Beyaz yaka mesleklerdeki kitlesel işten çıkarmalar, AI abartısı atmosferinin bir parçası

• Son dönemde beyaz yaka işten çıkarmaları arttı
• Pek çok şirket, personel azaltımını yapay zeka alanındaki gelişmeleri gerekçe göstererek açıklıyor
• Gerçekte işten çıkarmaların nedeni maliyet düşürme ve yeniden yapılanma
• Yapay zekanın fiilen ikame ettiği görev sayısı fazla değil
• AI abartısı olgusu, şirket stratejisinin bir parçası olarak kullanılıyor

---

Genel Bakış

• Son dönemde ABD başta olmak üzere çeşitli yerlerdeki büyük şirketler, geniş çaplı beyaz yaka çalışan işten çıkarmalarına gitti
• Medya ve şirketler, yapay zekadaki ilerlemenin işleri ikame ettiğini vurguluyor
• Ancak birçok işten çıkarmanın gerçek nedeni, yönetim verimliliği, maliyet düşürme, ekonomik ayarlamalar gibi geleneksel yeniden yapılanma unsurları

Yapay zeka ile işten çıkarmalar arasındaki gerçek ilişki

• Şirketler, işten çıkarma gerekçelerini yapay zeka inovasyonu ile paketleme eğilimi gösteriyor
• Gerçekten yapay zekanın ikame ettiği meslekler ya da otomasyon nedeniyle ortadan kalkan işler hâlâ son derece sınırlı
• Mevcut yönetim dönüşümü meselelerinin ya da kârlılığı artırma stratejilerinin üzerine AI söylemi eklemleniyor

AI abartısı ve şirket stratejisi

• Şirketler, yapay zekaya yönelik kamusal beklenti ve korkuyu kullanarak organizasyonel değişiklikleri meşrulaştırıyor
• Abartılı AI söylemi, yatırımcıları ikna etmek ya da toplumsal kabulü artırmak için kullanılıyor
• Gerçekte işten çıkarılan çalışanların doğrudan yapay zeka ile ikame edilmesi nadir görülüyor

Sonuç

• Bugün beyaz yaka mesleklerdeki kitlesel işten çıkarmalar, AI etkisini abartan bir “AI hype machine” olgusunun parçası
• Bu olguyu anlamak için işten çıkarmaların gerçek tablosunu ve AI benimsemesinin fiilî etkilerini birbirinden ayırmak gerekiyor

[GN⁺]

Hacker News görüşü

• ZIRP (sıfır faiz politikası) döneminde piyasa değeri 10 milyar doların üzerinde olan iki şirkette çalıştım. Çoğu toplantıya katılan bilgi çalışanlarının yarısından fazlası fiilen gerekli değildi. Takvimler o kadar doluydu ki sadece toplantılara katılacak özel personel bile işe alınıyordu. Şirketin büyümesini sürdürmesi açısından işe alım artışı hisse fiyatı için hiç sorun yaratmıyordu; aksine VP’ler ekiplerini büyüterek daha fazla güç kazanıyordu. O dönemde piyasa verimlilikten çok büyümeyi önemsiyordu ama sonuçta piyasa her zaman değere döner. Zaman geçtikçe bu şekilde eklenen kadrolar işten çıkarmaların hedefi oldu. Her iki şirket de sonrasında 10 binden fazla çalışanı işten çıkardı ve AI bu işten çıkarmaların gerekçesi haline geldi, ama gerçekte AI’ın yerini aldığı söylenen bilgi çalışanlarının çoğu zaten baştan beri fazla değer üretmeyen pozisyonlardı
  • Buna gerçekten katılıyorum. Faiz artışı döneminde alaycı biçimde “Zero Interest Rate Product Managers” diyordum. İyi bir PM elbette değer yaratır ama ZIRP döneminde Jira yönetmek ve takvim koordine etmekten başka iş yapmayan çok fazla PM vardı. Bugün yeniden iş bulmakta zorlanan birçok IT çalışanı da bu tür çevresel rollerde yoğunlaşmış durumda: agile coach, TPM vb. Tabii bu pozisyonlarda emek vermiş insanlara karşı da büyük sempati duyuyorum. Sorun sadece aşırı işe alım değil; bence ABD’de teknoloji işlerinin azalmasında AI’dan çok offshore’un etkisi var. Uzaktan çalışmanın yaygınlaşmasının ardından görüntülü toplantı teknolojileri sayesinde Latin Amerika, Avrupa gibi bölgelere offshore hızla arttı. Uzaktan çalışma norm haline gelince konum giderek daha az önemli oluyor
  • AI kaynaklı işten çıkarmaların çoğunun aslında faiz artışı dönemindeki işten çıkarmaların yeniden paketlenmiş hali olduğundan şüpheleniyorum. Yazılım sektörü bir dönem gerçekten çıldırmıştı. Sıradan bir üniversiteden yeni mezun birinin doğrudan 120-150 bin dolar aldığı dönem zaten uzun süre devam edemezdi
  • Çok teşvik görmeden değer katmayan bilgi çalışanlarının çok olduğuna şüphe yok. Ama junior fırsatlarının giderek azalması endişe verici
  • Takvimler o kadar dolu olduğu için sadece toplantılara girecek insanlar olması, kurumsal hayat parodisinin gerçeğe dönüşmüş hali gibi
  • Ben de startup’larda çalıştım; toplantılara katılanların neredeyse yarısının aslında yapacak işi olmadığı için orada bulunduğu çok olurdu. “Gözlemci”, “not tutan kişi” gibi roller yüzünden gerçek etkileri neredeyse yoktu
• Özellikle yeni mezun ve stajyer rollerinin AI tarafından ikame edilmesi ciddi ve katmanlı bir sorun. Deneyimi ya da uzmanlığı olmayan bir yeni mezundan AI çoğu zaman daha hızlı ve daha zeki olabiliyor. Elbette AI da bazen çok uğraştırıyor ama sonuçta ya daha ucuz ya da daha akıllı. Potansiyeli yüksek genç adaylar var ama onları yetiştirmek çok fazla zaman ve kaynak gerektiriyor. Basit işleri bile yeni mezun yerine AI’a verdiğimi fark ediyorum. Yeni mezuna verirsem birkaç tur geri bildirim ve düzeltme gerekiyor, günler uzuyor; AI ise bunu 3 saatte bitirebiliyor. Yeni mezunlar ve giriş seviyesi çalışanlar açısından tablo gerçekten karanlık
  • Şirketlerle çalışanlar arasındaki karşılıklı sadakat eksikliği bu durumu daha da kötüleştiriyor. Aslında stajyerlik, saf anlamda “eğitim” amacı taşıyan ve kısa vadede negatif üretkenlik yaratan bir pozisyondur. Şirketlerin stajyer yetiştirmesi, sonuçta kurumun ve sektörün geleceğine yapılan bir yatırımdı. Ama İK ile çalışanlar arasındaki güven kaybı ve sık iş değiştirme kültürü yüzünden bu yapı anlamını yitiriyor. Japon şirketlerinde stajyerleri gerçekten yetiştirme deneyimim olduğu için bu sistemin değerinden eminim
  • Yeni mezunlar ve giriş seviyesi çalışanlar kısa vadede organizasyon için eksi olabilir ama birkaç ay ya da birkaç yıl sonra çok üretken kilit personele dönüşürler. Üstelik yeni mezunlar da AI kullanabilir. Eğer AI’ın benimsenmesi gerçekten üretkenliği sıçratıyorsa, açığa çıkan kapasite de daha fazla yazılım, özellik, optimizasyon vb. üretmeye yönelir. Bu, geçmişte derleyiciler çıktıktan sonra neden daha fazla junior işe alalım denmesiyle benzer bir mantık
  • Bu görüşe hiç katılmıyorum. Bugünün yeni mezunu çok uğraştırıyor olabilir ama yarının yeni mezunu AI kullanımını doğal kabul ederek çok daha büyük etki yaratabilir. “Entry level bitti” bakışı ancak şirketlerin yeni mezunların sadece “eksi yönlerine” odaklanması ve yapılacak iş miktarının sınırlı olduğu varsayımıyla doğru olabilir. Oysa benim bulunduğum her organizasyonda yapılacak iş hep fazlaydı. Bu yüzden bir yeni mezun AI sayesinde 6 kat iş çıkarabiliyorsa bu çok daha iyi bir tercih olur
  • “Stajyer” ve “entry level” karşılaştırmaları karmaşıklığın simgesi haline gelmiş durumda; gerçekte alt kademe roller ortadan kalkmıyor, sadece şekil değiştiriyor
  • AI’ın giriş seviyesine kıyasla daha hızlı ve verimli olması doğru olabilir ama özünde bu “delege etmek” değil, işi doğrudan kendin yapmak demek. Delege etmek sorumluluğu ve muhakemeyi devretmektir; AI’da ise eğitim, geri bildirim, bağlam anlayışı ve öznel motivasyon yok. AI’a gerçekten yetki devredemezsin ve sonuçlardan da sorumlu olmaz. İnsan bir yeni mezun ise hedefi ve bağlamı içselleştirip organizasyonun gerçek bir parçası olarak gelişir. Ayrıca yeni mezunlar ve stajyerler de AI araçlarını kullanabilir
• AI’ın eleyeceği işler bence bütün gün kaytaran ve özensiz çalışan beyaz yaka pozisyonları olacak. 2025’te LLM’ler bu tür işleri de üstlenebilir. Sorun şu ki gerçek iş ile göstermelik işi ayırt edemeyen yöneticiler bu yanılsamaya kapılıp tüm organizasyonu batırabilir. En sonunda hayatta kalan yine CEO olur
  • Bu tür beyaz yaka işlerin var olmasının tek nedeni performansı kökten ölçmenin zor olması. AI bu sorunu çözemezse, çalışanların yarısını çıkarmak alt yüzde 50’yi kesmek değil, rastgele insanları çıkarmak anlamına gelir; en kötü durumda da tam tersine zarar verir
  • Uzaktan çalışmayla ilgili olarak da, gerçek iş değerini anlamayan bazı yöneticilerin ofisteki sohbeti çalışma sanması aklıma geliyor. İş yapmanın farklı biçimleri olduğunu gözden kaçırıyorlar
  • CEO için de müşteriler ortadan kaybolursa ortada iyi bir sonuç olmayacak. Sonuçta AI reklam tıklayıp ürün satın alamaz
  • AI gereksiz iş üretmekte çok başarılı. Gerçekte ihtiyaç duyulan şey üretkenlik artışı değil, gereksiz işin kökten ortadan kaldırılması
  • ABD şirketlerinde çalışmadım ama bulunduğum her yerde personel eksikliği vardı. Verimsiz çalışan fazlası anlatısı bana uzak geliyor. Yine de sermayesi bol büyük Amerikan şirketlerinde böyle şeyler olmuş olabilir diye tahmin ediyorum
• Bilgisayarların ortaya çıkışından bu yana ofis işlerinin otomasyonu çok büyük ölçekte gerçekleşti. 1960’lardaki ofis işiyle bugünü kıyaslarsanız işin kendisi tamamen farklı. Yazılım hızı 1000 kat artırdı ve bunun sonucunda ironik biçimde daha da fazla beyaz yaka iş ortaya çıktı. Yeni üretkenlik, yeni görevler yarattı
  • Bu mantığı sevmememin iki nedeni var. Birincisi, kitlesel işsizliğin toplumsal şokunu dikkate almıyor. İkincisi de ortadan kalkan işlerin mutlaka yeni işlerle yer değiştireceğine dair bir doğa yasası yok. Büyük Buhran döneminde işsizlik bile sadece yüzde 30 civarındaydı; bugün ise bunun da üzerinde kalıcı işsizlik ihtimali var. Ludditeler teknoloji ilerlemesinin işleri yok edeceğini söylerken bunu engellemeye çalışıp bedel ödeyenler de oldu. Ayrıca toplumda çok sayıda sorun ve talep var ama ekonomik model olmadığında işini kaybeden birinin gerçek anlamda yeni değer üretmesi zorlaşıyor; ileride bu sorun daha da büyüyebilir
  • 1960’larda “computer” diye bir meslek vardı, bugün ise yok
• AI devrimine dair ampirik veriler az diye bunun sadece abartı olduğunu söyleyen analistleri görünce, pandeminin başlarında vaka sayıları az diye üstel büyüme ihtimalini göz ardı eden şüpheciler aklıma geliyor. Ayrıca bunun dışında, CNN’deki bu tür bir yazının neden analiz sayıldığını da merak ediyorum. Birkaç iş ekonomisti görüşü, AI abartısı teorileri vs. tekrar ediliyor. Veri, kaynak, VC para akışı, FDA ilaç politikaları gibi daha somut analizler ise hiç yok
  • “Pandeminin başında küçümseme” benzetmesi mantıksal sıçrama içeriyor; çünkü yüzlerce kez doğrulanmış bir olguyla AI gibi tamamen yeni bir büyüme hikâyesini yalnızca doğrusal olmayan büyüme ortak noktasından bağlamak sağlam bir kıyas değil
  • Konut fiyatı balonunun patlamasında olduğu gibi, garantiymiş gibi kabul edilen üstel büyüme varsayımlarının IT sektörüne daha büyük şok yaratabileceğini düşünenler de var. Ve bu balon patlarsa IT sektörü 2000’lerdeki gibi yıllarca durgunluğa girebilir
  • Tarihte kamusal öngörülerin başarısız olduğu çok örnek var ama analoji tartışması kendi başına gerçek analiz sunmuyor; daha çok insanların kendi pozisyonunu güçlendirmesine yarıyor diye eleştiriliyor
  • AI’ı koronavirüsle kıyaslayarak ikna etmeye çalışmak bana uygun bir örnek gibi gelmiyor
  • Aslında pandeminin başında dik büyüme grafiği çizen taraf da yanılmıştı. O dönemde neredeyse bütün yorumcuların tahminleri tutmadı
• AI’ın insanları ikame etmesiyle oluşacak tüketim daralması ve durgunluk beklentisinin neden bu kadar rahat karşılandığını anlamıyorum. Herkes işsiz kalırsa ürünleri kim alacak? İşsizlik artarsa tüketim düşer, resesyon kaçınılmaz olur; yöneticiler bunu neden memnuniyetle karşılıyor, anlamıyorum
  • Oyun teorisi, Nash dengesi, mahkûmun ikilemi ve hatta hindinin tümevarımı gibi kavramlar bu ekonomik teşvikleri açıklamak için kullanılabilir. Her organizasyon için otomasyonla maliyet düşürmek doğrudan fayda sağladığı için bu kararlar alınıyor. Sorun, bu yapının sonsuza kadar süreceği sanrısına kapılma riski. Jevons paradoksu gibi, verimlilik artışının toplam talebi de artırabileceği fikri insanları kolayca cezbediyor
  • Kanser hücresi de sonunda bütün organizmaya zarar verir ama sadece kendi çıkarını takip eder. Kısa vadeli performans iyileşmesine bakıp kendini tatmin etmek de aynı mantık
  • Ortak alanların trajedisi. Herkes çalışan çıkarıp maliyet düşürmenin kendisi için iyi olduğuna inanıp bencilce davranıyor ama toplamda toplum hasta hale geliyor
  • Eğer AI’ın herkesin işini elinden alacağı varsayılırsa, rakiplerin de AI ile silahlanıp pazarı her an elinden alabileceği korkusu doğuyor. Sonuçta AI altyapısı kurabilme yeteneği bir giriş engeli haline geliyor
  • İşler azalsa da devlet istihdamı, mavi yaka işler, kendi hesabına çalışma, freelance ve kayıt dışı ekonomi gibi farklı istihdam biçimleri var olmaya devam edebilir. İstihdam ciddi biçimde azalsa bile yaşam kalitesinin mutlaka düşmeyeceği senaryolar mümkün. Geçmişte teknolojik ilerlemenin toplam istihdamı artırdığı örnekler de var. Sonuçta herkes biraz görmek istediğini görüyor; hangi senaryonun doğru çıkacağı koşullara bağlı
• Bu tür AI balonu anlatısı bana gerçekten tuhaf geliyor. Eğer amaç AI’ı çeşitli beyaz yaka rollere yaymaksa, neden çıktı üreten insanları da korkutacak şekilde pazarlıyorlar? Yoksa sadece C-level yöneticilere mi satmaya çalışıyorlar?
  • AI satış stratejisi tamamen C-level’a yönelik. Beyaz yaka işlerini korumak gibi bir kaygı yok
  • FOMO’yu körüklemek satışları artırıyor
• Bu yazının “büyük iddialar büyük kanıt gerektirir” noktasını öne çıkarmasını sevdim. ML teknolojilerini gerçekten seviyorum ama insanın yerini tamamen alacak düzeye güvenmiyorum. Artırma gerçekçi bir vizyon; tam ikame ise abartılı bir hayal
• Gerçek değer, makinelerin de insanların da daha önce başaramadığı alanlarda bulunabilir
• AI-insan ikamesi tartışmasında sanki eksik bir parça var. AI yeniliği patlarken aynı anda faizler hızla yükseldi; kod yazabilen AI’lar çıkarken aynı dönemde VC finansmanı kurudu ve startup işe alımları da düştü. Eğer bugün hâlâ düşük faiz dönemindeki gibi bol para olsaydı, bu tartışma farklı olur muydu diye merak ediyorum. Sektörden bilgili kişilerin görüşünü duymak isterim
  • “AI devrimi faizlerin sert yükselişiyle aynı anda geldi” perspektifinden bakınca, C-level yöneticilerin AI’ı işgücü maliyetlerini düşürmenin alternatifi olarak görmesi bedava paranın ortadan kalkmasının sonucu olabilir. Ama yüzde 0 faiz zaten tarihsel bir istisnaydı ve bu politika dünya çapında yatırım çarpıklıklarına yol açtı. Faizlerin normalleşmesini garip saymak da ters bir bakış. Tarihsel faiz verileri bağlantısı
  • Bu bakış açısının tartışmalarda merkezde olmamasının nedeni, gerçekte etkisinin o kadar büyük olmaması (1) ve insanların VC’lerin fiilen ne kadar para yönettiğine dair yeterli fikrinin olmaması (2). 1) Seed ve A aşaması yatırımlar doğası gereği çok çevrimsel değil, ayrıca AI’daki başlıca teknik ilerlemeler az sayıda ekip ve sınırlı kaynakla yapılıyor. GPT2→3 geçişine yatırımı Microsoft yaptı. 2) VC fonları yalnızca 2022-2023 döneminde yavaşladı; bu yıl ise yeniden yüzde 70 arttı. Gerçekte para hâlâ Big Tech, SoftBank vb. kaynaklardan akıyor