Yazar: Claude, Şen Çay TechFlow
Derin Akıntı Öne Çıkarıyor: ABD Ulusal Ekonomik Araştırma Kurumu (NBER), dört ülkeden 6.000 yönetici üzerinde yaptığı bir araştırmada, neredeyse %90 şirketin AI'nın son üç yılda istihdam ve verimlilik üzerinde "hiçbir etkisi olmadığını" düşündüğünü belirtti; ancak 2026 Q1'de teknoloji sektöründe 78.557 kişi işten çıkarıldı ve bunun %47,9'u AI'ya atfedildi. Verimlilik verileri boşken, işten çıkarmalar AI adıyla yoğun bir şekilde gerçekleşiyor; ekonomistler bu çelişkiyi, 1987 Nobel Ekonomi Ödülü sahibi Solow'un "bilgisayar paradoksu" olarak adlandırdığı durumun AI versiyonu olarak karşılaştırıyor.
2500 milyar dolar harcanırken, şirketlerin neredeyse %90'ı AI'nın hiçbir verimlilik artışı sağlamadığını söylüyor. Aynı zamanda, teknoloji şirketleri AI adı altında büyük ölçekli işten çıkarmalar yapıyor.
Bu, şu anki yapay zeka endüstrisinin en absürt sahnesi.
Fortune dergisinin 19 Nisan'da yayımladığı habere göre, NBER'in bu yıl Şubat'ta ABD, İngiltere, Almanya ve Avustralya'daki 6.000 iş yöneticisini kapsayan bir araştırmada, yanıt veren işletmelerin neredeyse %90'ı, yapay zekânın son üç yılda istihdam ve verimlilik üzerinde ölçülebilir bir etkisi olmadığını belirtti. Yöneticilerin üçte ikisi AI kullanıyor olsa da, haftalık ortalama kullanım süresi yalnızca 1,5 saat ve yanıt verenlerin %25'i AI'yı işlerinde hiç kullanmadığını söyledi.
Öte yandan, RationalFX verilerine dayanarak《Nikkei Asia》, 1 Ocak 2026 ile başı 4 Nisan tarihleri arasında teknoloji sektöründe 78.557 kişi isten dışı çıkarıldı; bunların 37.638’i (%47,9) AI ve iş akışı otomasyonu nedeniyle yapıldı. İsten dışı çıkarmaların %76’dan fazlası ABD’de gerçekleşti.
Apollo'nun baş ekonomisti Torsten Slok, mevcut durumu, 1987 Nobel Ekonomi Ödülü sahibi Robert Solow'un klasik ifadesini doğrudan alarak AI versiyonu "Solow Paradoksu" olarak özetledi. Solow'un o zamanlar yaptığı ifade şuydu: "Bilgisayar çağı her yerde, ancak verimlilik istatistiklerinde değil."
Slok'un kararı, bugün tam olarak aynı şekilde yansıtıldı. AI, istihdam verilerinde, verimlilik verilerinde ve enflasyon verilerinde hiçbir iz bırakmadı.
Dokuzda dokuzu şirket AI etkisini göremiyor, 250 milyar dolarlık yatırımın getirisi şüpheli
NBER'in bu çalışmasının verileri oldukça sağlamdır. Dört ülkede, işletmelerin %69'u AI'yi bir şekilde kullanmaktadır; ABD'de en yüksek oran (%78) ve Almanya'da en düşük oran (%65) gözlenmektedir. Ancak kullanım, etkiyle aynı şey değildir: %90'dan fazla yönetici, AI'nın işyerlerindeki istihdam boyutuna etki etmediğini; %89'u ise işgücü verimliliğine (kişi başına satışlarla ölçülen) etki etmediğini belirtmektedir.
Stanford Üniversitesi'nin 2025 AI İndeksi Raporuna göre, 2024 yılında küresel AI yatırımları 250 milyar doları aştı. PwC'nin 2026 Küresel CEO Araştırmasına göre, yalnızca %12'si AI'nın maliyetleri düşürdüğünü ve gelirleri artırdığını belirten CEO'lar varken, %56'sı herhangi bir önemli finansal kazanç göremediğini ifade etti.
Slok, blog yazısında "Yedi Dev" dışında AI'nın kar marjları ve kâr beklentileri üzerinde görünür bir etkisi olmadığını belirtti.
Bu yalnızca bir görüş değil. 2024'te MIT tarafından yapılan bir araştırma, yapay zekânın önümüzdeki on yıl içinde sadece %0,5 verimlilik artışı sağlayacağını tahmin etti. Araştırmanın yazarı ve Nobel Ekonomi Ödülü sahibi Daron Acemoglu o zaman şöyle itiraf etti: “%0,5 sıfırdan daha iyi. Ancak endüstri ve teknoloji medyasının vaatlerine kıyasla bu gerçekten hayal kırıklığı verici.”
Boston Consulting Group (BCG) tarafından bu yıl Mart'ta yayınlanan bir araştırma, karşıt bir durumu ortaya koydu: Çalışanlar üçten az AI aracını kullandığında verimlilik artıyor; ancak dört veya daha fazla araç kullandıklarında, kendi kendilerine değerlendirdikleri verimlilik önemli ölçüde düşüyor ve çalışanlar "beyin bulanıklığı" ve daha fazla küçük hata rapor ediyorlar. BCG, bu duruma "AI beyin aşırı yüklenmesi" diyor.
ManpowerGroup'ın 2026 Dünya İstihdam Raporu'na göre, 19 ülkeden yaklaşık 14.000 çalışan arasında 2025'te AI'nın yaygın kullanımı %13 artarken, AI'nın pratiklik konusundaki güven %18 düştü.
Q1 Yaklaşık 80.000 kişilik işten çıkarma, AI en büyük "kurban mı, yoksa gerçek suçlu mu?"
Verimlilik verileri boşken, işten çıkarmalar inanılmaz hızla ilerliyor.
Nikkei Asia'ya göre, 2026 Q1'de teknoloji sektöründe 78.557 kişi işten çıkarıldı ve bu işten çıkarmaların %47,9'u AI uygulaması ve iş akışı otomasyonuna atfedildi. Oracle, son dönemde sessizce 10.000'den fazla çalışanı işten çıkardı ve tasarruf edilen fonlar veri merkezi inşaatlarına yönlendirildi. Anthropic CEO'su Dario Amodei ve Ford CEO'su Jim Farley, AI'nın önümüzdeki beş yıl içinde ABD'deki giriş seviyesi beyaz yakalı işlerin yarısını ortadan kaldıracağını açıkça belirtti. Stanford Üniversitesi'nin yaptığı bir araştırmaya göre ise giriş seviyesi programlama ve müşteri hizmetleri pozisyonları zaten etkilenmeye başlamıştır ve ilgili istihdam ilanları üç yıl içinde %13 azalmıştır.
MIT'nin bir simülasyon çalışması, AI'nın ABD'de %11,7'lik bir işgücünü, yaklaşık 1,2 trilyon dolarlık toplam maaş tutarını yerine geçirebileceğini ortaya koydu.
Ancak bu işten çıkarmaların gerçekte ne kadarı AI tarafından驱动 ediliyor?
Cognizant'in Baş AI Görevlisi Babak Hodjat, Nikkei Asia'ya açıkça şunu söyledi: "Bu istihdam kesimlerinin gerçek verimlilik artışıyla doğrudan ilişkili olup olmadığını emin değilim. Bazen AI, finansal açıdan bir kurbana dönüşüyor—şirketler fazla insan istihdam edip, personel azaltmak isteyip, bunun sorumluluğunu AI'ya yükleyerek."
OpenAI CEO Sam Altman, Hindistan AI Etkisi Zirvesi'nde "AI temizleme" fenomeninin varlığını kabul etti: "Belirli bir oranda 'AI temizleme' var; insanlar zaten görevden alınacak kişileri AI'ya yükliyor, ancak bazı işler gerçekten AI tarafından yerini alıyor."
Almanya Bankası analistleri, bu fenomeni doğrudan "Yapay Zeka Fazlalığı Temizliği" olarak adlandırdı ve şirketlerin istihdam kesimlerini Yapay Zeka'ya atfetmenin, talebin zayıflığı veya önceki aşırı istihdamı itiraf etmekten yatırımcılara daha olumlu bir sinyal verdiğini düşündü.
IBM, düşük seviyeli istihdamı tersine çevirmeye devam ediyor, Cognizant istihdam kesimlerini reddediyor
Tüm şirketler dalgayla akıyor değil.
IBM, 2026 yılında giriş seviyesi istihdamını iki katına çıkarttı; şirketin baş insan kaynakları görevlisi Nickle LaMoreaux, AI'nın birçok giriş seviyesi işini yapabileceğini kabul ederken, bu pozisyonları kaldırmak geleceğin orta düzey yöneticilerini yetiştirmek için gerekli olan yetenek zincirini yok edecek ve şirketin uzun vadeli liderlik hazinesini tehdit edecektir.
Cognizant — insan gücüne yüksek oranda bağımlı bir süreç dışlama devi — AI nedeniyle işten çıkarmayacağını belirtti. Şirket, müşteriler için özelleştirilmiş AI ajanları geliştirmek amacıyla San Francisco ve Bangalore'de AI laboratuvarları kurdu (çünkü hazır genel AI ürünlerinin kurumsal ortamlardaki performansı ve güvenliği yetersiz kalıyor), ancak çalışanları AI tarafından değiştirilmek yerine AI ile birlikte çalışmak üzere eğitilecek.
Hodjat, "Çıkmış gençlerin büyük bir kısmı iş bulamayacak ve alan uzmanlığına sahip olmayacak. Onları işe almalısınız ve onlara çeşitli alanlarda AI kullanımını iş içinde öğretmelisiniz." diyor.
Avrupa Merkez Bankası'nın verileri, bu görüşü başka bir açıdan destekliyor: Yapay Zeka'yı büyük ölçekli olarak yayma ve yatırıma giren şirketlerin istihdamı artırma olasılığının daha yüksek olduğu.
J eğrisi mi, yoksa casus ışık mı: AI verimliliği dönüm noktası ne zaman gelecek?
Geçmiş deneyimler biraz umut veriyor.
1970 ve 1980 yılları arasındaki IT yatırımları da aynı şekilde etkisiz görünüyordu, ancak 1995 ile 2005 yılları arasında IT ile desteklenen verimlilik artışı %1,5'e ulaştı. Stanford Üniversitesi Dijital Ekonomi Laboratuvarı Direktörü Erik Brynjolfsson, Financial Times'ta bir makalede, AI'nın verimlilik kırılma noktası zaten başlamış olabilir dedi: ABD'de geçen yıl verimlilik artışı %2,7, dördüncü çeyrek GSYİH takip artışı %3,7 iken, aynı dönemde sadece 181.000 yeni iş yaratıldı—iş yaratma ile GSYİH büyümesi arasındaki ayrılma, AI'nın etkisini göstermeye başladığının olası bir sinyali olabilir. Önceki Pimco CEO'su Mohamed El-Erian de aynı ayrılma fenomenini fark etti.
Stanford Ekonomik Politika Enstitüsü'nün bir çalışması, 200.000 ABD hanesinin web gezinti verilerini kullanarak, AI'nın iş arama, seyahat planlama ve alışveriş gibi çevrimiçi görevlerde verimliliği %76 ile %176 arasında artırdığını buldu. Ancak araştırmacılar, kullanıcıların zamanları işe ya da yeni beceriler öğrenmeye değil, sosyal etkileşimde bulunmaya ve televizyon izlemeye harcadığını tespit etti.
Apollo, Slok, AI'nin gelecekteki etkisini bir "J eğrisi" olarak tanımlıyor: önce bir performans düşüşü döneminden geçip ardından üssel bir sıçrama yaşanıyor. Ancak o, 80'lerdeki IT çağından farklı olarak, o dönemdeki yenilikçilerin monopol fiyatlandırma gücüne sahip olmalarına rağmen, günümüzde AI araçlarının yoğun rekabet nedeniyle fiyatların sürekli düşüşte olduğunu belirtiyor. Bu nedenle, AI'nin değer yaratımı ürünün kendisinde değil, "generatif AI'nın ekonominin çeşitli sektörlerine nasıl kullanıldığı ve uygulandığında" yatıyor.
Hodjat’ın kararı belki de en pratik: 6 ila 12 ay içinde şirketler, AI’nin gerçek verimlilik artışı sağladığını görecektir ve bu geçiş dönemi herkes için acı verici olacak.