İnsan makine iş birliği: Geleceğin çalışma dünyası Düşünce Günlüğü Haberleri

Yapay zekâ örüntüleri tanır, olasılık üretir, öneri sunar fakat bağlam kurma, normatif değerlendirme ve “Neden bu” sorusuna verilecek cevabın sorumluluğu hâlâ insandadır. Asıl liderlik, işte bu iki paradigmayı aynı masada konuşturma becerisidir; bu da bu alanda günümüz insanının atması gereken asıl imzadır.

Mehmet Serdar Tufan / Bilgisayar Mühendisi, Hukukçu

Sanayi Devrimi’nin emekle makine ilişkisini dönüştürmesi gibi, bugün yapay zekâ bilişsel emeği dönüştürüyor. Fiziksel kuvvetten zihinsel süreçlere (düşünme, analiz etme, karar verme) uzanan geniş bir yelpazede görevler artık makinelerle paylaşılıyor. Bu tablo çalışan ve işveren açısından temel soruları beraberinde getiriyor: İşin doğası nasıl değişiyor? Yeni değer nerede üretiliyor? Hangi yetkinlikler işin merkezinde kalmaya devam edecek?

TEHDİT DEĞİL EŞ-ÇALIŞAN

Giderek daha fazla şirket, yapay zekâyı operasyonlarının çekirdeğine yerleştiriyor. Dönüşüm yalnızca iş yapma biçimini değil, insan-makine ilişkisinin mahiyetini de yeniden tarif ediyor; roller, sınırlar ve beklentiler baştan yazılıyor. Günümüz itibarıyla yapay zekâyı bir tehdit olarak değil, akıllı bir eş-çalışan olarak konumlamak, kazanımın ilk şartıdır. Yapay zekâ araçları; otomasyon, tekrarlayan ve düşük katma değerli işleri üstlenerek insan zamanını strateji, tasarım, ilişki yönetimi ve yaratıcılığa açıyor. Muhasebede fatura işleme akışlarının saniyelere inmesi,

finans ekiplerinin risk iç görülerine ve senaryo üretimine odaklanabilmesini sağlıyor. Benzer şekilde pazarlama ekipleri, sınıflandırma ve içerik üretiminde yapay zekâdan destek alırken müşteriyle kurdukları bağın özgün kısmına daha çok yatırım yapabiliyor.

Bu dönüşüm sektör sınırı elbette tanımıyor. Sağlıkta klinik karar destek sistemleri hekimlerin teşhis sürecini veriyle besliyor; hukukta sözleşme inceleme araçları yüzlerce sayfalık dokümanı dakikalar içinde özetliyor; finansta anomali tespiti ve dolandırıcılık önleme güncel kalıpları yakalıyor; eğitimde uyarlanabilir öğrenme platformları her öğrenciye kişiselleştirilmiş bir rota sunuyor. Üretimde ise kestirimci (tam zamanında) bakım, tedarik zinciri optimizasyonu ve kalite güvence hattında yapay zekâ hem maliyet düşürücü hem de israf önleyici bir iskelet görevi görüyor.

İŞ YOK OLMUYOR YENİDEN ŞEKİLLENİYOR

Elbette dönüşümün ölçeği, istihdam dinamikleri hakkında meşru kaygılar doğuruyor. Otomasyonun rutin ve tekrar eden işlere karşı “ikame gücü” yüksek; bazı pozisyonlar daralırken yeni rol kümeleri oluşuyor. Belirli iş aileleri küçülürken veri bilimi, yapay zekâ mühendisliği, ürün analitiği, robotik süreç tasarımı, model yönetişimi ve yapay zekâ etiği gibi alanlarda güçlü bir genişleme var. Kısacası iş yok olmuyor; işin bileşimi, araç seti ve yetkinlik profili yeniden şekilleniyor.

Tam bu noktada sürekli öğrenme, yeniden beceri kazanma ve beceri derinleştirme stratejik önceliğe dönüşüyor. Teknik yetkinlikler (veri okuryazarlığı, temel istatistik, sorgulama dilleri, üretken yapay zekâ araç bilgisi) kadar insana özgü kabiliyetler de (eleştirel düşünme, yaratıcılık, etik muhakeme, iletişim ve iş birliği) değer kazanıyor. Çünkü yapay zekâ örüntüleri, diğer bir deyişle genel geçer konseptleri, tanır, olasılık üretir ve öneri sunar; fakat bağlam kurma, normatif değerlendirme ve “Neden bu” sorusuna verilecek cevabın sorumluluğu hâlâ insandadır. Asıl liderlik ise, işte bu iki paradigmayı aynı masada konuşturma becerisidir, bu da bu alanda günümüz insanının atması gereken asıl imzadır.

KİLİT ROL ÜNİVERSİTE-SANAYİ İŞ BİRLİĞİNDE

Türkiye’de yapay zekâ araçlarının kullanımı doğal olarak ivme kazanmış durumda. Son yıllarda en önde yatırımlar yapılan ve sonuçlar alınan savunma sanayinde otonom sistemler, görüntü işleme ve görev planlamanın dışında, yine büyük bir hacme sahip bankacılık sektöründe kredi skorlama, dolandırıcılık tespiti ve müşteri analitiğinin yapılması; iletişim sektöründe ağ optimizasyonları, perakendede talep tahmini ve kişiselleştirme gibi kullanım alanları yaygınlaştırıyor. Bankacılıkta, henüz mükemmel seviyede olmasa da sohbet botları yalnızca işlem yükünü hafifletmiyor; müşteri deneyimini standartlaştırıyor ve erişilebilirliği artırıyor.

Bununla birlikte, emek piyasasındaki yetenek açığı dönüşümün hızını sınırlayabiliyor. Yapay zekâ ve veri biliminde nitelikli insan kaynağı arzının halen sınırlı olması, kurumları iki yönlü bir stratejiye zorluyor: içerideki ekipler için sistematik beceri derinleştirme programları ve dış ekosistemle derin iş birlikleri. Müfredatlara yapay zekâ ve veri odaklı içeriklerin eklenmesi olumlu; fakat kalıcı etki eğitimin proje-temelli, disiplinlerarası ve endüstriyle temas hâlinde tasarlanmasıyla mümkün. Aynı şekilde, kurum içi eğitimler yalnız araç kullanımına değil, problem tanımı, ürün tasarımı ve model yönetişimine odaklandığında gerçek fayda üretiyor.

Üniversite-sanayi iş birliği burada kilit rol görüyor. ODTÜ, Boğaziçi, İTÜ gibi kurumların açtığı programlar ve teknopark ekosistemleri; girişimlerin kurumsal sorunlara hızlı, modüler çözümler geliştirmesini sağlıyor. Kamu destekleri ve özel sektörün ortak fon mekanizmaları, erken aşama yapay zekâ projelerini riskten arındırarak ölçeklenmeyi hızlandırabiliyor. Türkiye’nin teknoloji girişimleri, niş alanlarda küresel pazarlara açılabildikçe, içerideki iş gücünün niteliği de “öğrenen ekonomi” mantığıyla yukarı taşınıyor.

Dönüşümün toplumsal maliyetlerini görmezden gelmeden ilerlemek ise bir yönetim meselesi. Yapay zekâ destekli otomasyon, yüksek vasıflı işlere geçiş için fırsatlar yaratırken, bazı gruplar için kısa vadede geçim baskısı doğurabilir. Sanayi politikaları kapsamında hedefli ve odaklı geçiş programları, yaşam boyu öğrenme için mali teşvikler, bölgesel istihdam fonları ve sosyal koruma ağlarının modernizasyonu bu noktada kritik öneme sahiptir. Şirketler tarafında etik ilkeler, şeffaflık, hesap verebilirlik ve model tarafsızlığına ilişkin yönetişim çerçeveleri, güveni inşa etmenin anahtarıdır.

YAPAY ZEKANIN SACAYAKLARI

Yapay zekâ yalnızca bir teknoloji yatırımı değil; kültür ve süreç dönüşümüdür. Başarılı kurumlar, yapay zekâyı üç katmanda birlikte kurguluyor: Nerede değer yaratacağı net biçimde tanımlandığı yapay zekanın stratejisi; veriye erişim, kalite, mimari ve MLOps (makine öğrenme operasyonları) pratiklerinin kurumsallaştığı operasyon katmanı ile rollerin, yetkinliklerin ve teşvik sisteminin yeniden tasarlandığı insan katmanı. Bu üç ayak birlikte yürüdüğünde, insanlar ve makineler arasında hem yeni bir denge kurulur hem de kararların hızı artarken kalite ve sorumluluk çıtası düşmez.

Bugünün GPT, Grok, Gemini gibi büyük dil modelleri, özünde bir sonraki kelimeyi tahmin etmeye ayarlı olasılıksal sistemlerdir. Geniş veri kümeleri üzerinde, devasa hesaplama altyapılarıyla eğitilen bu modeller, bağlam içindeki örüntüleri yakalayıp insan yazımını istatistiksel olarak taklit eder. Bu yüzden “zekâ”dan ziyade yüksek kapasiteli bir dil simülasyonu yürütürler: bağlamı sıkıştırır, dağılımları öğrenir, en muhtemel devamı üretirler. Literatürdeki stochastic parrots yani istatistiksel papağanlar tartışması, tam da bu doğaya işaret eder; güçlü dil üretimi, kavramsal anlayışla karıştırılmamalıdır. Bunun yönetişim karşılığı nettir: çıktılar kanıtlanır, izlenir ve doğrulanır; model “nihai karar verici” değil, yardımcı olarak konumlanır.

Bu taklit gücünün sınırı, donanımın sınırlarıdır.

EN İYİ SORUYU SORAN EN DOĞRU CEVABI ALIR

Ödevler açıktır: Bugünün liderleri için iş akışlarını yeniden hayal etmek, işleri görev düzeyinde parçalayarak “insan-yapay zekâ orkestrasyonu” kurmak, çıktı kalitesini tarafsız metriklerle ölçmek ve etik ilkeleri işletme geneline yaymak. Çalışanlar içinse sürekli öğrenmeyi günlük rutine gömmek, veriyle düşünme becerisini geliştirmek ve yaratıcılığı öne çıkaran alanlarda derinleşmek. İnsan ve makinenin birbirini tamamladığı bu düzende, üretkenlik yalnız hızdan değil, daha iyi sorular sorma ve daha isabetli cevaplar üretme kapasitesinden doğmaktadır. Kısacası, en iyi soruyu soran en doğru cevabı alır…