7 Temmuz 2025 /Yijia Shao , Humishka Zope, Yucheng Jiang , Jiaxin Pei , David Nguyen , Erik Brynjolfsson , Diyi Yang
Stanford Üniversitesi’nin yaptığı bir çalışma, işçilerin istekleri ile yapay zekanın yetenekleri arasındaki uçurumu ortaya koyuyor ve araştırma ve geliştirme için uygun alanları vurguluyor.
Yapay zekâ, işgücü piyasasını kökten değiştiriyor. Günümüz çalışanları günlük işler için giderek daha fazla yapay zekâya yönelirken, otomasyon ekonominin tüm sektörlerini yeniden şekillendiriyor ve Amazon’dan Microsoft’a kadar şirketler yapay zekâ uygulamaları nedeniyle işgücü azaltımları açıklıyor.
Ancak kazanç görüşmelerinde ve haberlerde yer alan anlatılar, kritik soruları cevapsız bırakıyor: Çalışanlar yapay zekadan ne istiyor ve teknolojinin yetenekleri bu isteklerle örtüşüyor mu?
Bu soruları yanıtlamak için, Stanford İnsan Odaklı Yapay Zeka Enstitüsü ve Dijital Ekonomi Laboratuvarı’ndan araştırmacılar , ABD’li işçiler ve yapay zeka uzmanları üzerinde kapsamlı bir çalışma yürüttüler. Yapay zeka ajanlarının işe nerede fayda sağlayabileceğini ve nerede zarar verebileceğini belirlemek için 1.500 işçiyle anket yaptılar 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 işçilerin isteklerini yapay zeka yetenekleriyle birlikte grafiklendirdiler.
Ön baskı çalışması, çalışanların otomasyonu öncelikle tekrarlayan görevler için aradıklarını ancak bu yapay zeka araçları üzerinde yetki ve denetim sahibi olmayı tercih ettiklerini ortaya koydu. Daha da endişe verici olanı, çalışanların yapay zekadan beklentileri ile mevcut yeteneklerinin gerçekliği arasında önemli bir kopukluk olduğunu da gösterdi.
Bulgular ayrıca, daha yüksek ücret kazandıran iş türünde bir değişime işaret ediyor: Geleneksel bilgi analizine yönelik maaşlar muhtemelen düşecekken, kişilerarası beceriler ve duygusal zeka daha fazla kazandıracak.
Stanford Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü Yardımcı Doçenti ve Stanford HAI üyesi olan ortak yazar Diyi Yang , “İş gücü geliştikçe, çalışanların beklentileri ile yapay zeka yeteneklerinin gerçekliği arasındaki uçurumu anlamak ve kapatmak, başarılı entegrasyon için çabalayan kuruluşlar için çok önemli olacaktır” dedi . “Bu rapor, şu anda nerede olduğumuza dair zamanında ve yapılandırılmış bir temel sunuyor.”
İnsanların İstediği Şeyler
Araştırmacılar, çalışanların otomasyonu hangi alanlarda istediklerini ve hangi alanlarda direndiklerini anlamak için 104 meslekten 1.500 kişiyi inceledi.
Güven, en önemli endişe kaynağı olarak ortaya çıktı: Katılımcıların %45’i yapay zeka sistemlerinin doğruluğu ve güvenilirliği konusunda şüphe duyarken, %23’ü iş kaybından ve %16’sı insan gözetiminin eksikliğinden endişelendi. Birçok katılımcı, özellikle yapay zekanın yaratıcı görevlere müdahale etmesinden veya tedarikçiler ve müşterilerle iletişimi yönetmesinden endişe duyuyordu.
Öte yandan, daha yüksek değerli işlere zaman ayırmayı sağlayacak (%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.
Çalışma ayrıca yapay zekanın katılım düzeyiyle ilgili tercihleri de inceledi. 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 noktalarda insan gözetimi aradı. Araştırmacılar, bunun tamamen otomatik sistemlere karşı açık bir direnci gösterdiğini belirtti.
Araştırmanın yazarlarından ve Stanford Dijital Ekonomi Laboratuvarı direktörü Erik Brynjolfsson , “Bulgular, yapay zekâ ajanlarının iş yerinde destekleyici bir rol oynayabileceğini, çalışanların yerini almak yerine düşük değerli veya sıkıcı görevlerden onları kurtarabileceğini gösteriyor” dedi.
Boşlukları Ortaya Çıkarmak
Araştırma ekibi daha sonra yapay zeka uzmanlarının bilgi birikiminden yararlanarak görevleri dört kategoriye ayırdı:
- Yeşil Işık Bölgesi: Otomasyon isteğinin ve kapasitesinin yüksek olduğu görevler.
- Kırmızı Işık Bölgesi: İstek düzeyi düşük, yetenek düzeyi yüksek görevler.
- Ar-Ge Fırsat Alanı: Yüksek istek duyulan ancak düşük kapasiteye sahip görevler.
- Düşük Öncelikli Bölge: İstek ve yetenek düzeyi düşük olan görevler.
Ekip, şirketlerin yapay zekâ kullanımını bu bölgelerle eşleştirerek önemli uyumsuzluklar tespit etti: Görevlerin %41’i Düşük Öncelikli ve Kırmızı Işık bölgelerine düşüyordu; bu da yapay zekâ uygulamalarının çoğunun ya istenmeyen ya da teknik olarak mümkün olmayan işler olduğu anlamına geliyordu. Buna yaratıcı içerik yazmak veya toplantı gündemleri hazırlamak da dahildi. Diğer görevler ise Ar-Ge Fırsat Bölgesi’ne düşüyordu; bunlar istenen ancak teknik olarak mümkün olmayan işlerdi. Bu görevler arasında bütçeleri izlemek ve üretim programları oluşturmak yer alıyordu.
Brynjolfsson, “Bu harita, Ar-Ge Fırsat Bölgesi’ndeki görevlere odaklanan araştırma çabalarını yoğunlaştırmanın acil ihtiyacını vurguluyor,” diye belirtti. “Böylece, gelecekteki yapay zeka ajanlarını şu anda yeterince araştırılmamış yüksek etkili fırsatlarla daha iyi uyumlu hale getirebiliriz.”
Değerlendirilen Becerilerde Bir Değişim
Yapay zekâ ve otomasyon iş dünyasını yeniden tanımlarken, işçi becerilerinin önemi de değişebilir, diye belirtti bilim insanları. Bu değişimi incelemek için, ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu verilerini analiz ederek, çeşitli becerilerin değerini, yapay zekâ tarafından değiştirilme olasılığı en düşük olan becerilerle karşılaştırdılar.
Burada bazı ilginç örüntüler keşfettiler. Analizleri, veri analizi ve süreç izleme gibi yüksek ücretli becerilerin değerinin azalabileceğini gösteriyor. Buna karşılık, iş önceliklendirme ve organize etme, eğitim ve öğretim ile etkili iletişimle ilgili becerilerin önemi artacaktır.
Yang, “Yapay zekanın güçlü yetenekler sergilediği veri analiziyle ilgili becerilere olan talebin azalacağını, buna karşılık insan etkileşimi ve koordinasyonu gerektiren becerilere daha fazla önem verileceğini öngörüyoruz” dedi. “Bu bulgular, yapay zeka ajanlarının entegrasyonunun işgücündeki temel yetkinlikleri nasıl yeniden şekillendirebileceğine dair erken bilgiler sunuyor.”
İşçi Tercihleri Neden Önemlidir?
Stanford Bilgisayar Bilimleri Bölümü’nde doktora öğrencisi olan ve bu projeyi yöneten Yijia Shao , “Yapay zeka sistemleri giderek daha yetenekli hale geldikçe, bunların iş yerinde nasıl kullanılacağına dair kararlar genellikle teknik olarak mümkün olan şeylere göre veriliyor; ancak bu değişikliklerden en çok etkilenenler ve ekonominin nihayetinde dayandığı kişiler işçilerdir” dedi. Onların bakış açılarını masaya getirmek, yalnızca etik benimsemeyi sağlamak için değil, aynı zamanda güvenilir, benimsenen ve pratikte gerçekten etkili sistemler oluşturmak için de kritik öneme sahiptir. Ayrıca gözden kaçan fırsatları ortaya çıkarmaya ve daha insan merkezli yeniliklere rehberlik etmeye yardımcı olur ki bu da teknolojik gelişmeye fayda sağlar.
Bu çalışma, işçi tercihleri ile teknik yetenekler arasındaki ilişkiyi inceleyen ilk büyük ölçekli çalışma olsa da, araştırmacılar yapay zekadaki hızlı gelişmelerle paralel ilerlemek için çalışmanın sürekli güncellenmesi gerektiğini kabul ediyor. Şirketlerin yapay zekayı başarıyla benimsemesi ve çalışanların onunla en iyi şekilde iş birliği yapması için güncel kalmak şart olacaktır.
https://hai.stanford.edu/news/what-workers-really-want-from-artificial-intelligence