OpenAI’nin ChatGPT’yi piyasaya sürmesinin ardından geçen iki yıl içerisinde yapay zeka sohbet robotları, tarihin en hızlı benimsenen teknolojileri arasında önemli bir yere sahip oldu.
Bu hızlı yükseliş, geçmişte bilgisayar teknolojisinin de yaşadığı gibi bazı iş tanımlarını ortadan kaldırırken, bazılarını yeniden tanımladı ve şirket değerlemelerinde dalgalanmalara yol açtı.
Ancak, Ulusal Ekonomik Araştırmalar Bürosu (NBER) tarafından yayımlanan yeni bir çalışma, yapay zekanın iş gücü üzerindeki etkisinin sınırlı kaldığını ortaya koydu.
Etkisi Küçük Oldu
Chicago Üniversitesi Booth İşletme Fakültesi’nden Yardımcı Doçent Anders Humlum ve Kopenhag Üniversitesi’nden doktora öğrencisi Emilie Vestergaard’ın gerçekleştirdiği ortak çalışmaya göre, yapay zeka kullanan çalışanlar ortalama sadece yüzde 3 oranında zaman tasarrufu sağladı. Ayrıca, bu çalışanların elde ettiği verimlilik artışının sadece yüzde 3 ila yüzde 7’sinin maaşlarına yansıdığı gözlemlendi.
Araştırma, Danimarka’daki 7 bin iş yerinde görev yapan 25 bin çalışanı kapsadı. Araştırmacılar, yapay zekadan etkilenmesi beklenen meslek gruplarına odaklandılar; bu grupta muhasebeciler, müşteri temsilcileri, finans danışmanları, insan kaynakları uzmanları, BT destek görevlileri, gazeteciler, hukukçular, pazarlama uzmanları, büro memurları, yazılım geliştiriciler ve öğretmenler yer aldı. Danimarka’nın detaylı kayıt sistemi sayesinde, çalışanların anket yanıtları, maaş ve çalışma saatleri verileriyle anonim olarak birleştirilebildi.
Ortaya Yeni İşler Çıktı
Araştırmaya göre, yapay zekadan sağlanan zaman tasarrufunun büyük bir kısmı (%80’in üzerinde), yine iş ile ilgili görevlere yönlendirildi. Ancak bu yeni görevlerin önemli bir kısmı, yapay zekanın ürettiği içeriklerin düzenlenmesi gibi, yapay zeka sayesinde ortaya çıkan işlerdi.
Humlum, kendi deneyiminden yola çıkarak, sınav sorularını, öğrencilerin yapay zeka kullanarak kopya çekmelerini engelleyecek şekilde yeniden düzenlemek durumunda kaldığını belirtti.
Yapay zekanın üretkenliği artırdığı alanlarda bile bu kazanımların maaşlara yansımadığını vurgulayan araştırmacılar, iş yerlerindeki kurumsal tutumun da önemli bir etken olduğunu ifade ettiler.
Çalışanların bir kısmı yapay zeka araçlarını yöneticilerinden gizli kullanırken, diğerleri bu teknolojinin kullanımının serbest olup olmadığından emin değiller. Bu belirsizlik ortamında, çalışanların yapay zeka ile sağladıkları verimliliği yöneticilere iletmesi veya bunu ücret artışı için kullanması oldukça güç hale geliyor.
Raporda, daha önce yapılan birçok araştırmanın genellikle yazılım geliştirme, içerik üretimi ve pazarlama gibi yapay zekanın en fazla zaman kazandırdığı alanlara odaklandığı, ancak genel iş gücü içindeki etkisinin çok daha sınırlı kaldığı belirtildi.
Sonuç olarak, araştırma yapay zekanın kitlesel iş kayıplarına yol açmadığını gösterirken, beklentilerin aksine bir “verimlilik devrimi” de yaratmadığını ortaya koyuyor. Uzmanlar bu durumun teknolojinin potansiyelinden ziyade, iş yerlerindeki uygulama biçimi ve kültürel adaptasyonla bağlantılı olduğunu vurguluyorlar.
Geride Kalma Korkusu
IBM’in 2.000 CEO ile gerçekleştirdiği yakın tarihli bir araştırma da bu bulguları destekliyor. Araştırmaya göre, yapay zeka projelerinin yalnızca yüzde 25’i vaat edilen yatırım getirisini sağlarken, CEO’ların üçte ikisi yapay zekaya yatırım yapma gerekçesini “geride kalma korkusu” olarak tanımlıyor.
Nobel ödüllü ekonomist Daron Acemoglu ise yapay zekanın önümüzdeki on yıl içerisinde ABD ekonomisine katkısının GSYH’nin yüzde 1,1 ila yüzde 1,6 düzeyinde olacağını öngörüyor. Bu oran azımsanmayacak bir seviye olsa da, bazı teknoloji öncülerinin “GSYH’yi ikiye katlama” şeklindeki iddialarının gerisinde kalıyor.
Humlum ve Vestergaard’a göre, verimlilik kazanımlarının gerçek anlamda ekonomik karşılık bulabilmesi için sadece teknolojinin değil; aynı zamanda organizasyonel uyum, tamamlayıcı yatırımlar ve çalışanların beceri gelişimini sağlayacak eğitim süreçlerinin de şart olduğu belirtiliyor.
