ChatGPT’nin kullanıma sunulmasının üzerinden üç yılı aşkın süre geçmiş olmasına rağmen, yapay zekânın (AI) istihdam üzerindeki etkisi henüz makro verilerde net biçimde görünmüyor. Buna karşın, bu etki iş gücü piyasasının belirli alanlarında, özellikle de en kırılgan sektörlerdeki giriş seviyesi pozisyonlarda kendini göstermeye başladı. Coface ile Tehdit Altındaki ve Gelişen Meslekler Gözlemevi’nin (OEM) ortak çalışması, farklı meslekleri oluşturan görevlerin yapay zekâ temelli otomasyona maruziyetini ayrıntılı biçimde haritalandırarak, otomasyon sınırının giderek yer değiştirdiğini ortaya koyuyor.highlights a shift in the frontier of automation.
Yapay zekâ ile birlikte artık yalnızca rutin işler değil; bilişsel, karmaşık ve nitelik gerektiren görevler de giderek daha fazla risk altına giriyor. Bu durum, istihdam yapısında köklü bir dönüşüm potansiyeline işaret ediyor.
Görevlerin ve mesleklerin otomasyon potansiyelini ölçmeye yönelik yenilikçi bir metodoloji
Bu çalışmanın temel amacı, yapay zekânın yaygınlaşmasının çalışma hayatını dönüştürme olasılığının en yüksek olduğu alanlara dair ayrıntılı bir analiz sunmaktır. Görev bazlı bu inceleme, toplam istihdama dayalı istatistiklerin çoğu zaman gözden kaçırdığı kırılganlıkları açığa çıkarmaktadır; zira maruziyet, görevler, meslekler, sektörler, ülkeler ve bölgeler arasında ciddi farklılıklar göstermektedir.
OEM tarafından geliştirilen metodoloji, mevcut analizlerde sıklıkla karşılaşılan üç temel sınırlamayı hedef almaktadır:
mesleklerin yeterince ayrıntılandırılmaması, düşük tekrarlanabilirlik ve yapay zekânın gelişim evrelerine ilişkin ileriye dönük perspektif eksikliği.
Analiz edilen 923 mesleğin her biri, görevlerine ayrılmakta; bu görevler ise (fiil, nesne, bağlam) üçlüleri ile tanımlanan temel eylemlerden oluşmaktadır. Bu ayrıştırma, her bir görevin otomasyona ne ölçüde açık olduğunun daha hassas biçimde değerlendirilmesini mümkün kılmaktadır.
Bu yaklaşım, belirlenen üç sınırlamaya doğrudan yanıt vermektedir. İlk olarak, değerlendirmeyi meslekten bağımsız temel eylem düzeyine taşıyarak analiz derinliğini artırmaktadır. İkinci olarak, açık ve denetlenebilir kurallar sayesinde tekrarlanabilirlik güçlenmektedir. Son olarak, görevlerin yapay zekânın farklı gelişim evrelerinde nasıl etkileneceğini projekte eden gerçek bir ileriye dönük bakış açısı sunmaktadır.
Coface, OEM ile birlikte bu çerçeveyi genişleterek yaklaşık otuz ülkeyi kapsayan bir analiz ortaya koymuştur.
Bu değerlendirme bilinçli olarak arz yönlüdür ve yalnızca görevlerin teknik otomasyon potansiyelini ölçmektedir; net istihdam kaybına ilişkin bir öngörü sunmamaktadır.
Meslek grupları arasında değişen maruziyet: Yapay zekâ ağırlıklı olarak bilişsel ve bilgi temelli faaliyetleri hedefliyor
Araştırma, önceki otomasyon dalgalarından belirgin bir kopuşa işaret etmektedir. Yapay zekâ, robotik ya da yazılımın devamı değil; odağını karmaşık, tekrarlayıcı olmayan ve bilişsel görevler üzerine kaydırmaktadır. Etkiler önce görev düzeyinde, ardından meslekler ve sektörler genelinde eşitsiz biçimde ortaya çıkmaktadır.
Ajan tabanlı yapay zekâ senaryosunda, yaklaşık her sekiz meslekten biri %30 otomatikleştirilebilir görev eşiğini aşmaktadır. Çalışma bu eşiği, mesleğin yapısında derin bir dönüşüm anlamına gelen kritik bir sınır olarak tanımlamaktadır.
En yüksek risk altındaki meslekler, yüksek derecede bilişsel ve bilgi yoğun alanlarda toplanmaktadır:
mühendislik, bilişim teknolojileri, idari roller, finans, hukuk ve yaratıcı-analitik meslekler.
Meslek gruplarına göre %30 veya daha fazla otomatikleştirilebilir göreve sahip meslek sayısı – Özel Ajan senaryosu
Buna karşılık, en düşük risk grubundaki meslekler ağırlıklı olarak manuel nitelik taşımakta ya da standartlaştırılması zor insan etkileşimlerine dayanmaktadır. İmalat, inşaat, bakım, ulaşım, yeme‑içme hizmetleri, temizlik ile bazı bakım ve destek faaliyetleri bu gruba dahildir.
Çalışma ayrıca, ele alınan her iş gücü piyasasında risk altındaki gerçek iş içeriğini ölçmek için, 923 mesleğin her birindeki otomatikleştirilebilir görev oranını istihdam hacmiyle karşılaştırmaktadır. Meslekler sekiz ana kategori altında gruplandırılarak, en yüksek risk altındaki alanlar belirlenmiştir.
Bulgular nettir: yönetim ve idari işler, yaratıcı meslekler, hukuk ve finans ile mühendislik ve bilişim sektörlerinde iş içeriğinin dörtte birinden fazlası otomatikleştirilebilir durumdadır. Buna karşılık, yüz yüze hizmetler ile teknik, zanaatkâr ve endüstriyel üretim mesleklerinde bu oran %10’un altında kalmaktadır. Bakım, eğitim, satış ve genel olarak insan odaklı meslekler ise ara bir konumda yer almakta; bazı görevler risk altında olsa da insan faktörü koruyucu bir rol oynamaya devam etmektedir.
Ülkeler arasında belirgin farklılıkla
Araştırma, yapay zekâ kaynaklı otomasyona maruziyetin ülkeler arasında ciddi farklılıklar gösterdiğini ortaya koymaktadır. Otomasyona maruz kalan iş içeriğinin toplam istihdama oranı Türkiye’de yaklaşık %12 seviyesindeyken, Birleşik Krallık’ta bu oran %20’ye yaklaşmaktadır.
Bu farklar büyük ölçüde ülkelerin ekonomik yapısıyla ilgilidir. Ekonominin sektörel dağılımı, istihdamın yapısını ve dolayısıyla potansiyel olarak otomatikleştirilebilecek görevlerin oranını belirlemektedir.
En yüksek gelir düzeyine sahip ve bilişsel hizmetlere ağırlık veren ekonomiler otomasyona daha açıktır. Birleşik Krallık’ın yanı sıra Hollanda, İrlanda ve Lüksemburg, bilgi yoğun mesleklerin yüksek payıyla öne çıkmaktadır. Buna karşın istihdamın daha çok ticaret, kişisel hizmetler, inşaat, ulaşım ya da fiziksel faaliyetlere dayandığı ülkelerde maruziyet daha sınırlı kalmaktadır. Çalışma, benzer özelliklere sahip ülkeleri beş ana grup altında toplamaktadır.
İstihdamın ötesinde: değer paylaşımı, sosyal koruma, eğitim, yeni bağımlılıklar… yanıt bekleyen sorular
Yapay zekânın yaygınlaşmasının etkileri yalnızca istihdamla sınırlı değildir. Nitelikli ve yüksek ücretli meslekleri hedef alması, ekonomik ve sosyal dengelerde daha geniş ölçekli değişimleri beraberinde getirebilir.
Nitelik gerektiren mesleklerdeki bazı görevlerin otomatikleştirilmesi, katma değerin emekten sermayeye doğru kaymasına yol açabilir. Vergi sistemi büyük ölçüde emeğin doğrudan veya dolaylı vergilendirilmesine dayanan ülkeler açısından bu durum, vergi gelirlerinde azalma ve kamu harcamalarında artışla sonuçlanan çift yönlü bir bütçe baskısı yaratabilir.
Çalışma, eğitimin ve mevcut eğitim yolları sonunda verilen niteliklerin değerinin yeniden değerlendirilmesi gerektiğine işaret etmektedir. Uzun eğitim süreçlerinin hazırladığı bazı görevlerin daha kolay otomatikleştirilebilir hâle gelmesi, eğitim düzeyi, ücret ve iş güvencesi arasındaki ilişkiyi zayıflatabilir. Yükseköğretimin artık gerekli olmadığı sonucuna varılmasa da, işverenlerin yalnızca diplomalara değil; muhakeme yeteneği, uyum sağlama becerisi ve yapay zekâ kullanımını denetleme kapasitesi gibi insanî yetkinliklere daha fazla odaklanabileceği öngörülmektedir.
Son olarak, yapay zekânın yükselişi; yarı iletkenler, büyük dil modelleri ve veri merkezleri gibi kritik varlıkların sınırlı sayıda şirket ve ülke tarafından kontrol edilmesi nedeniyle yeni jeopolitik, lojistik ve operasyonel kırılganlıklar da yaratabilir.
Sonuç: Çalışma hayatını yeniden şekillendirebilecek bir dönüşüm
Bu dönüşümün tam olarak nasıl ilerleyeceği belirsizliğini korurken ve görevlerin teknik maruziyetinin istihdam üzerindeki net etkilerine birebir yansımayacağı açıkken, bir nokta net biçimde öne çıkmaktadır:
Yapay zekâ, çalışma hayatının marjinal alanlarında değil; uzun süredir en güvenli kabul edilen bilişsel, rutin olmayan ve nitelik gerektiren işlevlerinde hayata geçirilmektedir. Bu işlevler, gelir üretimi, katma değer ve vergi tabanı açısından kritik rol oynayan mesleklerin temelini oluşturduğu için, bu ölçekte bir dönüşümün işlerin doğasını ve bu sistemin dayandığı dengeleri az ya da çok yeniden şekillendirmemesi neredeyse imkânsız görünmektedir.
>> Çalışmanın tamamını (. PDF ) indirin veya Coface Country Risk Conference sırasında yazarların açılış konuşmasını izleyin: CRC Keynote presentation
