AI Verimliliğin Yeni Motoru mu, Bir Yönetim Yükü mü?
Yapılan deneysel çalışmalar; yapay zekânın, bazı görevlerde anlamlı hız kazancı sağladığını gösteriyor. Özellikle müşteri destek operasyonları ve içerik üretiminde, deneyimsiz çalışanların performansını yukarı çektiği görülüyor.
Ancak sahadaki tablo daha karmaşık. 2.500 profesyonelin katıldığı bir ankette, AI kullananların %77’si iş yükünün arttığını belirtiyor. Önemli bir bölümü ise sistemlerin sunduğu sonuçları denetlemek ve düzeltmek zorunda kaldığını ifade ediyor. Bu da AI’nin, “asistan” olmak yerine çoğu zaman bir ek iş kalemi haline geldiğini gösteriyor.
Kamu kurumlarında yapılan deneysel uygulamalarda da benzer bir tablo söz konusu. CSIRO tarafından yürütülen bir çalışmada, Microsoft Copilot kullanan çalışanların yalnızca bir kısmı somut fayda bildirdi. Daha da dikkat çekici olan, verimlilik artışı bekleyenlerin çoğunun, deneyimin sonunda bu beklentisinin karşılanmadığını ifade etmesi.
Kurumlar İçin AI: Görünür Sonuçlar mı, Gözlemlenmesi Güç Etkiler mi?
Kurumsal düzeyde verimlilik, yapay zekânın etkisini ölçmenin en zor olduğu alanlardan biri. Çünkü AI, genellikle başka dijital dönüşüm süreçleriyle iç içe geçiyor. OECD’nin verilerine göre, yapay zekânın kurumsal verimliliğe katkısı %0 ile %11 arasında değişiyor. Bu geniş aralık bile, etkinin ne kadar bağlamsal olduğunu gösteriyor.
Çarpıcı örneklerden biri Amazon’un “Just Walk Out” teknolojisi. Otonom alışveriş vaadiyle sunulan sistem, arka planda yüzlerce insanın görüntüleri manuel olarak analiz ettiği bir düzene dayanıyordu. Bu örnek, otomasyon söyleminin sahadaki insan emeğini tamamen dışlamadığını açıkça ortaya koyuyor.
Benzer şekilde, yapay zekâ modelleri için veri etiketleme gibi “görünmeyen” işler, küresel ölçekte yüz binlerce kişi tarafından yürütülüyor. Yani AI’nin yükselişi, her zaman iş gücünden tasarruf anlamına gelmiyor; aksine, yeni ve çoğu zaman düşük profilli emek biçimlerini doğuruyor.
Ulusal Düzeyde Verimlilik: Henüz Ölçülebilir Bir Etki Yok
Avustralya gibi ülkelerde, yapay zekânın milli verimlilik göstergelerine henüz anlamlı bir katkısı gözlemlenmiş değil. Bunun temel nedeni, teknolojinin sistematik olarak iş süreçlerine entegre edilmesinin zaman alması. Ayrıca eğitim, altyapı ve kültürel adaptasyon gibi bileşenler tamamlanmadan AI’nin potansiyeli sınırlı kalıyor.
İnternetin 90’larda verimlilik sıçramasına yol açtığı bir gerçek. Ancak mobil uygulamalar ve sosyal medyanın üretkenliğe etkisi bugün bile tartışmalı. AI'nin bu tabloya nerede oturacağı henüz netleşmiş değil.
Hız mı, Derinlik mi? AI’nin Yanlış Anlaşılan Verimlilik Vaatleri
Yapay zekâ tartışmalarında sıkça tekrarlanan anlatı şudur: AI rutin işleri devralır, biz de daha yaratıcı, stratejik işlere zaman ayırırız. Gerçekte ise işler çoğu zaman bu kadar çizgisel ilerlemez.
E-posta örneği üzerinden gidelim. Bir çalışan, AI sayesinde bir saat içinde daha fazla e-posta yanıtlayabiliyor olabilir. Ancak bu, daha fazla e-posta alma ve daha yoğun bir döngüye girme anlamına da geliyor. Bu durumda verimlilik, yalnızca hızla değil, işin doğasıyla da ilgilidir.
Gerçek verimlilik bazen yavaşlamaktan, düşünmeye zaman ayırmaktan geçer. Yapay zekâ, sadece hız değil, derinlik kazandıran bir araç hâline gelmedikçe, uzun vadeli üretkenlik katkısı sınırlı kalacaktır.
