Yijia Shao , Humishka Zope, Yucheng Jiang , Jiaxin Pei , David Nguyen , Erik Brynjolfsson , Diyi Yang/ Temmuz 2025
Stanford Üniversitesi’nde yapılan bir araştırma, çalışanların istekleri ile yapay zekanın yetenekleri arasındaki uçurumu ortaya koyuyor ve araştırma ve geliştirmeye açık alanları vurguluyor.
Yapay zekâ, işgücü piyasasını kökten değiştiriyor. Günümüz çalışanları günlük işlerinde giderek daha fazla yapay zekâya yönelirken, otomasyon ekonominin tüm sektörlerini yeniden şekillendiriyor ve Amazon’dan Microsoft’a kadar şirketler, yapay zekâ uygulamalarının etkisiyle iş gücünde kesintilere gittiğini duyuruyor.
Ancak çağrılar ve haber makalelerindeki anlatılar kritik soruları cevapsız bırakıyor: Çalışanlar yapay zekadan ne istiyor ve teknolojinin yetenekleri bu isteklerle örtüşüyor mu?
Bu soruları yanıtlamak için, Stanford İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü ve Dijital Ekonomi Laboratuvarı araştırmacıları, ABD’li çalışanlar ve yapay zeka uzmanları üzerinde kapsamlı bir çalışma yürüttüler. Yapay zeka ajanlarının işe hangi noktalarda fayda sağlayabileceğini ve hangi noktalarda zarar verebileceğini belirlemek için 1.500 çalışana anket uyguladılar ve teknolojinin mevcut yeteneklerini daha iyi anlamak için 52 yapay zeka uzmanıyla görüştüler. Araştırmacılar daha sonra, otomasyon için yeniden değerlendirilmesi gereken fırsatları ve görevleri belirlemek amacıyla çalışanların isteklerini yapay zeka yetenekleriyle birlikte grafiklendirdiler.
Ön baskı çalışması, çalışanların otomasyonu öncelikli olarak tekrarlayan görevler için aradıkları, ancak bu yapay zeka araçları üzerinde söz sahibi olmayı ve denetim sağlamayı tercih ettikleri sonucuna vardı. Endişe verici bir şekilde, çalışanların yapay zekadan beklentileri ile mevcut yeteneklerinin gerçekliği arasında önemli bir kopukluk olduğunu da ortaya koydu.
Bulgular ayrıca daha yüksek ücret kazandıran iş türünde bir değişime işaret ediyor: Geleneksel bilgi analizi için maaşlar muhtemelen düşecek, kişilerarası beceriler ve duygusal zekâ için ise daha fazla ücret ödenecek.
“İş gücü geliştikçe, çalışan beklentileri ile yapay zeka yeteneklerinin gerçekleri arasındaki boşluğu anlamak ve kapatmak, başarılı bir entegrasyon hedefleyen kuruluşlar için hayati önem taşıyacak,” diyor Stanford Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Yardımcı Doçenti ve Stanford HAI üyesi ortak yazar Diyi Yang . “Bu rapor, şu anda nerede olduğumuza dair güncel ve yapılandırılmış bir temel sunuyor.”
İnsanlar Ne İstiyor?
Bilim insanları, çalışanların hangi alanlarda otomasyona ihtiyaç duyduğunu, hangi alanlarda direnç gösterdiğini anlamak için 104 meslekten 1.500 kişiyi kapsayan bir anket düzenledi.
Güven, en büyük endişe kaynağı olarak ortaya çıktı: Katılımcıların %45’i yapay zeka sistemlerinin doğruluğu ve güvenilirliği konusunda şüphelerini dile getirirken, %23’ü iş kaybından, %16’sı ise insan gözetiminin eksikliğinden endişe duyuyordu. Birçok katılımcı, yapay zekanın yaratıcı görevlere müdahale etmesi veya tedarikçiler ve müşterilerle iletişimi yönetmesi konusunda özellikle endişeliydi.
Buna karşılık, daha yüksek değerli işler için zaman kazandıracak (69,4%), görev tekrarını azaltacak (46,6%) ve işlerinin kalitesini artıracak (46,6%) otomasyonu memnuniyetle karşıladılar. Özellikle, müşteri randevularını planlamayı, bilgi dosyalarını tutmayı veya kayıtlardaki hataları düzeltmeyi içerebilecek otomasyonu memnuniyetle karşıladılar.
Çalışmada ayrıca yapay zeka katılım düzeyine ilişkin tercihler de incelendi. Katılımcıların çoğu iş birliğine dayalı bir yaklaşımı tercih etti; %45,2’si çalışanlar ve yapay zeka arasında eşit bir ortaklık isterken, %35,6’sı kritik anlarda insan gözetimi talep etti. Araştırmacılar, bunun tamamen otomatik sistemlere karşı açık bir direnç olduğunu belirtti.
Çalışmanın yazarlarından ve Stanford Dijital Ekonomi Laboratuvarı direktörü Erik Brynjolfsson , “Bulgular, yapay zeka ajanlarının iş yerinde destekleyici bir rol oynayabileceğini, çalışanları yerinden etmek yerine düşük değerli veya sıkıcı görevlerden kurtarabileceğini gösteriyor” dedi.
Boşlukları Ortaya Çıkarmak
Araştırma ekibi daha sonra yapay zeka uzmanlarının uzmanlığından yararlanarak görevleri dört kategoriye ayırdı:
Yeşil Işık Bölgesi: Yüksek otomasyon isteği ve yüksek kabiliyet gerektiren görevler.
Kırmızı Işık Bölgesi: Düşük istek ve yüksek kapasite gerektiren görevler.
Ar-Ge Fırsat Alanı: Yüksek istek ancak düşük kabiliyet gerektiren görevler.
Düşük Öncelikli Bölge: Düşük istek ve düşük kabiliyete sahip görevler.
Şirketlerin yapay zeka kullanımını bu bölgelere haritalayan ekip, önemli uyumsuzluklar tespit etti: Görevlerin %41’i Düşük Öncelikli ve Kırmızı Işık bölgelerine düştü; bu da yapay zeka uygulamasının büyük bir kısmının ya istenmeyen ya da teknik olarak mümkün olmadığı anlamına geliyor. Bunlara yaratıcı içerik yazmak veya toplantı gündemleri hazırlamak da dahildi. Diğer görevler ise Ar-Ge Fırsat Bölgesi’ne giriyordu; istenen ancak teknik olarak mümkün olmayan görevlerdi. Bu görevler arasında bütçeleri izlemek ve üretim programları oluşturmak da vardı.
Brynjolfsson, “Bu harita, Ar-Ge Fırsat Bölgesi’ndeki görevlere odaklanan araştırma çabalarını yoğunlaştırma ihtiyacını vurguluyor,” diye vurguladı. “Bunu yaparak, geleceğin yapay zeka ajanlarını şu anda yeterince keşfedilmemiş yüksek etkili fırsatlarla daha iyi uyumlu hale getirebiliriz.”
Değerli Becerilerde Bir Değişim
Yapay zeka ve otomasyonun işi yeniden tanımlamasıyla birlikte, çalışan becerilerinin önemi de artabilir, diye belirtti bilim insanları. Bu değişimi incelemek için, ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu verilerini analiz ederek, çeşitli becerilerin değerini, yapay zeka tarafından değiştirilmeye en az yatkın olanlarla karşılaştırdılar.
Burada bazı ilginç örüntüler buldular. Analizleri, veri analizi ve süreç izleme gibi mevcut yüksek ücretli becerilerin değer kaybedebileceğini gösteriyor. Buna karşılık, işe öncelik verme ve iş organizasyonu, eğitim ve öğretim ile etkili iletişimle ilgili becerilerin önemi artacak.
Yang, “Yapay zekanın güçlü yetenekler sergilediği veri analiziyle ilgili becerilere olan talebin azalacağını öngörüyoruz; ancak insan etkileşimi ve koordinasyonu gerektiren becerilere daha fazla önem verilecek,” dedi. “Bu bulgular, yapay zeka ajanlarının entegrasyonunun iş gücündeki temel yetkinlikleri nasıl yeniden şekillendirebileceğine dair erken dönem içgörüler sunuyor.”
Çalışan Tercihleri Neden Önemlidir?
“Yapay zeka sistemleri giderek daha yetenekli hale geldikçe, iş yerlerinde nasıl devreye alınacağına dair kararlar genellikle teknik olarak mümkün olana göre belirleniyor; ancak bu değişikliklerden en çok etkilenenler ve ekonominin nihayetinde dayandığı kesim çalışanlar oluyor,” diyor bu projeye liderlik eden Stanford Bilgisayar Bilimleri Bölümü’nde doktora öğrencisi olan Yijia Shao . Bu bakış açılarını masaya yatırmak, yalnızca etik benimsemeyi sağlamak için değil, aynı zamanda güvenilir, benimsenmiş ve pratikte gerçekten etkili sistemler oluşturmak için de kritik önem taşıyor. Ayrıca, gözden kaçan fırsatları ortaya çıkarmaya ve daha insan odaklı inovasyona rehberlik etmeye yardımcı oluyor ve bu da teknolojik gelişime fayda sağlıyor.
Bu çalışma, çalışan tercihlerinin teknik yeteneklerle karşılaştırıldığı ilk büyük ölçekli incelemeyi temsil etse de, araştırmacılar, yapay zekadaki hızlı gelişmelere ayak uydurabilmek için çalışmanın sürekli güncellenmesi gerektiğini kabul ediyor. Şirketlerin yapay zekayı başarıyla benimsemesi ve çalışanların yapay zekayla en iyi şekilde iş birliği yapması için güncel kalmak hayati önem taşıyor.
https://hai.stanford.edu/news/what-workers-really-want-from-artificial-intelligence