Şirketler yapay zeka kullanımını neden azaltıyor?

Küresel iş gücü piyasası büyük bir dönüşümün eşiğinde. Dünya Ekonomik Forumu’nun geçen yıl yayımladığı iş gücünün geleceğine ilişkin rapora göre, 2030 yılına kadar dünya genelinde yaklaşık 92 milyon işin, yapay zeka ve bununla bağlantılı otomasyon süreçleri nedeniyle ortadan kalkacağı ya da köklü biçimde değişeceği öngörülüyor.

Aynı dönemde yaklaşık 170 milyon yeni istihdam olanağının ortaya çıkması bekleniyor. Dolayısıyla birçok şirketin yapay zekadan beklentisi oldukça yüksek. Yapay zekanın iş süreçlerini hızlandırması, maliyetleri düşürmesi ve böylece verimliliği artırması hedefleniyor.

Ancak bazı şirketler şimdiden geri adım atmaya başladı. Yapay zekayı mümkün olduğunca yaygın biçimde kullanıma sokmak için büyük miktarda zaman ve para harcayan şirketler, şimdi bu teknolojinin gerçekten ne kadar fayda sağladığını, sürekli artan maliyetlerini ve beraberinde getirdiği riskleri daha fazla sorguluyor.

Basit işler için aşırı gelişmiş yapay zeka

Bunun çarpıcı örneklerinden biri, uluslararası danışmanlık şirketi Accenture. Şirketten yapılan açıklamalara göre, veri ve yapay zeka alanındaki faaliyetlerini geliştirmek için toplam üç milyar dolar yatırım yapıldı. Çalışanların mesleki eğitimine ise yılda bir milyar dolardan fazla kaynak ayrıldığı, bunun önemli bir bölümünün özel yapay zeka eğitimlerine harcandığı belirtiliyor.

Accenture’ın yapay zeka konusunda oldukça katı bir strateji izlediği ifade ediliyor. Buna göre, şirket bünyesindeki yapay zeka araçlarını düzenli olarak kullanmayan çalışanlar yönetici pozisyonlarına terfi edemiyor.

Ancak bu yoğun baskının, çalışanları kullanım şartlarını yerine getirebilmek için pahalı yapay zeka araçlarından nispeten basit işlerde bile yararlanmaya yönelttiği belirtiliyor. Metin belgelerinden sunum hazırlanması, raporların özetlenmesi veya basit programlama işleri bunlar arasında yer alıyor.

Münih Ludwig Maximilian Üniversitesi Dijital Çalışma Profesörü Anne-Sophie Mayer, yapay zeka uygulamalarının maliyetlerinde yaşanan değişimi şöyle açıklıyor:

“Birkaç yıl önce bu uygulamalar nispeten ucuzdu. Çünkü bunların karşılığında ödediğiniz bedel, bir bakıma verilerinizdi.”

Ancak Mayer’e göre bu durum, yapay zekanın hızla gelişmesiyle köklü biçimde değişti:

“Yapay zeka giderek gelişiyor. Bu nedenle son derece uzmanlaşmış modellerin lisans maliyetleri de büyük ölçüde arttı.”

Bu yapay zeka araçlarını kullanabilmek için çoğu zaman yüksek maliyetli token adı verilen işlem birimlerinin satın alınması gerekiyor. Accenture’da da durum böyle. Şirkette maliyetlerin adeta patlaması üzerine yönetim frene basma kararı aldı.

Bundan böyle çalışan başına yapay zeka uygulamaları için aylık yalnızca 29 dolarlık bütçe ayrılacak. Bu tutarı aşan harcamalar için önceden şirket yönetiminin onayı gerekecek.

Verimlilik yerine daha fazla iş yükü

Ancak basit işler için pahalı yapay zeka araçlarının kullanılması, maliyetleri artıran tek etken değil. Yapay zekanın ürettiği içerikler de çoğu zaman ilk bakışta profesyonel bir izlenim bırakmasına rağmen, ayrıntılı incelendiğinde yüzeysel veya hatalı çıkıyor ya da kayda değer yeni bilgiler sunmuyor.

Böylece zamandan tasarruf etmek yerine çalışanların iş yükü önemli ölçüde artıyor. Çalışanlar, yapay zekanın sunduğu bilgileri zahmetli bir şekilde kontrol etmek, hataları düzeltmek ve sonuçları kullanılabilir hâle getirmek zorunda kalıyor. Başka birçok şirkette de ortaya çıkan bu durum, İngilizcede “Workslop” olarak adlandırılıyor. Bu kavram, yapay zekanın ürettiği düşük kaliteli ve ek iş yüküne neden olan içerikleri tanımlıyor.

Yazılım devi Microsoft’un üst düzey yöneticilerinden Ryan Roslansky de kısa süre önce herkese açık LinkedIn hesabında aynı sorundan yakındı:

“Yapay zeka çöplüğü yalnızca sosyal medyada yok. Günlük iş hayatında da karşımıza çıkıyor. Birisi bana açıkça yapay zekayla hazırlanmış bir belge gönderdi. Okudum, tamamının yapay zeka ürünü olduğunu anladım, kendi yapay zekama özetlettim ve sonunda yeni bir fikir sunan hiçbir şey bulamadım… Bu bir kısır döngü.”

Yapay zeka uzmanı Anne-Sophie Mayer, bu bağlamda sorunlu bir “içeriklerin tek tipleşmesi” sürecinden söz ediyor. Profesöre göre yaratıcılık gerektirmeyen basit özetleme veya rutin işlerde yapay zeka araçlarının kullanılması son derece mantıklı.

Ancak Mayer, yorumlama ve değerlendirme gerektiren işlerde insanın belirleyici rolünün devam etmesi gerektiğini vurguluyor:

“Ancak iş, yapılması gerekenlere ilişkin öneriler geliştirmeye veya bir şeyleri yorumlamaya geldiğinde, bunu hâlâ insanların yapması gerekiyor. Ancak böylece katma değer sağlanabilir, yeni bilgiler ortaya çıkarılabilir ve rekabet avantajımı kaybetmem.”

Yapay zeka kullanmak zihni tembelleştiriyor mu?

İş gücü piyasası araştırmacıları uzun vadede başka bir soruna daha dikkat çekiyor: Mesleki bilgi ve uzmanlığın kaybedilmesi.

ABD’deki Massachusetts Teknoloji Enstitüsü’nden (MIT) Eric So, bu konuda şu uyarıda bulunuyor:

“Düşünme işinin dışarıya devredilmesi, bilişsel yeteneklerin körelmesine yol açıyor.”

Çalışanların yapay zekanın ürettiği içeriklere aşırı güvenmesi durumunda kendi mesleki becerileri zamanla zayıflayabilir.

Anne-Sophie Mayer de bu tehlikenin ciddiyetine dikkat çekiyor:

“Bu gerçekten büyük bir tehlike. Çünkü yapay zeka size sürekli haklı olduğunuz izlenimini de veriyor. Bu yüzden insan, bazı şeyleri sorgulamaya teşvik edilmiyor. Elbette yapay zeka araçları giderek gelişiyor. İnsan da doğal olarak giderek daha rahatına düşkün hâle geliyor.”

Hatalı bilgilerin kontrol edilmeden şirket içi süreçlere aktarılması ve buralarda yayılması ise sorunu daha da ağırlaştırıyor. Mayer, bu nedenle yapay zeka sınırlarının unutulmaması gerektiğini vurguluyor:

“Şunun farkına varmak gerekiyor: Yapay zeka hata yapar. Ortaya çıkan sonucun sorumluluğu ise her zaman insana aittir.”

Yapay zeka çalışanların motivasyonunu mu düşürüyor?

Birçok şirketin karşılaştığı bir başka sorun da yapay zekanın kullanıma sokulması sırasında çalışanların sürece yeterince dahil edilmemesi.

Anne-Sophie Mayer, şirketlere özel yapay zeka uygulamalarının çalışanların katkısına ihtiyaç duyduğunu belirterek şöyle açıklıyor:

“Şirketime özel bir yapay zeka aracı kullanıma soktuğumda, çalışanlarımın bu aracın eğitilmesine de yardımcı olmasına ihtiyaç duyuyorum.”

Ancak bu durum çalışanlarda pek çok korkuyu da tetikliyor. Mayer, çalışanların aklından geçebilecek düşünceyi şöyle aktarıyor:

“Şimdi bu yapay zeka araçlarının eğitilmesine yardımcı olursam, birkaç yıl sonra kendimi gereksiz hâle getirmiş olabilir miyim?”

Mayer, bazı şirketlerde çalışanların, yapay zeka aracının bir gün kendilerini gereksiz kılabileceği korkusuyla sisteme bilerek yanlış bilgiler girdiklerine bizzat tanık olduğunu anlatıyor.

Son olarak Facebook’un çatı şirketi Meta hakkında çıkan haberler de dikkat çekmişti. Şirketin, yaklaşık 8 bin çalışanının günlük işlerini kendilerinden habersiz kaydederek şirket içi yapay zeka eğitiminde kullandığı, ardından bu çalışanları işten çıkardığı bildirilmişti.

Şirketler temkinli davranıyor

Almanya’da birçok şirket hâlâ yapay zeka kullanmaktan çekiniyor. İş Gücü Piyasası ve Meslek Araştırmaları Enstitüsünün (IAB) yaptığı bir araştırmaya göre, ülkedeki şirketlerin üçte ikisi 2025 yılı sonuna kadar yapay zeka araçlarını kullanmaya başlamadı.

Şirketler çoğu zaman yapay zekadan yararlanabilecekleri uygun bir alan bulamadıklarını belirtiyor. Bazıları ise yeterli uzmanlığa sahip olmamalarını, mevcut bilişim sistemlerinin yapay zekayla uyumlu olmamasını veya veri koruma konusundaki engelleri gerekçe gösteriyor.

Anne-Sophie Mayer, şirketlerin bu temkinli yaklaşımını anlayışla karşılıyor. Ona göre yapay zekanın başarılı biçimde kullanılabilmesi için şirketlerin dört koşulu yerine getirmesi gerekiyor.

Mayer, ilk iki koşulu şöyle sıralıyor:

“Birincisi, kullanım alanının belirlenmesi gerekiyor. Gerçekte nerede bir sorunum var ve bunun çözümü nasıl olabilir? İkinci nokta ise veri kalitesi. Eğer mevcut işleyişim kötüyse, bunu dijitalleştirdiğimde de kötü bir işleyişim olacaktır. Belirli verilere hiç sahip değilsem, bunları düzgün biçimde hazırlamıyorsam ve ardından bunların üzerine bir yapay zeka uygulaması yerleştiriyorsam, bunun hiçbir faydası olmaz.”

Uzman, üçüncü koşulun ise yeni teknolojiye karşı belli bir açıklığı korumak olduğunu belirtiyor:

“Yapay zekanın sunduğu olanaklardan yararlanmak ile her yeni eğilimin peşinden koşup teknolojiyi tamamen bilinçsizce kullanmamak arasında bir denge kurmak gerekiyor.”

Mayer’e göre dördüncü koşul da çalışanların bu teknolojiyi kullanabilecek donanıma kavuşturulması:

“Çalışanların, yapay zekanın kendilerine sağlayabileceği katma değeri de görebilecekleri uygun kullanım alanlarını bizzat bulmaya teşvik edilmesi gerekiyor.”