Geçenlerde bir emlakçıyla sohbet ediyordum. Yanına yeni bir genç başlamış.
"Eskiden işe yeni başlayan çocuğu ilan hazırlatırdık" dedi.
Evleri tek tek gezer, fotoğrafları seçer, mahalleyi araştırır, ilan metnini yazar, müşterilerin mesajlarına cevap verirdi.
Şimdi bunların önemli bir bölümünü yapay zekâ birkaç dakikada yapabiliyormuş. Metrekareyi, konumu ve birkaç özelliği yazıyorsunuz; ilan metni hazır.
Mahalle analizi hazır. Müşteriye verilecek cevap hazır. Hatta evin kimlere uygun olabileceğine dair öneri bile hazır. Sonra şöyle bir cümle söyledi:
Yeni başlayanlar için büyük kolaylık aslında.
Eve dönerken o cümleyi düşündüm:
Evet, büyük kolaylık.Ama o genç eskiden onlarca ev gezerken sadece ilan mı hazırlıyordu?
Bir evin neden kolay satıldığını, müşterinin hangi sorusunun gerçekten önemli olduğunu, hangi fiyatın gerçekçi olmadığını, insanların söyledikleriyle aslında ne istedikleri arasındaki farkı da o sırada öğrenmiyor muydu?
Belki de yıllardır "angarya" diye baktığımız bazı işler, mesleklerin görünmeyen okuluydu.
Ve o zaman aklıma şu soru geldi:
Yapay zekâ gençlerin ilk işlerini ortadan kaldırırsa, geleceğin ustaları nerede yetişecek?
Bir an için 2036 yılına gidelim.
Büyük bir şirket deneyimli bir avukat arıyor. Başka bir şirket kıdemli bir yazılımcı. Bir reklam ajansı yaratıcı yönetmen, bir banka deneyimli analist, bir medya kuruluşu editör arıyor.
İlanlar açılıyor.
Maaşlar yükseltiliyor.
İnsan kaynakları şirketleri devreye giriyor.
Ama garip bir sorun var:
Yeterince deneyimli insan yok.
Çünkü 2026 ile 2036 arasında şirketler çok verimli bir şey yaptılar.
Gençleri işe almak yerine onların yaptığı işlerin önemli bir bölümünü yapay zekâya verdiler.
Bugün yapay zekânın çalışma hayatına etkisini tartışırken sürekli aynı soruyu soruyoruz:
Yapay zekâ insanların işlerini ellerinden alacak mı?
Bence artık başka bir soruyu konuşmamız gerekiyor:
Yapay zekâ gençlerin ilk işlerini ortadan kaldırırsa, geleceğin deneyimli çalışanları nasıl yetişecek?
Çünkü kimse kıdemli olarak doğmuyor.
O sıkıcı işler aslında bir şey öğretiyordu
Kariyerinizin ilk yıllarını düşünün.
Muhtemelen bugün yapmaktan hoşlanmayacağınız pek çok işi yaptınız.
Dosya hazırladınız.
Araştırma yaptınız.
Toplantı notu tuttunuz.
Excel tablolarıyla uğraştınız.
Sunum hazırladınız.
Basit raporlar yazdınız.
Defalarca hata yaptınız.
Birileri hatalarınızı düzeltti.
Bazen yaptığınız iş çöpe gitti.
Bazen bütün gün uğraştığınız bir dosyaya yöneticiniz birkaç dakika baktı.
O zaman bunların bir kısmını angarya olarak görmüş olabilirsiniz.
Fakat yıllar sonra geriye baktığımızda başka bir şey fark ediyoruz:
O işler yalnızca iş değildi. Mesleğin eğitimiydi.
Bir avukat binlerce sayfa dosya okuyarak hangi ayrıntının önemli olduğunu öğreniyordu.
Bir gazeteci küçük haberleri yazarak haber kokusunu geliştiriyordu.
Bir reklamcı onlarca kötü metin yazarak iyi bir cümlenin neden iyi olduğunu anlamaya başlıyordu.
Bir yazılımcı basit kodlar yazarak sistemlerin nerede kırıldığını görüyordu.
Bir analist tabloların içinde kaybolarak hangi sayının gerçekten önemli olduğunu öğreniyordu.
Kısacası iş hayatında görünmeyen bir okul vardı.
Adı tecrübe idi.
Şimdi yapay zekâ tam olarak bu okulun giriş katına yerleşiyor.
Yapay zekâ en tepeden değil, aşağıdan giriyor
Dünya Ekonomik Forumu'nun Haziran 2026'da yayımladığı "Artificial Intelligence and the Future of Entry-Level Work" raporundaki veri dikkat çekici:
Dünya genelinde genç çalışanların üçte birinden fazlası, görevlerinin yapay zekâ nedeniyle orta veya yüksek düzeyde değişime maruz kalabileceği mesleklerde çalışıyor.
Stanford Digital Economy Lab'in araştırmaları da özellikle yapay zekâya yüksek derecede maruz kalan bazı mesleklerde genç çalışanların istihdamındaki düşüşe dikkat çekiyor.
Araştırmacılar bu genç çalışanları kömür madenlerindeki tehlikeyi ilk haber veren kanaryalara benzetiyor. Üstelik sonraki analizlerinde faiz oranları gibi diğer ekonomik faktörlerin tabloyu tek başına açıklamadığını; özellikle yapay zekânın otomasyon amacıyla kullanılabildiği mesleklerde giriş seviyesi çalışanlar açısından farklılaşma bulunduğunu belirtiyorlar.
Aslında bunun nedenini anlamak zor değil.
Bir şirketin yöneticisi olduğunuzu düşünün.
Önünüzde iki seçenek var.
Birinci seçenek:
Yeni mezun bir çalışanı işe alacaksınız.
Ona bilgisayar vereceksiniz.
Eğiteceksiniz.
Hata yapacak.
Kontrol edeceksiniz.
Tekrar anlatacaksınız.
Aylar sonra verimli hale gelecek.
İkinci seçenek:
Deneyimli çalışanınızın yanına güçlü bir yapay zekâ sistemi koyacaksınız.
Araştırmayı yapacak.
İlk taslağı çıkaracak.
Veriyi analiz edecek.
Sunumu hazırlayacak.
Kod yazacak.
Belgeleri tarayacak.
Şirket açısından ikinci seçenek giderek daha cazip hale geliyor.
Ve işte tam burada, şirket açısından mantıklı görünen kararın toplum açısından büyük bir probleme dönüşebileceği noktaya geliyoruz.
Herkes senior ararsa seniorları kim yetiştirecek?
Bugün LinkedIn'deki ilanlara bakın.
"En az üç yıl deneyim."
"Beş yıl deneyim."
"Senior."
"Uzman."
"Deneyimli."
Şirketler doğal olarak hazır insan istiyor.
Fakat deneyim satın alınabilen bir yazılım değil.
Bir insanın üç yıllık tecrübeye sahip olabilmesi için önce o üç yılı yaşaması gerekiyor.
Tam da bu nedenle giriş seviyesi işler ekonomide yalnızca ucuz iş gücü sağlamıyordu.
Bir sonraki kuşağın uzmanlarını üretiyordu.
Şimdi bu mekanizmanın bir bölümünü otomatikleştiriyoruz.
Üstelik paradoks burada bitmiyor.
NACE'in 2026 verilerine göre şirketlerin yeni mezun işe alımlarının tamamen çöktüğünü söylemek doğru değil. Hatta araştırmaya katılan işverenler 2026 mezunları için işe alımlarını yüzde 5,6 artırmayı planlıyor. Ancak aynı araştırmada giriş seviyesinde yapay zekâ becerisi beklentisinin çok hızlı yükseldiği görülüyor; işverenlerin üçte birinden fazlası giriş seviyesi çalışanlarda AI becerisi aradığını söylüyor.
Yani gençlerden artık yalnızca mesleği öğrenmeleri beklenmiyor.
Kendi yaptıkları başlangıç işlerini otomatikleştiren teknolojiyi de kullanmaları bekleniyor.
Bu kötü bir şey olmak zorunda değil.
Fakat yeni bir sorunu beraberinde getiriyor:
Bir insan yaptığı işin sonucunu değerlendirecek tecrübeye henüz sahip değilken, o işi yapay zekâya devrederse tecrübeyi nasıl kazanacak?
Çırak ustadan daha güçlü bir alet aldı
Bence yapay zekâ çağının en büyük paradokslarından biri burada.
Tarih boyunca çırağın elindeki araç ustanınkinden daha zayıftı.
Önce işi öğrenirdi.
Sonra daha büyük sorumluluk alırdı.
Bugün ise kariyerinin ilk günündeki bir genç, birkaç saniye içinde yıllardır çalışan insanların üretebildiğine benzeyen çıktılar oluşturabiliyor.
Bu olağanüstü bir demokratikleşme.
Ama aynı zamanda tehlikeli bir yanılsama yaratıyor:
Bir işi üretebilmek ile o işi bilmek aynı şey değil.
Bir yapay zekâ size kusursuz görünen bir finansal analiz hazırlayabilir.
Ama analizin hangi varsayımının saçma olduğunu anlayabiliyor musunuz?
Bir hukuk metni hazırlayabilir.
Ama yanlış içtihadı fark edebiliyor musunuz?
Çalışan bir kod yazabilir.
Ama sistem çöktüğünde neden çöktüğünü anlayabiliyor musunuz?
Harika görünen bir reklam kampanyası çıkarabilir.
Ama markaya neden zarar verebileceğini sezebiliyor musunuz?
İşte tecrübe tam olarak burada ortaya çıkıyor.
Tecrübe yalnızca doğru cevabı üretmek değildir.
Yanlış cevabın kokusunu alabilmektir.
Ve bunun kısa yolu henüz yok.
Fakat hikâyenin başka bir tarafı da var
Burada kolaycı bir teknoloji karşıtlığına düşmemek gerekiyor.
Çünkü yapay zekânın genç çalışanları mutlaka zayıflatacağı sonucu da kesin değil.
Tam tersini gösteren çalışmalar da var.
Stanford ekonomisti Lukas Althoff ve Hugo Reichardt'ın 2026 tarihli çalışması, yapay zekânın bazı görevleri basitleştirerek daha düşük beceri seviyesindeki çalışanların daha önce ulaşamadıkları daha yüksek değerli işlere geçmesini sağlayabileceğini öne sürüyor. Başka bir ifadeyle AI yalnızca merdivenin ilk basamaklarını kaldırmayabilir; bazı insanların merdiveni daha hızlı çıkmasını da sağlayabilir.
Stanford'da yürütülen başka bir araştırma hattı ise tam bizim tartıştığımız soruya bakıyor: Üretken yapay zekâ, kariyerinin başındaki çalışanların daha ileri görevler yapabilmesini sağlarken, becerilerin oluştuğu kritik dönemde gerçek kavrayışı azaltıyor mu?
Henüz bu sorunun nihai cevabına sahip değiliz.
Ama bence şirketlerin şimdiden anlaması gereken şey şu:
Verimlilik ile yetiştirme aynı şey değil.
Bir işi bugün daha hızlı yaptırmak, yarının uzmanını yetiştirdiğiniz anlamına gelmiyor.
Belki de şirketlerin yeni görevi insan yetiştirmek olacak
Sanayi çağında şirketler çalışanların fiziksel emeğini organize etti.
Bilgi çağında uzmanlıklarını organize etti.
Yapay zekâ çağında ise belki şirketlerin en önemli görevlerinden biri insanların uzmanlaşabileceği ortamı bilinçli olarak tasarlamak olacak.
Çünkü eski sistemde öğrenme işin içine doğal olarak gömülüydü.
Junior çalışan araştırmayı kendisi yaptığı için öğreniyordu.
İlk taslağı kendisi yazdığı için öğreniyordu.
Hatayı kendisi yaptığı için öğreniyordu.
Şimdi AI bunların önemli bölümünü üstlenebiliyorsa öğrenmeyi tesadüfe bırakamayız.
Şirketler belki de genç çalışanlara bilerek AI'sız görevler verecek.
Belki önce problemi kendilerinin çözmesini, ardından AI ile karşılaştırmalarını isteyecek.
Belki değerlendirme becerisi, üretim becerisinden daha önemli hale gelecek.
Belki "junior çalışan" kavramı tamamen değişecek.
Çünkü geleceğin çırağının ustadan daha yavaş çalışması normal olacak.
Ama onun görevi hızlı olmak değil.
Bir gün usta olabilecek zihni geliştirmek olacak.
NACE'in verilerinde de işverenlerin staj, çıraklık ve deneyimsel öğrenmeye hâlâ ciddi önem verdiğini görüyoruz. İşverenlerin yüzde 40'tan fazlası çıraklık deneyimine sahip adaylara değer veriyor; problem çözme, iletişim ve takım çalışması gibi beceriler de giriş seviyesinde aranan özellikler arasında.
Belki de yapay zekâ çağında bu programlar eskisinden bile önemli hale gelecek.
Oğlum işe başladığında
Ben bu meseleyi ister istemez bir baba olarak da düşünüyorum.
Bugün 11 yaşında olan oğlum Aras yaklaşık 10 yıl sonra iş hayatına adım atacak.
Onun ilk iş gününü hayal ediyorum.
Belki karşısında bugün kullandığımız yapay zekâlardan çok daha güçlü sistemler olacak.
Araştırma yapabilecek.
Kod yazabilecek.
Video üretebilecek.
Sunum hazırlayabilecek.
Veri analiz edebilecek.
Belki bugün bir departmanın yaptığı işi tek başına yapabilecek.
Bir baba olarak bundan korkmuyorum.
Aksine onun böyle araçlara sahip olmasını isterim.
Ama başka bir şeyden endişeleniyorum:
Ona hata yapacak kadar alan bırakacak mıyız?
Kötü bir sunum hazırlayabilecek mi?
Yanlış bir analiz yapıp neden yanlış olduğunu öğrenebilecek mi?
Bir işi saatlerce uğraşıp beceremeyecek ve ertesi gün yeniden deneyebilecek mi?
Yoksa daha kariyerinin ilk gününden itibaren kendisinden yapay zekâ kadar hızlı ve kusursuz görünmesi mi beklenecek?
Çünkü insanın yetişmesi verimsiz bir süreçtir.
Zaman alır.
Hata gerektirir.
Tekrar gerektirir.
Bazen para kaybettirir.
Ama yüzyıllardır ustaları böyle yetiştiriyoruz.
Yapay zekâ bize bu verimsizliği ortadan kaldırma fırsatı sunuyor.
Belki de tam bu nedenle dikkatli olmamız gerekiyor.
Çünkü ortadan kaldırdığımız şey yalnızca verimsizlik olmayabilir.
Öğrenmenin kendisi olabilir.
Bugün yapay zekânın gençlerin işlerini ellerinden almasından korkuyoruz.
Bence daha büyük bir ihtimali konuşmaya başlamalıyız.
Yapay zekâ belki onların işlerini tamamen ellerinden almayacak.
Ama usta olabilmek için geçmeleri gereken yolu kısaltırken, o yol boyunca kazanmaları gereken bazı şeyleri de ortadan kaldırabilir.
Ve eğer bir gün şirketler her yerde deneyimli insan arayıp bulamaz hale gelirse, dönüp bugüne baktığımızda çok basit bir hata yaptığımızı fark edebiliriz:
Ustalara ihtiyacımız olduğunu biliyorduk.
Ama çıraklara ihtiyacımız olduğunu unutmuştuk.
*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.
© The Independentturkish
