Sayılar yapay zekanın iş piyasası üzerindeki etkisi hakkında gerçekten ne söylüyor? Cevap sizi şaşırtabilir.
David Rotman / 26 Mayıs 2026
Duymadınız mı? Beyaz yakalı işler yok oluyor, yapay zekatarafından yerle bir ediliyor. Teknoloji sektöründeki (en son Coinbase, Meta ve Cisco’da yaşanan) işten çıkarmalar, yakında hepimiz bilgi işçileri için de aynı şeyin olacağının habercisi olarak gösteriliyor. Ancak yazılım geliştirici, finansal analist veya teknoloji gazetecisi olarak işinizi bırakıp tesisatçılar sendikasına katılmayı düşünmeden önce, yapay zekânın gerçekten beyaz yakalı işleri yutmaya başlayıp başlamadığına dair günümüzdeki ekonomik araştırmaları göz önünde bulundurmaya değer.
Kısa cevap şu: Hayır.
Bazılarının yakın zamanda işlerin büyük bir kısmını, hatta çoğunu yok edecek bir işsizlik felaketi yaşanacağı uyarısına veya ” kalıcı bir alt sınıf ” oluşacağına dair söylentilere rağmen, yapay zekanın ABD işgücü piyasası üzerinde henüz büyük ölçekli bir etkiye sahip olduğuna dair çok az kanıt bulunmaktadır.
ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu (BLS) için toplanan verilerin analizi, yapay zekâdan potansiyel olarak en çok etkilenen işlerdeki işsizlik oranının, teknolojiye daha az maruz kalan mesleklerden daha düşük olduğunu gösteriyor. Ve ekonomistlerin gözünde kritik olan nokta, insanların yapay zekatarafından tehdit edilen işlerden, çoğunlukla el emeği gerektiren işler gibi daha güvenli olduğu düşünülen işlere geçiş yaptığına dair hiçbir işaretin olmamasıdır.
Mevcut işgücü istatistikleri önümüzdeki yıllarda ani bir iş gücü değişimini tamamen dışlamasa da, kıyamet senaryolarının kaçınılmazlığı ve gerçekleşme hızı konusunda şüphe uyandırıyor. Yapay zeka camiasındaki herkes, teknolojinin yakında işleri ortadan kaldıracağını tahmin ediyor gibi görünüyor ve herkes, iş bulamayan bazı genç hevesli çalışanları tanıyor gibi. Belki de işgücü piyasası istatistiklerinde henüz büyük bir aksama görmedik , diyorlar sık sık, ama bekleyin.
Ama belki de verilerin bize gösterdiklerine dikkat etmeliyiz . Ve şu anda rakamlar, yapay zeka kaynaklı dönüşümlerin büyük ölçüde spekülatif kaldığı, nispeten istikrarlı bir işgücü piyasasının resmini çiziyor.
“Bu durum yıkıcı olabilir, ancak veriler şu anda bize yıkımın henüz gerçekleşmediğini ve planlama için zamanımız olduğunu gösteriyor.”
“Bugüne kadar elde edilen tüm kanıtlar, yapay zekanın mevcut işgücü piyasası koşulları üzerindeki etkisinin şu anda muhtemelen küçük olduğunu gösteriyor,” diyor, Başkan Trump’ın geçen sonbaharda yönetimi memnun etmeyen bir istihdam raporunun ardından görevden aldığı BLS’nin başındaki işgücü ekonomisti Erika McEntarfer. (Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, görevden alınmasından bu yana BLS’nin yavaş iş büyümesi raporları devam ediyor.)
Şu anda Stanford Ekonomik Politika Araştırma Enstitüsü’nde araştırmacı olan McEntarfer, yapay zekanın günümüz işgücü piyasası üzerindeki nispeten küçük etkisinin “birçok insanı şaşırttığını, ancak şaşırtmaması gerektiğini” söylüyor. “Tarihten bildiğimiz şey, yeniliklerin sektörlerdeki ve mesleklerdeki değişikliklere uyum sağlamasının zaman aldığıdır. Yapay zekanın, önce işletmeleri dönüştürmeden işgücü piyasalarını dönüştürmesi olası değildir.”
McEntarfer, ABD Nüfus Sayımı verilerine işaret ederek, şirketlerin yalnızca beşte birinin herhangi bir iş fonksiyonunda yapay zeka kullandığını belirtiyor. “Bu veriler, yapay zekanın son derece yıkıcı olacağı korkusuna dair harika bir gerçeklik kontrolü niteliğinde,” diyor. “Yıkıcı olabilir. Muhtemelen yıkıcı olacaktır, ancak veriler bize şu anda yıkımın henüz gerçekleşmediğini ve planlama için zamanımız olduğunu söylüyor.”
İşler pek iyi gitmiyor , ama asıl soru neden.
ABD iş piyasası, özellikle genç iş arayanlar için, gerçekten de berbat durumda . Yeni mezun üniversite öğrencilerinin işsizlik oranları %5,6 civarında olup , tüm çalışanların ortalama işsizlik oranının oldukça üzerinde. Bu oran, pandemi ve 2008 krizinden hemen sonraki yıllardan beri görülmemiş bir seviye. Daha da endişe verici olan ise, işe alım oranlarının COVID sonrası ekonomide özellikle düşük olması ; bu durum, işgücüne girmeye çalışan gençleri ciddi şekilde etkiliyor. Eğer yeni mezun bir üniversite öğrencisiyseniz ve teknoloji alanında iş arıyorsanız, kimse işe almıyor gibi görünebilir.
Yapay zekânın, yazılım geliştirme ve yapay zekâdan büyük ölçüde etkilenen diğer mesleklerde iş arayan 22-25 yaş arası gençler için sıkıntılara katkıda bulunduğuna dair işaretler var. Ancak bu meslekler, genel işgücü piyasasının sadece küçük bir bölümünü temsil ediyor. Dahası, iş sıkıntıları için yapay zekânın ne kadar suçlanması gerektiği belirsiz. Benzer şekilde, yapay zekâya maruz kalan mesleklerdeki giriş seviyesi iş kayıplarının, diğer meslekler için de benzer durumların habercisi mi yoksa ekonomistlerin çeşitli makroekonomik güçlerden kaynaklanan ” düşük işten çıkarma, düşük işe alım” işgücü piyasası olarak adlandırdığı durumun izole bir belirtisi mi olduğu da bilinmiyor.
Bu belirsizliklere dair elde edilecek bilgiler, yapay zekaekonomisine geçişte çalışma hayatımızın geleceği hakkında bize çok şey anlatacaktır. Neler olacağına dair kendinden emin iddialar ve tahminler bolca mevcut; bazıları işin sonunun geleceğini öngörürken, diğerleri ekonomik tarihin bize teknolojik gelişmelerin her zaman daha fazla ve daha iyi işlere yol açtığını öğrettiğini söylüyor.
Dürüst olmak gerekirse, yapay zekanın ne getireceğini ve bu sefer durumun farklı olup olmayacağını kimse kesin olarak bilmiyor. Bunu anlamak için daha iyi ve çok daha kapsamlı verilere ihtiyacımız var .
ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu (BLS) için federal hükümetin aylık olarak 60.000 hane halkı üzerinde yaptığı anketten elde edilen istatistikler, işgücü piyasasındaki değişikliklere dair geniş bir genel bakış sunarken, akademisyenler ve hatta bazı yapay zeka şirketleri, etkilenen belirli işlere ilişkin daha ayrıntılı bir görüş elde etmeye çalışmaya başladı . Ancak mevcut veri toplama araçları, yapay zekanın ABD’nin devasa ve çeşitli işgücü piyasasını nasıl etkilediğini yeterince açıklayamıyor.
Verilerimiz yetersiz olduğu için tam olarak cevaplayamadığımız uzun bir soru listesi var. Yapay zekaiş yerinde nasıl kullanılıyor? Yapay zekânın artan kullanımı, teknolojinin çalışanların yerini alacağı anlamına mı geliyor, yoksa onları daha üretken ve değerli hale mi getirecek? Hangi meslekler ve beceriler en çok etkileniyor? Değişikliklerden en çok kimler zarar görüyor? Harvard Üniversitesi ekonomi profesörü David Deming’in dediği gibi: “Bir nevi kör uçuş yapıyoruz.”
Bu soruların bazılarına daha fazla ışık tutmak için Deming ve meslektaşları, 2024’ten beri her üç ayda bir binlerce kişiye anket yaparak temel sorular soruyorlar: Üretken yapay zekayı kullanıyor musunuz ve ne sıklıkla? İş yerinde size zaman kazandırıyor mu? Zaman içinde yanıtları takip etmek, ekonomistlere önemli ipuçları veriyor (çalışanların %40’ından biraz fazlası tarafından kullanılıyor ancak benimsenme oranı sektörlere göre değişiyor) ve verimlilik artışlarını tahmin etmelerine olanak tanıyor (bazı artışlar buldular, ancak ekonomiyi sarsacak bir şey yok). Ayrıca, yapay zekanın iş yerinde ne kadar hızlı benimsendiğini ve PC ve internet gibi önceki teknolojilerle nasıl karşılaştırıldığını belgelemeye yardımcı oluyor (hız daha yüksek ancak kabaca aynı seviyede).
Yapay zekanın iş dünyasını nasıl değiştirdiğine dair eksiksiz bir tablo sunmaktan çok uzak. Ancak bazı ilgi çekici sonuçlar ortaya koyuyor; örneğin, imalat ve diğer sanayi sektörlerindeki çok sayıda çalışan yapay zekayı denemiş durumda. Deming’in sonuçları, işletmelerin genel olarak teknolojiyi resmi olarak benimsemekte nispeten yavaş davransalar da, çalışanlarının birçoğunun bunu kullandığını gösteriyor.
Deming, bu erken benimseyenlerin ve yapay zekayı nasıl kullandıklarının bir resmini elde etmenin, “işgücü piyasasının geleceği için bir kehanet aracı” sağladığını söylüyor. “Bu, yapay zekanın yarın nasıl kullanılacağına, kimlerin etkileneceğine, kimlerin zarar göreceğine ve buna nasıl hazırlanmamız gerektiğine dair önemli ipuçları veriyor. Gelecekte neler olacağının bir teşhisi niteliğinde.”
Ama size çeşitli mesleklerin akıbetini söylemiyor.
En savunmasız olanlar gençlerdir.
Yapay zekanın işleri nasıl etkileyeceğine dair analizler genellikle çeşitli mesleklerin teknolojiye maruz kalma düzeyinin belirlenmesiyle başlar. Bu yaklaşım, herhangi bir işin bir dizi görevden oluştuğu fikrine dayanmaktadır. Örneğin, en yeni büyük dil modelinin hangi görevleri yerine getirebileceğini değerlendirerek, araştırmacılar bir mesleğin genel maruz kalma düzeyini ölçerler. Çok sayıda ekonomist, yüzlerce işi titizlikle sıralayan ve üretken yapay zekanın yetenekleri hızla artmaya devam ettikçe sonuçları güncellemek için çabalayan bir dizi çalışma oluşturmuştur.
Sonuçlar çoğu zaman paniğe yol açtı ve grafikler farklı iş kollarının yapay zekaya karşı artan savunmasızlığını gösterdi .
Ancak tek başına maruz kalma sonuçları, hangi işlerin yapay zekanedeniyle kaybedileceğinin gerçek bir göstergesi değildir. Bu, teknolojinin yaptığı iş türlerine, yapay zekânın benimsenme derecesine, çalışanların değeriyle ilgili çeşitli işletme hesaplamalarına ve hatta yapay zekânın devreye alınmasının maliyetlerine bağlıdır. Ancak maruz kalma bulguları değerli bir başlangıç noktasıdır.
“ Kömür Madenindeki Kanaryalar mı? Yapay Zekanın Son İstihdam Etkileri Hakkında Altı Gerçek ” başlıklı bir çalışma makalesinde, Stanford Dijital Ekonomi Laboratuvarı’ndaki araştırmacılar 950 işi inceleyerek meslekleri en az etkilenenden en çok etkilenene doğru beş kategoriye ayırdılar. Ardından, dünyanın en büyük bordro sağlayıcısı ADP’den elde edilen geniş bir veri setini kullanarak her kategorideki istihdam artışına baktılar. BLS’nin sunduğundan çok daha büyük olan ADP veri setine özel erişimleri, araştırmacıların demografik özelliklere göre etkileri daha iyi tespit etmelerini sağlıyor. Çalışmayı yöneten laboratuvar direktörü Erik Brynjolfsson, farklı yaş gruplarında neler olduğunu incelediklerinde, “son derece çarpıcı” sonuçlar elde ettiklerini söylüyor.
Araştırmacılar, ChatGPT’nin ilk kez kamuoyuna duyurulduğu 2022 yılının sonlarından itibaren, yazılım geliştirme ve müşteri hizmetleri gibi en çok etkilenen mesleklerde 22-25 yaş arası çalışanların sayısında düşüş tespit ettiler. Diğer araştırmacılar ise bu işlerdeki düşüşün ChatGPT’den çok önce başladığına dair kanıtlar sundular ve iş piyasasının yapay zeka teknolojisinin tanıtımına bu kadar hızlı tepki verip veremeyeceğini sorguladılar.
Stanford araştırmacıları, yapay zekaya ek olarak diğer faktörlerin de erken dönemdeki düşüşlere katkıda bulunduğunu kabul etseler de, bu faktörleri kontrol altına aldıktan sonra, 2024’ten sonra yapay zekanın önemli bir etkisi olduğuna ve 2025’te yapay zekaya maruz kalan mesleklerdeki giriş seviyesi işlerde %16’lık bir düşüşe yol açtığına dair ikna edici kanıtlar gördüklerini belirtiyorlar. Buna karşılık, aynı mesleklerdeki daha yaşlı çalışanların sayısı ve daha az maruz kalan mesleklerdeki iş sayısı arttı.
Verileri daha derinlemesine inceleyen araştırmacılar, tamamen beklenmedik olmasa da önemli bir ipucu daha buldular. Çalışan sayısındaki etki, yapay zekanın nasıl kullanıldığına bağlıydı. Özellikle görevlerin otomatikleştirilebildiği (yani yapay zekanın “minimum insan müdahalesiyle” yapabildiği) işlerde, örneğin yazılım geliştiriciler gibi mesleklerde, istihdamda azalma görüldü. Yapay zekanın ağırlıklı olarak insan işini desteklemek için kullanıldığı işlerde ise, çalışan sayısı giriş seviyesi çalışanların ortalamasına göre daha hızlı arttı.
Bu, birçok genç iş adayının yaşadığı sıkıntıların bir açıklamasıyla tutarlı. Stanford makalesine göre, giriş seviyesi işler, insanların eğitim yoluyla edindiği ancak yapay zeka tarafından kolayca taklit edilebilen bilgi türlerine daha çok bağlı olabilir; yazarlar buna kodlanmış bilgi diyor. Giriş seviyesi kodlama gibi görevlerin otomasyonu özellikle kolay olabilir. Buna karşılık, daha yaşlı çalışanlar, deneyimlerine dayalı olan örtük bilgiye daha fazla sahiptir. Bu tür bilgeliğin yerini yapay zekanın alması daha zordur.
Yapay zekanın genç çalışanlar üzerindeki etkisine dair bulgulara rağmen, Stanford Üniversitesi’nde ekonomist ve çalışmanın yazarlarından biri olan Bharat Chandar (Brynjolfsson ve Ruyu Chen ile birlikte), teknolojinin gelecekte işleri nasıl etkileyeceğini anlamanın henüz çok erken olduğunu vurguluyor. İş kaybının daha yaşlı çalışanlara ve yapay zekaya daha az maruz kalan mesleklere de yayılabileceğini söylüyor. Ancak Chandar, firmaların ve çalışanların değişen işgücü taleplerine uyum sağlayabileceğini ve etkilerin dengelenebileceğini veya hatta ortadan kaybolabileceğini de belirtiyor.
Bu sürecin nasıl işlediğini takip etmek için Stanford Dijital Ekonomi Laboratuvarı, yapay zekanın ekonomiyi nasıl dönüştürdüğüne dair veriler sağlayan ve düzenli olarak güncellenen bir projeyi başlatmak üzere .
Stanford araştırması ve diğer çalışmalar, yapay zekanın son derece yetkin hale geldiği bir alan olan kodlamaya özellikle dikkat çekmiştir.
Federal Rezerv Kurulu’ndaki ekonomistler tarafından yakın zamanda yayınlanan bir makale , şaşırtıcı olmayan bir şekilde, ChatGPT’nin piyasaya sürülmesinden bu yana kodlayıcılar için yıllık istihdam büyümesinin önemli ölçüde (yaklaşık %3) yavaşladığını ortaya koydu. Ancak burada kritik bir ayrıntı var: Kodlayıcılar için genel istihdam artmaya devam ediyor . Kodlama işlerindeki istihdamın hala arttığını, ancak 2022 öncesine göre daha yavaş bir hızda arttığını belirttiler.
Özetle, kodlama işleri ortadan kalkmayacak, en azından yakın zamanda. Ancak bu meslek, yapay zeka tarafından açıkça dönüştürülüyor.
Son araştırmaların ortaya koyduğu biraz şaşırtıcı bulgulardan biri, yapay zekaya yüksek oranda maruz kalan sektörlerdeki ücretlerin ChatGPT’nin tanıtımından bu yana nispeten hızlı bir şekilde artmış olmasıdır . Bunun bir açıklaması, işverenlerin, en azından şimdilik, yapay zeka ile değiştirilmesi zor olan bilgi ve deneyim türleri için hâlaödeme yapmaya istekli olmalarıdır. Eğer bu doğruysa, bu durum yapay zekaya maruz kalan işlerde çalışmanın sonunu değil, daha spesifik olarak, genç mezunların otomasyonu mümkün olan yazılım görevlerini yapmak üzere işe alındığı ve değerli örtük deneyimi kazanmak için yavaş yavaş eğitildiği tipik kariyer modelinin sonunu işaret eder. Kazan-öğren modeli nihayet kırılmış olabilir – en azından bazı meslekler için.
Basit gerçek şu olabilir ki, kodlama becerileriArtık iş garantisi değil. Bu durum, ülke genelindeki okullarda bilgisayar bilimleri bölümü öğrencilerinin sayısındaki düşüşü açıklamaya yardımcı olabilir . Ofislerde çalışacak olan geleceğin “kanaryaları”, becerilerinin yapay zeka tarafından karşılanabileceği durumlarda iş aramanın tehlikelerini kokluyorlar.
Ancak verilere daha yakından bakıldığında, öğrencilerin yapay zekaile ilgili kariyerlerden mutlaka uzaklaşmadığı görülüyor. Aksine, yapay zekânın çeşitli disiplinler için giderek daha önemli hale gelmesiyle birlikte, öğrenciler becerilerini bu değişimlere göre şekillendiriyor gibi görünüyorlar. Veri bilimi ve siber güvenlik gibi yapay zekâya yakın alanlara olan ilgi artıyor. Hızla büyüyen bir ana dal ise yapay zekânın kendisi (birçok üniversite programına yeni eklenen bir bölüm).
Bu sefer farklı mı?
Yapay zekanın işçilerin yerini alma potansiyeline dair endişe yeni bir şey değil. 2013 yılında ” Teknoloji İşleri Nasıl Yok Ediyor? ” başlıklı bir yazı yazmıştım ve yapay zeka da dahil olmak üzere bir dizi yeni dijital teknolojinin beyaz yakalı işleri nasıl tehdit etmeye başladığını anlatmıştım. Yalnız değildim. İşgücü piyasasının durgun olduğu ve işlerin kıt olduğu bir dönemde bu popüler bir temaydı.
Başkan Obama, 2016 yılının sonlarında, görev süresinin son günlerinden birinde, üst düzey ekonomi ve bilim danışmanları tarafından hazırlanan ve yapay zekanın işçileri tehdit ettiğine dair uyarıda bulunan bir rapor yayınladı. Bulgular arasında, otomatik araçların -özellikle sürücüsüz kamyonların- ABD’de 2,2 milyon ila 3,1 milyon mevcut işi ortadan kaldırabileceği yer alıyordu. Aynı sıralarda, yapay zekanın öncülerinden Geoffrey Hinton, “radyolog yetiştirmeyi bırakmak gerektiğini” çünkü bu mesleğin yakında yapay zeka tarafından devralınacağının “tamamen açık” olduğunu söyledi.
Elbette bu tahminlerin hiçbiri gerçekleşmedi ( daha önceki teknolojiyle ilgili iş paniklerinde de sözde teknolojik işsizlik yaşanmadı ). Tahminler genellikle teknolojik gelişmelerin hızı konusunda yanılıyordu – hâlaotoyollarda sürücüsüz kamyon filolarını bekliyoruz – ve birçok işi oluşturan karmaşık görev portföyünü anlamakta başarısız oldular. Yapay zeka gerçekten de radyoloji görüntülerini taramak için bir araç haline geldi, ancak her zamankinden daha fazla radyolog var. İnsan radyologların, sonuçları yorumlamak ve hastalarla etkileşim kurmak da dahil olmak üzere, yapay zeka ile (henüz) yapılamayan birçok değerli görevi yerine getirdiği ortaya çıktı.
Belki bu sefer durum farklıdır ve ekonomik tarihin derslerini bir kenara bırakabiliriz. Şüphesiz ki, yapay zeka insan benzeri görevleri yerine getirme konusunda hayal edilemez güçler kazandı. Belki de daha önce hiç görmediğimiz şekillerde işleri ortadan kaldıracak. Ve belki de bu, işgücü istatistiklerinde gizlenmiş bir uyarı olmadan aniden gerçekleşecek. Ancak yapay zeka kaynaklı iş kaygısının önceki dönemleri yine de önemli bir ders içeriyor: Gerçek odağımız distopik korkulardan ziyade, milyonlarca insanı etkileyecek olan işyerindeki çok gerçek geçişlere yönelmelidir.
Peterson Uluslararası Ekonomi Enstitüsü’nde kıdemli araştırmacı ve Biden yönetiminde eski Ticaret Bakan Yardımcısı olan Jed Kolko, “Kitlesel veya artan işsizlik olmasa bile, geçiş süreci yine de çok zor olabilir” diyor. “Peki, zor bir geçiş dönemi ne anlama geliyor? İnsanların işlerini kaybetmesi veya işlerinin daha düşük ücretli veya daha az anlamlı hale gelecek şekilde yeniden tanımlanması anlamına geliyor. Ve işleri tehdit altında olan bazı insanlar uyum sağlayamayabilir.”
Bu geçişi ne kadar iyi anlarsak, onunla başa çıkmaya o kadar iyi hazırlanmış oluruz. Ve bunun için daha iyi ve daha kapsamlı verilere ihtiyacımız olacak.
Eski BLS komiseri McEntarfer’e göre, asıl soru bu dönüşümün hızı. “Eğer teknolojik değişimin normal hızıyla gerçekleşirse, iş gücü piyasaları uyum sağlamak için zaman bulacaktır. Ani ve şiddetli bir dönüşüm olursa, bu politika yapıcılar için büyük bir zorluk olacaktır,” diyor. “Şu anda karşı karşıya olduğumuz en önemli soru bu: Bu dönüşüm ne kadar hızlı olacak?” Ve ekliyor: “Bunu verileri izleyerek anlayacağız.”
Yirmi yıl önce, serbest ticaret politikaları ithalat akışına ve ülkenin birçok yerindeki imalat işlerinin yıkımına yol açtığı için ülke, sözde Çin şoku karşısında hazırlıksız yakalanmıştı. Araştırmacıların, ekonomistler tarafından genellikle memnuniyetle karşılanan ticaret politikalarının toplulukları nasıl yok ettiğini gösteren verileri anlamaları yıllar aldı. Bugün yapay zekanın getirdiği ekonomik dönüşüm tehdidi çok daha büyük ve büyük işçi grupları için potansiyel olarak çok daha fazla zarara işaret ediyor.
Bir başka yıkıcı işgücü geçişini önlemek için, özellikle işçileri eğitme ve yeniden beceri kazandırma programları olmak üzere, zamanında hükümet ve işletme politikalarına ihtiyacımız olacak. McEntarfer ve diğer işgücü ekonomistleri haklıysa, geçişi yönetmek için kasıtlı ve etkili stratejiler tasarlamak için muhtemelen zamanımız var. Ancak önce neler olup bittiğini ve ne kadar hızlı olduğunu daha iyi anlamamız gerekiyor.
Stanford Üniversitesi’nden Brynjolfsson’dan daha fazla yapay zekanın geleceği konusunda heyecanlı bir ekonomist bulmak zor. Brynjolfsson, ekonomiyi dönüştürecek büyük bir ivmenin eşiğinde olduğumuza inanıyor ve “Belki de hayatım boyunca gördüğüm en iyi verimlilik artışı geliyor” diyor.
Ancak Brynjolfsson, veri eksikliğinin, yaşanacak ekonomik ve toplumsal etkileri görmemizi ciddi şekilde sınırladığı konusunda da uyarıda bulunuyor. Teknolojiye yüz milyarlarca dolar harcanırken, “bu paranın %1’ini bile geçişi anlamaya yatırım yapmıyoruz” diyor.
https://www.technologyreview.com/2026/05/26/1137855/a-reality-check-on-the-ai-jobs-hysteria/