerin yerini değiştirmektense tüm departmanların yeniden yapılandırılmasını gerektirebilir.
Tahminlere göre, 2030 yılına kadar yaklaşık 92 milyon iş ortadan kalkacak, ancak 170 milyon yeni iş ortaya çıkacak. Bu bir “birebir ikame” değil; coğrafi ve beceriye dayalı yapısal dönüşümdür. Bu da iş gücünün geniş çaplı yeniden eğitilmesini gerektirir.
Bu dönüşüme nasıl hazırlanılır?
Değişen dünyaya ayak uydurmak isteyen iş arayıcılar, sadece dar uzmanlıklara değil; alanlar arası esnekliğe odaklanmalıdır.
"Hibrit" rolleri araştırın
Teknoloji ile insan etkileşiminin kesiştiği işler: Sistem yöneticiliği, teknik ve idari ekipler arasında köprü kurmak, yapay zekâ süreçlerini denetlemek.
Ne bildiğiniz kadar, nasıl öğrendiğiniz, sorun çözdüğünüz ve yeni sistemlere nasıl uyum sağladığınız da önemlidir.
Tamamen sektör değiştirmek yerine, mevcut alanda yapay zekâyı nasıl uygulayabileceğinizi anlamaya çalışın.
Sağlık ya da sanayi alanlarında derin uzmanlık, temel yapay zekâ bilgisiyle birleştiğinde, rakipsiz fırsatlar doğurabilir.
