Bu köşede en çok bahsettiğim konuların başında özellikle beyaz yakalılar olmak üzere yapay zekânın getireceği konuşulan “korkutucu” boyuttaki iş kaybına yönelik demeçler geliyordur muhtemelen. Bu argümana yönelik kendi perspektifimden [elbette verilerle de destekleyerek] anlatılan bu hikâyenin bir abartı olduğunu, şirketlerin önceden belirlemiş oldukları teknik hedefleri karşılayamadığı için kendi değerlerini korumak amacıyla [elbette tek sebep bu değil] bu stratejiyi kullandıklarını anlatmaya çalıştım ve çalışıyorum.
Bahsettiğim bu “korkutucu” anlatının iki temel aktörü Anthropic’in kurucusu ve CEO’su Dario Amodei ile OpenAI CEO’su Sam Altman. Amodei, yapay zekânın birkaç yıl içinde giriş seviyesi beyaz yakalı işlerin yarısını ortadan kaldırabileceğini defalarca ve kamuoyu önünde söylerken, Altman, 2023'te The Atlantic'e verdiği söyleşide pek çok işin kesinlikle yok olacağını söylemiş, 2025 ortasında müşteri hizmetleri gibi rollerin yakın gelecekte tamamen ortadan kalkacağını öngörmüştü.
Fakat geçtiğimiz mayıs ayında, her iki isim de yıllardır sürdürdükleri bu anlatının aksine ifadelerde bulundu ve benim bu köşede yaklaşık 2 seneye yakın süredir anlattığım anlatıya bazı noktalarda paralel olarak kabul edilebilecek demeçler vermeye başladılar.
Örneğin, Altman, 26 Mayıs'ta Avustralya Commonwealth Bank'ın Sidney'deki konferansında banka CEO'su Matt Comyn'le konuşurken iş gücüne dair yaptığı yorumlarda yanılmış olmaktan memnuniyet duyduğunu söyledi; giriş seviyesi beyaz yakalı işler üzerindeki etkinin şimdiye kadar beklediğinden çok daha sınırlı kaldığını itiraf etti. OpenAI'ın teknolojiye dair öngörülerinin kabaca doğru, toplumsal ve ekonomik sonuçlara dair öngörülerinin ise epey yanlış çıktığını ekledi.
Aynı hafta Amodei, Manhattan'da JPMorgan Chase CEO'su Jamie Dimon'la aynı sahneyi paylaştığı basın toplantısında, beyaz yakalılara yönelik “devasa iş kaybı” yerine “devasa verimlilik” mesajı içeren sözlerde bulundu.
Bu etkinlikte Chicago Üniversitesi'nden iktisatçı Alex Imas ve Apollo Global Management'tan Torsten Slok'un argümanlarına referans veren Amodei, bir işin yüzde 90'ı otomatikleştirildiğinde herkesin kalan yüzde 10'u yapacağını, o yüzde 10'un genişleyerek işin tamamı hâline geleceğini ve verimliliğin on katına çıkacağını söyledi. [Torsten Slok’un argümanlarına “Yapay zekâ doktoru geçti mi, yoksa doktoru kendine alıştırıyor mu? “ başlıklı yazımda ve Yapay Gündemler isimli bültenimde yer vermiştim.]
Neredeyse iki yıl boyunca iş kıyameti anlatısını besleyen isimlerin birkaç gün arayla verimlilik diline geçmesini tesadüf olamayacak kadar senkronize buluyorum.
Peki bu dönüşün sebepleri neler olabilir?
Bu yazıda da bu dönüşün iki katmanını birlikte ele almak istiyorum. Önce CEO'ların yeni gözdesi olan iktisadi argümanın, yani Jevons paradoksunun, gerçekte ne söylediğini ve nerede tökezlediğini, sonra da bu fikir değişikliğinin zamanlamasını açıklayan daha dünyevi etkenleri.
William Stanley Jevons, 1865'te yayımladığı The Coal Question (Kömür Meselesi) adlı kitabında dönemin İngiltere'si için kaygı verici bir gözlemi tartışıyordu. Watt'ın buhar makinesi kömürü çok daha verimli kullanılan bir enerji kaynağına dönüştürmüştü; yaygın beklenti, verimlilik arttıkça kömür tüketiminin azalacağıydı. Jevons tam tersini savundu. Verimlilik kömürü ucuzlatacak, ucuzlayan enerji yeni kullanım alanları açacak ve toplam tüketim azalmak bir yana artacaktı. Veriler Jevons’u haklı çıkardı; öyle ki İngiltere'nin kömür tüketimi on yıllar boyunca yükselmeye devam etti.
Bu gözlemin yapay zekâ çağına uyarlanmış hâlini en sistematik biçimde savunan isim, Apollo'nun başekonomisti Torsten Slok. Slok'un "Jevons istihdam etkisi" adını verdiği teze göre denklemde kömürün yerini emek alıyor. Yapay zekâ bir avukatın, muhasebecinin ya da danışmanın yaptığı işin bir kısmını ucuzlattığında, o hizmete erişimin maliyeti düşüyor; düşen maliyet, daha önce bu hizmetleri satın alamayan kişi ve işletmeleri pazara çekiyor; genişleyen pazar ise sektördeki firma ve çalışan sayısını artırıyor. Slok bu mekanizmanın hâlihazırda işlediğini gösteren veriler de sunuyor. Örneğin, Filipinler'deki çağrı merkezi istihdamı yapay zekâya en açık iş kollarından biri olmasına rağmen, son on yılda neredeyse ikiye katlanarak iki milyona ulaştı.
Figür 1: Son 10 Yılda Filipinler’de Çağrı Merkezlerinde Çalışan Sayısı
Slok'a göre yapay zekâ bu işi ucuzlatıp hızlandırdıkça şirketler daha azını değil daha fazlasını satın alıyor. Mayıs sonundaki notunda ise ADP verilerinde yapay zekâ kaynaklı iş kaybına dair hiçbir kanıt bulamadığını yazdı; ona göre yapay zekâ harcama patlaması istihdamı da enflasyonu da birlikte körüklüyor.
Keza Amodei de Slok’un argümanına benzer bir argümanı yine yukarıda bahsettiğim etkinlikte bilgisayar bilimlerinden Amdahl yasasına dayandırarak kullandı. Bu yasaya göre bir sistemin hızı en yavaş bileşeniyle sınırlıdır; yani bir işin yüzde 90'ı otomatikleştirilse bile geriye kalan insan halkası bağlayıcı kısıt hâline gelir. Bu çerçevede insan emeği darboğaz olduğu ölçüde değerlenir, değersizleşmez. Box CEO'su Aaron Levie'nin sıkça tekrarladığı soru da aynı sezgiye dayanıyor. Son birkaç on yılda iş üretmek bu kadar hızlanıp kolaylaştıysa, neden işler bitmedi? Goldman Sachs CEO'su David Solomon ise elektrifikasyondan dijital devrime uzanan bir paralellik kurarak ABD ekonomisinin yıkımlara yanıt olarak yeni işler yaratma konusundaki uzun sicilinin bozulması için bir neden görmediğini söylüyor.
CEO’ların yeni oluşan bu iyimserliğinin altındaki nedenlerden birisi makro veriler elbette. Bu alandaki en titiz çalışmalardan birisini yürüten Yale Budget Lab, mesleki kompozisyondaki değişimi ve yapay zekâya yüksek maruziyeti olan işlerdeki işsizlik sürelerini düzenli olarak takip ediyor. Labın verilerine göre meslek karması olarak adlandırılan ve ekonomide kimin ne iş yaptığının dağılımını gösteren metrik, tarihsel ortalamadan biraz daha hızlı değişiyor olsa da bu kayma üretken yapay zekânın yaygınlaşmasından önce, 2021'de başlamıştı. Dolayısıyla yapay zekâ ile bağlantılı maruziyet, otomasyon ve destekleme ölçütlerinin hiçbiri istihdam ya da işsizlikteki değişimlerle ilişkili görünmüyor. Laboratuvarın yöneticisi Martha Gimbel'in ifadesiyle, veriye hangi açıdan bakılırsa bakılsın şu anda ekonomi genelinde büyük bir makro etki görünmüyor.
Her ne kadar 2026'nın ilk aylarında teknoloji sektöründeki işten çıkarmalar 115 bini aşmış olsa da mesleki işsizlik oranları büyük ölçüde değişmedi; yani son birkaç yıldır bahsedilen “kıyamet” senaryosu şu an için sektörel ve kısıtlı bir etkiye sahip, sistemik değil. Hatta bu tablo, kitlesel işten çıkarmalarını yapay zekâya bağlayan şirketlerin aslında başka gerekçelerle yaptıkları kesintileri teknolojiyle meşrulaştırdığı yönünde bir "yapay zekâ aklama" (AI-washing) tartışması bile doğurdu.
Yine de CEO’ların bu dönüşünü sadece makro verilerin göstergelerine dayandırmak saf bir iyi niyet olur diye düşünüyorum. Çünkü nihayetinde bahsettiğimiz isimler büyük kapitallerin de birer temsilcisi ve dolayısıyla hikâyenin bir de finansal katmanı var. OpenAI ve Anthropic, 2026 içinde halka arza hazırlanıyor ve her ikisinin de yaklaşık bir trilyon dolarlık değerlemeleri hedeflediğini görüyoruz.
Borsada yatırımcılar öngörülebilir büyüme ve düzenleyici uyum ister; dolayısıyla bir emek krizini tetikleyebilecek teknolojiye maruz kalmak isteyen az bulunur. Üstelik yapay zekâyı istihdam tehdidi olarak çerçevelemek, antitröst [şirketlerin piyasada tekel (tek güç) olmasını ve haksız rekabet etmesini engelleyen yasalardır] ve emek piyasası denetimini davet eder. Öte yandan teknolojiyi ekonomi çapında bir yıkıcı değil bir kurumsal verimlilik aracı olarak sunmak, hem manşet hem de politika riskini azaltır. Yani bu dönüşümün sebebi verilerden ziyade CEO’ların şirketleri ile alakalı piyasaya vermeye çalıştığı olumlu bir mesaj çabası da olabilir.
Hem veriler hem de olumlu mesaj seçeneklerinin birlikte olma ihtimalini de yabana atmayalım tabii.
Peki, yapay zekânın işleri azaltmadığı, aksine arttırdığı senaryoda neler yaşanabilir?
Başka bir deyişle, Jevons paradoksunun geçerli olduğu durumda pek konuşulmayan ancak yaşanacak bir belirsizlik var mıdır?
Jevons paradoksunun çalışma mekanizması toplam üzerinedir, birey üzerine değil. Hukuk hizmeti örneğine dönersek eğer, yapay zekâ hukuk hizmetlerine talebi küresel ölçekte büyütüyorsa bu, büyük hukuk bürolarının ortakları için iyi, doküman taraması artık var olmayan birinci yıl avukatları için kötü haberdir. Yani pasta büyür; fakat pastanın dilimlerinin “adil” dağıtılması söz konusu değildir.
Peki ya gerçekten yapay zekâ, CEO'ların vaat ettiği o büyük verimliliği getirebilir mi?
CEO'ların yeni anlatısı olan verimlilik anlatısı da yine tıpkı iş kaybı anlatısı gibi aşırı bir kehanet olabilir; yani yapay zekânın getireceği verimlilik sanıldığı kadar büyük olmayabilir. Çünkü bugüne kadar elimize geçen veriler bu şüpheyi destekler nitelikte. Örneğin Goldman Sachs, üretken yapay zekânın on yıl içinde küresel ekonomiye 7 trilyon dolar, yani yüzde 7'lik bir büyüme katacağını öngörüyordu. Oysa aradan geçen sürede ne ABD verimlilik istatistiklerinde ne de ücret ve istihdam verilerinde bu ölçekte bir sıçramanın izine rastlandı. Danimarka'da çalışanların resmi kayıtlarını ChatGPT kullanımıyla eşleştiren bir araştırma, yapay zekâya en açık on bir meslekte bile kazançlar ve çalışma saatleri üzerinde neredeyse sıfır etki buldu. Teknoloji hayatımızda, ama vaat edilen ekonomik devrim henüz istatistiklere uğramış değil.
Bu noktada bir parantez açmakta fayda var. Aşırı verimliliğin mümkün olmayacağını düşünen bir başka isim ise 2024 Nobel İktisat Ödülü sahibi Daron Acemoğlu. Acemoğlu, 2024’te yayımladığı çalışmasında yapay zekânın bazı görevleri devralabileceğini ama verimliliğe katkısının on yılda yüzde 1'in altında kalacağını, ekonomiye etkisinin ise aynı dönemde yüzde 1,1 civarında olacağını hesaplamıştı; Goldman'ın küresel ekonomi için öngördüğü yüzde 7'ye karşı yüzde 1,1. Acemoğlu'nu kalabalıktan ayıran şey kötümserliği değil, yanlışlanabilir sayılar vermesiydi ve aradan geçen iki yılda veriler en çok onun ölçülü tahminlerine yaklaştı. Bu köşede iki yıldır savunduğum şüpheciliğin de aynı çizgide durduğunu düşünüyorum; abartılı kehanetlerin karşısındaki en güvenilir pusula, demeçler değil veriler.
Sonuçta önümüzdeki tablo şu. CEO’ların anlatıları kıyametten verimliliğe döndü ve bu dönüş, hem gerçekten sakin seyreden makro verilerle hem de bir trilyon dolarlık halka arz takvimleriyle aynı anda örtüşüyor. Jevons paradoksu toplam istihdamın neden çökmediğini açıklayan güçlü bir çerçeve; ama on dokuzuncu yüzyıl Manchester'ında kömür tüketimi artarken her kömür işçisinin hayatı kolaylaşmadı. Bu kez de soru pastanın büyüyüp büyümeyeceği değil, kazançların kimde toplanacağı ve kapı kapanırken dışarıda kalanlara ne olacağı. Kıyamet de verimlilik de nihayetinde birer kehanet ve bu köşenin iki yıllık tecrübesi, kehanetlerin sahiplerinin ne kadar hızlı fikir değiştirebildiğini gösteriyor. O yüzden önümüzdeki dönemde CEO'ların hangi anlatıyı seçtiğini izlemekten daha çok verilerin söylediklerine bakmaya devam edeceğiz.
Referanslar
Lichtenberg, N. (2026, May 5). Dario Amodei spent last year warning of an AI white-collar bloodbath. Now he’s changing the narrative | Fortune. Fortune. https://fortune.com/2026/05/05/dario-amodei-jevons-paradox-will-ai-wipe-out-white-collar-jobs/
Joseph, D. (2026, May 28). Sam Altman and Dario Amodei Reverse Job Doom Narrative. Technology Magazine. https://technologymagazine.com/news/sam-altman-and-dario-amodei-reverse-job-doom-narrative
The Jevons employment effect from AI. (n.d.). The Daily Spark. https://www.apollo.com/wealth/the-daily-spark/the-jevons-employment-effect-from-ai
The Jevons employment effect from AI. (n.d.). The Daily Spark. https://www.apollo.com/wealth/the-daily-spark/the-jevons-employment-effect-from-ai
The Jevons employment effect from AI. (n.d.). The Daily Spark. https://www.apollo.com/wealth/the-daily-spark/the-jevons-employment-effect-from-ai
Rogelberg, S. (2026, February 2). If AI is roiling the job market, the data isn’t showing it, Yale Budget Lab report says, raising questions of ‘AI-washing’ to justify mass layoffs | Fortune. Fortune. https://fortune.com/2026/02/02/ai-labor-market-yale-budget-lab-ai-washing/
Murdoch, S. (2026, May 26). OpenAI’s Altman says AI unlikely to lead to “jobs apocalypse.” Reuters. https://www.reuters.com/world/asia-pacific/openais-altman-says-ai-unlikely-lead-jobs-apocalypse-2026-05-26/
Becker Friedman Institute for Economics at UChicago. (2025, October 21). Large language models, small labor market effects | Becker Friedman Institute. Becker Friedman Institute. https://bfi.uchicago.edu/working-papers/large-language-models-small-labor-market-effects/
