18 Şubat 2026 / Diane Coyle
Yapay zekanın etkisine dair tartışmalar, potansiyel iş kayıplarına odaklanırken, iş dünyası üzerindeki etkilerine çok daha az dikkat edildi. Ancak şirket liderleri, teknolojinin organizasyonel yeteneklerini nasıl geliştirebileceğini ve bunun sonucunda ekonomi genelinde verimliliği nasıl artırabileceğini düşünmelidir.
CAMBRIDGE – Birçok kişi yapay zekanın “işsizlik felaketine” yol açabileceğinden korkuyor. Bu yılki Davos toplantısı, teknolojinin istihdam üzerindeki etkileri konusunda alarm zillerini çalarken , beyaz yakalı sektörlerdeki işten çıkarmalarla ilgili son duyurular da genel olarak bu endişenin habercisi olarak değerlendiriliyor.
Ancak yapay zekanın işletmeler üzerindeki daha geniş etkilerine yeterince dikkat edilmedi. En güvenilir araştırmalara göre , firmaların büyük çoğunluğu henüz yapay zekayı benimsememiş olsa da, yaygınlaşması muhtemelen önemli kurumsal yeniden yapılanmalarla birlikte gerçekleşecektir. Çünkü yapay zeka, karar alma süreçlerini etkileyen bir bilgi teknolojisidir.
1990’lardan itibaren dijital teknolojinin önceki dalgaları, işletmeleri çeşitli şekillerde dönüştürdü. Hesaplama ve iletişimdeki gelişmeler, akıllı telefonların ve kablosuz ağ teknolojilerinin ortaya çıkmasıyla mobil hale gelen internetin temelini oluşturdu. Dikey entegre üretimden küresel olarak dağıtılmış tedarik zincirlerine ve kurumsal hiyerarşilerden “katmanları azaltılmış” organizasyonlara geçişi mümkün kıldı. Elbette, politika ve düzenleyici değişiklikler küreselleşmiş üretimin yükselişine ve bileşenlerde sınır ötesi ticaretin büyük ölçüde büyümesine yardımcı oldu. Ancak bu değişimler teknolojik yenilikler olmadan mümkün olmazdı.
Dijitalleşmenin bir diğer sonucu da, tedarikçiler ve müşteriler arasında aracı görevi gören ve dijital altyapı üzerinde kapsamlı lojistik ağları kuran algoritmik araçlar kullanan platform iş modellerinin yükselişi olmuştur. Veri ve algoritma odaklı platformlar birçok sektörde faaliyet göstermekte, genellikle pazarlarına hakim olmakta ve hem istihdam hem de tüketim kalıplarını dönüştürmektedir.
Şimdi asıl soru, yapay zekanın şirketleri nasıl daha da yeniden şekillendireceği. Geçtiğimiz yaz Dünya Fikri Mülkiyet Örgütü’nde, Dell Technologies’in Kıdemli Başkan Yardımcısı ve Başkan Yardımcısı ve COO’suna özel danışman olan Vivek Mohindra, “kurumsal yeteneklerin” bir firmanın sürdürülebilir rekabet avantajının kaynağı olduğunu savundu (Dell’in en önemli soyut varlığı ise tedarik zinciridir). Ancak Mohindra, yapay zekanın önemli olan yetenekleri değiştirdiğini ve ölçülmelerini zorlaştırdığını da sözlerine ekledi.
Bazı sektörler yapay zekânın getireceği dönüşüme karşı özellikle savunmasız görünüyor. Birçok yorumcu, teknolojinin hukuk, muhasebe ve finans gibi sektörlerdeki giriş seviyesi işleri otomatikleştirme potansiyeline dikkat çekti . Benzer şekilde, teknoloji şirketleri yazılım geliştirme süresini ve maliyetini azaltmak için kendi yapay zekâ modellerini giderek daha fazla kullanıyor; bu da gelecekte daha az bilgisayar programcısına ihtiyaç duyulacağını gösteriyor.
Ancak işletmelerin alt kademelerindeki çalışan sayısı azalırsa, işletmeler gelecekteki çalışanlarının ihtiyaç duydukları uzmanlığı kazanmalarını nasıl sağlayacak? Örneğin, yapay zekanın kod yazmak için kullanılmasının insan çalışanların beceri kazanımını tehlikeye attığına dair yeni kanıtlar ortaya çıkıyor.
Üretken yapay zeka, kurumsal yapıları da yeniden şekillendirecek. Olası sonuçlardan biri, teknolojinin organizasyonları düzleştirme sürecini devam ettirerek, giderek daha fazla işi dışarıya yaptırmalarını sağlamasıdır. OpenAI’den Sam Altman, tek kişilik bir “unicorn” (milyar dolarlık girişim) olasılığını bile öngördü. Yapay zeka ajanları, farklı kuruluşlar arasındaki müzakerelerde doğal olarak ortaya çıkan sürtüşmeleri azaltabilir ve karmaşık tedarik zincirlerini izleyebilir.
Ancak bazı ekonomistler, üretken yapay zekanın, insan algısı ve pratiğinde yerleşik olan ve tüm işletmelerin bağlı olduğu “örtük” bilgiyi yakalama yeteneğine sahip olacağı için, organizasyonları yeniden merkezileştireceğini öngörüyor.
Küçük bir örnek ele alalım : Londra Metrosu’nda çalışan bir bakım mühendisi, Victoria hattındaki vagonların tekerleklerinin, alışılmadık derecede kavisli raylar nedeniyle ekstra gres yağı gerektirdiğini fark etmişti. Bu çalışan emekli olunca, bu bilgi birikimi de kayboldu ve tekerlekleri aşınmaya ve yıpranmaya yenik düştükçe Victoria hattındaki trenler daha sık arıza yapmaya başladı.
Bakım mühendisinin sahip olduğu gibi örtük bilgi nadiren yazılı hale getirilir veya resmi olarak öğretilir. Ancak, insan çalışanların tekrarlanan eylemlerinde yansıtılırsa, yeni yapay zeka uygulamaları bu bilgi birikimini yakalayabilir ve kodlayabilir.
İş ve siyaset liderleri, görünüşte kaçınılmaz yapısal değişimlere daha iyi yanıt verebilmek için, yapay zeka kaynaklı örgütsel değişimleri gerçekleştiği anda takip etmelidir. Bu çabanın önemli bir parçası, bireylerin büyük ölçekli işgücü piyasası aksaklıklarını önceki otomasyon dalgalarına göre daha kolay ve başarılı bir şekilde yönetebilmelerini sağlamaktır. Özellikle, 1990’larda imalat otomasyonuna verilen yetersiz politika tepkisinin tekrarlanmamasına özen göstermelidirler; bu tepki, birçok gelişmiş ekonomiyi sanayi sonrası çöküşle yaralamıştı.
Hazırlıklı olmak, firmaların yapay zekayı, örgütsel yeteneklerini geliştirecek ve dolayısıyla ekonomi genelinde verimliliği artıracak şekilde benimsemelerine de yardımcı olacaktır. Tüm şirket liderleri, üretken yapay zekanın kuruluşlarına nasıl entegre edileceğini, özellikle üretim süreçlerini nasıl değiştirebileceğini, hangi örtük bilgileri daha etkili bir şekilde kullanabileceğini ve karar verme sorumluluğunun kimde olması gerektiğini düşünmelidir. Kısacası, bu yeni teknolojik dalga karşısında firmalarının rekabet avantajını sürdürmek için bir plana ihtiyaçları var.
Ekonomilerin önümüzdeki on yılda yaşayacağı yapısal değişim, yakın geçmiştekiler kadar, hatta daha da çarpıcı olacaktır. Yapay zekâ, birçok kişinin beklediği gibi, iş dünyasını dönüştürecektir. Ancak bunun aynı zamanda iş dünyasının yapısını da yeniden şekillendireceğini unutmamalıyız.