ILO’da Kıdemli Araştırmacı ve “Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure” adlı çalışmanın ortak yazarı Pawel Gmyrek, üretken yapay zekanın ülkeler ve sektörler genelinde işleri nasıl şekillendirebileceğini ele alıyor.
Pawel Gmyrek / 29 Eylül 2025
Araştırmalarınıza dayanarak, üretken yapay zekanın işleri ve meslekleri etkilemesinde öne çıkan temel eğilimler nelerdir?
Şimdilik, çoğunlukla üretken yapay zekaya maruz kalmayı tartışıyoruz. İstihdam istatistikleri genellikle yavaş tepki verirken, meslekler genelinde görevlerin otomasyon potansiyeliyle ölçülen maruz kalma, orta vadede meydana gelmesi muhtemel dönüşümler hakkında bize daha net bir fikir veriyor. Ortaya çıkan tablo, bir “iş kıyameti” değil, bir iş dönüşümü tablosudur.
Mayıs 2025’te ILO ve Polonya Dijital İşler Bakanlığı’na bağlı ulusal araştırma enstitüsü NASK, yapay zeka teknolojisine mesleki maruziyet küresel endeksimizi güncelleyen ortak bir rapor yayınladı . Bu proje benzersizdir çünkü küresel tahminleri iyileştirirken aynı zamanda Polonya’ya ilişkin derinlemesine çalışmalar yürütebildik; bu çalışmalar arasında çalışanlar ve yöneticilerle odak grup görüşmeleri ve iş yerinde yapay zeka teknolojisinin benimsenmesine ilişkin ulusal düzeyde temsili bir anket yer almaktadır.
Sonuçlar, önceki bulgularımızın çoğunu doğruluyor, ancak bazı önemli güncellemeler de içeriyor. Büro işleri en çok etkilenen meslekler olmaya devam ediyor, ancak birçok büro işinin otomasyonunun pratikte teorinin öngördüğünden daha zor olduğunu gözlemledik. Yine de, en çok etkilenen işler arasında veri giriş memurları, daktilolar, muhasebe ve defter tutma memurları ve idari sekreterler yer alıyor. Aynı zamanda, 2023’e kıyasla, finansal analistler, web ve multimedya geliştiricileri, uygulama programcıları ve yatırım danışmanları gibi profesyonel ve teknik rollerde de risk artışı yaşandı; bu da GenAI’nin daha uzmanlaşmış ve yüksek düzeyde dijitalleştirilmiş görevleri üstlenme yeteneğinin genişlediğini yansıtıyor.
Küresel olarak, işlerin yaklaşık dörtte biri (%24) bir dereceye kadar otomasyona maruz kalma riski taşıyor ve bu oran ülkelerin gelir seviyelerine göre büyük farklılıklar gösteriyor: yüksek gelirli ülkelerde her üç işten biri, düşük gelirli ekonomilerde ise sadece on işten biri. Otomasyona maruz kalmada cinsiyetler arası kalıcı farklılıklar dikkat çekici. Yüksek gelirli ülkelerde, kadınların istihdamının yaklaşık %10’u, erkeklerin %3,5’ine kıyasla, en yüksek otomasyon potansiyeline sahip mesleklerde gerçekleşiyor. Bu rakamlar da artış gösteriyor; 2023’te kadınlar için %7,8, erkekler için ise %2,9 idi.
Bu tür bir maruz kalma, bir mesleğin tamamının anında otomasyonu anlamına gelmez; aksine, mevcut görevlerinin büyük bir bölümünün bu teknoloji kullanılarak gerçekleştirilme potansiyeli anlamına gelir. Bunun bir mesleğin ortadan kalkmasına veya iş gücünün yer değiştirmesine yol açıp açmayacağı daha karmaşık bir sorudur; bu, teknolojiyi benimseme yönündeki ilk karara ve bu mesleklerdeki bireylere bu teknolojilerle çalışmayı öğrenme ve görevlerinin değişen doğasına uyum sağlama fırsatlarının ne ölçüde verildiğine bağlı olacaktır.
GenAI iş yerlerini nasıl dönüştürüyor?
Kamuoyundaki yoğun tartışmalara rağmen, GenAI’nin iş yerlerindeki gerçek kullanımı, özellikle temel görevlerin ötesine geçen entegrasyon söz konusu olduğunda, sınırlı kalmaktadır. 2024 yılının sonlarında Polonyalı çalışanlar arasında yaptığımız ankette, çalışanların yalnızca %9,4’ü işverenlerinin resmi olarak GenAI araçlarını kullanıma sunduğunu belirtti. Aynı zamanda, çalışanların neredeyse yarısı şirketlerinin bunu yapmayı planlamadığını bildirdi. Ancak bu durum bireysel davranışlarla çelişiyor: Çalışanların %16,7’si son bir hafta içinde GenAI kullandığını bildirdi; bu da kullanımın büyük bir kısmının özel hesaplar veya cihazlar aracılığıyla gerçekleştiğini gösteriyor. Başka bir deyişle, teknoloji, şirket stratejileri veya düzenlemelerinin yetişebileceğinden daha hızlı bir şekilde iş yerine “yan kapıdan” giriyor.
Günümüzdeki benimseme dinamikleri iki farklı grup yaratıyor. Deneyimli kullanıcılar pratik uygulamalara odaklanma eğiliminde olup, yapay zeka çıktılarının doğrulanmasını işlerinin normal bir parçası olarak görüyorlar. Buna karşılık, ara sıra kullananlar daha çok genel endişelerle meşgul oluyorlar – yaratıcılık kaybından temel becerilerin aşınmasına kadar. Aradaki farkı yaratan şey, araçlarla ilgili doğrudan profesyonel deneyimdir.
İşyeri bağlamı burada kritik öneme sahip. GenAI’nin çalışanlarla istişare edilerek resmi olarak tanıtıldığı yerlerde, çalışanların çoğu onu kullandığını ve üçte ikisi daha da fazla kullanmak istediğini belirtti. Böyle bir diyaloğun olmadığı yerlerde ise belirsizlik hakim: Bu firmalardaki çalışanların %41’i benimsenmeye kesinlikle karşı çıktı. İletişim eksikliği bu ayrılığı daha da derinleştiriyor – Polonya’da yapılan ankette çalışanların üçte ikisinden fazlası yapay zeka araçlarının nasıl kullanılacağına dair hiçbir rehberlik almadıklarını ve sadece %2,1’i iş yerlerinin hangi kullanımlardan kaçınılması gerektiği konusunda net sınırlar belirlediğini belirtti. Bu, şirketlerin kendileri için olası kötüye kullanım riskleri göz önüne alındığında şaşırtıcıdır.
Öyleyse gördüğümüz şey, asıl dönüşümün sadece teknolojik değil, aynı zamanda organizasyonel olduğudur. İş yerlerinin GenAI’yi nasıl uygulamaya koyacakları – çalışanlarla ortaklık içinde mi yoksa rehberlik olmadan mı dayatacakları – teknolojinin iş kalitesini ve verimliliğini artırıp artırmayacağını veya baltalayıp baltalamayacağını belirleyecektir.
Yapay zekaya geçişin, eşitsizlikleri artırmadan çalışanlar için nitelikli istihdam fırsatları yaratmasını nasıl sağlayabiliriz?
Unutmamalıyız ki dijital teknolojiler asla tarafsız değildir; işgücü piyasalarını ve toplumları teknolojik oldukları kadar sosyal ve yapısal şekillerde de yeniden şekillendirirler. Üretken yapay zeka da bunun bir istisnası değildir.
Ekonomistler arasında, GenAI’den elde edilecek gerçek verimlilik kazanımlarının işten çıkarmalardan değil, insan uzmanlığının yeni teknolojik kapasitelerle ne ölçüde tamamlanabileceğinden kaynaklanacağı konusunda giderek artan bir fikir birliği var. İnsan merkezli bir şekilde benimsenirse, yapay zeka meslekleri yeniden şekillendirebilir, değer katabilir ve iş kalitesini artırabilir. Ancak yalnızca maliyetleri düşürmek, izlemeyi artırmak veya işçi özerkliğini azaltmak için kullanılırsa, dışlanma ve eşitsizlik riskleri artar.
Bu nedenle kamu politikası çok önemlidir. Riskleri en aza indirmek ve faydalara eşit erişimi sağlamak için, sosyal diyalog yapılarının etkin kullanımı, işçi destek sistemleri ve yasaklanmış kullanımlar konusunda net rehberlik de dahil olmak üzere kurumsal çerçevelere ihtiyaç vardır. Araştırmamız, bazı grupların daha savunmasız olduğunu gösteriyor: kadınlar, büro çalışanları, gençler ve dijital becerilere sahip olmayan yaşlı çalışanlar. Geçişi adil bir şekilde yönetmek, bu gruplara özel dikkat gerektirir: sistematik yeniden beceri kazandırma ve beceri geliştirme, dijital yetkinlikler oluşturma, işini kaybedebilecek kişilerin gelirlerini koruma ve işgücü piyasasına yeniden entegrasyonlarını destekleme.
Sonuç olarak, üretken yapay zekanın kalkınmanın itici gücü mü yoksa dışlanmanın kaynağı mı olacağı, mevcut siyasi ve sosyal mekanizmalarla geçişi yönetebilme yeteneğimize ve işçilerin işverenlerle diyalog yoluyla bu araçların nasıl uygulanacağında gerçek bir söz sahibi olmalarına bağlıdır.
https://www.ilo.org/resource/article/generative-ai-work-what-it-means-jobs-europe-and-beyond