Beklenen verimlilik kazanımlarının her zaman gerçekleşmemesi, artan YZ altyapı maliyetleri ve kalite sorunları, şirketleri daha dengeli bir işgücü modeline yöneltiyor.
Büyük teknoloji firmalarinin insan kaynakları stratejilerini anlamakta her zaman zorlanmışımdır. Nasıl olur da bir kararla binlerce kişiyi işten çıkarırlar? Çalışanlar yerinden edilir. Aradan yıl geçmeden yeni bir işe alım dalgası yaşanır.
Şişkin paketlerde uğurlanan bu kişiler için katlanılan maliyetler bu sefer de yeni yetenekleri çekmek için harcanır. Mesele iş midir, üretim mi midir, algı mıdır? Bilinmez.
Şimdi yine böyle bir dalga yaşanıyor. 2023 ve 2024 boyunca üretken yapay zekânın yükselişi, birçok şirketi daha küçük ekiplerle daha fazla iş yapılabileceği fikrine yöneltti. Teknoloji sektöründe binlerce çalışan işten çıkarılırken, yapay zekâ destekli operasyonların insan kaynağının yerini alabileceği öngörüldü.
Ancak 2025’in ikinci yarısından itibaren dikkat çekici bir eğilim ortaya çıkmaya başladı. Amazon başta olmak üzere birçok büyük şirket, yalnızca YZ yatırımlarını artırmak yerine bu stratejinin operasyonel sonuçlarını yeniden değerlendiriyor. Beklenen verimlilik kazanımlarının her zaman gerçekleşmemesi, artan YZ altyapı maliyetleri ve kalite sorunları, şirketleri daha dengeli bir iş gücü modeline yöneltiyor.
YZ beklenen tasarrufu her zaman sağlamıyor
Yapay zekâ, tekrar eden görevlerde önemli hız avantajı sunarken; stratejik karar alma, müşteri iletişimi, kalite kontrol ve yaratıcı problem çözme gibi alanlarda hâlâ insan uzmanlığına ihtiyaç duyuluyor.
Birçok organizasyonun deneyimi benzer sorunlara işaret ediyor:
- YZ çıktılarının insan tarafından doğrulanması zorunlu hale geliyor.
- Hatalı veya eksik içerikler ek revizyon maliyeti oluşturuyor.
- Beklenen personel tasarrufu, yeni denetim süreçleri nedeniyle gerçekleşmeyebiliyor.
- YZ araçlarının lisans, model ve token maliyetleri operasyonel giderleri artırabiliyor.
Sonuç olarak bazı şirketlerde “insanı tamamen değiştirmek” yerine “insanı AI ile güçlendirmek” yaklaşımı öne çıkmaya başladı.
Token maliyetleri beklenenden daha büyük bir gider kalemi
Üretken YZ kullanımının görünmeyen maliyetlerinden biri de token tüketimi.
Kurumsal ölçekte milyonlarca sorgunun işlendiği yapılarda maliyetler hızla büyüyebiliyor.
Özellikle;
- büyük dil modellerinin yoğun kullanımı,
- sürekli çalışan YZ ajanları,
- içerik üretim süreçleri,
- kod geliştirme ve analiz sistemleri
beklenenden daha yüksek operasyonel harcamalara neden olabiliyor.
Şirketler yalnızca çalışan maliyetini değil, YZ altyapısının toplam sahip olma maliyetini (Total Cost of Ownership) da yeniden hesaplamaya başladı.
Verimlilik ile üretkenlik aynı şey değil
İlk YZ dönüşüm döneminde birçok organizasyon “daha az çalışan = daha yüksek verimlilik” varsayımıyla hareket etti.
Ancak son dönemde elde edilen veriler farklı bir tablo ortaya koyuyor.
Bazı ekiplerde görevler daha hızlı tamamlanırken;
- çıktı kalitesi düşebiliyor,
- müşteri memnuniyeti etkilenebiliyor,
- bilgi kaybı yaşanabiliyor,
- deneyimli çalışanların ayrılması inovasyon kapasitesini azaltabiliyor.
Bu nedenle birçok yönetici artık yalnızca maliyet odaklı değil, sürdürülebilir üretkenlik odaklı dönüşüm planları hazırlıyor.
İnsan yeteneği yeniden stratejik hâle mi geliyor?
YZ yatırımları yavaşlamıyor. Aksine birçok şirket altyapı yatırımlarını artırmaya devam ediyor.
Değişen nokta ise yapay zekânın rolü.
Şirketler artık yapay zekâyı çalışanların yerine geçecek bir teknoloji olarak değil; çalışanların üretkenliğini artıracak bir yardımcı sistem olarak konumlandırıyor.
Bu yaklaşım özellikle şu alanlarda öne çıkıyor:
- karar destek sistemleri,
- müşteri hizmetleri,
- yazılım geliştirme,
- pazarlama operasyonları,
- veri analitiği,
- insan kaynakları süreçleri.
İşgücü piyasası için ne anlama geliyor?
Son dönemde gözlenen eğilim, yapay zekânın istihdamı tamamen azaltacağı yönündeki beklentilerin yerini daha dengeli bir dönüşüm senaryosuna bırakabileceğini gösteriyor.
Şirketler artık yalnızca YZ kullanan çalışanları değil, YZ ile birlikte daha yüksek katma değer üretebilen yetenekleri arıyor.
Bu da işe alım stratejilerinde yeni bir döneme işaret ediyor. Teknik bilgi ile insan odaklı becerileri bir araya getiren çalışanlar, geleceğin iş gücü içinde daha kritik bir konuma yerleşiyor.
AI dönüşümü devam ediyor. Ancak görünen o ki rekabet avantajını sağlayan unsur yalnızca teknoloji yatırımı değil; doğru teknoloji ile doğru insan kaynağını birlikte yönetebilmek olacak.
Yapay zekâ şirketlerinin işi de kolay değil
Çok yüksek maliyetler gelirin nasıl kazanacağının muğlak olması ve kıyasıya rekabet. Şimdi de Yapay zekanın yıkıcı etkilerinden ve ihlallerden şirketleri ve tüketici korumak üzere mevzuatlar hazırlanıyor.
Dünyada işgücü piyasaları yapay zekâdan çekinirken yapay zekâ şirketleri çıkacak mevzuatı yumuşatmaya çalışıyor.
Amerika’da teknoloji regülasyonunun karar vericileri arasında olan bir Türk arkadaşımda duymuştum: “Aynen Türkiye’deki gibi önce neler olup bittiğine bakacağız, her şey serbest olacak. Sonra regülasyonlar gelecek.” demişti. Sonunda bu alan telif haklarına sahip olunan büyük veri kaynakları açısından oldukça yıkıcı bir etkiye sahip.
2026’da ABD’nin önde gelen yapay zekâ şirketleri Washington’daki lobi harcamalarını rekor seviyeye çıkardı. OpenAI federal lobi harcamasını yaklaşık iki katına çıkararak 2,22 milyon dolar, Anthropic ise yaklaşık üç katına çıkararak 3,53 milyon dolar seviyesine yükseltti. Google ve Microsoft da tarihsel olarak en yüksek seviyelerine yakın harcama yaptı. Şirketler; yeni yapay zekâ modellerinin düzenlenmesi, veri merkezi altyapısı, ihracat kontrolleri ve model şeffaflığı gibi konularda karar vericileri etkilemeye çalışıyor. Tartışmanın merkezinde ise ABD’nin Çin karşısındaki rekabet gücünü korurken inovasyonu teşvik edecek, ancak aşırı kısıtlayıcı olmayacak bir düzenleyici çerçeve oluşturması yer alıyor.
Avrupa ise yapay zekâ konusunda Amerika’ya göre daha sert yaptırımların yürürlüğe girme süresini uzatıyor.
