İşten Sonraki İş: İş piyasasının çöküşünü izleyen işsiz yeni mezunun notları

• Bilgisayar mühendisliği okumuş, stajlar ve projelerden geçmiş yeni bir mezunun, normal kabul edilen yolu izlemesine rağmen iş bulamadığı gerçeklik
• Mevcut iş piyasası “beyaz yaka durgunluğu” ve “mezun istihdam krizi” olarak anılıyor; özellikle bilgisayar mühendisliği mezunlarında işsizlik yüksek
• Otomasyon·robotlar·uzaktan emek (teleoperation) birleşirken şirketler doğrudan personel alımını en aza indiren bir yapıya kayıyor
• Yapay zeka modelleri ve robotlar insanların tekrarlı işlerini ikame ettikçe, “sıradan” roller ortadan kalkıyor ve geriye yalnızca “dağılım dışı insan (out-of-distribution human)”, yani verilerle ikame edilemeyen yaratıcı ve standart dışı emek kalıyor
• 20. yüzyıl sanayi toplumunun emeği hayatın merkezine koymasına karşılık, 21. yüzyıl ekonomisi insan emeğine daha az ihtiyaç duyan bir sisteme dönüşüyor

---

Yeni mezunun iş arama gerçeği

• Yazar, üniversiteden mezun olduktan sonra 3 staj, danışmanlık deneyimi ve yüksek notlar gibi tipik başarı yolunu izlemesine rağmen işsiz durumda
  • Geçmişte aynı özgeçmişle istikrarlı bir iş bulmak mümkündü; bugün ise fırsatlar, “bozulmuş piyasa” denecek kadar kıt
• Resmî işsizlik oranı hâlâ düşük görünse de, sahada hissedilen fırsat yoğunluğu dramatik biçimde azalmış durumda
• İş ilanları var, ancak gerçek işe alım sayısına kıyasla başvuru sayısı patlamış durumda; “daha çok başvur” tavsiyesi anlamını yitiriyor
• Faiz artışları ve sermaye daralması gibi makro etkenlerin yanı sıra, yazılım·robotlar·yurtdışı emek birleşimi yeni işe alımları azaltan yapısal bir dönüşüm yaratıyor

Otomasyon tahminleri ile gerçeklik arasındaki fark

• 10 yıl önceki araştırmalar ABD'deki işlerin yarısının otomasyon açısından yüksek riskte olduğunu öngörmüştü; ancak OECD'nin görev bazlı yeniden analizinde yüksek risk oranı çok daha düşük bir seviyeye indi
• Otomasyon uçurum gibi değil, yavaş ama sürekli bir baskı olarak işliyor; yüksek riskli mesleklerde bile istihdam tamamen yok olmuyor, sadece daha yavaş büyüyor
• ABD'de endüstriyel robotların yaygınlaşması zaten önemli ölçüde iş kaybı ve ücret düşüşü yarattı; özellikle rutin ve kurala bağlanabilir işler daha sert etkileniyor
• Yeni mezunlar açısından mesele istatistiksel kademelilik değil, giriş kapısının daralması hissi; sanki geçmişteki tüm veri, süreç kaydı ve işleyişle rekabet ediyormuşsunuz gibi

Amazon örneği: robotlar ve iş gücünü küçültme

• Amazon iç belgeleri ve analist raporları, önümüzdeki 10 yılda depo işlerinin önemli bir bölümünü robotlarla ikame etmeyi ve büyük maliyet tasarrufu sağlamayı planlıyor
• Şirket robotların insanlara yardımcı olduğunu söylese de, robot sayısı hızla artarken otomatikleştirilmiş merkezlerde toplam istihdam duruyor ya da azalıyor
• Geçmişte depo gibi fiziksel operasyonlarda belli sayıda insan vazgeçilmez görülürdü; bugün ise iş modelinin çıkış noktası “en az kaç kişiyle çalıştırabiliriz?” sorusu

Uzaktan kontrol ve “görünmez emek”

• Teleoperation (uzaktan kontrol) otomasyonun başka bir biçimi; gerçekte bu, düşük ücretli ülkelerdeki çalışanların robotları uzaktan yönettiği bir yapı
  • Filipinler, Manila'daki bir ofiste çalışan biri VR başlığı takıp Japonya'daki bir marketin stok robotunu uzaktan kontrol ediyor
  • Bir ülkedeki çalışan, başka bir ülkedeki forklift'i çoklu ekran ve direksiyonla kullanıyor; yarı otonom yazılım yalnızca şaşırdığında insan devreye giriyor
• Bu, göç olmadan göç benzeri bir yapı: zengin ülkeler, konut·okul·kültürel entegrasyon yükü olmadan Tokyo düzeyinde işi Manila düzeyinde ücretle elde ediyor
• Çalışanlar hâlâ insan, ama coğrafi olarak ağın bir parçası gibi muamele görüyorlar; bu, çağrı merkezlerinden mikro görev platformlarına uzanan merdivenin bir basamağı

Teleoperation'ın gizli amacı: veri toplama

• Birçok uzaktan kontrol işi için amaç yalnızca işi tamamlamak değil, gelecekteki insansız otomasyon için veri toplamak
• Ev tipi robot Neo, “uzman modu”nda uzaktan operatörün kapı açma, eşya alma gibi işleri yapmasına izin veriyor ve bunları kontrol modeli eğitimi için veri olarak kullanıyor
• Tesla Optimus'ta da operatörler rig giyip bardak tutma, masa silme gibi hareketleri tekrar ederek robotun taklit edeceği örnekler üretiyor
• Bu, otonom araçlar ve büyük dil modellerindeki veri çalışmasına benziyor; fiziksel dünyanın cisimleşmiş ghost work'ü sayılabilir

Beyaz yaka durgunluğu ve giriş seviyesi rollerin kaybı

• Son birkaç yılda teknoloji, finans ve danışmanlık gibi alanlarda beyaz yaka giriş seviyesi roller hızla azaldı; bilgisayar bilimi mezunlarını emen alanlar daraldı
• Bir zamanlar en güvenli diplomalardan biri sayılan bilgisayar bilimi, artık en kötü istihdam sonuçlarını veren bölümlerden biri olarak öne çıkıyor
• Giriş seviyesi işe alım panoları, junior geliştirici rollerinden çok orta ve kıdemli rollere kaymış durumda; şirketler yeni mezun alımını kısmış ve deneyimli çalışan + yapay zeka araçları kombinasyonunu tercih ediyor
• İşverenler medyaya, junior işe alımını durdurduklarını ve juniorların yaptığı işleri otomasyonla ikame ettiklerini açıkça söylüyor

İnsan ile yazılım arasındaki ölçeklenebilirlik farkı

• İnsan yalnızca sınırlı ölçüde yatay ölçeklenebilirken, yazılım güçlü bir modeli sonsuz kez kopyalayıp ajan kümeleri oluşturabiliyor
• Son dönemdeki ajan makaleleri ve demoları, aynı modelin birden çok kopyasının tartıştığı, pazarlık yaptığı, planladığı ve uyguladığı küçük toplumlar kuruyor
• Yöneticiler artık ek kadro taleplerinde neden bunun bir yapay zeka sistemiyle ikame edilemeyeceğinin açıklanmasını istiyor
• Shopify CEO'su ekiplere, kadroyu artırmadan önce önce yapay zekayı denemelerini söyledi; bazı şirketler “AI first” yaklaşımıyla insan havuzunu küçültüyor

“Dağılım dışı insan (out-of-distribution human)” kavramı

• İşlerin çoğu, veriyle öğrenilebilir tekrarlı görevlerden oluşuyor
  • Bunlar çan eğrisinin orta bölümünde yer alıyor; işler küçük varyasyonlarla tekrar ediyor
  • Modeller bu orta kısmı iyi öğreniyor ve geçmiş verilerden (loglar, e-postalar, kayıtlar, kod depoları) kolayca taklit edebiliyor
• Geriye yalnızca modelin öğrenemediği standart dışı ve yaratıcı işler kalıyor
• Dağılım dışı insan, işi eğrinin kuyruk kısmında yer alan ve mevcut eğitim verileriyle sıkıştırılamayan kişi demek
  • Gerçekten yeni problemlerle uğraşıyorsa, sensörlerin yetersiz kaldığı küçük ve fiziksel ortamlarda çalışıyorsa ya da tıklama loglarına indirgenemeyen bir zevke sahipse
• Yazar, kariyerini “normal dağılımın merkezini” hedefleyerek kurduğunu, ama bu merkezin hızla ortadan kalktığını söylüyor
  • Çalışkan yeni mezunların çoğu merkeze girmeye çalışır; tarihsel olarak da bu, makul ve saygın emek piyasasının odağıydı
  • 3 staj ve küçük ölçekli danışmanlık deneyimi, normal bir işe yönelik standart özgeçmişti; bugün ise merkezin içi boşalıyor
• İşverenler hâlâ beceri ve çabadan söz ediyor, ama asıl soru şu: “Senin katkın ajanlar ve düşük ücretli emekle bir araya getirilemeyecek kadar benzersiz mi?”
  • İşe alınsanız bile günlük iş çoğu zaman özünde etiketleme işi; yani gelecekteki yerinize geçecek sistemi eğiten veri üretimi
• Bugünkü istihdam düzeninde “sıradan olmak” riskli bir durum; insanların yaptığı işler bile gelecekteki modeller için eğitim verisi üretimine indirgeniyor

Siyasi ve toplumsal tepkinin gecikmesi

• 20. yüzyılın sanayi devletleri emeği hayatın merkezi değeri olarak aldı; siyaset, din ve ekonomi de bunu varsaydı
• Ancak bugün emek talebinin kendisi azalmış olmasına rağmen kurumlar hâlâ “herkese iş sağlama” hedefini sürdürüyor
  • Örnek: etkisi düşük istihdam destek programları, sembolik “zombi işler”in korunması

Sendikaların rolü ve ikilemi

• Sendikalar bazı durumlarda otomasyonu yavaşlatarak ücretleri ve pazarlık gücünü piyasadan daha uzun süre koruyor
• Avrupa'daki metro hatlarında, aynı şehirde sürücüsüz hatlar teknik olarak kanıtlanmış olsa bile trenler hâlâ sürücüyle birlikte işletiliyor
• Liman işçileri, sözleşmelere otomatik vinçleri ve uzaktan kontrolü sınırlayan maddeler koydurmayı başardı
• Şirketler toplam iş sayısının genel olarak iyi olduğunu tekrarlarken, sendikalar ve siyasetçiler teknik olarak gereksiz işler bile olsa korunmaları gerektiğini savunuyor
• Hiçbir taraf, emeğin merkezî anlatı olarak küçülmesinin ne anlama geldiğini açık biçimde ifade edemiyor; kavga sadece geriye kalan işlerin yeri ve kime ait olacağı üzerine dönüyor

Otomasyonda önde giden ülkelerin gerçeği: Güney Kore, Çin, Japonya

• Uluslararası Robotik Federasyonu (IFR) verilerine göre Güney Kore, Singapur, Japonya ve Almanya, yıllardır fabrikalara yoğun biçimde endüstriyel robot yerleştiriyor
• Çin geç başlamış olsa da dünya çapındaki endüstriyel robot kurulumlarının yarısından fazlasını tek başına yapıyor ve imalat robot yoğunluğunda Almanya'yı geçti
• Aynı zamanda Çin'in kişi başına GSYH'si ABD'nin yaklaşık üçte biri seviyesinde ve genç işsizlik oranı yüzde 10'ların ortasıyla üst sıralarda (gayriresmî tahminler daha yüksek)
  • Çin'de genç işsizliği çift haneli; “lying flat” kültürü yayılıyor
• Otomasyona büyük para ve politika desteği akmasına rağmen mezunlar sosyal medyada, düşük ücretli hizmet işleri ya da çevrimiçi yan işlerde “çürüdüklerinden” yakınıyor

Gig economy ve robotaksilerin öncü kaygısı

• Robotaksiler henüz toplam sürüş millerinin çok küçük bir kısmını oluşturuyor; Waymo da faaliyet gösterdiği şehirlerde yalnızca çok küçük bir yolculuk bölümünü karşılıyor
• Buna rağmen San Francisco ve Phoenix'teki araç çağırma sürücüleri, robotaksi bulunan pazarlarda şimdiden gelir düşüşü yaşadıklarını söylüyor
• Bankalar, şehir içi araç çağırma platformlarının “otonom araç riski” ile karşı karşıya olduğuna dair uyarılar yayımlıyor
• Gerçek pazar payı düşük olsa da, teknolojik iş kaybından önce iş kaybı anlatısının gelmesi gibi bir örüntü var

Kişisel öngörü ve uyarı

• 20 yıl sonra hangi işlerin var olacağını ya da kendi işinin dağılımın kuyruğunda kalacak kadar aykırı olup olmayacağını kimse bilmiyor
• Farklı işler denemek, sadece merkeze sıkışıp kalmamak ve dağılım dışı insan olmaya çalışmak gerekiyor
• Tüm hayat planınız standart bir şirkette standart işler yapan, saygın merkez örneği bir çalışan olmaya dayanıyorsa, bu kategoriyi aşındıran çabanın ne kadar yoğunlaştığını görmek gerekir
• Herkesin tam zamanlı çalıştığı ve onurunu orada bulduğu varsayımına dayalı siyasetin de yeniden düşünülmesi gerekiyor
• 20. yüzyıl, ekonomi insanlara her gün ihtiyaç duyduğu için emeği yüceltmeye büyük zihinsel ve ahlaki enerji harcadı; 21. yüzyıl ise o kadar çok insana ihtiyaç duymayan makineler ve sistemler kuruyor

Sonuç: Emeğin merkeziliğinin zayıflaması

• Teknik açıklamalar otomasyonun kademeli ve telafi edici olduğunu söylese de, hissedilen gerçeklik merkezî işlerin ortadan kalkması
• Geleceğin iş piyasasındaki asıl soru şu: “Modelin öğrenemeyeceği insan alanı nereye kadar uzanıyor?”
• 21. yüzyıl ekonomisi daha az insana ihtiyaç duyan sistemlere doğru kayıyor ve
      emeği hayatın merkezine yerleştiren 20. yüzyıl değer sistemi temelden sarsılıyor

[laeyoung]

Kısa süre önce paylaşılan bu yazıyla birlikte Hacker News yorumlarını da okumak iyi olabilir gibi görünüyor https://tr.news.hada.io/topic?id=24260

[GN⁺]

Hacker News görüşü

• Bu yazıyı okuyunca aklıma iki şey geldi
  Birincisi, bu yazar gerçekten olağanüstü bir yazma becerisine sahip. “Ekonominin geçmişiyle rekabet etmek”, “emeği kutsallaştıran dünyanın artıklarından kalan davranışlar”, “göçmensiz göç” gibi ifadeler edebi bir tat taşıyor
  İkincisi, özgeçmiş tasarımı pek iyi değil. Neredeyse bir deneme gibi uzun ve odaksız. Şu an TikTok ve Instagram Reels çağındayız; metni %70 azaltıp sadece özü göstermek gerekiyor

  • Katılmakta zorlanıyorum. Daha bir paragraf aşağı inince bile Google DeepMind deneyimi görünüyor; bu tek başına yeterince etkileyici. Şu an yeni mezunlar için son derece acımasız bir piyasa var. Yüzlerce yere başvurup onlarca mülakat yaptıktan sonra ancak tek bir pozisyon bulan çok kişi var
    Yine de bu kişinin gerçekten kitap yazabilecek düzeyde bir yazı yeteneği var. Belki de böyle insanların büyük teknoloji ya da finans yerine yaratıcı yollara yönelmesi toplum için daha iyi olur
  • Bu tür “özgeçmiş çok uzun” yorumları sanki her seferinde tekrarlanıyor. İş arayanın, HR’den daha çok özgeçmiş formatı uzmanı olmak zorunda kaldığı sistemin kendisi sorunlu. Üstün bir adayın özgeçmişini “uzun diye okumadım” diyerek çöpe atmak, bugünkü çarpıklığı olduğu gibi gösteriyor
  • Bence özgeçmiş tavsiyeleri fazla abartılıyor. Her şirketin baktığı ölçütler çok farklı. Biçimden ziyade proje demoları ya da topluluk faaliyetleri üzerinden kendini göstermek daha iyi olabilir. Sadece özgeçmişle farklılaşmak zor
    Bu arada, özgeçmişini buradan görebilirsiniz
  • Aslında sorunun özü tam da bu. Böyle derin düşünen birinin iş bulabilmek için özgeçmişini TikTok tarzında hazırlamak zorunda olması saçma. Eskiden dünya böyle değildi sanırım; ne zaman bu hale geldi bilmiyorum
  • Buna ‘CV’ diyor; Birleşik Krallık odaklı eğitim geçmişine bakınca bu doğru bir kullanım. Birleşik Krallık’taki CV, Amerikan tarzı tek sayfalık özet özgeçmişten çok daha ayrıntılı bir kariyer belgesine yakındır

• Yazı çok iyiydi, etkileyici buldum. Ben işe alım yapıyor olsaydım mülakatı düşünürdüm
  Ahmed Birleşik Krallık’ta, dolayısıyla ABD’nin H1B vize meselesi burada geçerli değil. Yine de Birleşik Krallık içindeki artan göç yüksek nitelikli işler için rekabeti sertleştirmiş olabilir
  DeepMind stajı gibi AI odaklı geçmişi, ironik biçimde, geliştirilmesine katkı sunduğu teknolojinin kendi işini otomatikleştirmesi gibi bir tablo yaratmış olabilir.
  Ayrıca şu anda Birleşik Krallık ekonomisi durgun olduğu için iş bulmakta zorlanmasının sebeplerinden biri de bu olabilir

  • Üslup fazla yeknesak; acaba bu metin LLM tarafından yeniden yazılmış olabilir mi diye düşündüm. Sanki yazar AI ile konuşmuş, sonra ortaya çıkan metni insan eliyle düzeltmiş gibi görünüyor
  • Bu yılın başında mezun olmuş yeni biri; yani piyasada henüz uzun süredir değil. Birkaç aylık iş arama başarısızlığı bile gayet zihinsel olarak yıpratıcı bir deneyim olabilir
  • “Birleşik Krallık teknoloji sektörünü aşırı düzenliyor” sözüne katılmıyorum. Tam tersine Birleşik Krallık hükümeti, ABD’li büyük teknoloji şirketlerine karşı fazlasıyla hoşgörülü
  • AI’a odaklanmasını anlıyorum ama aslında biraz sıkıcı iş uygulamaları (BLOB) deneyimi olsaydı iş bulması daha kolay olabilirdi. Gerçek endüstri talebi hâlâ büyük ölçüde o tarafta

• Yazının sahibi benim. Birkaç gün önce hayal kırıklığı içinde yazdığım bu metnin bu kadar ilgi göreceğini bilmiyordum
  ML, ürün ve araştırmanın kesişimindeki rolleri arıyorum. Kullanıcıya ve ürüne yakın, builder tarzı PM rollerini tercih ediyorum.
  İlgili alanlarda çalışan biri varsa konuşmak isterim. Okuyan ve geri bildirim veren herkese teşekkür ederim

  • Yazı yeteneğin çok güçlü. Mümkünse gözünü uluslararası pazarlara da çevirmeni öneririm. ML/ürün/araştırma pozisyonlarında yurt dışında hâlâ fırsatlar var
  • Yazı içgörülü ve ilgi çekiciydi. RSS feed ya da bülten aboneliği eklesen güzel olurdu
  • Bu yazıyı okuyunca kendimin yeterince “out of distribution” biri olup olmadığını düşünmeye başladım. Üç yıl önce olsa böyle bir yazı bana bilimkurgu denemesi gibi gelirdi
  • İş arayışında bol şans. Ama yeni mezunlar için ürün kurgusu odaklı roller nadir oluyor; başta junior builder olarak başlayıp güven oluşturmak daha gerçekçi
  • Blog gerçekten çok iyi. Bizim ekipte de junior ML training ile ilgili bir pozisyon açılıyor; ne zaman istersen memnuniyetle bekleriz

• Yakın zamana kadar Birleşik Krallık’ta işe alım yapıyordum. Böyle CV tarzlarını çok gördüm ve 250’den fazla başvuru alan junior pozisyonlarda büyük ihtimalle doğrudan elenirdi
  Değerlendirme ölçütleri şunlardı: (a) Birleşik Krallık diploması ve vize durumunun açıkça belirtilmesi, (b) bölümün uygunluğu, (c) üniversitenin itibarı.
  DeepMind stajı da üniversite içi bir staj olduğu için çok sıra dışı sayılmazdı.
  Gerçekçi olmak gerekirse, Bristol·Birmingham·UCL gibi üniversitelerden gelip büyük şirket stajı olan adaylarla bile havuz zaten fazlasıyla doluydu

  • Junior bir pozisyona 250 başvuru gelmesi, yeni mezun piyasasındaki rekabetin ne kadar sert olduğunu gösteriyor

• Uyarayım, bu biraz öfke yüklü bir yazı.
  Yeni mezun kuşağının sektör tarafından sömürülüp kenara atılan bir nesil hâline gelmesi çok üzücü.
  AI araçları sayesinde yeni başlayanlar bile hızla üretken olabilirken şirketler bunun yerine sadece işten çıkarma ve küçülme peşinde koşuyor.
  Yöneticiler insanı varlık değil maliyet olarak görüyor, yazılımı da fabrika gibi ele alıyor.
  Sonuçta ürünlerin çoğu kullanıcıya düşmanca çöp hâline geldi.
  Ben insanlar için yazılım yapmak istiyorum. Ama bugünün iş piyasası müzikli sandalye oyunu gibi hissettiriyor

  • Birçok teknik insan bu duyguyu paylaşıyor. Ben de değer uyuşmazlığı yüzünden sektörden ayrılıp ornitoloji yüksek lisansına başladım; içim belirgin biçimde hafifledi
  • Yöneticiler de sosyal medya akışına bağımlı. AI FOMO yüzünden yönlerini kaybetmiş durumdalar. Sonra da başka bir moda dalgası gelecek
  • Bu yazı bana tersine ilham verdi. Maliyet kısmaktan çok yaratmaya odaklanan bir şirket kurmak istiyorum diye düşündürdü

• Üst tabakadaki insanlar için emek piyasası sadece bir istatistik verisi. Empati güçleri zayıf, sorun çözme niyetleri de yok.
  Teknolojik yenilik herkesin daha az çalışıp daha çok elde ettiği bir toplum yaratabilirdi ama gerçekte artan şey sadece anlamsız işler ve servet yoğunlaşması oldu

  • Son 100 yıldaki yenilikler sayesinde Batı toplumlarının büyük bölümü temel altyapının nimetlerinden yararlanıyor. Ama herkes bunu doğal kabul edip şikâyet ediyor
  • “Üst tabaka”nın kim olduğu sorulabilir. Sonuçta insanlar daha iyi bir hayat istiyor ve bu arzu bitmeyen emek ve tüketimi doğuruyor
  • Sorun, teknolojik yeniliğin amacının verimlilik artışı değil maliyet düşürme, özellikle de işgücü maliyetini azaltma olması

• Şu anda CS mezunlarının yaşadığı iş bulma sıkıntısı gerçekten çok üzücü.
  90’larda programcılığın çok iyi bir iş olmadığı söylenirdi ama sonrasında altın çağ geldi.
  Bunun da yine böyle bir döngü mü olduğu, yoksa bambaşka bir döneme mi girdiğimiz merak konusu

  • AI her şeyi değiştirebilir ama sonuçta işlerin yeniden orta sınıf düzeyinde istikrarlı mesleklere dönüşmesi daha olası. Eskisi gibi aşırı yüksek maaşlar nadirleşecek
  • Ben de 2000’lerin başında Silikon Vadisi yakınlarında benzer şeyler duyuyordum. 2010’ların ortasında piyasa aşırı ısındı, şimdi yeniden normale dönüyor. CS diploması otomatik olarak zenginlik garantisi vermiyor
  • Aslında şu an sadece CS değil, her alandaki iş piyasası zor
  • Dot-com patlamasından önce çoğu kişi düşük ücretli büyük şirketlerde “Programmer/Analyst” olarak çalışıyordu. Silikon Vadisi’ne girmek uzun zaman aldı ama bir kez girince dünya değişti

• Anlaması zor olan şey şu: Yeni mezunlar böyle iş bulamazken H1B vizesiyle gelen çalışanlar neden hâlâ akmaya devam ediyor?

  • Bizim şirkette de onshore işe alım yasağı varken sadece offshore alım yapılıyordu. Yönetim “yerel yetenek yok” diye yalan söylüyordu
  • Çalıştığım büyük şirkette de ABD vatandaşlarıyla mülakat yapmayalı sanırım 5 yıl oldu. Çevremdeki CS mezunları iş bulamıyor
  • H1B sistemi aslında yüksek nitelikli yetenek çekmek için var ama pratikte sık sık emek sömürüsü düzeni olarak kötüye kullanılıyor
  • H1B, yetenek açığı için değil ücret baskılama ve bağımlılık düzeni için kullanılan bir mekanizma
  • Google da Hindistan’da paralel ekipler kuruyor. Kültürel mesafe azaldıkça offshore çalıştırmak çok daha kolaylaştı

• İş aramanın zor olduğuna katılıyorum.
  Ama otomasyonun sınırlarını anlamak önemli. Örneğin Birleşik Krallık’taki Ocado’nun otomatikleştirilmiş lojistik sistemi var ama pandemi sırasında ölçeklenebilirliği yetersiz kaldığı için yeni müşteri kabul edemedi.
  Buna karşılık geleneksel süpermarketler insan işe alarak hızla yanıt verebildi.
  Sonuçta önemli olan verimlilik ile esneklik arasındaki denge

  • Verimlilik çoğu zaman esneklikle ters orantılı olur. Doğada da böyle.
    Sorun şu ki verimlilik rakamlarla ölçülebilir ama esneklik ölçülemez

• Yazarın sözünü ettiği “out of distribution” stratejisi üzerine düşündüm.
  Yeteneğini sıra dışı hâle getirirsen işler de sıra dışı olur. Yani fırsatlar azalır ve coğrafi kısıtlar artar.
  Ben de doktora dönemimde dünyada sadece 10 laboratuvarın çalıştığı bir konuyla uğraşıyordum; buna paralel olarak iş sayısı da çok azdı.
  Sonuçta yenilikçi araştırma, doğası gereği, kendi işini ortadan kaldıran bir faaliyet olabilir.
  Otomasyonla tasarruf edilen maliyetin ileri düzey yeteneklere geri dönmesi şart değil; çoğu zaman büyük olasılıkla kâr olarak emilir

  • Yine de umut veren taraf şu: Gelecekte sıra dışı talep ile sıra dışı yeteneğin eşleştirilmesi bile başlı başına otomatikleşebilir

[aer0700]

Verimlilik sayılarla ölçülür, ama esneklik öyle değil -> Bu cümle etkileyici geldi bana.