31 Ekim 2025 / Sami Mahrum
Şirket, yüzyıllardır ekonomik yaşamı düzenleyerek, insan emeğini hiyerarşi ve rutinler aracılığıyla değere dönüştürdü. Ancak, aracı yapay zeka koordinasyon ve karar alma gibi yönetimsel görevleri üstlenmeye başladıkça, bir zamanlar modern kapitalizmi tanımlayan kurumlar çökmeye başlıyor.
DUBAİ – Yapay zeka tartışmaları neredeyse her yerde, istihdam ve yatırım getirisi üzerindeki etkisine odaklanmış, hatta neredeyse tamamen bu konuya odaklanmış durumda. Hangi işler ortadan kalkacak? Hangi beceriler kalıcı olacak? Mevcut değerlemeler haklı mı? Bu sorular önemli olsa da, daha derin bir konuyu göz ardı ediyor: Son iki yüzyıldır ekonomik hayatı düzenleyen kurumlar olan firmaların, yapay zekanın ardından mevcut halleriyle hayatta kalıp kalamayacakları.
Şirketin ekonomik yaşamın doğal bir parçası olmadığını hatırlamakta fayda var. 16. yüzyılda, tüccarlar küresel ticaretin uçsuz bucaksız mesafelerini ve belirsizliklerini yönetmenin yeni yollarını ararken ortaya çıktı. Bu zorlukların üstesinden gelmek için, 1555 yılında Britanya Kraliçesi Mary yönetiminde Muscovy Şirketi kuruldu ve ardından daha ünlü İngiliz ve Hollanda Doğu Hindistan Şirketleri kuruldu. Bu anonim şirketler yeni bir modelin öncülüğünü yaptı: yüzlerce yatırımcıdan sermaye toplayıp, yıllar süren projeleri yönetebilecek bürokrasiler inşa ettiler. Muhasebe, denetim ve hiyerarşi yoluyla, yabancılar arasında büyük ölçekli iş birliğini mümkün kılan bir güven mimarisi oluşturdular.
Sanayi Devrimi bu örgütlenme mantığını yeni bir döneme taşıdı. Buhar, çelik ve telgraf, merkezi kurumsal komuta gerektiriyordu. 20. yüzyılın başlarında Henry Ford, hareketli montaj hattıyla modeli mükemmelleştirmiş ve mekanik hassasiyeti sosyal disiplinle birleştirmişti: tekrarlayan görevler, uzmanlaşmış roller ve standartlaştırılmış çıktı. Fabrika, işçiyi kurumsal makinenin önemli bir bileşenine dönüştürdü.
20. yüzyılın ortalarında, Toyota’nın üretim sistemi firmayı bir kez daha yeniden tanımladı. Yalın üretim ve tam zamanında lojistik, katılığın yerini hızlı yanıt verme becerisine bırakarak fabrikadaki çalışanları güçlendirdi. Firma, bir makineden ziyade bir bilgi ağına dönüştü; bu, kurumsal modelin son büyük evrimiydi.
Şirket, dört temel kısıtlamayı ele aldığı için başarılı oldu: bilgi kıtlığı, yüksek işlem maliyetleri, denetim ihtiyacı ve sermaye birikimi. Nobel ödüllü ekonomist Ronald Coase’un 1937 tarihli ” Firmanın Doğası ” adlı makalesinde açıkladığı gibi, şirketler, piyasaların kullanımının maliyetli olması nedeniyle var olur. Şirketler, insanların tek seferlik işlemler yerine uzun vadeli sözleşmesel düzenlemeler kapsamında iş birliği yapmalarını sağlar.
2009 yılında Nobel Ödülü’ne layık görülen Oliver Williamson, 1975 tarihli Piyasalar ve Hiyerarşiler adlı kitabında firma teorisini genişletti . Williamson’a göre firmalar, insanların kusurlu olması nedeniyle var oluyor: Anlaşma yaparken her türlü olasılığı öngöremeyiz (sınırlı rasyonellik) ve bazen kendi çıkarlarımızı ön planda tutarız (fırsatçılık). Bu kusurlar, yatırımlar son derece uzmanlaşmış olduğunda özellikle belirginleşir. Sonsuz pazarlık ve yeniden müzakerelerden kaçınmak için firmalar, kararları almak ve uygulamak için yöneticilere güvenirler.
Yapay Zeka Fazlası Paradoksu
Aracı yapay zeka artık akıllı sözleşmeler tarafından otomatik olarak uygulanan güvenilir sözleşmeler tasarlayabilirken, bulut hizmetleri bilgi ve varlıkları anında paylaşılabilir hale getiriyor. Bir zamanlar kurumsal hiyerarşileri meşrulaştıran koordinasyon sorunlarının bilgisayar kodlarıyla çözüldüğü düşünüldüğünde, şirketlerin geleneksel mantığı zayıflamaya başlıyor.
Oxford Üniversitesi ekonomi tarihçisi Carl Benedikt Frey, yakın zamanda yayınlanan How Progress Ends (İlerleme Nasıl Sonlanır) adlı kitabında, ekonomi tarihinde derin bir yapısal gerilim olduğunu tespit ediyor. Frey, modern ekonomilerin her zaman yeni fikirler arayışı (keşif) ile mevcut olanın ölçeklendirilmesi ve geliştirilmesi (sömürü) arasında bir denge kurduğunu yazıyor. Keşif açık ve deneysel ortamlarda gelişirken, sömürü yapı, disiplin ve hiyerarşiye bağlıdır.
Frey, bu gerilimin ekonomik kalkınmanın her aşamasını şekillendirdiğini savunuyor. Sanayi çağında firma, sömürünün temel aracı haline geldi. Ancak aynı kurumların, ilerlemenin önünde engel haline geldiği konusunda uyarıyor: Sömürü için tasarlanmış yapılar baskın hale geldiğinde, toplumların uyum sağlamak için ihtiyaç duyduğu keşif kapasitelerini bastırırlar. Zamanla verimlilik atalete dönüşür ve ilerleme durur; fikirler tükendiği için değil, eski ekonomi için inşa edilmiş kurumlar yeninin mantığına direndiği için.
Şirket, özünde, alışkanlıklar aracılığıyla insanları, sermayeyi ve bilgiyi koordine eden ve sonunda rutinlere dönüşen bir mekanizmadır. Yönetimin rolü her zaman bu rutinleri daha verimli ve ölçeklenebilir hale getirmek olmuştur ve bugün yapay zeka yatırımlarının çoğu da bu alana odaklanmaktadır: mevcut olanı otomatikleştirmek.
Günümüzde, birbiriyle ilişkili iki gelişme, firmaların ürettikleri tüm fazlalığı özümseme kapasitelerini sınamaktadır. Birincisi, keşif ve sömürü arasındaki sınırın çökmesidir. Tarihsel olarak bunlar ardışıktı: araştırmacılar fikirleri laboratuvarlarda keşfediyor, firmalar ise bunları yerleşik süreçler aracılığıyla uyguluyordu.
Yapay zeka, giderek artan sayıda alanda bu ayrımı ortadan kaldırıyor. Örneğin, ilaç keşfinde algoritmalar aynı anda yeni moleküller arar ve bunların büyük ölçekte nasıl üretilebileceğini modeller. Yazılım mühendisliğinde, üretken modeller sürekli bir döngü içinde kod yazar, test eder ve hata ayıklar. Pazarlamada ise yapay zeka sistemleri, kampanyaları gerçek zamanlı olarak tasarlar, test eder ve optimize ederek araştırma ile uygulama arasındaki çizgiyi ortadan kaldırır. Bir zamanlar dışarıdan hizmet alımı gerektiren araştırma ve geliştirme, üretim ve operasyonlar artık tek ve entegre bir sistem içinde yürütülebilir.
İkinci gelişme, insan kapasitesinin genişlemesidir. Yapay zeka teknolojileri ilerledikçe, insanların hayal edebilecekleri, yaratabilecekleri ve başarabilecekleri şeylerin sınırlarını zorluyor. Üretken yapay zeka modellerinin, bir araştırma makalesi yazmada, kaba bir taslağı, muhakemeyi derinleştirerek, nüanslar ekleyerek ve metni geliştirerek tutarlı ve bütünleşik bir bütüne dönüştürmede nasıl yardımcı olabileceğini düşünün. Benzer şekilde, bir mühendis, bir zamanlar büyük ekipler gerektiren sistemlerin prototiplerini oluşturmak için yapay zeka araçlarını kullanabilirken, tek bir analist tüm departmanları gerektiren işleri gerçekleştirebilir.
Bu gelişmelerin birleşik etkisi, kuruluşların hiyerarşik yapılarının özümsemek üzere inşa edildiğinden daha fazla fikir, daha fazla girişim ve daha fazla problem çözme enerjisinin ortaya çıkmasıdır. Keşifleri üreten araçlar aynı zamanda bu keşifler üzerinde de etkili olduğunda ve yapay zeka destekli çalışanlar yöneticilerin koordinasyon sağlayabileceğinden daha hızlı hareket ettiğinde, şirketin kontrol mimarisi bir avantajdan ziyade bir engel gibi görünmeye başlar. Yapay zeka hem insan hem de makine iradesini artırdıkça, köklü şirketler yarattıkları değeri kontrol etmekte giderek zorlanırlar. Bu içsel aşırı yüklenmenin sonucu daha fazla verimlilik değil, entropidir.
Yapay zeka benimseme paradoksu budur: Bir kuruluş yapay zeka sayesinde ne kadar yetenekli hale gelirse, ortaya çıkardığı insan potansiyelini yönetmesi o kadar zorlaşır. Duke Üniversitesi Fuqua İşletme Fakültesi’nden Wesley Cohen ve Pensilvanya Üniversitesi’nden Daniel Levinthal, 1990 tarihli çığır açıcı bir makalede , bir firmanın özümseme kapasitesini, yeni dış bilgileri tanıma, özümseme ve uygulama becerisi olarak tanımladılar. Minnesota Üniversitesi Carlson Okulu’ndan Shaker Zahra ve Georgetown Üniversitesi’nden Gerard George, daha sonra bu kavramı , bireysel bilişi kolektif rutinlere bağlayan dinamik, çok seviyeli bir yetenek olarak yeniden çerçevelediler.
Ancak yapay zeka, bireysel öğrenme ve karar alma hızını kuruluşların üstesinden gelemeyeceği kadar artırdığında, bu denge bozulur. Bireyler, onları koordine etmek için inşa edilen mekanizmaların uyum sağlayabileceğinden daha hızlı evrimleştikçe, özümseme kapasitesi içsel olarak uyumsuz hale gelir. Öğrenmeyi bir zamanlar kurumsal yeteneğe dönüştüren rutinler aşınır ve bu da bir koordinasyon krizi yaratır. Başka bir deyişle, fazlalık, şirketlerin kazandıklarından bireylerin yapabildiklerine kaymıştır. Müşteriler, tedarikçiler ve düzenleyiciler kendi yeni uyum kapasitelerini kazandıkça, aynı dinamik toplumlar genelinde de yaşanmaktadır.
“Komuta ve Kontrol” mü yoksa “Orkestra ve Yetkilendirme” mi?
Pek çok ibret verici hikaye var. Kodak dijital fotoğrafçılığı icat etti, ancak herkesin fotoğrafçı olacağı bir dünyayı öngöremedi. Gücü film teknolojisi ve dağıtımında yatsa da, yönetim yapısı, görüntülerin nadir ve üretiminin maliyetli olduğu bir çağa göre ayarlanmıştı.
Bir zamanlar dünyanın en büyük cep telefonu üreticisi olan Nokia, donanım sektörüne hakimdi ancak değeri üretimden ziyade koordinasyon olarak yeniden tanımlayan dijital platformlara geçişi kaçırdı. Video kiralama zinciri Blockbuster, yayın akışının ortaya çıkmasıyla çöktü ve iş modeli, zaman ve erişim üzerindeki kontrolün şirketlerden tüketicilere geçtiği bir döneme uyum sağlayamadı. Bu başarısızlıkların her biri aynı temel zayıflığa bağlanabilir: dış etkenlerin kaynakları değiştiğinde iç hiyerarşileri yeniden yapılandıramamak.
Bu arada diğer firmalar portföy felcinin kurbanı oldu. Hollandalı elektronik devi Philips, 1980’lere gelindiğinde o kadar dağınık bir yapıya bürünmüştü ki, ampullerden yarı iletkenlere kadar uzanan çok sayıda bölümünü tek bir tutarlı strateji birleştiremiyordu. Sürekli inovasyona rağmen stratejik tutarlılık bozuldu; her birim kendi şartlarında başarılı olsa da, şirketi farklı yönlere çektiler. Philips’in Alman rakibi Siemens, endüstriyel mirasını büyüyen dijital işleriyle uzlaştırmaya çalışırken benzer gerilimlerle boğuştu. Her iki durumda da başarısızlık koordinasyondan kaynaklanıyordu: iştirakler, Philips ve Siemens’in yönetim hiyerarşilerinin fark edebileceğinden veya yönetebileceğinden daha fazla değer üretiyordu.
Kamu kurumları bu kesintilerden muaf değil; bir zamanlar Kodak ve Philips’i rahatsız eden sorular, bolluğu yönetmekte zorlanan bakanlıkları, üniversiteleri ve vakıfları da karşı karşıya getiriyor. Örneğin, araştırma fonlama kuruluşları, yapay zeka destekli hibe başvurularıyla dolup taşıyor . Makine tarafından üretilen teklifler hızla arttı ve geleneksel değerlendirme süreçlerini altüst ederek, yavaş ve müzakereli akran değerlendirmesine alışkın komiteleri altüst etti. Artık sorun idari verimlilik değil, kurumsal biliş. Daha yavaş bir epistemik hız için inşa edilmiş kurumlar, fikirlerin makine hızında geliştiği bir zamanda amaçlarına uygun kalabilir mi?
Yapay zeka fazlası paradoksunun özü budur: Potansiyel ve inisiyatif, bir kuruluşun onları yönetme becerisini geride bıraktığında, başarı bir istikrarsızlık kaynağı haline gelir. Firmalar artık zeka veya beceri eksikliğiyle değil, bol miktarda kullanılmamış kapasiteyle mücadele ediyor. Bu fazlalığı yönetmek, karar alma sürecini içgörülerin ortaya çıktığı yere daha yakın bir yere taşımayı gerektirir; böylece harekete geçmeye en uygun konumda olanlar, gecikme veya bürokratik sürtüşme olmadan harekete geçebilir.
Danışmanlık ortaklıkları faydalı bir model sunar. Ortaklar, güven, itibar ve mali sorumluluk temelinde paylaşılan bir altyapı içinde yüksek düzeyde özerklikle çalışırlar. Kaynakları doğrudan, yönetim onayını beklemeden tahsis ederler ve içgörülerini müşteri değerine dönüştürdükleri için ödüllendirilirler.
Yapay zeka çağında başarılı olmak için firmaların benzer bir tasarımı benimsemeleri gerekecek: paylaşımlı altyapıya dayalı dağıtılmış otorite; uyumun hiyerarşiyle değil, şeffaf veri akışları ve dikkatlice ayarlanmış teşviklerle sağlandığı ağ tabanlı bir federasyon. Firmanın mimarisi, mevcut komuta ve kontrol modelinden, yöneten ve güçlendiren bir modele evrilmelidir. Bu geçişi başarıyla tamamlayan firmalar, yapay zeka fazlasını stratejik bir avantaja dönüştürecektir.
Oyuncu Ağının Yükselişi
Keşif ve sömürü tek bir süreç haline geldikçe, keşif ve uygulama artık ardışık olarak değil, aynı sürekli algılama, öğrenme ve eylem döngüsü içinde gerçekleşir. Bu yeni ortaya çıkan düzende, ekonomi kendini emir komuta zincirleri yerine bilgi akışları aracılığıyla örgütler.
Bu değişimi anlamlandırmak için, insan ve makine sistemleri arasında etkileşimin nasıl paylaşıldığını açıklayan bir dile ihtiyacımız var. Aktör-ağ teorisi tam da bunu sunar. Geleneksel ağ teorisi insanları ve sistemleri birbirine bağlı ayrı varlıklar olarak ele alırken, aktör-ağ teorisi etkileşimin -hareket etme ve sonuç üretme kapasitesi- onları birbirine bağlayan ağdan kaynaklandığını savunur. Teşhis yazılımı kullanan bir doktor, gerçek zamanlı hasta verilerine güvenen bir hemşire ve örüntülerden öğrenen bir algoritma, yetenekleri üç katılımcıya da dağılmış tek bir etken oluşturur.
Yapay zeka, bu entegrasyonu kusursuz hale getirir. İnsanlar ve yapay zekalı meslektaşları birlikte düşündüklerinde, uyguladıklarında ve yarattıklarında, yetkileri insan ve makine arasında paylaşılan tutarlı bir ekonomik aktör haline gelirler. Bu ilişkileri binlerce hibrit katılımcı arasında yeniden üretin; sonuç gerçek bir aktör ağıdır.
Aktör-ağ teorisinin kökeni, kavramı 1987 tarihli Bilim Eylemde kitabında ortaya atan ve 2005 tarihli Toplumsalı Yeniden Birleştirmek kitabında genişleten Fransız filozof Bruno Latour’a kadar uzanmaktadır . Latour, eylemliliğin sistemler, insanlar ve teknolojiler arasındaki etkileşimden doğan, doğası gereği dağıtılmış bir yapı olduğunu düşünmüştür.
Bu açıdan bakıldığında, yapay zeka ekonomisi bir hiyerarşi olarak değil, insanların ve temsilcilerinin birbirleriyle bir firma aracılığıyla olduğundan daha verimli bir şekilde etkileşim kurduğu bir ekosistem olarak karşımıza çıkıyor. İstikrarlı işler ve ömür boyu süren kariyerler yerini amaç odaklı projelere bıraktıkça, sermaye sorunları takip edecek, şirketleri değil. Hükümetler ise dijital protokolleri düzenleyecek ve şirketlerin bildirdiği kârlardan ziyade değerin yaratıldığı borsaları vergilendirecek.
Böyle bir dönüşüm kulağa umut verici gelse de, hayati bir şey kaybedilecektir. Sonuçta şirket bir zamanlar maaştan fazlasını sağlıyordu; topluluk ve aidiyet duygusu sunuyordu. Gerilemesi yeni özgürlükler getirebilir, ancak aynı zamanda derin bir bağ kurma özlemi de doğurabilir.
Sorumlu Ajan Patronlar
İnsanlar ve yapay zeka modelleri arasında yetki dağılımı arttıkça, yeni bir ekonomik aktör türü ortaya çıkmaya başlıyor: aracı patron . Microsoft yöneticisi Jared Spataro’ya göre, aracı patron, “yapay zeka çağında etkilerini artırmak ve kariyerlerinin kontrolünü ele geçirmek için aracılar oluşturan, yetkilerini devreden ve yöneten kişidir.”
Spataro’nun gözlemi, ekonomik faaliyetin merkezindeki temel bir değişimi yakalıyor. Aracı patron, güçlendirme yoluyla ekonomik olarak tutarlı hale gelen bir bireydir. Ne emek sunan bir müteahhit ne de kurumsal hiyerarşiye bağlı bir çalışan olan aracı patron, “başlangıcı” benlik ve bir yapay zeka aracılar topluluğu arasındaki ortaklık olan bir mikro girişimcidir. Birlikte, tek başına bir insan veya makineden daha yetenekli, ancak kurumsal ek yüklerden uzak bir ekonomik birim oluştururlar.
Değiştirilebilir iş birimleri olarak görev yapan geleneksel çalışanların aksine, aracı patronlar yapay zeka aracılarıyla ilişkilerini yönetirler. Müşteriler ve işbirlikçiler arasında akıcı bir şekilde hareket edebilen bu kişiler, her biri farklı insan ve makine işbirlikçileri gerektiren ve doğrulanabilir sonuçlar üreten farklı projelerden oluşan bir kariyer inşa ederler.
Bu ajan-patron ağları, yalnızca birkaç kişiden ve farklı zaman dilimlerinde çalışan ve belirli bir hedefe ulaşıldığında dağılan bir yapay zeka ajan filosundan oluşabilir. Nairobi’de bir iklim analisti, Lizbon’da bir tasarımcı ve Singapur’da bir geliştirici, bir iklim adaptasyonu sorununu çözmek için bir ay boyunca iş birliği yapabilir ve başkalarının üzerine inşa edebileceği verileri, kodları ve içgörüleri geride bırakabilir. Upwork gibi platformlardaki serbest çalışanlar, kendilerini yüklenici olarak değil, büyük dil modelleri (LLM’ler), araç zincirleri ve veritabanlarından oluşan bir filoyu yönettikleri için “ajan düzenleyicileri” olarak tanımlayarak bu yönde ilerliyorlar.
Elbette, dağıtık ağlar zaten mevcut. Sonuçta Wikipedia ve Linux, onlarca yıldır küresel iş birliğiyle gelişti. Ancak bu ortak kaynak temelli modeller, değerin kurumsal yeniden dağıtımına dayanır. Buna karşılık, aracı-ağ modeli, bireyin, kod ve verileri de dahil olmak üzere yarattığı değeri kurumsal aracılara devretmek yerine, ele geçirmesini ve sahiplenmesini sağlar.
Hubless Ekonomisi
Latourcu ekonomi, sosyologlar Manuel Castells (eski İspanya üniversiteler bakanı) ve Columbia Üniversitesi’nden Saskia Sassen tarafından tanımlanan ağ toplumundan ayrılır. Castells , Ağ Toplumunun Yükselişi (1996) adlı eserinde, endüstriyel hiyerarşileri yeniden yapılandıran küresel sermaye ve bilgi akışlarını izlemiştir. Sassen, Küresel Şehir (1991) ve Bölge, Yetki, Haklar (2006) adlı eserlerinde, aynı akışların New York ve Londra gibi şehirlerde gücü nasıl yoğunlaştırdığını göstermiştir. Çalışmaları bir araya getirildiğinde, küresel bağlantının eşitsiz etkileri vurgulanmıştır: büyük ulusötesi merkezler giderek daha baskın hale gelirken, çevre ülkeler tüketici veya düşük değerli düğümler olarak işlev görmektedir
Latourcu ekonomide ise, aktör ağı yaratır, tersi değil. Bağlantılar gevşek, duruma bağlı ve geçicidir; merkezi altyapılar yerine ortak hedeflerle sürdürülür. Latourcu ekonomi hem akışları hem de yapıları merkeziyetsizleştirir: her aktör kendi ağını kurar ve sürdürür, ihtiyaç duyulduğu sürece insan ve makine işbirlikçilerini bir araya getirir.
Dijital araçları daha hafif, daha ucuz ve daha geniş bir alana yayılmış hale getirerek, Latour ekonomisi dizüstü bilgisayarı ve internet bağlantısı olan herkesin bir zamanlar araştırma laboratuvarları ve çokuluslu şirketlere ayrılmış olanaklara erişebilmesini sağlıyor. Accra’daki küçük bir tasarım stüdyosu artık LLM eğitimi verebiliyor, veri odaklı hizmetler sunabiliyor veya São Paulo’daki müşterilerle iş birliği yapabiliyor. Değer yaratma artık fabrikalara, patentlere veya fiziksel dağıtım ağlarına sahip olmanın bir işlevi değil; bilgi akışlarını düzenleme becerisine dayanıyor.
Yine de, Latourian ekonomisi kapasiteyi yeniden dağıtırken, gücü de yeniden dağıtıp dağıtmadığı belirsizliğini koruyor. Yapay zekanın uzun süredir devam eden uçurumları daraltma potansiyeli kesinlikle var, ancak etkisi teknolojinin kendisinden çok, erişim, kredi ve yönetişimin değer üreten ağlara nasıl entegre edildiğine bağlı olacak.
Üç endişe öne çıkıyor. Birincisi, büyük firmalar neden mevcut avantajlarını artırmak için yapay zekayı kullanmıyorlar? Neredeyse kesinlikle kullanacaklar. Ancak firmalar yapay zeka tarafından giderek daha fazla desteklendikçe, iç dinamikleri değişebilir. Yetki devredilebilir, algoritmalar yönetim katmanlarının yerini alabilir ve yetenekler bölümler arasında yeniden dağıtılabilir. Bu süreçte, büyük firmalar aktör ağları için geleneksel şirketlerden ziyade holding şirketlerine dönüşebilir.
İkincisi, dağıtılmış sistemler, karmaşık projeler hem iş birliği hem de uyumlu teşvikler gerektirdiğinden, hiyerarşi gerektiren koordinasyon sorunlarıyla hâlâ boğuşmaktadır. Ancak yapay zeka, aracılara olan ihtiyacı azaltarak bu sorunu hafifletmeye yardımcı olur. Açık kaynaklı projeler, büyük ve dağıtılmış ekiplerin karmaşık teknik zorluklar üzerinde etkili bir şekilde birlikte çalışabileceğini şimdiden kanıtlamaktadır. Her ikisi de açık iş birliği ve merkezi olmayan yönetimin ürünleri olan Linux ve Kubernetes, bunun başlıca örnekleridir. Şirket ortadan kaybolmak yerine, gevşek bir şekilde birbirine bağlı ağlardan oluşan bir ekosisteme dönüşebilir.
Üçüncüsü, parçalanma verimliliği ve tutarlılığı baltalayabileceğinden, milyonlarca aracı patrondan oluşan bir ekonomi, kendi kendine yeten girişimlerden oluşan bir karmaşaya dönüşme riskiyle karşı karşıyadır. Şirket bir zamanlar bunu ortak öncelikleri uygulayarak çözmüş olsa da, bir aktör-ağ ekonomisi, ortak zorluklarla mücadele eden özerk aktörlere dayanır. Bu model, geri bildirim döngüleri sıkışık olduğunda işe yarar, ancak zaman çizelgeleri uzadığında başarısız olur. Sorunlar on yıllar boyunca ortaya çıktıkça, sürdürülebilir koordinasyon son derece zorlaşır.
Firmanın Geleceği Var mı?
Coase 1937’de şirketlerin neden var olduğunu sorduğunda, cevabı işlem maliyetleriydi. Bu mantık bürokratik çağı tanımlamıştı, ancak maliyetlerin sıfıra yaklaştığı yapay zeka sistemleri ve aracı ağlarının olduğu bir dünyada artık geçerli değil. Bürokrasi artık algoritmik bir biçimde, yöneticilerin bir zamanlar uyguladığı işlemleri otomatikleştiren protokollere ve dijital yönetişim sistemlerine kodlanmış olarak karşımıza çıkıyor.
Bu bağlamda, Coase’un sorusu yeni bir aciliyet kazanıyor. 20. yüzyılın büyük bir bölümünde, kurumsal hiyerarşi, ekonomik davranışları koordine etmede piyasalardan daha etkili olduğunu kanıtladı. Yapay zeka destekli piyasalar, eskiden yönetimsel gözetim gerektiren görevleri üstlenmeye başladıkça, cevap daha az netleşiyor. Yine de, geleneksel hiyerarşiler, özellikle uzun vadeli sermaye girişimleri ve sıkı düzenlemelere tabi sektörler gibi belirli iş türleri için daha uygun olabilir.
Frey, inovasyondan yararlanmak için inşa edilen yapılar, inovasyonu keşfeden güçler kadar hızlı gelişemediğinde ilerlemenin sekteye uğrayacağı konusunda uyarıyor. Aktör-ağ ekonomisi, hiyerarşiyi tamamen ortadan kaldırarak değil, onu kural yerine istisna haline getirerek bir çözüm sunabilir. Keşif ve sömürünün aynı dağıtılmış döngüler içinde gerçekleştiği bir dünyada, keşif ve uygulama arasındaki eski ayrım ortadan kalkar. Ancak Frey’in paradoksunun cevabı, tek tip aktör-ağlar yerine karma bir ekonomide yatmaktadır. Bazı sorunlar hâlâ hiyerarşik bir organizasyon gerektirse de, bu hiyerarşinin varsayılan olarak varsayılması değil, bilinçli olarak uygulanması gerekir.
Daha önce firmayı gerekli kılan koşullar ortadan kalktıkça, hayatta kalması öğrenilmiş bilgileri unutmaya bağlı olabilir. Örgütsel öğrenme üzerine yapılan araştırmalar, nasıl bırakılacağını bilmenin, özümseme kapasitesi kadar önemli olduğunu göstermektedir . Yapay zeka çağında, bu, firmanın son savunması olabilir. Hiçbir kuruluş her yeni etki kaynağını özümseyemeyeceği için, neyi dış kaynak kullanacağına, neyi devredeceğine veya neyi terk edeceğine karar vermelidir. Örgütsel öğrenmenin geleceği, bilgi birikimi kadar stratejik unutmaya da bağlı olabilir.
Şirketin yerine geçecekler, kolektif tercihlerimizle şekillenecek. Aracı patronları güçlendiren hukuk sistemleri tasarlayabilir miyiz, yoksa onları çalışanlar için oluşturulmuş düzenleyici çerçevelerin içine mi hapsedeceğiz? Dağıtılmış değer yaratımını yönetebilecek vergi sistemleri oluşturabilir miyiz? Ve yeni sosyal sigorta ve aidiyet biçimleri geliştirebilir miyiz?
Kesin olan şu ki, şirketler değişmek üzere ve hayatımızdaki rolü de bununla birlikte değişecek. Aktör ağlarının ekonomik hayatı düzenleyebileceğini zaten biliyoruz; asıl soru, modern şirketleri tanımlayan eşitlik, uyum ve ortak amaç duygusunu koruyup koruyamayacakları. 20. yüzyıl şirket kurma sanatını mükemmelleştirdi; 21. yüzyıl ise onlarsız yaşama becerimizi test edecek.
- Carl Benedikt Frey, İlerleme Nasıl Sonlanır: Teknoloji, Yenilik ve Milletlerin Kaderi (Princeton University Press, 2025)