- Son yıllarda üniversite mezunlarının işsizlik oranı diğer çalışanlara kıyasla daha hızlı artıyor ve bu durumla ilgili kaygılar büyüyor
- Starbucks'ın kısa süre önce merkez ofisten 1.000'den fazla çalışanı işten çıkarması, beyaz yaka çalışanlar için bir uyarı işareti olarak görülüyor
- Eylül 2022'den bu yana üniversite mezunlarının işsizlik oranı %2'den %2,6'ya çıkarak %30 arttı
- Genel işsizlik oranı ise aynı dönemde %3,4'ten %4'e yükselerek %18 arttı
- Mevcut işsizlik oranı tarihsel ölçütlere göre hâlâ düşük seviyede olsa da iş gücü piyasasında zayıflama işaretleri görülüyor
- Pandemi sonrası talep patlamasıyla şirketler agresif işe alım yaptı, ancak faiz artışları ve yatırımcı baskısıyla işten çıkarmalara yöneldi
Teknolojik değişim ve yapay zekanın etkisi
- Hızla gelişen yapay zekanın, bilgi emeğine olan talebi azaltabileceği öne sürülüyor
- Özellikle yeni başlayan geliştiriciler için yapay zeka kodlama yardımcı araçları üretkenliği %25'ten fazla artırıyor
- Deneyimli geliştiricilerle üretkenlik farkının azalması, kıdemli çalışanların ücret priminin düşebileceğine dair kaygı yaratıyor
- MIT araştırmacıları, geliştirici rolünün yapay zeka yöneticisine evrilebileceğini öne sürüyor
- Kısa vadede yapay zeka yoluyla personel azaltma eğilimi teknoloji sektöründe yayılıyor
- Teknoloji sektöründeki işsizlik oranı 2022'de %2,9 iken 2024'te %4,4'e çıkarak %50'den fazla arttı
Sektör örnekleri: oyun, finans, kahve
- Video oyun sektörü, 2020'de pandeminin yarattığı olağanüstü büyümenin ardından büyük çaplı işten çıkarmalar yaşadı
- Bethesda gibi tanınmış oyun stüdyolarında da sendikalaşma ve yeniden yapılanma aynı anda ilerliyor
- Finans sektöründe faiz artışlarıyla birlikte konut kredisi talebi azaldı ve personel azaltıldı
- Wells Fargo 16 çeyrektir üst üste personel azaltıyor; konut kredisi bölümü ise 2023'ten bu yana yarıya indi
- Bazı çalışanlar işten çıkarmaların sendikal faaliyetlerle bağlantılı olduğunu iddia ediyor
Kurumsal yapı değişimi ve organizasyonel verimlilik arayışı
- Birçok şirket Amazon modelinde olduğu gibi işlevler arası bariyerleri azaltıp küçük ekipler kurmaya çalışıyor
- Starbucks, Nissan ve diğerleri de işten çıkarmaların gerekçesi olarak "mükerrerliklerin ortadan kaldırılmasını" ve "çevik organizasyonu" gösteriyor
- Bu değişimler, orta kademe yöneticilerde ve back-office rollerinde azalmaya yol açıyor
Eğitim seviyesi ile işsizlik oranı arasındaki dengesizlik
- ZipRecruiter analizine göre işsizlikteki artış, lisans derecesine sahip olanlarda veya bir miktar üniversite eğitimi almış kişilerde yoğunlaşıyor
- Daha yüksek eğitim seviyesine sahip gruplarda (yüksek lisans ve üzeri) ya da lise diplomasının altında kalan kesimlerde işsizlik oranı sabit kalıyor veya düşüyor
- ADP Research, lisans ve üzeri diploma gerektiren pozisyonlara yönelik işe alımın görece daha fazla yavaşladığını belirtiyor
Diplomanın ekonomik değerindeki değişim
- 1980'den beri sürekli açılan diploma sahipleri ile olmayanlar arasındaki ücret farkı son 15 yılda durakladı
- Bunun nedeni, üniversite eğitimi almış kişi sayısının artması ve bilgi teknolojilerindeki ilerlemeyle yüksek eğitimli iş gücüne olan ihtiyacın azalması olabilir
- Örneğin geçmişte üniversite mezunlarına yönelik olan muhasebe gibi işler otomatikleştikçe bu alanlardaki talep de azalıyor
Hükümet politikaları ve kamu sektörüne etkisi
- Eski Başkan Trump'ın federal hükümeti yeniden yapılandırma girişimleri üniversiteleri ve kâr amacı gütmeyen kurumları da etkiliyor
- Johns Hopkins University, federal araştırma fonlarındaki azalma nedeniyle dünya genelinde 2.000 kişiyi işten çıkaracağını açıkladı
- Kamu ve araştırma sektörü, yüksek eğitimli çalışanların istihdamının yoğun olduğu alanlar olduğu için devlet harcamalarındaki kesintiler büyük etki yaratabilir
Ekonomistlerin görüşleri
- Harvard'dan Profesör Lawrence Katz, mevcut işsizlik artışını henüz uzun vadeli bir değişim olarak görmenin zor olduğunu söylüyor
- Uzaktan çalışmanın yarattığı ücret indirimi etkisi kısmen rol oynuyor olabilir
- Ancak hükümetin bilim, eğitim ve araştırma harcamalarını azaltması, önümüzdeki aylarda üniversite mezunlarının işsizlik oranını olumsuz etkileyebilir
2 yorum
Yapay zekanın gelişimi yakında kutuplaşma demek.
Temel gelir politikasının uygulanabilirliğine baktığımızda,
muhtemelen çok yakında sınıflar arasındaki dengesizlik korkutucu ölçüde daha da şiddetlenecek.
Hacker News görüşleri
Pek çok kişinin bu konudan söz etmemesi şaşırtıcı. Şirketlerin işten çıkarma yapabilmesinin büyük bir nedeni, daha az iş yapıyor olmaları. Eskiden kullanıcılar için çok sayıda küçük iyileştirme fikri vardı, şimdi ise sadece AI var. AI kullanarak iyileştirme de yapılmıyor, buna dair bir plan da yok. Sadece yapılmıyor. Bu deneyim sıra dışı değil.
Açgözlülüğümüz yüzünden üretim ve mühendislik bilgisinin yok olacağından endişe ediyorum. Yaygın senaryo şu: Bir sektörde işler ülkede iyi gitmeyince yönetim outsourcing yapmaya karar veriyor ve sonunda fabrikayı dağıtıyor. Yaşlı mühendislerin, teknisyenlerin ve işçilerin sahip olduğu bilgi, onlar öldüğünde tamamen kayboluyor.
Yaşam standardımızı ayakta tutan işlerin çoğu mavi yaka işler. Çiftçiler, tekstil işçileri, inşaat işçileri, tesisatçılar, elektrikçiler, atık işleme çalışanları vb. Geçen yüzyıl boyunca beyaz yaka işler olduğundan fazla değerlendirildi. Şimdi beyaz yaka işler de risk altına girerken insanların nereye yöneleceği belirsiz. Ekonomik pasta küçülmeye devam ediyor ve bu eğilimin tersine döneceği pek görünmüyor. Toplumsal-ekonomik modelimiz teknolojiyle birlikte ölçeklenmiyor gibi görünüyor. Nasıl uyum sağlayacağımıza dair yapıcı bir konuşmaya ihtiyacımız var.
Lisans diploması tamamen yeniden düşünülmeli. Başlangıçta zengin sermaye sahiplerinin çocuklarını uygun sınıfa yerleştiren bir bitirme okulu gibiydi. Sonradan emekçi sınıf için mesleki diploma haline geldi, ancak pek çok diploma faydalı becerilerden tamamen kopuk. Tek değeri, doğru işe alım kurulu/kişiyi etkileyebilirsen profesyonel yönetici sınıfının bir üyesi olabilmen. Buna rağmen, emekçi sınıfın bu diplomalar için devasa krediler almasına ve çalışma hayatları boyunca borçlu kalmasına karar verdik. Bu sürdürülebilir değil; borçları basitçe silmek ise daha pahalı olur ve istenen gerçek sonuçla (faydalı çalışanlar) daha da az örtüşür.
AI'ın faydalarını en çok savunan kişiler muhtemelen çıktıları fazla "test" etmiyor ve LLM'in hata kusmasına izin veriyor. Ben her gün LLM kullanıyorum, ama çoğunlukla beyin fırtınası aracı olarak ya da küçük script parçaları yazmak için. Her şeyin doğrulanması gerekiyor. Geçen hafta sonu ChatGPT Music Teacher kullanmaya çalıştım, ancak gitar için voice leading alıştırmaları hazırlarken neredeyse yarım saat harcadım. Model doğru bilgiyi veremedi. Kod ya da perde/nota bilgileri yanlıştı. Teori ile gitardaki aralıkları bilmeseydim büyük sorun olurdu. Yarım saatimi boşa harcadım ve işe yarar hiçbir şey elde etmedim. Teknolojinin oldukça etkileyici olduğunu inkâr etmiyorum, ama abartıya inanmamak gerek.
Şu an için AI'ın hâlâ bilgi çalışanları tarafından belirlenmesi ve denetlenmesi gerekiyor. AI, bilgi çalışanlarını daha üretken hale getiriyor ama onları gereksiz kılmıyor. Bilgi çalışanları daha üretken olursa bilgi emeği ucuzlar. Ucuz bilgi emeği de bilgi emeğine olan talebi artırır. Dolayısıyla ihtiyaç duyulan çalışan sayısı gerçekten artabilir. Artmayabilir de, ama bilgi çalışanlarının azalacağı yönündeki ilk aşama analiz yeterli değil. Giyim üreticilerine bakabilirsiniz. Giyim üretimindeki kısmi otomasyon kıyafetleri ucuzlattı ve artık insanlar yüzlerce giysiye sahip. Kıyafet üretiminde, 100 yıl öncesine göre daha fazla insan çalışıyor.
Yakın tarihli bir akademik makaleye göre, AI kodlama yardımcıları kullanan yazılım geliştiricilerinde üretkenliğin temel göstergeleri %25'ten fazla arttı. Üretkenlikteki artış en çok daha az deneyimli geliştiricilerde görüldü. Ancak bu alıntıdan pek emin değilim. Makaleyi okudum ve bu bağlamda "üretkenlik", geliştirici haftası başına build, commit ve pull request sayısı olarak ele alınmış. AI aracı (Copilot) kullanılıp kullanılmamasına göre build başarı oranında istatistiksel olarak anlamlı bir fark yoktu.
AI ile ilgisi ne kadar var emin değilim. Pandeminin gerçek derslerinden biri, bilgiyle ilgili her şeyin outsourcing edilebildiğiydi. Kalite 1/8 ile 1/2 arasında kalsa bile maliyet düşükse tercih ediliyor. Bu etki, daha az vasıflı ve daha giriş seviyesi rollerde daha da büyüyor. AI geliştikçe bu etki daha da güçlenecek. AI ile bir operatör birlikte çok verimli hale gelirse, başka insanları işe almamak için bir neden kalmayacak.
AI motorları gerçekten korkunç kod yazıyor olabilir ve bu düzelmeyebilir. Ama insanları kolayca işi savsaklamaya alıştırıyor ve bu da bilgi işinin gerilemesine yol açabilir.