Bu yazı yapay zeka ile ilgili üç tespit yapıyor: 1) Türkiye’de yapay zeka yayılımı oldukça sınırlı, bu nedenle değer yaratma potansiyeli sınırlı, 2) Yapay zeka genç işsizliği tetikliyor 3) Türkiye’de firma organizasyonunun daha merkeziyetçi olması yapay zeka yayılımı üzerinde doğal bir engel oluşturuyor.
Bilgi ve İletişim teknolojilerini ifade etmek için BİT kısaltmasını kullanıyoruz. BİT’i genel amaçlı bir teknoloji olarak görüyoruz. Aslında bu yanlış değil ama BİT’in içinde birbirinden farklı ve iktisadi etkileri de birbirinden oldukça ayrışabilen iki teknoloji var: Bilgi teknolojileri ve iletişim teknolojileri. Yapay zekâ bir bilgi teknolojisidir.
Yeni bir bilgi teknolojisi ortaya çıktığı zaman yayılarak değer yaratır ve genelde her yayılmadan sonra iletişim teknolojilerinin gelişmesini sağlayan temel bir soru ortaya çıkar. Örneğin, bilgisayarlar 1960’lardan itibaren yayılmaya başladıktan sonra temel soru şuydu: Bilgisayarları birbiriyle nasıl konuştururuz? Bu bize başka bir bilgi teknolojisi olan interneti getirdi. İlk yayılma evresinden sonra iletişim teknolojilerinde büyük bir ivme yakalandı. Yeni gelişen teknolojileri kullanmaya başladıkça ortaya çıkan veriyi nasıl kullanabileceğimizi sorgulamaya başladık: Birbirine bağlı veri nasıl oluşturulur, ne işe yarar? Yapay zekâ teknolojileri işte bu birbiriyle konuşan veri ve bununla ilgili teknolojiler çerçevesinde gelişti. 2022 yılında üretken yapay zekâyla birlikte artık farklı bir tür bilgi teknolojisiyle karşı karşıyayız.
Yeni bir teknoloji sermaye yapısını, emeği ve üretim organizasyonu değiştirerek değer yaratır. Yapay zekânın yayılma süreci de farklı değil. Firmalar verimliliklerini artırmak ve yeni ürün geliştirmek için yapay zekâ teknolojilerini kullanıyorlar. Üretimde yapay zekâ entegrasyonu daha yavaş ilerliyor ancak emek piyasası etkileri çok daha hızlı bir şekilde ortaya çıkıyor. Öyle ki, yapay zekânın iktisadi etkileri üzerine yayımlanan akademik çalışmaların büyük bir bölümü sadece işgücü piyasasındaki dönüşüme odaklanmış durumda. Yapay zekânın firma organizasyonunu değiştirmesi ise çok daha yavaş ilerleyen bir süreç. Yeni teknolojiler çalışana işinin gidişatını etkileme gücü verdiği için genelde bilgi teknolojilerinin yaygınlaştığı bir ortamda daha ademi merkeziyetçi yapılar ortaya çıkar.
Yapay zekâ firmaları farklı biçimlerde etkileyebilir. İlk olarak süreç verimliliğini artırır; kalite kontrol, üretim planlama, enerji ve stok yönetimi gibi operasyonel alanlarda önemli kazanımlar sağlayabilir. Bunun yanı sıra firmaların karar alma kapasitesini artırır. Neyi, ne zaman ve hangi müşteri için üretmek gerektiği gibi sorular, talep tahmini, fiyatlandırma ve sipariş önceliklendirme araçlarıyla daha sistematik biçimde ele alınabilir. Yapay zekâ aynı zamanda tedarik zinciri ve küresel değer zinciri ilişkilerinin yönetimini kolaylaştırır; veri standardı, kalite izlenebilirliği ve dijital entegrasyon taleplerine daha hızlı adaptasyon sağlanabilir. Yeni ürün geliştirme süreçlerinde Ar-Ge, prototipleme ve modelleme faaliyetlerini destekleyebilir; firma içi raporlama ve muhasebe gibi işlevlerde ise tamamlayıcı bir rol üstlenebilir.
Türkiye’nin yeni bir bilgi teknolojisiyle imtihanı
Türkiye yapay zekâ teknolojisinin yayılmasından nasıl etkilenecek? Farklı ortamlarda bu soruyla çok karşılaşıyorum. Bu soruya yeni bir teknolojinin makro ölçekte değer yaratma sürecindeki mekanizmalarına bakarak cevap verebiliriz. Yukarıda bahsettiğim üzere yapay zekâ sermayeyi, işgücünü ve üretim organizasyonunu etkileyerek değer yaratıyor. Elbette başka mekanizmalar olabilir, ancak bu üç temel mekanizmayı Türkiye açısından kısaca inceleyerek Türkiye ekonomisinin geleceği hakkında makul bir tahminde bulunabiliriz.
Yapay zekâ bir bilgi teknolojisi ve aynı zamanda bir sermaye malı olarak nitelendirilebilir. Yapay zekâ teknolojileri firmanın mevcut üretim teknolojisinin içine gömülebileceği gibi, firma yapay zekâ tabanlı yeni bir üretim süreci de kurabilir. Günün sonunda her şey firmanın yatırım isteğine ve yatırım hızına bakıyor. TÜİK verilerine göre 2025 yılında Türkiye’de 10 ve üzeri çalışanı olan firmaların %7,5’i yapay zekâ kullanmaktadır; bu oran 2021’de %2,7 düzeyindeydi.[1] Yapay zekâ kullanımı firma büyüklüğüyle birlikte belirgin biçimde artmakta, küçük firmalarda %6,6 iken, orta ölçekli firmalarda %9,6 ve büyük firmalarda %24,1 seviyesine ulaşmaktadır. Kullanım alanları incelendiğinde, firmaların yapay zekâyı en çok pazarlama ve satış faaliyetlerinde (%46,5) kullandığı görülmektedir. Bunu üretim ve hizmet süreçleri (%41), Ar-Ge ve yenilik faaliyetleri (%41) ile yönetim süreçleri (%40) izlemektedir. Genel olarak değerlendirdiğimizde, yapay zekâ kullanımı Türkiye’de oldukça sınırlıdır. Örneğin, Amerika’da 2018-2022 arasında firmaların yaklaşık yarısı en az bir iş sürecinde yapay zekâ kullandığını belirtirken bu oran 2025 yılında %88’e ulaşmış; bu firmaların yaklaşık yarısı da yapay zekâ teknolojilerinin tüm örgüt tarafından kullanıldığını ya da ölçeklenmeye başladığını belirtmiştir.[2] Avrupa’da ise nispeten sınırlı bir yayılma var. 2025 yılında Avrupa’da 10 ve üzeri çalışanı olan işletmelerin %20’si yapay zekâ teknolojilerini kullanıyor (2021, %7,7).[3] Ülke bazında ise oldukça büyük farklar var. Örneğin, Danimarka’da bu oran %42 iken Bulgaristan’da ise %8,5’tir. Mevcut rakamlara baktığımızda Türkiye’de yapay zekâ yayılımı Bulgaristan’ın bile gerisinde. Dolayısıyla sermaye ve yeni teknoloji adaptasyonu açısından değerlendirdiğimizde Türkiye açısından pek parlak bir tablo yok. Yapay zekâ teknolojilerinin üretime adaptasyonunda geri kalırsak Türkiye’deki firmaların rekabet edebilirliği azalacak gibi görünüyor.
Emek piyasaları açısından baktığımızda ise veri kısıtları ön plana çıkıyor. Yapay zekâ hangi işleri ikame edecek, yapay zekâ bizi işsiz mi bırakacak tartışmaları arasında meslek-beceri-görev düzeyinde verimiz olmadığı için sağlıklı bir değerlendirme yapmak zor. Şu an devam eden bir çalışmamızın sonuçlarına dayanarak Türkiye’de yapay zekânın işgücü üzerindeki etkilerinin Avrupa ve Amerika’ya kıyasla çok daha sınırlı olduğunu; asıl etkinin gençler ve özellikle 22-25 yaş arasındaki çalışanlar üzerinde görüldüğünü söyleyebiliriz. Bu çalışmanın bulgularını henüz açıklayamıyoruz ama 22-25 yaş arası çalışanlara talep 2022 yılı 3. çeyrek (Chat GPT’nin çıkışı) ile karşılaştırıldığında %9 daha az. Oysa diğer yaş kategorilerinde böyle bir etki göremiyoruz. Ne Eğitimde Ne İstihdamda (NEET) istatistiklerinde Türkiye açık ara Avrupa birincisi. 2024 itibarıyla 15-29 yaş grubunda bu oran %26,5.[4] Beklentim, yapay zekânın ciddi bir genç işsizlik yaratacağı. Yakın zamanda yayımlanan bir çalışmaya göre yapay zekânın hızlı ilerlediği bir senaryoda 2050 yılında Amerika’da istihdama katılım oranının mevcut durumun en az %15 altında olacağı bekleniyor.[5] Yapay zekânın işgücü piyasası etkileri tartışması daha çok su götürür ancak kısa ve orta vadede genç işsizliği artıracağını söyleyebiliriz.
Türkiye’de yapay zekânın üretim organizasyonu etkilerini konuşmak için henüz çok erken. Yayılımın bu kadar sınırlı olduğu bir coğrafyada üretim organizasyonunun hızlı bir biçimde değişmesini beklemiyorum. Aslında bu öngörü biraz da veri temelli. Avrupa’nın yapay zekâ teknolojilerini Amerika’ya göre neden daha yavaş benimsediğini araştıran bir çalışmanın bulguları oldukça çarpıcı. Üretim organizasyonu ne kadar ademi merkeziyetçi ise bilgi teknolojilerinin yayılması o kadar hızlı oluyor. Aynı zamanda emek piyasasının katı oluşu ve aile işletmelerinin yoğunluğu gibi nedenler de bilgi teknolojilerinin yayılmasını etkiliyor.[6] Burada iki yönlü bir etki var. Yapay zekâ teknolojileri çalışanlara, birimlere, müdürlere bir otonomi tanıdığı için ademi merkeziyetçi yapılar gelişirken, diğer taraftan ademi merkeziyetçi yapıda bilgi teknolojileri daha hızlı yayılıyor. Çalışma benzer bir nedenle 1990’larda bilgi teknolojileri ve iletişim teknolojilerinin Avrupa’da Amerika’ya kıyasla çok daha yavaş yayıldığını gösteriyor. Türkiye’deki firmaların çoğunun KOBİ ve aile işletmesi ve büyük firmalarda da merkeziyetçi örgütlenme olduğunu düşünürsek yapay zekânın Türkiye’de yayılması yavaş olacak gibi görünüyor.
Gelin şimdi bu değerlendirmeden üç tespit yapalım: 1) Türkiye’de yapay zekâ yayılımı oldukça sınırlı, bu nedenle verimlilik artışı ya da yeni ürün ve süreçlerden kaynaklanabilecek değer artışı ve istihdam yaratma potansiyeli sınırlı, 2) Yapay zekâ genç işsizliği tetikliyor ve istihdama katılma oranı azalıyor, 3) Türkiye’de firma organizasyonu daha merkeziyetçi olduğu için yapay zekâ yayılımı üzerinde doğal bir engel oluşturuyor. Bu tespitlere bakınca yapay zekâ ve etkileri bağlamında Türkiye ekonomisinin geleceği için olumlu bir öngörü geliştirmek epey zor.
Kaynakça
Alexander Bick, Adam Blandin, David J. Deming, Nicola Fuchs-Schündeln, Jonas Jessen (2026). Mind the Gap: AI Adoption in Europe and the US, BPEA Conference Draft, March 26-27, 2026, Brookings Papers on Economic Activities
Ezra Karger, Otto Kuusela, Jason Abaluck, Kevin A. Bryan, Basil Halperin, Todd R. Jones, Connacher Murphy, Philip Trammell, Matt Reynolds, Dan Mayland, Ria Viswanathan, Ananaya Mittal, Rebecca Ceppas de Castro, Josh Rosenberg, and Philip Tetlock, “Forecasting the Economic Effects of AI,” NBER Working Paper 35046 (2026), https://doi.org/10.3386/w35046.
McKinsey (2025). The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation.
TUİK (2025). Yapay Zekâ İstatistikleri, 2025, Bülten.
Notlar
-
https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai ↑
-
https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-eurostat-news/w/ddn-20251211-2#:~:text=In%202025%2C%2020.0%25%20of%20EU,Source%20dataset:%20isoc_eb_ai ↑
-
https://www.oecd.org/en/data/indicators/youth-not-in-employment-education-or-training-neet.html ↑
-
https://www.siliconcontinent.com/p/what-explains-heterogeneity-in-ai?r=21z7ec&utm_campaign=post&utm_medium=web&triedRedirect=true ↑