Ekonomist Erik Brynjolfsson, yapay zekanın iş dünyasındaki dönüşümünün henüz başlangıç aşamasında olduğunu ve kurumlarımızın buna hazır olmadığını söylüyor.
17 Ekim 2026 / Lisa Bonos
Özetle
- Ekonomist Erik Brynjolfsson, yapay zekanın insan emeğinin yerini almak yerine onu nasıl tamamlayabileceğini araştırıyor.
- Ona göre odak noktası işler değil, görevler olmalı: “Neredeyse hiçbir iş tamamen otomatikleştirilemezken, neredeyse her işte yapay zekanın değiştirebileceği görevler vardır.”
- Brynjolfsson, teknoloji ve siyasi liderleri yapay zekanın ekonomik etkisini şekillendirmek için hızla harekete geçmeye çağırdı.
Yapay zekâdaki gelişmeler işleri, şirketleri ve genel olarak ekonomiyi nasıl değiştirecek? Liderler ve çalışanlar, yapay zekânın yeniden şekillendireceği bir dünyaya hazırlanmak için neler yapabilir?
Stanford İşletme Yüksekokulu’nda ekonomi ve operasyonlar, bilgi ve teknoloji profesörü (fahri) ve Stanford Dijital Ekonomi Laboratuvarıopen in new window direktörü Erik Brynjolfsson , yıllarını bu soruları araştırmak ve yeni teknolojilerin dönüştürücü etkilerini öngörmekle geçirdi.
Son dönemdeki birçok projesi arasında, şirketlerin yapay zekayı nasıl kullandığını takip etmek, hangi çalışanların yapay zekadan en çok fayda sağlayabileceğini belirlemek ve ekonomistleri, yapay zeka araştırmacılarını ve politika yapıcıları “yapay zekayı insanları tamamlayacak ve topluma fayda sağlayacak bir yöne yönlendirmek için gereken teşvikleri, koruyucu önlemleri ve kurumları oluşturmak” üzere harekete geçmeye çağırmak yer alıyor.
Brynjolfsson, Insights ile yaptığı görüşmede, insanların verimliliklerini artırmak için yapay zeka ile iş birliği içinde çalışabilecekleri şirketleri ve kurumları başarılı bir şekilde yeniden tasarlamak için nelerin gerektiğini anlattı.
Araştırmalarınıza dayanarak, yapay zekânın gerçek insanlar üzerindeki etkileri ele alınırken nasıl uygulanabilir?
Erik Brynjolfsson: Dijital Ekonomi Laboratuvarı’nda Elisa Pereiraopen in new window , Alvin Wang Graylinopen in new window ve ben , imalat, finansal hizmetler ve teknoloji de dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde değer yaratan 51 yapay zeka uygulamasınıopen in new window inceledik. En zorlu zorlukların %77’sinin teknik değil, değişim yönetimi, veri kalitesi ve süreç yeniden tasarımı olduğunu gördük. Başarının anahtarı neredeyse hiçbir zaman yapay zeka modeli değildi. Organizasyondu. Aynı teknoloji birkaç farklı çözüme yol açtı. Personel sayısının azaltılması önemliydi, ancak vakaların sadece %45’ini oluşturuyordu. Geri kalanında ise çalışanlar daha yüksek değerli görevlere yeniden atanmıştı.
Yapay zeka hangi görevlerinizin yerini alıyor? Hangilerini güçlendiriyor?… [S]izin için başkası ağırlığınızı ikinci listeye kaydırmadan önce, ağırlığınızı ikinci listeye doğru kaydırın.
— Erik Brynjolfsson
Daha iyi cevabı nasıl elde edersiniz? İşleri değil, görevleri düşünün. Neredeyse hiçbir iş tamamen otomatikleştirilemezken, neredeyse her işte yapay zekanın değiştirebileceği görevler vardır. İşi bu şekilde parçalara ayırdığınızda, yer değiştiren kapasite, personel sayısını azaltmak yerine çalışanları yeniden görevlendirme yeteneği olarak ortaya çıkar.
Göstergelerinizden biri olan Kanarya Adaları Gösterge Paneliopen in new window , yapay zekâya maruz kalan mesleklerde 22-25 yaş arası çalışanların istihdamında, daha yaşlı kuşak çalışanlara kıyasla en belirgin düşüşü gösteriyor. Giriş seviyesi pozisyonların nasıl değişeceğini düşünüyorsunuz?
Erik Brynjolfsson: Bharat Chandaropen in new window ve Ruyu Chenopen in new window ile yaptığımız yakın tarihli bir çalışmada , en çok yapay zekâya maruz kalan mesleklerde çalışan 22-25 yaş arası kişilerin istihdamında, daha az maruz kalan mesleklerdeki akranlarına kıyasla %19’luk bir düşüş tespit ettik. Ancak daha ilginç olan bulgu, düşüşün yapay zekânın insan emeğini tamamlamaktan ziyade otomatikleştirdiği mesleklerde en büyük olmasıydı. Genç çalışanların rutin üretim kısmı – ilk taslak, temel sorgu, ilk tarama – bu sistemlerin iyi yaptığı işlerdir. Geriye kalanlar ise yargılama, doğrulama, müşteriyle iletişim ve yapay zekânın yönetimidir. Bu nedenle, birçok kişi için kariyerin başlangıcındaki yükseliş daha da zorlaşıyor.
İş hayatına atılacak öğrencilere ne gibi tavsiyelerde bulunursunuz?
Erik Brynjolfsson: Benim tavsiyem, sizden farklı insanlarla birlikte bir şeyler inşa etmeniz ve bir şeyin işe yaraması için en iyi şekilde çalışmanızdır.
Geçtiğimiz bahar döneminde, Yapay Zeka Uyanışı adlı bir ekonomi ve bilgisayar bilimi dersi verdim . Dersin yaklaşık yarısı GSB öğrencisi, yarısı ise mühendis ve bilgisayar bilimcilerinden oluşuyordu; önde gelen yapay zeka laboratuvarlarından, risk sermayesi şirketlerinden ve son teknoloji girişimlerden konuklar da vardı. Üçer kişilik takımların, sadece bir iş planı değil, aynı zamanda çalışan bir ajan prototipi de geliştirmek için 10 haftaları vardı. Öğrenciler, özellikle farklı okullardan olduklarında birbirlerinden çok şey öğrendiler ve gerçek bir şey inşa ettiler.
Yapay zekâya hakimiyet işinizi korumaya yetmiyorsa, ne yetecek?
Erik Brynjolfsson: Akıcılık önemli ama yeterli değil. 2026’da yapay zekâda akıcı olmak, 2005’te e-postada akıcı olmak gibidir. Sizi koruyan şey, yapay zekâ ile çalışmanızı yönlendirecek doğru soruları sormayı öğrenmektir. Bir diğer önemli nokta ise sonuçtan sorumlu olmaktır. Bu, ilişkiler ve güven oluşturur. Makinenin sizi yerinize geçmek yerine daha değerli hale getirdiği görevler bunlardır.
Kurumların inşası yıllar alır ve dönüştürücü yapay zeka onları beklemeyebilir.
— Erik Brynjolfsson
Pratik yaklaşım şudur: Yapay zeka hangi görevlerinizin yerini alıyor? Hangilerini güçlendiriyor? Ardından, başkası sizin yerinize değiştirmeden önce, ağırlığınızı ikinci listeye doğru kaydırın. Bu, sonradan kazanılan bir beceri değil, zamanınızı yeniden tahsis etme alışkanlığıdır.
Yasa koyucular ve teknoloji uzmanları, yapay zekanın getireceği büyük değişimlere nasıl hazırlanmalı?
Erik Brynjolfsson: Yakın zamanda , teknolojiye ilgi duyan ekonomist arkadaşlarım Ajay Agrawalopen in new window , Anton Korinekopen in new window ve Tom Cunningham ile birlikte open in new windowyapay zeka ve dönüşüm üzerineopen in new window bir bildiri hazırladım . Genellikle diğer konularda fikir ayrılığına düşen birçok ekonomistin yapay zekanın etkisi konusunda ne kadar geniş bir görüş birliğine vardığı dikkat çekiciydi.open in new windowopen in new windowopen in new window
Öncelikle etkileri ölçün. İkincisi, tahmin yapmayı bırakın ve inşa etmeye başlayın. Kurumların inşası yıllar alır ve dönüştürücü yapay zeka onları beklemeyebilir. Üçüncüsü, tamamlayıcı yolu karlı hale getirin. Emek ve sermaye arasında vergi tarafsızlığı ve insan artı makine performansını ödüllendiren işbirlikleri .open in new window
Yapay zekayı neredeyse hiç kullanmayan çalışanların büyük çoğunluğu, geliştiricilerin anlamadığı neyi anlıyor?
Erik Brynjolfsson: Pew’in bulgularına göre, Amerikalı çalışanların yaklaşık %65’i yapay zekayı çok az veya hiç kullanmıyor. Yapay zeka gibi yeni genel amaçlı teknolojiler ilk ortaya çıktığında, ölçülebilir kazanımların gerçekleşmesi için yıllarca süren soyut yatırımlar gerekebilir. İşbirlikçilerim ve ben bu dinamiğe verimlilik J eğrisiopen in new window adını veriyoruz . Şimdi J eğrisinin, erken yatırımların henüz büyük ilerlemeler sağlamadığı noktasındayız; bu nedenle, çoğu çalışan henüz yapay zekayı kullanmıyor olsa bile, yakında kullanacaklar.
Yapay zekanın nasıl kullanıldığına dair araştırmamızopen in new window bunu somutlaştırıyor. Bir yönetici bize tüm zor işin süreç dokümantasyonunda ve veri mimarisinde olduğunu söyledi. İncelediğimiz firmaların sadece %6’sında başlangıç için temiz veri vardı. Bu işi yapanlar zaten bunu biliyordu.
2036’da, bu konuda doğru yolda olup olmadığımızı görmek için hangi göstergeye başvururdunuz?
Erik Brynjolfsson: Stanford’daki meslektaşlarımla birlikte geliştirdiğim, tüketicilerin mal ve hizmetlerden ne kadar fayda sağladığını, sadece ne kadar ödediklerini değil, hesaba katan yeni bir refah ve büyüme ölçütü olan GDP-Bopen in new window . Değerlendirmemize göre, ABD’de üretken yapay zekadan elde edilen tüketici fazlası bu yıl yaklaşık 172 milyar dolar. Esasen, bunun hiçbiri geleneksel GSYİH ölçümlerinde görünmüyor.
Gayri safi yurtiçi hasıla (GSYİH), 20. yüzyılın en büyük icatlarından biriydi, ancak 21. yüzyılda giderek artan bir değer payını kaçırıyor. GSYİH-milyar gibi yeni bir ölçüte ihtiyacımız var.
https://www.gsb.stanford.edu/insights/almost-every-job-has-tasks-ai-can-change