Yapay zekâ insanların işte yaptıklarını nasıl genişletiyor?

Yapay zekâ, insanların yaptığı işleri değiştiriyor. ABD'deki 800.000'den fazla ChatGPT kullanıcısının mesajlarını inceleyen yeni araştırmamız, işle ilgili mesajların %16,8'inin ve mesleğe özgü mesajların %43,5'inin başka bir meslekle bağlantılı görevler hakkında olduğunu gösteriyor.

Küçük işletme sahibi, metin taslağı hazırlama, sözleşme inceleme veya temel finansal analiz yapma işlerini kendi başına gerçekleştirebilir. Bir satış uzmanı, eskiden bir analiste devredilebilecek müşteri veri kümesini incelemek için yapay zekâyı kullanabilir. Bir pazarlama uzmanı, geliştiriciyi beklemeden web sitesindeki sorunları giderebilir. Yapay zekâ her durumda yalnızca işin nasıl yapıldığını değil, kimin ne yaptığını da değiştiriyor.

Yeni raporumuz En Üst Seviyede Çalışma: Yapay Zekâ İnsanların İşte Yaptıklarını Nasıl Genişletiyor, bu dönüşümü inceliyor. Ortaya çıkan bu örüntüyü görev geçişi olarak adlandırıyoruz: Geçmişte bir meslekle ilişkilendirilen işlerin, başka bir meslekteki kişilerin yapay zekâ kullanımında görülmesi. Yapay Zekâ ve İşler İçin Geçiş Çerçevesi⁠(yeni bir pencerede açılır) çalışmamızda, günlük görevleri önemli ölçüde değişebilecek birçok işin yeniden düzenlenmesinin muhtemel olduğunu savunuyoruz. Bu rapor, yapay zekânın işi gerçek zamanlı olarak nasıl değiştirdiğini inceleyen yeni En Üst Seviyede Çalışma serimizin ilk raporudur. 

İş dünyasının nasıl değiştiğine ilişkin benzersiz bakış açımızdan yararlanarak politika ve uygulamalara yön vermek üzere düzenli, kanıta ve veriye dayalı içgörüler sunacağız.

Yapay zekâ ve iş yaşamına ilişkin birçok çalışma, belirli bir meslekle bağlantılı sabit bir görev listesiyle başlayarak modellerin bu görevleri yerine getirip getiremeyeceğini sorgular. Bulgularımız, yapay zekânın hangi görevleri kimin üstlendiğini de değiştirdiğini gösteriyor.

Görev geçişini ölçmek için öncelikle bir meslekle bağlantılı işleri, birçok işte görülen işlerden ayırıyoruz. Yazma, özetleme ve planlama gibi bazı faaliyetler, görev geçişine kanıt sayılamayacak kadar çok meslekte ortaktır. Bunları genel nitelikli olarak sınıflandırıyoruz. Kalan mesajlarda görevin kullanıcının kendi mesleğinin içinde mi yoksa dışında mı kaldığına bakıyoruz. Genel nitelikte olmayan mesajların %43,5'i kullanıcının mesleği dışındaki görevlerle ilgilidir. Bu oran, söz konusu değişiklikler iş tanımlarına veya unvanlarına yansımadan önce yapay zekânın işlerin görev içeriğini nasıl yeniden şekillendirebileceğine dair ilk ipuçlarını sunuyor.

Bu bulgu, işle ilgili ChatGPT kullanımının önemli bir bölümünün görev alanlarını genişleten kullanıcılardan geldiğini gösteriyor. Bu örüntü bazı gruplarda özellikle belirgin. Genel nitelikli işler hariç tutulduğunda meslek dışı görevlerin payı şöyledir: 

• Müşteri deneyimi çalışanlarının mesleğe özgü mesajlarında %77
• Tasarımcıların mesajlarında %75
• İnsan kaynakları çalışanlarının mesajlarında %69
• Hukuk çalışanlarının mesajlarında %56 
• Pazarlama çalışanlarının mesajlarında %53

Bu meslekler söz konusu görevleri diğer rollerden “ödünç alıyor”. Bulgular, iş bölümünün değiştiğine işaret ediyor: Eskiden başkasına devredilmesi gereken bazı faaliyetleri artık ihtiyacı ilk fark eden kişi gerçekleştirebiliyor.

Aşağıdaki ısı haritası, genel nitelikte olmayan her mesajın en çok hangi meslekteki işe benzediğini belirleyerek görev geçişini gösteriyor. Pazarlama ve mühendislik görevleri en uzağa yayılıyor ve bu alanların dışındaki çalışanların mesajlarında sıkça görülüyor.

Mesleklerden belirli görevlere odaklandığımızda, görev geçişinin eşit dağılmadığını görüyoruz. Finansal hesaplama ve teknolojik sorun giderme, analizdeki diğer yedi meslek grubunun tamamında en yaygın üç meslek dışı görev arasında yer alıyor. Pazarlama işleri de geniş bir alana yayılıyor: Pazarlama materyali oluşturma beş farklı grupta görülüyor ve özellikle tasarım kullanıcıları arasında öne çıkıyor.

Daha geniş görev kümelerine bakıldığında, görev geçişinin iki farklı yönde gerçekleştiği görülüyor. Bazı işler, diğer mesleklerden çok sayıda görevi bünyesine katıyor. Bazılarıysa birçok farklı işte görülen görevlerin kaynağını oluşturuyor.

Tasarım, ilk örüntüyü ortaya koyuyor. Tasarımcıların mesajlarının yaklaşık %35,2'si genellikle başka bir meslekle bağlantılı işleri içerirken tasarım görevleri, diğer alanlardaki çalışanların mesajlarının yalnızca %1,7'sini oluşturuyor. Tasarımcılar meslek dışı görevlerden yoğun biçimde yararlanıyor, ancak tasarım işleri başka alanlarda nadiren görülüyor.

Mühendislikte bunun neredeyse tersi görülüyor. Mühendislik mesajlarının yalnızca %18,5'i diğer alanlardan gelen görevleri içerirken mühendislik görevleri, başka mesleklerdeki çalışanların mesajlarının %7,4'ünü oluşturuyor. Mühendislik; yazılım sorunlarını gidermekten teknik sistemlerle çalışmaya kadar, başka alanlardaki kişilerin üstlendiği önemli bir iş kaynağıdır.

Pazarlama ise her iki yönde de öne çıkıyor. Pazarlama çalışanları mesajlarının %24,3'ünü diğer mesleklerle bağlantılı görevlere ayırırken pazarlama görevleri, başka alanlardaki çalışanların mesajlarının %8,9'unu oluşturuyor. Bu, örneklemdeki en yüksek dışa yayılım oranı. Pazarlama çalışanları birçok alandan gelen görevleri bir araya getirirken pazarlama işleri de kuruluş genelinde geniş ölçüde yayılıyor.

İşletmenin büyüklüğü ve yapısı, yapay zekânın işleri nasıl değiştirdiğini şekillendiriyor. Büyük bir şirkette çalışanlar uzman ekiplere, yerleşik iş akışlarına ve kurum içi hizmetlere erişebilir. Daha küçük bir kuruluşta ise soruna en yakın çalışanın işi devretmek yerine sorunu üstlenme olasılığı daha yüksektir.

Ortalama kullanıcılar arasında meslek dışı görevlerin payı, 2–5 kişilik çalışma alanlarındaki kullanıcılar için %18,9 iken 100'den fazla kişilik çalışma alanlarındaki kullanıcılar için %16,3'e düşüyor. En yoğun kullanıcılar arasında ise aynı tek yönlü örüntüyü görmüyoruz.

Bunun olası bir açıklaması, küçük kuruluşlardaki orta düzey kullanıcıların normalde başka bir işlevin desteğini gerektirecek bir işle karşılaştıklarında yapay zekâya yönelmesidir. Yoğun kullanıcılar ise kuruluşlar arasında daha benzer görünen, yapay zekâ destekli istikrarlı iş akışları geliştirmiş veya yapay zekâyı temel meslek alanlarında daha yoğun kullanıyor olabilir.

Yapay zekâ, uzman kaynakların kısıtlı olduğu yerlerde genel amaçlı bir araç olarak özellikle yararlı olabilir.

Bu tür yapay zekâ kullanım verileri, işlerin hangi yönde değiştiğini gösteren bir işarettir. Bu veriler, şirketler iş tanımlarını yeniden yazmadan veya yeni iş unvanları oluşturmadan önce yapay zekânın çalışanların yeni faaliyet kombinasyonlarını denemesine nasıl olanak tanıdığını görmemizi sağlıyor. Bu açıdan kullanım örüntüleri, geleneksel iş gücü piyasası istatistiklerinin ancak daha sonra yakalayacağı mesleki değişimin erken bir göstergesi olabilir.