Yapay zekanın fırsat vaadi, yönetilen yer değiştirmenin gerçekliğini maskeliyor

Bilişsel göç sürüyor. İstasyon kalabalık. Bazıları binmiş, bazıları ise varış noktasının ayrılmaya değip değmeyeceğinden emin olamayarak tereddüt ediyor.

İşin geleceği uzmanı ve Harvard Üniversitesi Profesörü Christopher Stanton, yakın zamanda yapay zekanın benimsenmesinin muazzam olduğunu ve "olağanüstü hızlı yayılan bir teknoloji" olduğunu belirtti . Bu benimseme ve etki hızı, yapay zeka devrimini bilgisayar ve internet gibi önceki teknoloji odaklı dönüşümlerden ayıran önemli bir özellik. Google DeepMind CEO'su Demis Hassabis ise daha da ileri giderek, yapay zekanın "Sanayi Devrimi'nden 10 kat daha büyük ve belki de 10 kat daha hızlı" olabileceğini öngördü .

Zekâ veya en azından düşünme, insanlar ve makineler arasında giderek daha fazla paylaşılıyor. Bazı insanlar iş akışlarında düzenli olarak yapay zekâ kullanmaya başladı. Bazıları ise daha da ileri giderek onu bilişsel rutinlerine ve yaratıcı kimliklerine entegre etti. Bunlar arasında, hızlı tasarım konusunda uzman danışmanlar, sistemleri yeniden düzenleyen ürün yöneticileri ve kodlamadan ürün tasarımına ve pazarlamaya kadar her şeyi kendi işlerini kuranlar da dahil olmak üzere " istekliler " yer alıyor.

Onlar için arazi yeni ama gezilebilir hissettiriyor. Hatta heyecan verici. Ancak birçok kişi için bu an tuhaf ve biraz da rahatsız edici. Karşılaştıkları risk sadece geride kalmak değil. Yapay zekaya nasıl, ne zaman ve yatırım yapıp yapmayacaklarını bilememek; bu gelecek oldukça belirsiz görünüyor ve içinde yerlerini hayal etmek zor. Yapay zekaya hazır olmanın çifte riski de bu ve insanların bu geçişin hızını, vaatlerini ve baskısını nasıl yorumladıklarını yeniden şekillendiriyor.

Sektörler genelinde yeni roller ve ekipler oluşuyor ve yapay zeka araçları, iş akışlarını normların veya stratejilerin yetişebileceğinden daha hızlı yeniden şekillendiriyor. Ancak bunun önemi hâlâ belirsiz, stratejiler belirsiz. Eğer bir son varsa, oyun belirsizliğini koruyor. Yine de değişimin hızı ve kapsamı oldukça önemli. Herkese uyum sağlaması söyleniyor, ancak çok az kişi bunun tam olarak ne anlama geldiğini veya değişikliklerin ne kadar ileri gideceğini biliyor. Bazı yapay zeka sektörü liderleri, büyük değişikliklerin yakında geleceğini ve muhtemelen birkaç yıl içinde süper zeki makinelerin ortaya çıkacağını iddia ediyor.

Ancak belki de bu yapay zeka devrimi, daha öncekiler gibi, bir başka " yapay zeka kışı " ile birlikte iflas edecek. İki önemli kış yaşandı. İlki, hesaplama sınırlarının getirdiği 1970'lerdeydi. İkincisi ise, 1980'lerin sonlarında, büyük başarısızlıklar ve "uzman sistemlerin" yetersiz teslimatıyla karşılanamayan beklentiler dalgasının ardından başladı. Bu kışlar, yüksek beklentilerin ardından gelen derin bir hayal kırıklığı döngüsüyle karakterize edildi ve bu da yapay zekaya olan fon ve ilginin önemli ölçüde azalmasına yol açtı.

Günümüzde yapay zeka ajanları etrafındaki heyecan, uzman sistemlerin başarısız vaadini yansıtırsa, bu durum yeni bir kışa yol açabilir. Ancak, o dönemle bugün arasında büyük farklar var. Günümüzde, 1980'lerin uzman sistemlerine kıyasla çok daha fazla kurumsal katılım, tüketici ilgisi ve bulut bilişim altyapısı mevcut. Yeni bir kışın gelmeyeceğinin garantisi yok, ancak sektör bu sefer başarısız olursa, bunun nedeni para veya ivme eksikliği olmayacak. Güven ve güvenilirliğin ilk önce kırılması olacak.

"Büyük bilişsel göç" gerçekse, bu yolculuğun henüz ilk kısmı. Bazıları trene binmişken, bazıları hâlâ trene binip binmeme veya ne zaman bineceklerinden emin değiller. Bu belirsizlik ortamında, istasyondaki atmosfer, kimsenin duyurmadığı bir seyahat güzergahı değişikliği hisseden yolcular gibi huzursuzlaştı.

Çoğu insanın işi var, ancak karşılaştıkları riskin derecesi konusunda endişeliler. İşlerinin değeri değişiyor. Performans değerlendirmelerinin ve şirket toplantılarının altında sessiz ama giderek artan bir kaygı uğultusu var.

Yapay zeka, yazılım geliştirmeyi şimdiden 10 ila 100 kat hızlandırabiliyor , müşteriye yönelik kodların çoğunu üretebiliyor ve proje zaman çizelgelerini önemli ölçüde kısaltabiliyor. Yöneticiler artık çalışan performans değerlendirmeleri oluşturmak için yapay zekayı kullanabiliyor. Hatta klasikçiler ve arkeologlar bile, bu teknolojiyi antik Latince yazıtları anlamak için kullanarak yapay zekanın değerini keşfettiler.

"İstekliler" nereye gittiklerine dair bir fikre sahipler ve bir ivme yakalayabilirler. Ancak "baskı altında olanlar", "direnenler" ve hatta henüz yapay zekânın etkisine girmemiş olanlar için bu an, beklenti ile keder arasında bir şey gibi geliyor. Bu gruplar, konfor alanlarında uzun süre kalamayacaklarını anlamaya başladılar.

Birçok kişi için mesele sadece araçlar veya yeni bir kültür değil, aynı zamanda bu kültürün onlara yer açıp açmadığıyla da ilgili. Çok uzun süre beklemek, treni kaçırmaya benzer ve uzun vadeli iş kayıplarına yol açabilir. Kariyerlerinde kıdemli olup yapay zeka kullanmaya başlayan kişilerle bile, konuştukları pozisyonlarının tehdit altında olup olmadığını merak ediyorlar.

Fırsat ve beceri geliştirme anlatısı, daha rahatsız edici bir gerçeği gizliyor. Birçokları için bu bir göç değil. Yönetilen bir yer değiştirme. Bazı çalışanlar yapay zekadan vazgeçmeyi tercih etmiyor. İnşa edilen geleceğin kendilerini içermediğini keşfediyorlar. Araçlara inanmak, araçların yeniden şekillendirdiği sisteme ait olmaktan farklı. Ve anlamlı bir katılım için net bir yol olmadan, "uyum sağla ya da geride kal" ifadesi tavsiyeden çok bir hüküm gibi gelmeye başlıyor.

İşte bu gerilimler, tam da bu anın önemini ortaya koyuyor. Bildikleri şekliyle işin gerilemeye başladığına dair artan bir his var. Sinyaller tepeden geliyor. Microsoft CEO'su Satya Nadella, Temmuz 2025'te iş gücünde bir azalmanın ardından yayınladığı bir notta bunu kabul ederek, yapay zeka çağına geçişin "bazen karmaşık hissettirebileceğini, ancak dönüşümün her zaman karmaşık olduğunu" belirtti. Ancak bu rahatsız edici gerçekliğin bir başka boyutu daha var: Bu acil dönüşümü yönlendiren teknoloji temelde güvenilmezliğini sürdürüyor.

Ve yine de, tüm aciliyetine ve ivmesine rağmen, giderek yaygınlaşan bu teknolojinin kendisi hâlâ sorunlu, sınırlı, tuhaf bir şekilde kırılgan ve güvenilmez olmaya devam ediyor. Bu durum, yalnızca nasıl uyum sağlanacağı konusunda değil, aynı zamanda uyum sağladığımız araçların işe yarayıp yaramayacağı konusunda da ikinci bir şüphe katmanı yaratıyor. Büyük dil modellerinden (LLM) elde edilen çıktıların yalnızca birkaç yıl önce neredeyse tutarlı olmadığı düşünüldüğünde, belki de bu eksiklikler şaşırtıcı olmamalı. Ancak şimdi, cebinizde bir doktora derecesine sahip olmak gibi; bilimkurgu neredeyse gerçeğe dönüştüğünde, anında ortam zekâsı fikri.

Ancak bu LLM'ler üzerine inşa edilen sohbet robotları, cilalarının altında hata yapmaya açık, unutkan ve çoğu zaman aşırı özgüvenli olmaya devam ediyor. Hâlâ halüsinasyon görüyorlar, yani çıktılarına tamamen güvenemiyoruz. Yapay zeka güvenle cevap verebilir, ancak hesap verebilirlik sağlayamaz. Bu muhtemelen iyi bir şey, çünkü bilgi ve uzmanlığımıza hâlâ ihtiyaç duyuluyor. Ayrıca kalıcı bir hafızaları yok ve bir sohbeti bir oturumdan diğerine aktarmakta zorluk çekiyorlar.

Kaybolabilirler de. Geçenlerde önde gelen bir sohbet robotuyla bir görüşme yaptım ve bir soruya tamamen alakasız bir şekilde cevap verdi. Bunu dile getirdiğimde, sanki konuşmamızın konusu kaybolmuş gibi yine konudan sapmış bir yanıt verdi.

Ayrıca, en azından insani anlamda öğrenmezler. Bir model, ister Google, ister Anthropic, ister OpenAI veya DeepSeek tarafından yayınlansın, ağırlıkları dondurulur. "Zekası" sabitlenir. Bunun yerine, bir sohbet robotuyla yapılan bir konuşmanın sürekliliği, oldukça geniş olan bağlam penceresinin sınırlarıyla sınırlıdır. Bu pencere ve konuşma içinde, sohbet robotları bilgiyi özümseyebilir ve o anda öğrenmeye hizmet eden bağlantılar kurabilir ve giderek daha fazla bilgin gibi görünürler.

Bu armağanlar ve kusurlar, ilgi çekici ve baştan çıkarıcı bir varlığa dönüşüyor. Peki ona güvenebilir miyiz? 2025 Edelman Güven Barometresi gibi anketler, yapay zekaya duyulan güvenin bölünmüş olduğunu gösteriyor. Çin'de insanların %72'si yapay zekaya güvendiğini ifade ediyor. Ancak ABD'de bu sayı %32'ye düşüyor. Bu farklılık, yapay zekaya duyulan kamu güveninin teknik yetenekler kadar kültür ve yönetim tarafından da şekillendirildiğini gösteriyor. Yapay zeka halüsinasyon görmeseydi, hatırlayabilseydi, öğrenebilseydi, nasıl çalıştığını anlasaydık, muhtemelen ona daha çok güvenirdik. Ancak yapay zeka sektörünün kendisine duyulan güven hala belirsiz. Yapay zeka teknolojisi üzerinde anlamlı bir düzenleme olmayacağı ve sıradan insanların nasıl geliştirileceği veya dağıtılacağı konusunda çok az söz sahibi olacağı yönünde yaygın korkular var.

Güven olmadan, bu yapay zeka devrimi başarısızlığa uğrayıp yeni bir kışa mı yol açacak? Eğer öyleyse, zamanını, enerjisini ve kariyerlerini bu işe adayanların durumu ne olacak? Yapay zekayı benimsemeyi bekleyenler, bunu yaptıkları için daha mı şanslı olacaklar? Bilişsel göç bir fiyasko mu olacak?

Bazı önemli yapay zekâ araştırmacıları, mevcut haliyle yapay zekânın (öncelikle hukuk yüksek lisans programlarının (LL.M.) temelini oluşturan derin öğrenme sinir ağlarına dayalı) iyimser tahminlerin gerisinde kalacağı konusunda uyardılar. Bu yaklaşımın çok daha ileriye gitmesi için ek teknik atılımlara ihtiyaç duyulacağını iddia ediyorlar. Diğerleri ise bu iyimser yapay zekâ tahminlerine inanmıyor. Roman yazarı Ewan Morrison, süper zekânın potansiyelini yatırımcı fonu çekmek için uydurulmuş bir kurgu olarak görüyor. "Bu bir fantezi," dedi, "çılgına dönmüş bir risk sermayesinin ürünü."

Belki de Morrison'ın şüpheciliği haklıdır. Ancak, eksikliklerine rağmen, günümüzün hukuk lisans programları şimdiden büyük bir ticari fayda sağlıyor. Son birkaç yıldaki katlanarak artan ilerleme yarın dursa bile, halihazırda yaratılanların yarattığı dalgalanmalar önümüzdeki yıllarda da etkisini sürdürecektir. Ancak bu hareketin altında daha kırılgan bir şey yatıyor: Araçların güvenilirliği.

Şimdilik, şirketler yapay zekayı pilot olarak kullanıp giderek daha fazla uygulamaya koydukça, üstel ilerlemeler devam ediyor. İster inançla ister bir fırsatı kaçırma korkusuyla olsun, sektör ilerlemeye kararlı. Yeni bir kış gelirse, özellikle de yapay zeka ajanları işe yaramazsa, her şey yerle bir olabilir. Yine de, yaygın varsayım, günümüzün eksikliklerinin daha iyi bir yazılım mühendisliğiyle çözüleceği yönünde. Ve belki de çözülecektir. Aslında, en azından bir dereceye kadar, muhtemelen çözülecektir.

Bahis, teknolojinin işe yarayacağı, ölçekleneceği ve yarattığı yıkımın, sağladığı üretkenlikten daha ağır basacağı yönünde. Bu macerada başarı, insan nüanslarında, değerlerinde ve anlamlarında kaybettiğimiz şeylerin erişim ve verimlilikle telafi edileceğini varsayıyor. İşte oynadığımız kumar bu. Ve bir de şu hayal var: Yapay zeka, yaygın olarak paylaşılan bir bolluk kaynağı olacak, dışlamak yerine yükseltecek ve zeka ve fırsatlara erişimi yoğunlaştıracak yerde genişletecek.

Rahatsızlık, ikisi arasındaki uçurumda yatıyor. Sanki bu kumarı oynamak hayalimizi garantileyecekmiş gibi ilerliyoruz. Hızlanmanın bizi daha iyi bir yere taşıyacağı umudu ve varış noktasını ulaşmaya değer kılan insan unsurlarını aşındırmayacağına olan inanç. Ancak tarih bize, başarılı bahislerin bile birçok kişiyi geride bırakabileceğini hatırlatıyor. Şu anda devam eden "karmaşık" dönüşüm, yalnızca kaçınılmaz bir yan etki değil. Hızın, insan ve kurumsal kapasiteyi etkili ve özenli bir şekilde adapte etme kapasitesini alt etmesinin doğrudan bir sonucu. Şimdilik, bilişsel göç, inanç kadar inançla da devam ediyor.

Zorluk sadece daha iyi araçlar geliştirmek değil, aynı zamanda bizi nereye götürdükleri hakkında daha zor sorular sormaktır. Bilinmeyen bir yere göç etmiyoruz; bunu o kadar hızlı yapıyoruz ki, koşarken, hâlâ çizilmekte olan bir manzarada ilerlerken harita değişiyor. Her göç umut taşır. Ancak incelenmemiş umut riskli olabilir. Sadece nereye gittiğimizi değil, vardığımızda kimin ait olacağını da sormanın zamanı geldi.

Gary Grossman, Edelman'da teknoloji uygulamalarının başkan yardımcısı ve Edelman Yapay Zeka Mükemmeliyet Merkezi'nin küresel lideridir.