Otomasyon dalgası kapıda: İşler yok mu olacak, yoksa dönüşecek mi?
Yapay zeka teknolojilerindeki hızlı gelişmeler, işgücü piyasalarının geleceğine ilişkin köklü sorular doğuruyor. Bu yazı, Keynes’in “teknolojik işsizlik” kavramından Acemoğlu ve Restrepo’nun “yer değiştirme” ve “üretkenlik” etkilerine uzanan teorik tartışmayı ele alarak, yapay zekanın önceki teknolojik dönüşümlerden farklarını inceleme amacı taşıyor. Türkiye’nin genç nüfusu ve dijitalleşme potansiyeli fırsatlar sunarken, yüksek kayıt dışılık ve eğitim sistemindeki yapısal sorunlar ciddi riskler barındırıyor. Bu doğrultuda, yazı; eğitim reformu, yaşam boyu öğrenme altyapısı ve kapsayıcı sosyal koruma sistemleri üzerine politika önerileriyle sonlanıyor.
Son yıllarda yapay zekâ teknolojilerindeki hızlı gelişmeler, iş gücü piyasalarının geleceğine ilişkin köklü sorular sormamıza neden oluyor. Bir yanda makinelerin insanların yerini alacağı ve kitlesel işsizliğin kaçınılmaz olduğu iddiaları, diğer yanda ise teknolojinin her zaman yeni iş alanları yarattığı ve bu sefer de farklı olmayacağı görüşü yer alıyor. Peki gerçek nerede? Ve belki daha önemlisi: Türkiye bu dönüşüme ne kadar hazır?
Teknolojik İşsizlik Tartışması: Keynes’ten Günümüze
Teknolojinin istihdamı tehdit ettiği fikri yeni değil. John Maynard Keynes, 1930’larda yazdığı “Torunlarımızın Ekonomik Olanakları” başlıklı denemesinde (Keynes, 1930) “teknolojik işsizlik” kavramını ortaya atmıştı. Keynes, emeği tasarruf eden yeni araçların keşfedilme hızının, emek için yeni kullanım alanları bulma hızımızı geçtiği bir durumdan söz ediyordu. Ancak Keynes bunu geçici bir uyumsuzluk olarak görüyordu; uzun vadede insanlığın daha az çalışıp daha fazla boş zamana sahip olacağını öngörüyordu.
Günümüzde bu tartışma yeni bir boyut kazandı. Oxford Üniversitesi’nden Carl Benedikt Frey ve Michael Osborne’un 2017’de yayımlanan çalışması, ABD’deki işlerin yüzde 47’sinin önümüzdeki yirmi yıl içinde otomasyona açık olduğunu iddia ederek büyük yankı uyandırdı (Frey ve Osborne, 2017). Bu çalışma, meslekleri “otomasyon riski” açısından sınıflandırarak somut bir tablo ortaya koydu. Ancak burada kritik bir ayrım yapmak gerekiyor, zira bir işin otomasyona “açık” olması ile gerçekten otomatize “edilecek” olması aynı şey değil. Geleceğin bu bağlamda nasıl şekilleneceği belirsizliğini koruyor.
İkame mi, Tamamlama mı?
İş gücü ekonomisinin önde gelen isimlerinden David Autor, teknoloji-istihdam ilişkisine daha detaylı bir bakış açısı sunuyor. Autor’a göre mesele, teknolojinin işleri tamamen ortadan kaldırıp kaldırmayacağı değil; işlerin içeriğini nasıl dönüştüreceğinde yatıyor. (Autor, 2015). Tarih boyunca teknoloji, bazı görevleri otomatize ederken başka görevlerin önemini artırdı. Örneğin, ATM’lerin yaygınlaşması banka veznedarlarını ortadan kaldırmadı; onları rutin para sayma işinden müşteri ilişkileri yönetimine kaydırdı.
MIT’den Daron Acemoğlu ve Pascual Restrepo’nun çalışmaları da bu konuda önemli bir kavramsal çerçeve sunuyor. Yazarlara göre otomasyon iki karşıt etki yaratıyor: “yer değiştirme etkisi” ve “üretkenlik etkisi” (Acemoğlu ve Restrepo, 2019). Yer değiştirme etkisi, makinelerin işçilerin yerini almasını ifade ediyor. Üretkenlik etkisi ise verimliliğin artmasıyla ekonominin büyümesini ve yeni iş alanlarının ortaya çıkmasını kapsıyor. Hangi etkinin baskın olacağı, teknolojinin doğasına, kurumsal yapıya ve uygulanan politikalara bağlı olacak gibi görünüyor.
Yapay Zekâ Neden Farklı?
Peki yapay zekâ, önceki teknolojik dönüşümlerden gerçekten farklı mı? Bazı açılardan evet. Geçmişte otomasyon ağırlıklı olarak rutin, fiziksel ve tekrarlayan görevleri hedef alıyordu. Fabrika işçileri, montaj hattı çalışanları risk altındaydı. Ancak yapay zekâ, özellikle büyük dil modelleri ve üretken yapay zekâ, ilk kez bilişsel ve yaratıcı görevleri de hedef alıyor. Hukuk araştırması yapabilen, kod yazabilen, metin üretebilen sistemler, beyaz yakalı meslekleri de dönüşüm baskısı altına sokuyor.
Öte yandan, yapay zekânın mevcut yetenekleri konusunda abartılı beklentilere de dikkat etmek gerekiyor. Bugünkü yapay zekâ sistemleri, belirli görevlerde etkileyici performans gösterse de genel zekâ, sağduyu muhakemesi ve beklenmedik durumlarla baş etme konusunda hâlâ ciddi sınırlamalara sahip. Erik Brynjolfsson ve Andrew McAfee’nin “İkinci Makine Çağı” adlı kitaplarında vurguladığı gibi, teknolojinin potansiyeli ile fiili uygulanması arasında genellikle uzun bir gecikme süresi bulunuyor (Brynjolfsson ve McAfee, 2014). Kurumların, iş süreçlerinin ve becerilerin yeni teknolojilere uyum sağlaması zaman alıyor.
Türkiye’nin Konumu: Fırsatlar ve Riskler
Türkiye’nin iş gücü piyasası yapısı, yapay zekâ dönüşümü açısından hem avantajlar hem de dezavantajlar barındırıyor. Bir yanda görece genç bir nüfus ve hızla dijitalleşen bir ekonomi var. Öte yanda, hâlâ yüksek oranda kayıt dışı istihdam, düşük kadın iş gücüne katılım oranı ve eğitim sisteminin ihtiyaç duyulan becerileri kazandırma kapasitesine ilişkin soru işaretleri bulunuyor.
Dünya Bankası verilerine göre Türkiye’de istihdamın önemli bir bölümü imalat, perakende ve tarım gibi otomasyona görece açık sektörlerde yoğunlaşıyor. Ancak burada da detaya inmek çok önemli: Türkiye’deki imalat sektörü, Almanya veya Japonya’daki kadar otomatize değil. Bu durum, bir yandan otomasyon potansiyelinin yüksek olduğu, öte yandan da geçişin daha kademeli olabileceği anlamına geliyor. Düşük ücret düzeyi, bazı sektörlerde otomasyon yatırımlarını ekonomik açıdan cazip kılmayabilir; en azından kısa vadede.
Kayıt dışı ekonominin büyüklüğü de bu denklemde kritik bir değişken. Kayıt dışı çalışanlar genellikle sosyal güvenlik şemsiyesinin dışında kaldığı için teknolojik dönüşümün yaratabileceği işsizlik şoklarına karşı daha savunmasız durumdalar. Aynı zamanda kayıt dışılık, işletmelerin verimlilik artırıcı teknolojilere yatırım yapma güdüsünü de zayıflatabilir.
Ne Yapmalı?
Yapay zekâ dönüşümüne hazırlık, birkaç temel alanda eş zamanlı politika müdahalesi gerektiriyor. Birincisi ve belki en önemlisi eğitim sisteminin yeniden yapılandırılması. Ezberci ve sınav odaklı bir eğitim anlayışı, tam da yapay zekânın en iyi yaptığı şeyleri öğretiyor: bilgi depolama ve geri çağırma. Oysa eleştirel düşünme, karmaşık problem çözme, yaratıcılık ve duygusal zekâ gibi beceriler, öngörülebilir gelecekte insanlara özgü kalmaya devam edecek.
İkincisi, yaşam boyu öğrenme altyapısının güçlendirilmesi. Bir mesleği öğrenip emekliliğe kadar o meslekte çalışma modeli artık geçerliliğini yitiriyor. İş gücünün sürekli olarak yeni beceriler edinebileceği, esnek ve erişilebilir eğitim programlarına ihtiyaç var. Burada hem kamu hem de özel sektör inisiyatifleri kritik önem taşıyor.
Üçüncüsü, sosyal koruma sistemlerinin güncellenmesi. Geleneksel istihdam ilişkisine dayalı sosyal güvenlik modelleri, gig ekonomisi ve platformlaşma çağında yetersiz kalıyor. Daha kapsayıcı ve esnek sosyal koruma mekanizmaları tasarlanması gerekiyor.
Sonuç Yerine
Yapay zekâ devrimi kaçınılmaz görünüyor; ancak bu devrimin toplumsal sonuçları kaçınılmaz değil. Teknoloji belirlenimci bir bakış açısı, sanki teknolojinin kendi başına toplumsal sonuçları belirlediğini varsayar. Oysa gerçekte kurumlar, politikalar ve toplumsal tercihler, teknolojinin etkilerini şekillendirmede belirleyici rol oynuyor. Aynı teknoloji, farklı kurumsal bağlamlarda çok farklı sonuçlar doğurabilir.
Türkiye için kritik soru şu: Bu dönüşümü pasif bir şekilde karşılayıp sonuçlarına mı katlanacağız, yoksa proaktif politikalarla süreci yönlendirmeye mi çalışacağız? İkinci seçenek, kısa vadede daha maliyetli görünse de uzun vadede çok daha sürdürülebilir bir yol sunuyor. Zaman daralıyor; ancak henüz geç değil.
Kaynaklar
Acemoğlu, D. ve Restrepo, P. (2019). Automation and New Tasks: How Technology Displaces and Reinstates Labor. Journal of Economic Perspectives, 33(2), 3-30.
Autor, D. (2015). Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation. Journal of Economic Perspectives, 29(3), 3-30.
Brynjolfsson, E. ve McAfee, A. (2014). The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. New York: W.W. Norton.
Frey, C. B. ve Osborne, M. A. (2017). The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerisation? Technological Forecasting and Social Change, 114, 254-280.
Keynes, J. M. (1930). Economic possibilities for our grandchildren. In Essays in persuasion (pp. 321-332). London: Palgrave Macmillan UK.