Teknolojik işsizlik yapay zeka ile çarpışıyor

Giriş: Teknolojik Değişimin İstihdam Etkisi

2025 yılının Ekim ayında, Amazon 14,000 kurumsal pozisyonun kaldırılacağını açıkladı. Bu karar, yapay zeka teknolojisinin beyaz yakalı istihdam üzerinde somut bir etki yaratmaya başladığını göstermektedir. Şirketin açıklamasında, bu organizasyonel yapı değişikliğinin operasyonel verimliliği artırmayı ve kaynakları üretken yapay zeka gibi stratejik alanlara yeniden tahsis etmeyi amaçladığı belirtildi. Bu durum, teknolojik ilerleme ile istihdam piyasası yapısındaki değişim arasındaki içsel ilişkiyi ortaya koymakta ve teknolojik işsizlik üzerine yeni bir tartışma başlatmaktadır.

Teknik işsizlik kavramı ilk olarak Keynes tarafından 1930 yılında ortaya atılmıştır ve teknik yeniliklerin işgücü talebinde azalmaya neden olduğu tanımlanmıştır. Tarihsel veriler, bu fenomenin belirgin döngüsel özelliklere sahip olduğunu göstermektedir. Bibliyometrik analize göre, “teknik işsizlik” teriminin ortaya çıkma sıklığı 1920-1930'lar, 1960'lar ve 2010 sonrası olmak üzere üç belirgin zirve oluşturmakta olup, bunlar sırasıyla İkinci Sanayi Devrimi, otomasyon dalgası ve yapay zeka devriminin teknik yayılma dönemlerine karşılık gelmektedir.

Şu anda, ABD işsizlik oranı %4.3 seviyesinde görece istikrarlı bir düzeyde kalmasına rağmen, beyaz yakalı pozisyonlardaki yapısal değişiklikler geniş bir dikkat çekmektedir. Bu makalede, tarihsel karşılaştırma analizi yoluyla, yapay zekanın istihdam piyasası üzerindeki etki mekanizmalarını inceleyecek, potansiyel riskleri değerlendirecek ve buna uygun politika önerileri sunacağız.

Tarihsel Karşılaştırma Perspektifi

Sanayi Devrimi döneminin deneyimleri, teknolojik ilerlemenin istihdam üzerindeki etkisinin belirgin yapısal özellikler taşıdığını göstermektedir. 20. yüzyılın başında, Amerika Birleşik Devletleri'nin imalat sanayisindeki yıllık verimlilik artış oranı %5'in üzerinde olmuştur, ancak bu büyüme tarımsal istihdamın %20 oranında azalışı ile birlikte gerçekleşmiştir. 1929-1933 yılları arasında, işsizlik oranı %3'ten %25'e yükselerek, teknolojik dönüşümün ekonomik durgunluk döneminde istihdam üzerindeki baskıyı artırabileceğini göstermektedir.

1960'lı yıllardaki otomasyon dalgası bu yapısal etkinin daha da doğrulandığını gösterdi. O dönemde yapılan araştırmalar, otomasyon teknolojisinin imalat sektöründeki istihdam üzerindeki ikame etkisinin önemli olduğunu ortaya koydu; ancak hizmet sektöründeki istihdam genişlemesi ve Vietnam Savaşı'nın getirdiği özel talepler nedeniyle genel istihdam piyasası nispeten istikrarlı kaldı. Bu dönemde, ABD hükümeti otomasyonun istihdam üzerindeki etkilerini incelemek için özel bir komite kurdu ve bu, sonraki politika geliştirme süreçlerine önemli bir referans sağladı.

Uzun vadede, teknolojik ilerlemenin istihdam etkisi, ikame etkisi ile telafi etkisinin dinamik dengesine bağlıdır. İkame etkisi, teknolojik ilerlemenin mevcut iş pozisyonlarını değiştirmesini, telafi etkisi ise yeni iş pozisyonlarının yaratılması ve üretim maliyetlerinin düşmesiyle birlikte talep artışını göstermektedir. Tarihsel deneyimler, bu dengenin uygun politika müdahaleleri ve piyasa ortamının uyumunu gerektirdiğini göstermektedir.

Yapay Zeka'nın Ekonomik Etkileri

Makro düzeyde, yapay zeka teknolojisi ekonomik büyümenin önemli bir itici gücü haline gelmektedir. 2023-2025 yılları arasında yapay zeka ile ilgili yatırımların ABD GSYİH büyümesine katkı oranı neredeyse 1 puandır. İşletme kâr marjı 2003'te %6.5'ten 2025'in ikinci çeyreğinde %10.69'a yükselerek yapay zeka teknolojisinin üretkenlik verimliliği üzerindeki olumlu etkisini göstermektedir.

Sektörel düzeyde veriler, yapay zekanın etkisinin belirgin bir heterojenliğe sahip olduğunu göstermektedir. Bankacılık sektöründe, yapay zeka teknolojileri dolandırıcılık tespit doğruluğunu %95'e çıkarmaktadır; sigorta sektöründe, hasar hatası oranı %20 azalmakta; enerji sektörü, öngörücü bakım sayesinde ekipman arıza sürelerini %30 azaltmaktadır; perakende sektörü kişiselleştirilmiş önerilerle satışları %15 artırmaktadır; sağlık alanında ise yardımcı tanı ile hastane verimliliği %25 artmaktadır.

Bu verimlilik artışlarının arkasında istihdam yapısında derin bir değişim yatıyor. Amazon'un işten çıkarmaları, yönetim, veri analizi gibi beyaz yakalı pozisyonların doğrudan bir tehdit ile karşı karşıya olduğunu gösteriyor. Şirket, organizasyon yapısını düzleştirerek orta kademe yönetim verimliliğini %30-%50 oranında artırmayı planlıyor. Bu değişim, bilgi tabanlı işlerin geleneksel modelinde köklü bir dönüşümün yaşandığını gösteriyor.

İstihdam Pazarının Dönüşüm Özellikleri

Mevcut istihdam pazarındaki dönüşüm aşağıdaki birkaç belirgin özellik göstermektedir:

Öncelikle, etkilenen pozisyonların yetenek yapısı değişiyor. Geleneksel olarak, otomasyon teknolojisi esas olarak programlanabilir üretim pozisyonlarını etkilerken, yapay zeka teknolojisi bazı programlanamaz bilişsel görevlerin yerini alabilmektedir. Bu, eğitim, finans, sağlık gibi geleneksel anlamda yüksek becerili alanların da otomasyon riskiyle karşı karşıya kalmaya başladığı anlamına geliyor.

İkincisi, iş değişim hızı hızlanıyor. Deloitte'un tahminlerine göre, 2026 yılına kadar dünya genelinde 92 milyon işin yapay zeka tarafından devralınacağı ve aynı zamanda 17 milyon yeni işin yaratılacağı öngörülüyor. Bu hızlı değişim, işçiler için beceri güncellemeleri konusunda daha yüksek talepler getiriyor.

Üçüncüsü, gelir dağılımı yapısı değişebilir. Yapay zeka teknolojilerinin uygulanması, sermaye geliri ile emek geliri arasındaki farkı daha da genişletebilir, özellikle de orta düzey beceriye sahip işçilerin etkisi daha belirgin olacaktır. Bu eğilim mevcut gelir eşitsizliği sorununu artırabilir.

Bölgesel Ekonomi Uyarı Sinyali

Teksas eyaletinin ekonomik verileri önemli bir uyarı sinyali sağladı. Ekim 2025'te, eyaletin hizmet sektöründeki gelir endeksi -6.4'e düştü ve bu, Temmuz 2020'den bu yana en düşük seviyedir. İstihdam endeksi -5.8, ticari faaliyet endeksi ise -9.4'tür ve her ikisi de belirgin bir daralma eğilimini göstermektedir.

Perakende sektöründeki performans daha da zorlu, satış endeksi -23.5'e düştü, istihdam endeksi ise -5.3'e geriledi. Bu veriler, ABD genel ekonomik trendleriyle uyumlu; Ağustos ayında ülke genelindeki perakende satışlar aylık %0.6 artış gösterdi, ancak temel satışların artış oranı yalnızca %1.5 olarak gerçekleşti, bu da tüketim gücünün yetersiz olduğunu yansıtıyor.

İşgücü piyasası göstergeleri de baskı belirtileri gösteriyor. Tüketici güven endeksi 94.6'ya düşerken, işgücü farkı endeksi %9.4'e yükseldi. Bu değişiklikler, yapay zeka teknolojisinin yaygınlaşması ile zamanlama açısından bir ilişki gösteriyor ve teknolojik dönüşümün istihdam piyasasını birden fazla kanaldan etkileyebileceğini ortaya koyuyor.

Risk Değerlendirme Çerçevesi

Makroekonomik bir perspektiften değerlendirildiğinde, yapay zekanın getirdiği istihdam riski esas olarak aşağıdaki alanlarda kendini göstermektedir:

Sermaye piyasası açısından, Standard & Poor's 500 Endeksi'ndeki en büyük 10 yapay zeka şirketinin piyasa değeri/fiyat kazanç oranı medyanı 32 kat ile, piyasa ortalamasının önemli ölçüde üzerinde. Bu değerleme farkı, piyasanın yapay zekanın getireceği kazançlar konusunda aşırı iyimser beklentilerini barındırıyor olabilir; bir kez gerçek kazançlar beklentilerin altında kaldığında, piyasa düzeltmesi tetiklenebilir.

Verimlilik ile istihdam arasındaki ilişki de dikkate değerdir. 2025 yılının ikinci çeyreğinde ABD tarım dışı verimlilik %3,3 oranında arttı, ancak birim işgücü maliyeti sadece %1,0 oranında yükseldi. Bu fark sürekli olarak genişlemeye devam ederse, verimlilik artışından elde edilen kazanımların işçi gelirlerine tam olarak dönüşmediğini, dolayısıyla toplam talebi etkilediğini gösterebilir.

Tarihsel bir karşılaştırma yapıldığında, mevcut durumun 1930'lu yıllarla belirli bir benzerlik taşıdığı görülmektedir. O dönemdeki teknolojik ilerlemeler de üretkenlikte önemli artışlar sağlamıştı, ancak talep yetersizliği ve gelir dağılımı gibi sorunlar nedeniyle, sonuçta istihdam baskısını artırmıştı. Bu tarihsel deneyim, yapay zekanın istihdam üzerindeki etkilerini kapsamlı bir şekilde değerlendirmemiz gerektiğini hatırlatıyor.

Politika Yanıt Planı

Tarihi deneyimlere ve mevcut durum analizine dayalı olarak, etkili politika yanıtları aşağıdaki unsurları içermelidir:

Eğitim sistemi reformu uzun vadeli bir temeldir. Veri okuryazarlığı, analiz yeteneği ve yenilikçi düşüncenin geliştirilmesine özellikle önem verilmelidir; yapay zeka çağına uygun bir müfredat sistemi ve mesleki eğitim sistemi kurulmalıdır. Özellikle yaşam boyu öğrenme sisteminin inşasına önem verilmelidir; bu, çalışanların sık sık değişen beceri güncelleme gereksinimleri ile başa çıkmalarına yardımcı olacaktır.

Sosyal güvenlik sisteminin geliştirilmesi son derece önemlidir. Bu, işsizlik sigortasının kapsamının genişletilmesini, mesleki dönüşüm destek programlarının kurulmasını ve yeni istihdam biçimlerine uyum sağlayacak sosyal güvenlik sistemlerinin araştırılmasını içerir. Teknolojik dönüşüm döneminde, gelişmiş bir sosyal güvenlik ağı dönüşüm maliyetlerini etkili bir şekilde azaltabilir.

Sanayi politikası yönlendirici bir rol oynamalıdır. Yapay zekanın geleneksel sanayi ile derinlemesine entegrasyonunu teşvik etmeli, yeni sanayilerin gelişimini desteklemeli ve teknolojik ikame nedeniyle ortaya çıkan iş kayıplarını telafi etmek için yeni istihdam fırsatları yaratmalıdır. Aynı zamanda, bölgesel koordineli gelişime dikkat edilmeli ve istihdam darbesinin coğrafi olarak aşırı yoğunlaşmasının önüne geçilmelidir.

Sonuç ve Gelecek

Yapay zeka teknolojisi, yeni bir istihdam yapısı ayarlaması başlatıyor. Tarihsel deneyimler, teknolojik işsizliğin dönemsel ve yapısal özellikler taşıdığını göstermektedir; etkisinin derinliği ve süresi, teknolojik ilerleme hızı, işgücü piyasası esnekliği ve politika müdahale etkisine bağlıdır.

Amazon'un işten çıkarma kararı, şirket düzeyinde teknolojik değişime uyum sağlama çabasını yansıtıyor. Makro düzeyde bakıldığında, bu uyum süreci kaynak tahsis verimliliğinin artırılmasının gerekli bir parçasıdır, ancak aynı zamanda istihdam pazarında sürtünmelere de yol açmaktadır. Başarılı bir dönüşüm için hükümet, işletmeler ve eğitim kurumlarının işbirliği yapması gerekmektedir; bu da dönüşüm maliyetlerini azaltmak ve teknolojik kazançların sosyal paylaşımını sağlamak için kurumsal yenilikleri gerektirmektedir.

Gelecekteki araştırmaların, yapay zekanın farklı beceri grupları üzerindeki etkilerinin heterojenliğine ve bölgesel işgücü pazarının adaptasyon yeteneğine odaklanması gerekmektedir. Ayrıca, teknolojik dönüşümlerin istihdam etkilerini zamanında değerlendirmek için daha kapsamlı bir veri izleme sistemi kurulmalı ve politika oluşturma süreçlerine bilimsel bir temel sağlanmalıdır.

Sonuçta, yapay zeka çağındaki istihdam sorunu yalnızca ekonomik gelişimle ilgili değil, aynı zamanda sosyal istikrar ve halk refahıyla da ilgilidir. Ancak sistematik politika tasarımı ve tüm toplumun ortak çabalarıyla, teknolojik ilerleme ile istihdam istikrarının uyumlu bir şekilde gelişmesi sağlanabilir ve toplumu daha kapsayıcı, sürdürülebilir bir yöne doğru ilerletebiliriz.