Yapay zekâ ile istihdam dönüşümünü modellemek
Yapay zekâ ve istihdam hakkındaki tartışmaların çoğu basit bir soruyla başlar: Yapay zekâ hangi işleri yapabilir?
Bu önemli bir sorudur, ancak çalışanları nelerin beklediğini öngörmek için yeterli değildir. Bir teknoloji, bir mesleği ortadan kaldırmadan o meslekteki birçok görevi yerine getirebilir. Bunun çeşitli nedenleri olabilir. Müşteriler insanlarla etkileşim kurmak istediği, kurumlar hesap verecek bir insan aradığı veya iş fiziksel olarak orada bulunmayı ve muhakeme yürütmeyi gerektirdiği için insan vazgeçilmez olmaya devam edebilir. Ya da düşen maliyetler talebi o kadar artırabilir ki yapay zekâ çalışanları daha üretken kılsa bile sektördeki istihdam daralmak yerine büyüyebilir.
OpenAI’ın Yapay Zekâ ile İstihdam Dönüşümü Çerçevesi, bu olasılıkları değerlendirmek için yeni bir yaklaşım sunuyor. Teknik açıdan yapay zekâdan etkilenme düzeyini bir iş kaybı tahmini olarak ele almak yerine üç soru soruyor:
Yapay zekâ, meslekteki görevlerin kayda değer bir bölümünü yerine getirebilir mi?
İşin yapılmasında, denetlenmesinde veya sorumluluğunun üstlenilmesinde insan hâlâ merkezi bir rol oynuyor mu?
Yapay zekâ hizmetin maliyetini düşürürse talep, verimlilik artışını karşılayacak kadar büyür mü?
ABD’de yaklaşık 148 milyon işi kapsayan 921 mesleğe uygulandığında bu çerçeve, iş gücü piyasasındaki dönüşüme dair daha çeşitli bir tablo ortaya koyuyor. İşlerin yaklaşık %18’i görece yüksek otomasyon riskiyle karşı karşıya. %24’ünün yeniden yapılanması bekleniyor, %12’si yapay zekâyla büyüyebilir, %46’sında ise yakın vadede daha sınırlı değişim görülüyor.
Bu kategoriler, işlerin belirli bir yüzdesinin ortadan kalkacağına dair tahminler değil. Farklı değişim türlerinin ilk olarak nerede ortaya çıkabileceğini gösteren bir harita niteliğindeler.
Otomasyon riski daha yüksek işler: Veri giriş elemanları, telefonla pazarlama çalışanları, düzeltmenler ve bazı defter tutma veya idari görevler bu gruba girebilir. Bu işlerin büyük bölümü standartlaştırılmış bilgileri işlemek, kontrol etmek veya iletmekten oluşur. Yapay zekâ, nihai hizmeti doğrudan bir insanın sunmasına gerek kalmadan bu görevleri giderek daha fazla yerine getirebiliyor. Bu faaliyetlere yönelik talep, ortaya çıkan verimlilik artışını dengeleyecek kadar büyümeyebilir.
Özellikle istihdamın belirli bölgelerde yoğunlaştığı veya çalışanların benzer rollere geçiş olanaklarının sınırlı olduğu durumlarda bu işler yakından izlenmeli. Ancak burada bile teknik kapasite, kendiliğinden veya hemen iş kaybına dönüşmez. İşverenlerin yine de iş akışlarını yeniden tasarlaması, yapay zekâyı mevcut sistemlere entegre etmesi, hataları ve mevzuat risklerini yönetmesi, otomasyonun insan çalıştırmaya devam etmekten gerçekten daha ucuz olup olmadığını belirlemesi gerekir.
Yeniden yapılanacak işler: İkinci ve daha büyük bir grubun ortadan kalkmak yerine yeniden yapılanması bekleniyor. Avukatlar, muhasebeciler, yazılım geliştiriciler, finans analistleri ve öğretmenler bu gruba örnek olabilir. Yapay zekâ şimdiden sözleşme taslakları oluşturabiliyor, delilleri özetleyebiliyor, finansal analiz hazırlayabiliyor, kod yazabiliyor ve ders materyalleri üretebiliyor. Ancak müşteriler ve kurumlar, muhakeme yürütecek, kararların sorumluluğunu üstlenecek, sıra dışı durumları anlayacak ve meslektaşlarıyla, öğrencilerle veya müşterilerle ilişki kuracak insanlara hâlâ ihtiyaç duyuyor.
Yapay zekâ her avukatın daha fazla belge incelemesini, her geliştiricinin daha fazla kod üretmesini veya her öğretmenin kişiye daha özel materyaller hazırlamasını sağlayabilir. Bu, bazı faaliyetler için gereken iş gücünü azaltabilir; ancak mesleklerin kendisi belirgin biçimde insan odaklı kalır. Temel mesele, işlerin nasıl yeniden tasarlandığı olur: Hangi görevler yapay zekâya devrediliyor, hangileri çalışanlarda kalıyor ve başlangıç düzeyindeki roller ile kariyer yolları öğrenme fırsatları sunmaya devam ediyor mu?
Yapay zekâyla büyüyen işler: Bunlar, yapay zekânın maliyetleri daha fazla talep yaratacak ölçüde düşürebileceği işlerdir. Özel ders öğretmenleri, ruh sağlığı danışmanları, kişisel finans danışmanları ve bazı sağlık profesyonelleri bu gruba örnektir. Bu hizmetler bugün birçok kişi için pahalı veya erişilmesi güç. Bu alanlarda verimliliğin artması, mutlaka daha az çalışan anlamına gelmez. Özel derslerin daha uygun fiyatlı olması, daha fazla ailenin bu hizmeti almasını sağlayabilir. Finansal danışmanlık maliyetlerinin düşmesi, bugün danışman tutmaya gücü yetmeyen hanelerin kişiye özel rehberlik almasını mümkün kılabilir. Yapay zekâ destekli klinisyenler daha fazla takip ve sürekli bakım hizmeti sunabilir. Talep yeterince büyürse her çalışan daha üretken hâle gelirken toplam istihdam da artabilir.
Yakın vadede daha az değişecek işler: Elektrikçiler, tesisatçılar, çatı ustaları, inşaat işçileri ve yiyecek-içecek sektöründeki birçok çalışan bu gruptadır. Bu işlerin temel görevleri hâlâ fizikseldir ve belirli bir yerde yapılmaları gerekir. Yapay zekâ planlama, maliyet tahmini, eğitim, stok yönetimi veya müşteri iletişiminde yardımcı olabilir. Ancak şu anda elektrik tesisatı döşeyemez, boru onaramaz, çatı yenileyemez ya da yemek hazırlayıp servis edemez.
Bu meslekler de yapay zekâdan etkilenecek. İdari ve yönetsel görevleri değişebilir; robotik alanındaki ilerlemeler de zamanla otomasyonun kapsamını genişletebilir. Ancak şimdilik bu mesleklerin temel işleri dil tabanlı yapay zekâdan görece az etkileniyor. Bu da yakın vadede büyük değişimlerin olasılığını azaltıyor.
Yapay zekânın ilk etkileri, mesleklerin bütünüyle ortadan kalkmasından önce görevlerin, iş akışlarının ve beceri gereksinimlerinin değişmesiyle ortaya çıkacak gibi görünüyor. Nitekim otomasyon riskinin daha yüksek olduğu belirlenen mesleklerde fiilî yapay zekâ kullanımı şimdiden daha yüksek. En fazla risk altındaki mesleklerde ChatGPT kullanımı, iş gücünün geneline kıyasla yaklaşık üç kat daha yaygın.
Yine de işsizlikteki son değişimler, teknik açıdan yapay zekâdan etkilenme düzeyiyle tam olarak örtüşmüyor. 2024’ün ilk çeyreğinden bu yana işsizlik, yapay zekâdan daha az etkilenen bazı mesleklerde, çerçevenin en yüksek riskli olarak sınıflandırdığı mesleklere göre daha fazla arttı. Ancak bu, yapay zekânın iş gücü piyasasını etkilemediğini kanıtlamıyor. Meslek bazındaki işsizlik birçok faktörden etkilenir. Bazı değişimler, işten çıkarmalardan önce işe alımlarda, başlangıç düzeyindeki fırsatlarda, ücretlerde veya işi oluşturan görevlerde ortaya çıkabilir.
Yapay zekâ, çalışma hayatı için tek ve kaçınılmaz bir gelecek belirlemiyor. Teknik kapasite önemli; ancak kurumlar, tüketici talebi, işletme kararları, düzenlemeler ve insan katılımının süregelen değeri de öyle. Bu çalışmada önerilen dönüşüm çerçevesi, farklı mesleklerin farklı politika müdahaleleri gerektireceğine işaret ediyor.
Yüksek otomasyon riski taşıyan işler için erken uyarı sistemleri, hedefe yönelik uyum destekleri ve yerel koşullara göre hazırlanmış geçiş planları gerekebilir.
Yeniden yapılanması beklenen işlerde eğitimlerin, mesleki standartların ve kadro kurallarının güncellenmesi, insan denetimine ilişkin beklentilerin netleştirilmesi gerekebilir.
Büyüme potansiyeli olan işler, yapay zekânın benimsenmesini teşvik eden, erişimi genişleten ve daha fazla çalışanı bu alanlara girmeye hazırlayan politikalardan yarar görebilir.
Politika yapıcıların tüm kategorilerde daha iyi gerçek zamanlı bilgiye ihtiyacı var. Geleneksel iş gücü istatistikleri değerli olsa da görevlerdeki, işveren beklentilerindeki ve teknoloji kullanımındaki değişimleri yakalamak için çoğu zaman fazla yavaş kalıyor. İstihdam verilerini yapay zekânın kapasitesini ve fiilî kullanımını ölçen verilerle birleştirmek, baskının nerede biriktiğine dair daha güncel bir tablo sunabilir.
