Prof. Dr. Ali Rıza Büyükuslu
Bu iddia, “AI etkisi yok” demek anlamına gelmiyor; ama nedensellik yani AI junior istihdamını düşürüyor ilişkisini kurmak için kullanılan kanıt olarak istihdam seviyeleri yerine işe alım akışını koyarak tartışmayı başka bir zemine çekiyor: Çünkü teknoloji dönüşümü kaynaklı şoklar, çoğu zaman önce ilan dili, aranan beceriler, değişen iş tanımları (job description) ve işe giriş yetkinliklerinin farklılaşmasında görülmektedir.
“İstihdam düzeyi” yerine İş ilanı verisi neden kritik?
İstihdam düzeyi (employment stock) yavaş hareket eder: İşten çıkarma maliyeti, işin işletmede her zaman yeniden organizasyonu/dağıtımı/paylaşımı imkânı, işten ayrılmama (hoarding) veya çalışanlarla kurulan kurumsal/insani bağlar gibi sebeplerle teknolojiye dayalı dönüşüm etkisi geç görünür. İlanlar ise firmaların “yarın”a dair niyetini daha net gösterir; bütçe kısıtları, verimlilik hedefleri, otomasyon planı, operasyonel değişim ihtiyacı hatta sektörlerdeki yönetimsel moda veya trend olanın takibi bunlardan bazılarıdır..Bu nedenle FT’nin yaklaşımı metodolojik olarak mantıklıdır: “AI işe alımları engelliyor mu?” sorusunu “hangi rollere, görev tanımlarına ilan çıkılıyor / çıkılmıyor?” sorusuna indirgiyor. Ancak ilan verisinin de iki kör noktasının altını çizmekte yarar var: Birincisi; ilan üzerinden istihdamdır. Bazı firmalar ilanı İK tedariki yani “havuz” için açık tutar, bazıları hiç ilan açmadan ‘dijital ağlar’ üzerinden işe alır. İkincisi; rol parçalanmasıdır. AI, var olan bir işi iş gücü piyasasından tamamen yok etmeden rolü/iş tanımını bölebilir (division of labour): Böylece, “junior generalist” işgücüne özellikle ilk defa iş arayanlara talep azalabilir; “AI-augmented specialist” ve “operasyonel ihtiyaca veya tematik teknolojik yetkinliklere yani “spesifik uzmanlığa” yönelme artar. Bu durum ilan sayısında net görünmeyebilir ama ilanın içeriğinde yani yeni iş tanımlarında görünür.
Dolayısıyla en doğru okuma: İş ilanı verisinin AI etkisini “toplam iş kaybı” olarak değil, işe giriş kapılarının daralması, beceri bileşiminin değişmesi, iş tasarımının yeniden tanımlanması ve deneyimin/tecrübenin öncelenmesi olarak değerlendirmek daha gerçekçi olur. ChatGPT kullanımının yaygınlaşması nedeniyle“AI junior’ları vuruyor” iddiası tek başına yeterli olmayabilir. Bu gibi durumlar için iktisat biliminde klasik bir uyarı vardır: eşzamanlılık nedensellik değildir. Dolayısıyla, AI’ı “tek neden” gibi okumak, teknolojiyi bir “günah keçisi”ne çevirip küresel ekonomide yaşanan daha büyük ekonomik sorunların ve bunların iş gücü piyasalarına etkilerinin analizinin göz ardı edilmesine neden olur. Bu noktada daha incelikli bir ihtimal üzerine kafa yormak gerekir: hiç kuşkusuz, AI, makro döngüyü hızlandıran bir yönetim aracı gibi çalışıyor olabilir. Ancak, “AI geldiği için işten çıkarıyorlar veya insan kaynağı yerine AI’ı koyuyorlar” yerine; “zaten makro-mikro ekonomik nedenlerle işletmeler daralıyordu, AI vasıtasıyla ‘daha az kişiyle daha çok iş’ hayali gerçekleştiriliyor” analizi daha anlamlı durmaktadır.
Madencilik “Canaries” metodu AI ve istihdam ilişkisinde geçerli mi?
Madencilikte kanaryalar zehirli gazları insanlardan önce fark edip öten ya da ölen “erken uyarı sistemi” olarak kullanılırdı. Ekonomide de benzer şekilde bazı sektörler, meslek grupları veya işgücü piyasası göstergeleri genel istihdam koşulları bozulmadan önce tepki verebilir. Bu bağlamda, GenAI’ye en açık mesleklerde 22–25 yaş erken-kariyer grubunda göreli istihdam düşüşü “erken uyarı” olarak yorumlanabilir. Bu durum “ilanlarda AI sinyali net değil” iddiasıyla çelişmek zorunda değil. Esas itibariyle; Toplam iş ilanı sayıları makroekonomideki kırılganlıklar nedeniyle düşerken, yeni mezun işe alımlarda düşüş nedeni; Şirket içi iş tasarımlarında, görev tanımlarında junior’ların yaptığı bazı “öğrenme, içerik analizi görevlerini veya destek hizmetlerini LLM ile ikame edip, esas işleri daha kıdemli çalışanlarda yoğunlaştırıyor olabilirler. Yani iş gücü pazarında AI etkisi gelinen nokta itibariyle, “ekonomide dev işsizlik” değil; kariyer merdiveninin ilk basamağının aşınması olabilir. Bu durum da esasında çok kritik çok sıkıntılıdır: Çünkü uzun vadede uzmanlık oluşumu, “usta-çırak” aktarımı ve mesleki kimlik oluşumu bu basamaklara bağlıdır. Bu bağlamda, AI’ın birinci etkisi mesleklerin yok olması değil, mesleklerin içindeki görev kompozisyonunun yeniden dağıtılması ve dijital teknoloji devrimleri ile birlikte gelen yeni yetkinliklere hızla uyum sağlanmasıdır. Dolayısıyla, doğru tartışma “AI işlerimizi elimizden almaya geliyor mu?” değil, AI hangi alanlarda, mesleklerde, kimlere karşı hangi riskleri, eşitsizlikleri büyüterek geliyor? Ve bu dönüşüm ile ilgili neler yapılmalıdır olmalıdır.
ILO çerçevesi: “Risk” değil “dönüşüm” dili ve küresel eşitsizlik
ILO “Bu işler yok olacak” yerine “Bu işler dönüşecek” dilini kullanmayı tercih ediyor. ILO’ya göre küresel olarak her dört çalışandan biri GenAI’ye bir ölçüde maruz bir meslekte çalışıyor. AI şoku, küresel olarak homojen değil. Emek yoğun ekonomiler daha fazla etkileniyor. Cinsiyetli emek ayrımı teknolojiyle birlikte yeniden üretiliyor: ILO’nun bulguları, kadın istihdamının özellikle idari/sekreterlik gibi alanlarda daha fazla “dönüşüm baskısı” altında olduğunu vurguluyor.
AI tartışmasında felsefi eksenin ve sosyolojik çıktının ihmali: “iş” sadece gelir değildir
AI tartışması çoğu zaman ‘otomasyona/dijitalleşmeye, veri tedariki ve analizine, makine ve insan kaynağı kontrolüne’, “verimlilik artışına”, ‘maliyetleri düşürmeye’ ve “iş kaybının azaltılmasına sıkıştırılıyor. Oysa ekonomide bir insanın istihdamının sadece o insanın bir işe sahip olmasının ötesinde aile bireyleri ile birlikte ekonominin diğer bir saç ayağı olan tüketim gücünün, satın alma kabiliyetinin pazar etkisi yani esnaf, çiftçi tüm ekonomi zinciri üzerindeki katkısı ayrıca önemlidir, insan için işin anlamı bir emek felsefesidir, toplumsal bir meseledir ve işin sosyolojik boyutunu hatırlatır:
İş ve anlam: Arendt’in ayrımı; Hannah Arendt, insan etkinliğini labour / work / action diye ayırır: “labour” hayatta kalma döngüsü; “work” kalıcı bir dünya kurma; “action” ise kamusal alanda özgür eylem ve tanınmadır. GenAI, özellikle beyaz yakalı işlerde “work” gibi görünen ama aslında tekrarlı “labour”a benzeyen metin/raporlama görevlerini otomasyona yaklaştırmaktadır. Bu aslında makine-insan iş birliği bağlamında iyi haber olabilir: insanı işin daha yaratıcı “work/action” kısmına yönlendirebilir. Ama kötü senaryo da mümkün: geriye kalan iş, daha parçalı, daha denetimli ve daha az özerk bir “mikro-labour”a dönüşebilir.
Marx: yabancılaşma ve “zihinsel emek”in metalaşması; Marx’ın yabancılaşma analizini güncellersek: GenAI, sadece kol emeğini değil, zihinsel-dilsel-bilişsel emeği de sıradanlaştırıp, standartlaştırıp ölçülebilir hale getiriyor. Bu yeni durum, yönetimin “çıktı”yı daha kolay karşılaştırmasına; dolayısıyla ücret pazarlığında emeğin konumunun zayıflamasına yol açabilir. Burada risk “işsiz kalmak”tan çok “işin içeriğinin başkası tarafından tasarlanması ve kontrol edilmesidir”. Kontrol edemediğiniz, zihinsel veya yetenek katkısı koyamadığınız rutinleşen işe yabancılaşma süreci hızlanır.
Weber ve disiplin: rasyonelleşme dalgası; Weber’in rasyonelleşme, disiplin ve bürokrasi analizi, bugün “AI ile süreç takibi” olarak geri dönüyor: Çalışma ve iş süreçleri daha fazla ölçüm, kontrol, kıyas, performans metriği ve prosedürle kuşatılabilir. Bu nedenle iş yerinde AI etkisini sadece “teknoloji” değil, aynı zamanda yeni bir yönetim rejimi olarak da okumak gerekir.
Polanyi ve “çifte hareket”; Karl Polanyi’nin “piyasa toplumunun” emek ve toprağı meta gibi görmesine karşı toplumun kendini koruma refleksi (“double movement”) kavramı, bugün AI için geçerli hale gelmiştir: Eğer çalışma hayatında AI uygulamaları emeğin iş güvencesini ve saygınlığını aşındırırsa, tepki yalnızca bireysel işini koruma boyutunu geçerek, kolektif kurumların yani sivil toplum derneklerinin, sendikaların, meslek birliklerinin yani örgütsel dayanışmanın devreye girmesiyle birlikte konu ile ilgili etik, sosyal diyalog, regülasyon talepleri ortaya konacaktır. İşletmelerde yapay zekâ kullanımı ve istihdama etkisi hususunda ILO’nun sosyal diyalog veya yeni bir toplumsal konsensüs vurgusu bu açıdan Polanyici bir çizgiye oturmaktadır. Bu bağlamda, çalışma süreleri, ücret düzeyleri, eğitim sistemi, meslek tanımları ve sosyal güvenlik sistemi yeniden müzakere edilebilir. Burada artık teknolojinin yönetimi konusunda kurumlar da söz sahibidir.
Bu nedenle “AI kaç işi yok edecek?” sorusunun yanına şu soruları koymak gerekir:
- Kimlerin kariyer başlangıcı zorlaşıyor? (canary problemi) Kimler mağdur oluyor ?
- Hangi gruplar dönüşüm maliyetini taşıyamıyor? (adaptif kapasite farkı)
- İş gücü piyasalarında AI kaynaklı ‘Dönüşüm’ için devlet, işveren (sermaye) ve çalışan (emek) yani sosyal partnerler arasında yeni bir toplumsal uzlaşma ihtiyacı nasıl şekillenecek?
- Kadın emeği neden daha fazla dönüşüm baskısı altında? Çözümü nedir?
Politik kurumlar: ILO çizgisinde “dönüşüm stratejisine” geçiş
ILO’nun metinleri ve bulguları, teknolojiye karşı çıkmak yerine “dönüşümü yönetmek” için üç odak önerir:
- Sosyal diyalog ve işyeri müzakeresi (AI kullanımının sınırları, şeffaflık, iş tasarımı)
- Hedefli beceri, yetenek geliştirme (skill development) ve eğitim politikası: “herkese kodlama” değil; maruz grupların yeni duruma adaptasyonu
- Dağıtımsal adalet: cinsiyet, gelir ve bölgesel eşitsizlikleri (kırsal/az gelişmiş vb..) azaltan sosyal koruma
Bu çerçeveyi güncel araştırmalarla birleştirince pratik bir sonuç çıkıyor: “AI maruziyeti yüksek ama adaptif kapasitesi düşük” gruplar için iş geçişi sübvansiyonu, bölgesel istihdam programı, yetişkin eğitimi (upskilling/reskilling) ve hayat boyu öğrenme gibi hedefli müdahaleler en yüksek sosyal getiriyi sağlayabilir.
Sonuç: İş ilanlarının söylediği “sakin” gerçek ve arka plandaki büyük mesele
FT’nin milyonlarca ilan üzerinden vardığı sonuç, güncel paniği şimdilik soğutuyor: Junior işe alımdaki zayıflamayı tek başına AI ile açıklamak ikna edici değil; makroekonomik döngü daha güçlü bir aday gibi görünüyor. Ama aynı anda araştırmalar ve ILO, daha derin bir şeyi gösteriyor: AI’ın ana etkisi büyük ihtimalle “toplu işsizlik” değil; işin iç mimarisinin değişmesi, kariyer merdivenlerinin yeniden şekillenmesi ve dönüşüm maliyetlerinin eşitsiz dağılmasıdır. Sosyolojik olarak mesele daha da derin: Çalışma, sadece gelir değil; kimlik, sosyal statü ve toplumsal aidiyettir. Eğer GenAI, insanı “daha özgür” bir çalışmaya taşıyacaksa (Arendt’in “action” ufku), bunun yolu ancak Kurumsal Tasarım, Hümanist-Etik AI, Evrensel Hukuk ve Yeni Bir Toplumsal Sözleşme ile olur. Aksi halde Weberci kontrol rejimi ve Marxçı yabancılaşma, dijital çağda yeni bir yüzle geri döner.
Kaynak: Haber Merkezi