2026'da üniversite tercihi yapan gençler, 2030'da mezun olacak. O tarihte hukuk, tıp, işletme, mühendislik ve yazılım varlığını sürdürecek; ancak bu meslekleri bugünkü biçimleriyle öğrenmek artık yeterli olmayabilir.

Hukuk mu, tıp mı, yapay zekâ mı?

Belki de bölümleri değil, onların eski hâllerini tartışmalıyız.

Türkiye'de başarılı bir öğrenciye hangi bölümü okumak istediği sorulduğunda verilen cevaplar uzun süredir fazla değişmiyor.

Hukuk.
Tıp.
İşletme.
Mühendislik.

Son yıllarda bunlara bilgisayar ve yazılım da eklendi.

Ailelerin bu bölümlere yönelmesinin anlaşılır bir nedeni var. Çocuklarının mezun olduğunda iş bulabileceği, toplumda karşılığı olan ve mümkünse ekonomik güven sağlayan bir mesleğe sahip olmasını istiyorlar.

Fakat tercih döneminde çoğu zaman gözden kaçırılan bir zaman farkı var.

Öğrenci tercihini bugün yapıyor.

Mesleğine ise 4, bazen 6 veya 10 yıl sonra başlıyor.

2026 yılında üniversiteye giren bir öğrencinin büyük bölümü 2030'da mezun olacak. Tıp eğitimi ve uzmanlık düşünüldüğünde bu tarih çok daha ileriye gidecek.

Dolayısıyla öğrencinin seçtiği bölüm, bugünün iş piyasasına değil, henüz tam olarak oluşmamış bir çalışma düzenine hazırlanmak zorunda.

Sorun da burada başlıyor.

Çünkü biz çoğu zaman geleceğin iş dünyasını, geçmişten kalan bölüm isimleriyle anlamaya çalışıyoruz.

Yapay zekâ tartışmalarında 2 kolay tutum var.

Birincisi, "Hukuk bitecek, doktorlara gerek kalmayacak, yazılımı artık yapay zekâ yazacak" demek.

İkincisi ise "Bu meslekler binlerce yıldır var, hiçbir şey değişmez." diyerek dönüşümü küçümsemek.

Her 2 yaklaşım da aynı ölçüde rahatlatıcı ve aynı ölçüde eksik.

Mesleklerin büyük bölümü ortadan kalkmayacak.

Fakat o mesleklerin içinde yapılan işlerin önemli bir kısmı değişecek.

Asıl risk, yanlış bölümü okumak değil; doğru kabul edilen bir bölümü, artık geçerliliğini kaybeden yöntemlerle okumak olabilir.

Yükseköğretim Kurulunun son yıllarda izlediği kontenjan politikası da bu değişime işaret ediyor.

YÖK'ün açıkladığı verilere göre 2023 ile 2025 arasında hukuk fakültesi kontenjanlarında yaklaşık %36'lık bir azalma yaşandı. İşletme programlarının ve birçok geleneksel mühendislik bölümünün kontenjanları da aşağı çekildi.

Buna karşılık Yapay Zekâ Mühendisliği kontenjanında %63 artış gerçekleşti. Yapay zekâ, büyük veri, siber güvenlik ve dijital teknolojilerle ilgili programların 100'ü aşkın üniversiteye yayıldığı belirtiliyor.

Bu değişim, klasik bölümlerin artık gereksiz olduğu anlamına gelmiyor.

YÖK'ün verdiği mesaj daha farklı:

Bölümün yalnızca adına değil, hangi becerilerle birleştiğine bakın.
 

 

Hukuk bitmeyecek, fakat hukukçunun yaptığı iş değişecek

Hukuk, Türkiye'de ailelerin hâlâ en fazla güvendiği bölümlerden biri.

Bu güven tamamen temelsiz değil.

Devletler, şirketler ve bireyler var oldukça haklar, sorumluluklar, sözleşmeler, suçlar ve uyuşmazlıklar da var olacak. Bunların bulunduğu bir dünyada hukukçuya duyulan ihtiyaç ortadan kalkmaz.

Fakat hukukçunun günlük işlerinin değişmeyeceğini düşünmek de gerçekçi değil.

Yüzlerce sayfalık belgeyi taramak, içtihat araştırmak, standart sözleşme taslağı hazırlamak, dosyaları sınıflandırmak ve bir dilekçenin ilk sürümünü oluşturmak, üretken yapay zekânın en hızlı girdiği alanlar arasında yer alıyor.

Bir hukuk bürosunda genç bir çalışanın saatlerce yaptığı araştırma, bugün bir yapay zekâ sistemi tarafından çok daha kısa sürede gerçekleştirilebiliyor.

Buradan "hukukçular işsiz kalacak" sonucu çıkmaz.

Çıkması gereken sonuç şudur:

Sadece belge tarayan, mevzuat aktaran ve standart metin üreten hukukçunun ekonomik değeri azalabilir.

Buna karşılık karmaşık uyuşmazlıkları yöneten, müzakere yapabilen, strateji kuran, müvekkili anlayan ve kararın sorumluluğunu üstlenen hukukçunun değeri artabilir.

Ayrıca teknolojinin kendisi yeni hukuk alanları oluşturuyor.

Kişisel verilerin korunması, siber suçlar, yapay zekâ düzenlemeleri, algoritmik ayrımcılık, platform sorumluluğu, teknoloji şirketleri hukuku ve fikrî mülkiyet, önümüzdeki dönemde daha fazla uzmana ihtiyaç duyulan alanlar olacak.

Bu nedenle hukuk okumak isteyen bir öğrenciye "Hukuktan vazgeç, yapay zekâ oku" demek doğru bir yönlendirme değil.

Daha doğru olan, güçlü bir hukuk eğitiminin yanına teknoloji ve veri okuryazarlığını eklemek.

YÖK kılavuzlarında yer alan Felsefe ve Yapay Zekâ gibi programlar, etik ve yönetişim açısından ilgi çekici olabilir. Fakat bunların hukuk eğitiminin yerine geçtiği düşünülmemeli.

Yapay zekâ hukuku uzmanı olmak için bölüm adında mutlaka "yapay zekâ" yazması gerekmez.

Bazen geleceğin uzmanlığı, yeni bir bölümden değil, güçlü bir klasik eğitimin üzerine eklenen yeni bir yetkinlikten doğar.
 

 

Tıp güvenli olabilir, ama aynı kalmayacak

Sağlık alanı, yapay zekâ tartışmalarında en fazla yanlış anlaşılan alanlardan biri.

Bir tarafta yapay zekânın doktorların yerini alacağı ileri sürülüyor.

Diğer tarafta ise insan sağlığının tamamen insana bağlı olduğu ve teknolojinin mesleği fazla değiştiremeyeceği düşünülüyor.

Gerçekte yaşanan dönüşüm, ikisinin arasında.

Tıp hâlâ yüksek giriş bariyerine, güçlü mesleki sorumluluğa ve toplumsal güvene sahip alanlardan biri.

YÖK'ün birçok programın kontenjanını azaltırken tıp kontenjanlarını koruması da bu alanın önemini sürdürdüğünü gösteriyor.

Ancak doktorluk bugünkü biçimiyle devam etmeyecek.

Yapay zekâ; tıbbi görüntüleri analiz ediyor, hastalık risklerini sınıflandırıyor, klinik karar süreçlerine destek veriyor, hasta kayıtlarını özetliyor ve ilaç araştırmalarını hızlandırıyor.

Bu gelişmeler özellikle radyoloji gibi veri ve görüntü yoğun alanlarda daha görünür.

Fakat buradan radyologların ortadan kalkacağı sonucu çıkmıyor.

Standart görüntüleri inceleyip rutin bulgular yazan radyologla, yapay zekâ çıktısını denetleyen, klinik bağlamı değerlendiren ve zor vakalarda sorumluluk alan radyolog arasındaki farkın büyüyeceği sonucu çıkıyor.

Cerrahlıkta da benzer bir durum var.

Cerrahın fiziksel becerisi, ameliyat sırasındaki kriz yönetimi ve verdiği kararların sorumluluğu kolayca otomatikleştirilemez.

Ancak robotik cerrahi sistemlerini, gelişmiş görüntüleme teknolojilerini ve dijital ameliyat planlamasını kullanabilen cerrah, bunları kullanamayan meslektaşından farklılaşacak.

Üstelik sağlık alanına girmek isteyen herkesin doktor olması gerekmiyor.

Biyomedikal mühendisliği, moleküler biyoloji ve genetik, biyoteknoloji, elektrik-elektronik ve bilgisayar mühendisliği gibi bölümler; tıbbi cihazlar, dijital sağlık sistemleri, genetik analizler ve sağlık yazılımları için farklı yollar sunabilir.

Sağlıkta geleceğin güçlü uzmanı, insanı makineye bırakan kişi olmayacak.

Makinenin neyi doğru, neyi eksik yaptığını anlayan ve son sorumluluğu üstlenen kişi olacak.
 

 

İşletmenin genişliği artık tek başına avantaj değil

İşletme, Türkiye'de en geniş kariyer alanına sahip bölümlerden biri olarak görülüyor.

Bir işletme mezunu; finansta, pazarlamada, insan kaynaklarında, satışta, üretimde veya yönetimde çalışabilir.

Bu esneklik, geçmişte bölümün en büyük avantajlarından biriydi.

Bugün ise uzmanlıkla desteklenmediğinde zayıflığa dönüşebilir.

Çünkü yapay zekânın en hızlı dönüştürdüğü görevlerin önemli bir bölümü, beyaz yakalı çalışanların yaptığı rutin işler.

Rapor hazırlamak, sunum oluşturmak, toplantı notu çıkarmak, temel pazar araştırması yapmak, operasyonları takip etmek ve basit finansal analizler üretmek artık çok daha az zaman ve insan gücüyle yapılabiliyor.

Bu nedenle sadece "işletme mezunu" olmak, giderek daha az açıklayıcı bir kimlik hâline geliyor.

İşletmenin yanına ne koyduğunuz daha önemli hâle geliyor.

İşletme ve veri analitiği.

İşletme ve finans teknolojileri.

İşletme ve ürün yönetimi.

İşletme ve tedarik zinciri.

İşletme ve dijital dönüşüm.

İşletme ve siber risk.

YÖK kılavuzlarında yer alan İşletme ve Yapay Zekâ programı, bu dönüşümü doğrudan adına taşıyan örneklerden biri.

Fakat yeni bir programın adında 2 güçlü kavramın yan yana gelmesi, programın kendisini otomatik olarak güçlü yapmaz.

Ders programında istatistik var mı?

Veri analizi öğretiliyor mu?

Yazılım mantığı ve süreç tasarımı bulunuyor mu?

Öğrenciler gerçek şirket problemleri üzerinde çalışıyor mu?

Bu soruların cevabı, bölümün isminden daha önemli.

Geleceğin yöneticisi yapay zekâ mühendisi olmak zorunda değil.

Fakat yapay zekânın ne yapabildiğini, hangi veriye ihtiyaç duyduğunu ve hangi riskleri taşıdığını anlamadan yönetici olarak kalması zorlaşacak.
 

 

Mühendislikte yeni isim, her zaman yeni gelecek değildir

Geleceğin meslekleri listelerinde robotik, otomasyon, drone sistemleri, enerji depolama, batarya teknolojileri ve biyomedikal cihazlar sıkça yer alıyor.

Bu alanların önemli bir kısmına ulaşmanın yolu ise hâlâ klasik mühendisliklerden geçiyor.

Robotik alanında çalışmak isteyen bir öğrenci, mutlaka adında "robotik" yazan bir bölüm bulmak zorunda değil.

Mekatronik, elektrik-elektronik, kontrol ve otomasyon, makine veya bilgisayar mühendisliği okuyarak da robotik sistemlere yönelebilir.

Batarya teknolojilerinde çalışmak isteyen biri için de aynı durum geçerli.

Kimya mühendisliği, metalurji ve malzeme mühendisliği, elektrik-elektronik mühendisliği ve enerji sistemleri; batarya ve enerji depolama alanına uzanan güçlü temeller sağlayabilir.

Drone sistemleri yalnızca havacılıktan ibaret değildir.

Elektronik, yazılım, haberleşme, görüntü işleme, mekatronik ve kontrol sistemleri birlikte çalışır.

Biyomedikal cihazlar da sadece biyomedikal mühendisliğinin konusu değildir. Elektronik, malzeme ve yazılım bilgisi bu alanda en az bölüm adı kadar önemlidir.

Buradaki temel yanılgı, yeni bölüm isimlerinin eski mühendisliklerden daha ileri olduğu düşüncesidir.

Oysa yeni bir isim, zayıf bir matematik ve fizik temelini telafi etmez.

Üniversitenin laboratuvarı yoksa, öğrenci gerçek sistemler geliştirmiyorsa, sanayiyle iş birliği kurulmuyorsa ve mezuniyet projesi yalnızca kâğıt üzerinde kalıyorsa, bölümün adında "gelecek" yazmasının fazla anlamı yoktur.

Mühendislik tercihinde bakılması gereken şey, bölümün ne kadar yeni göründüğü değil; öğrenciyi ne kadar güçlü yetiştirdiğidir.
 

 

Yazılım bitmiyor, sadece kod yazmanın değeri değişiyor

Son yıllarda gençlere sıkça şu cümle söylendi:

Yazılım öğren, mutlaka iş bulursun.

Bu cümlenin bir dönem güçlü bir karşılığı vardı.

Bugün ise eksik.

Dünyanın daha fazla yazılıma ihtiyaç duyacağı doğru.

Bankacılıktan sağlığa, ulaşımdan eğitime kadar neredeyse bütün sektörler yazılımla çalışıyor.

Fakat yapay zekâ, giriş seviyesindeki kodlama görevlerini hızla ucuzlatıyor.

Standart bir internet sitesi, basit bir mobil uygulama, rutin test kodu veya temel veri analizi eskisinden daha az insanla üretilebiliyor.

Bu nedenle geleceğin yazılımcısı, sadece kendisine verilen görevi koda çeviren kişi olmayacak.

Problemi anlayan, sistemi tasarlayan, veriyi yöneten, güvenliği düşünen ve yapay zekâ modellerini gerçek bir iş akışına entegre eden kişi olacak.

Dünya Ekonomik Forumu, yapay zekâ ve büyük verinin yanı sıra ağlar ve siber güvenliği de 2030'a kadar en hızlı büyümesi beklenen beceriler arasında gösteriyor.

Bu tablo, yazılım öğrenmekten vazgeçilmesi gerektiğini değil, yazılım eğitiminin genişletilmesi gerektiğini gösteriyor.

Kodlama.

Veri.

Bulut bilişim.

Siber güvenlik.

Sistem tasarımı.

Yapay zekâ entegrasyonu.

Bunlar artık birbirinden tamamen ayrı alanlar değil.

Bilgisayar mühendisliği bu bakımdan hâlâ güçlü bir temel sunabilir.

Ancak matematik, algoritmalar, veri yapıları, işletim sistemleri, ağlar ve veri tabanları zayıfsa, bölümün adı öğrenciyi korumaz.

Yapay zekâ çağında yüzeysel kodlama bilgisi kolayca otomatikleşebilir.

Derin bilgisayar bilimi bilgisi ise otomasyonu yöneten beceriye dönüşebilir.
 

 

Adında yapay zekâ geçen her program aynı mesleğe götürmüyor

YÖK ve ÖSYM kılavuzlarında adında doğrudan "yapay zekâ" geçen programların sayısı artıyor.

Fakat bunları tek bir grup gibi değerlendirmek yanlış olur.

Birinci grupta teknik 4 yıllık programlar var:

Yapay Zekâ Mühendisliği.

Yapay Zekâ ve Veri Mühendisliği.

Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi.

Bu programlar, doğrudan teknik kariyer hedefleyen öğrenciler için daha anlamlı seçenekler.

Ancak yine de ders programındaki matematik, algoritma, veri yapıları, istatistik ve bilgisayar bilimi derinliği incelenmeli.

İkinci grupta, yapay zekâyı başka bir disiplinle birleştiren lisans programları bulunuyor:

İşletme ve Yapay Zekâ.

Felsefe ve Yapay Zekâ.

Tarih ve Yapay Zekâ.

Bu programların mezunları yapay zekâ mühendisi olmaz.

İşletme tarafı yapay zekâ dönüşümü ve ürün yönetimine, felsefe tarafı etik ve yönetişime, tarih tarafı ise dijital arşiv ve kültürel miras gibi daha niş alanlara yönelebilir.

Üçüncü grup ise 2 yıllık uygulamalı programlardan oluşuyor:

Robotik ve Yapay Zekâ.

Yapay Zekâ Operatörlüğü.

Yapay Zekâ Destekli Kodlama.

Yapay Zekâ Destekli Web Tasarımı ve Kodlama.

Yapay Zekâ Destekli Tasarım ve Animasyon.

Burada mezuniyet unvanı ve eğitimin düzeyi özellikle önemli.

2 yıllık Robotik ve Yapay Zekâ programından mezun olanlar mühendis değil, tekniker düzeyinde eğitim alır. Bu eğitim; üretim, kurulum, bakım ve sistem işletimi açısından değerli olabilir.

Ancak mühendislik tasarımı yapmak isteyen bir öğrenci, 4 yıllık temel mühendislik programlarını da değerlendirmeli.

Yapay Zekâ Operatörlüğü gibi programlarda ise içeriğe daha dikkatli bakmak gerekiyor.

Program sadece hazır araçlara komut yazmayı öğretiyorsa, mezun olduğunda öğrendiği araçlar çoktan değişmiş olabilir.

Python, veri tabanları, API kullanımı, otomasyon, bulut sistemleri ve gerçek iş projeleri içeriyorsa daha güçlü bir temel sunabilir.

Yapay zekâ destekli web tasarımı, kodlama, tasarım ve animasyon programları ise doğrudan yapay zekânın en hızlı otomatikleştirdiği alanlara hazırlanıyor.

Bu bölümler anlamsız değildir.

Fakat sadece araç kullanımına dayanıyorsa risklidir.

Temel tasarım, kullanıcı araştırması, yazılım mantığı, hikâye anlatımı ve ürün geliştirme gibi daha kalıcı becerilerle desteklenmesi gerekir.
 

 

Geleceğin mesleği listesini tercih listesine çevirmeden önce

Geleceğin meslekleri listeleri yön gösterebilir.

Fakat doğrudan tercih listesi olarak kullanılamaz.

Yapay zekâ mühendisi veya veri bilimci olmak isteyen öğrenci için doğrudan lisans programları bulunabilir.

Siber güvenlik, fintech, bulut bilişim, dijital adli bilişim, robotik, enerji depolama, biyoteknoloji ve dijital sağlık gibi alanlarda ise çoğu zaman güçlü bir temel bölüm okuyup sonradan uzmanlaşmak daha doğru olabilir.

UX, web tasarımı, basit kodlama ve dijital içerik üretimi gibi alanlarda ise "geleceğin mesleği" etiketi özellikle dikkatle ele alınmalı.

Çünkü yapay zekânın en hızlı ucuzlattığı işler, bu alanların üretim aşamalarında bulunuyor.

Dolayısıyla bir meslek adıyla karşılaştığımızda sormamız gereken soru, "Bu mesleğin adında gelecek var mı?" değil.

"Bu mesleğe giden sağlam eğitim yolu nedir?" olmalı.

Tercih döneminde öğrenci ve ailelerin en az 5 sorunun cevabını bulması gerekiyor:

Mezun hangi unvanı alıyor?

Ders programı gerçekte ne öğretiyor?

Laboratuvar, staj ve uygulama imkânı bulunuyor mu?

Akademik kadro bu alanda gerçekten çalışma üretiyor mu?

Öğrenci mezun olduğunda işverene gösterebileceği bir proje ve portföye sahip olacak mı?

Hukuk, tıp, işletme, mühendislik ve yazılım ortadan kalkmıyor.

Fakat bu bölümleri dünün yöntemleriyle okumak giderek daha riskli hâle geliyor.

Hukuk isteyen öğrenci, teknoloji hukuku ve veri koruma alanlarını görmeli.

Tıp isteyen öğrenci, yapay zekâ destekli görüntüleme, genetik ve dijital sağlık sistemlerini anlamalı.

İşletme isteyen öğrenci, genel diplomasının yanına veri ve sektörel uzmanlık eklemeli.

Mühendislik isteyen öğrenci, bölümün isminden önce temel bilimlere, laboratuvara ve proje üretimine bakmalı.

Yazılım isteyen öğrenci, yalnızca kod yazmayı değil; veri, güvenlik, bulut ve sistem tasarımını da öğrenmeli.

Doğrudan yapay zekâ alanında ilerlemek isteyen öğrenci ise teknik 4 yıllık programları öncelikle değerlendirmeli; ancak programın matematik ve bilgisayar bilimi temelini mutlaka incelemeli.

Çünkü "yapay zekâ" kelimesi tek başına bir meslek değildir.

Tıpkı "hukuk", "işletme" veya "mühendislik" kelimelerinin artık tek başına gelecek garantisi olmadığı gibi.

Doğru tercih, bugün en çok konuşulan bölümü seçmek değildir.

2030'da hangi bölümün moda olacağını tahmin etmek de değildir.

Doğru tercih, değişen teknolojiye rağmen değer üretebilecek bir yetkinlik bileşimi kurmaktır.

Yapay zekâ bazı meslekleri ortadan kaldırabilir.

Ancak bundan da önce, bir mesleğin adını seçerek geleceği güvence altına alabileceğimiz düşüncesini ortadan kaldırıyor.

 

 

*Bu içerik serbest gazeteci veya konuk yazarlar tarafından hazırlanmıştır. Bu içerikte yer alan görüş ve ifadeler yazara aittir ve Independent Türkçe'nin editöryal politikasını yansıtmayabilir.