OpenAI’nin ChatGPT’yi piyasaya sürmesinden bu yana geçen iki yıl içinde yapay zeka sohbet robotları tarihin en hızlı benimsenen teknolojileri arasında yerini aldı.

Bilgisayarın birkaç on yıl önceki yükselişini andıran bu hız, bazı iş tanımlarını ortadan kaldırırken bazılarını yeniden şekillendirdi; şirket değerlemelerinde sert iniş çıkışlara neden oldu.

Ancak Ulusal Ekonomik Araştırmalar Bürosu (NBER) tarafından yayımlanan yeni bir çalışma, bu teknolojinin iş gücü üzerindeki somut etkilerinin oldukça sınırlı kaldığını ortaya koydu.

ETKİSİ KÜÇÜK OLDU

Chicago Üniversitesi Booth İşletme Fakültesi’nden Yardımcı Doçent Anders Humlum ile Kopenhag Üniversitesi’nden ekonomi doktorası öğrencisi Emilie Vestergaard’ın ortak çalışmasına göre, yapay zeka kullanan çalışanlar ortalama olarak sadece yüzde 3 zaman tasarrufu sağladı. Dahası, çalışanların elde ettiği verimlilik artışının yalnızca yüzde 3 ila yüzde 7’si maaşlarına yansıdı.

Çalışma, Danimarka’da 7 bin iş yerindeki 25 bin çalışanı kapsadı. Araştırmacılar, muhasebeci, müşteri temsilcisi, finans danışmanı, insan kaynakları uzmanı, BT destek görevlisi, gazeteci, hukukçu, pazarlama uzmanı, büro memuru, yazılım geliştirici ve öğretmen gibi yapay zekadan etkilenmesi muhtemel meslek gruplarına odaklandı. Danimarka’nın ayrıntılı kayıt sistemi sayesinde, çalışanların anket yanıtları anonim şekilde maaş ve çalışma saatleri verileriyle eşleştirilebildi.

ORTAYA YENİ İŞLER ÇIKTI

Araştırmaya göre, yapay zekadan elde edilen zaman tasarrufunun büyük bölümü (yüzde 80’in üzerinde), yine iş ile ilgili görevlere aktarıldı. Ancak bu yeni görevlerin önemli bir kısmı, yapay zekanın ürettiği içerikleri düzenlemek gibi yapay zeka kullanımıyla birlikte ortaya çıkan işlerdi.

Humlum, örnek olarak kendi deneyiminden yola çıkarak, sınav sorularını öğrencilerin yapay zekâyı kullanarak kopya çekmesini engelleyecek şekilde yeniden düzenlemek zorunda kaldığını aktardı.

Yapay zekanın üretkenliği artırdığı alanlarda dahi bu kazanımların maaşlara yansımadığına dikkat çeken araştırmacılar, iş yerlerindeki kurumsal tutumun da önemli bir faktör olduğunu vurguladı.

Çalışanların bir kısmı yapay zeka araçlarını yöneticilerinden gizli kullanıyor; bir kısmı ise kullanımın serbest olup olmadığından bile emin değil. Bu belirsizlik ortamında, çalışanların yapay zeka sayesinde elde ettikleri verimliliği yöneticilere iletmesi ya da bu kazanımları ücret artışı için kullanması pek mümkün olmuyor.

Raporda, daha önce yapılan araştırmaların genellikle yazılım geliştirme, içerik üretimi ve pazarlama gibi yapay zekanın en çok zaman kazandırdığı alanlara odaklandığı, ancak genel iş gücü içindeki etkisinin çok daha sınırlı kaldığı belirtiliyor.

Sonuç olarak, araştırma yapay zekanın kitlesel iş kayıplarına yol açmadığını gösterse de, beklentilerin aksine bir “verimlilik devrimi” de yaratmadığını ortaya koyuyor. Uzmanlara göre bu durum, teknolojinin potansiyelinden çok, iş yerlerindeki uygulama biçimi ve kültürel adaptasyonla ilgili.

GERİDE KALMA KORKUSU

IBM’in 2.000 CEO ile gerçekleştirdiği yakın tarihli bir araştırma da bu tabloyu destekliyor. Araştırmaya göre, yapay zeka projelerinin sadece yüzde 25’i vaat edilen yatırım getirisini sağlarken, CEO’ların üçte ikisi yapay zekaya yatırım yapma gerekçesini "geride kalma korkusu" olarak tanımlıyor.

Nobel ödüllü ekonomist Daron Acemoglu da benzer şekilde, yapay zekanın önümüzdeki on yıl içinde ABD ekonomisine katkısının GSYH’nin yüzde 1.1 ila yüzde 1.6’sı düzeyinde olacağını öngörüyor. Bu oran azımsanmayacak bir seviye olsa da, bazı teknoloji öncülerinin dile getirdiği “GSYH’yi ikiye katlama” gibi iddiaların oldukça uzağında.

Humlum ve Vestergaard’a göre, verimlilik kazanımlarının gerçek anlamda ekonomik karşılık bulması için sadece teknoloji değil; aynı zamanda organizasyonel uyum, tamamlayıcı yatırımlar ve çalışanların beceri gelişimini sağlayacak eğitim süreçleri de şart.