Aslında çok basit

Artan istihdam yaratımı ve örneği olmayan ekonomik genişlemeler “öncelikle” teknolojik gelişmelerle ortaya çıkar. Türk medyasına baktığımdaysa bütün medya organları bunun olmayacağını varsayarak yapay zeka ve genel anlamda mekanik ve mekatronik devrim karşıtı yazılar yazıyor. Sanırım Türk gazeteciler ve blogglerlar, doğrudan yabancı makaleleri Türkçe’ye çevirerek benzer fikirleri Türk algı dünyasına yapıştırmak pahasına tembellik yapmayı göze alıyor.

Mesela OpenAI Şubat ayında metinden videoya modeli Sora’yı tanıttığında, özellikle eğlence ve yatırım sektöründe yer alan finansçı ve çizgi film – müzik üreten pek çok dostum bana bir sürü soru sordu. Bu arkadaşlarım içinde iki farklı grup ortaya çıktığını gözlemliyorum: Yapay zekanın (YZ) mevcut iş modellerini bozmasından endişe duyan kişilerden oluşan A Grubu ve YZ gelişmelerinin sahip olduğu yıkıcı potansiyelden kâr elde etmek isteyen girişimcilerden oluşan B Grubu. Bir de 3. grup var ki onlar da siyasal mekanizmalar, sıklıkla onlara kendim laf anlatmaya çalışıyorum çünkü onlara göre bu tip değişimlerin siyasete etkisi henüz ölçülebilir değil. “Cansınız” ama yanılıyorsunuz.

Mesela Hollywood’un içinden pek çok kişi açıktan YZ’nin potansiyelini kendi çıkarları için kullanmanın yollarını arasa da (Çoğu da Nvidia hisse senedi alarak bunu yapabileceğini düşünüyor ki bu da hatalı), yaklaşan tehdide ilişkin kamuoyu açıklamaları devam etti. Aynı zamanda, yerleşik Hollywood’u altüst edebileceklerinden ilk başta emin olan teknoloji girişimleri, kendilerini beklenmedik teknolojik ilerlemelerin gerisinde kalma gibi tedirgin edici bir olasılıkla karşı karşıya buldular. Ki aslında yeni çağın en sevdiğim yanı da bu. Kim av ve kim avcı belirlemek çok zor.

Bu çelişki, yıkıma öncülük edenlerin bile teknolojinin amansız ilerleyişi karşısında geride kalmaya açık olabileceği dramatik bir değişimin varlığını ispat ediyor. Yani geride kaldık diye üzülmeyin; umutsuz durumlar yoktur, umutsuz insanlar vardır. Bu durum hem yerleşik hem de gelişmekte olan sektörleri etkileyecek yeni bir sürekli çalkantı çağını müjdeliyor diyebiliriz. Ancak bu kargaşanın arasında, daha önce hiç görülmemiş bir ekonomik büyüme ve tarihsel olarak düşük işsizlik oranlarını düşürme şansı da var; tabi bu geçiş aşamasından vizyon ve beceriyle geçtiğimiz sürece.Diğer yazarların aksine ben işin bu tarafında durmaya devam edeceğim. Moral bozacak başka konular var ama bu onlardan bir tanesi kesinlikle değil.

Şu anda Türk toplumun ve dünyanın (bence) %99.5’i olacaklardan habersiz. Yapay zekâ ve robotlar amansız yürüyüşlerine devam edip ekonomimizin her alanına nüfuz ettikçe, insan emeği için sonuçlar önemli ve karmaşık olacak. İnsan emeğine olan talepteki patlama, yapay zekâya dayalı ekonomik büyümenin ortaya çıkmasıyla işaret ediliyor ve bu da tatmin edici ve iyi ücretli işler için “zengin” bir şans yaratıyor. Bununla birlikte, devam eden işler ve süreçler için “kesinti” olasılığı büyük, bu nedenle işin doğasındaki değişim endişelerin doğmasını doğal kılıyor. Yine de, (bence) Türk toplumu için beklenen faydalar çok büyük olmalıdır ve şu anda bilinenlerin ötesine geçmelidir. Peki nasıl? Buna birazdan kısaca değineceğim.

Tabi bu yavaş yavaş oluyor ya da olacak. Esneklik ve dinamizmin damgasını vurduğu iş dünyası değişirken, iş fikrinin kendisi de önemli bir metamorfizma geçirmek üzere. Yapay zekâ topluluğundaki bazıları evrensel temel gelirin uygulanması gibi köklü ekonomik reformları desteklerken, ekonomi teorisi ve tarihsel deneyim daha karmaşık bir gidişata işaret ediyor.

Bakınız, otomasyon üretkenliği ve verimliliği artırdığından, tarihsel olarak insanları ekonomik açıdan önemsiz hale getirmemiş, aksine ekonomik büyüme için bir uyarıcı görevi görmüştür. Bu hiç bitmeyen büyüme döngüsü, kapasite ve talep arasında sürekli bir boşluk yaratarak, robotik ve yapay zekanın yükselişi karşısında bile insan emeğine bağımlılığı garanti altına alıyor.Evet öyle, şaşırmayın. Biliyorum medyanı nanlattıklarının tam tersini söylüyorum. İşte Türk medyasında size söylemeyi reddettikleri şey bu. Çünkü rating işin eleştiri tarafında.

---

Bilmemiz Gereken Tek Gerçek: Teknoloji Ekonomik Büyümeyi Hızlandırıyor

Yazının bu bölümünde teknolojiyi fonlayan “Conglomarateleri” analizin dışında tutarak yazdığımı belirtmek isterim çünkü son zamanlarda blog siyaset bilimi platformuna dönmüş durumda ki aslında bundan çok da hoşnut değilim. O yüzden güç ilişkilerini bir süre arka planda tutacağız. Devam edelim.

Verimlilik ihtiyacı, çağdaş endüstride ticari yapay zekâ ve robot teknolojisinin devrimci güçlerini harekete geçiriyor. Temelde amaç, ister ChatGPT kullanarak isterse de hibe teklifleri yazmak gibi tekrarlayan işleri otomatikleştirmek için endüstriyel robotlar kullanarak olsun, görevleri geleneksel tekniklerden daha ucuza, hızlı ve daha derli toplu tamamlamaktır.

Robotik ve yapay zekadan kaynaklanan verimlilik artışları çeşitli şekillerde ortaya çıkabilir. Örneğin endüstriyel robotlar üretim sürelerini kısaltır ve doğruluğu artırır, bu da daha kaliteli ürünlerle sonuçlanır. Aynı şekilde, veri analizi veya müşteri hizmetleri gibi işlere yapay zekâ uygulamak prosedürleri basitleştirir ve genel olarak çıktı seviyelerini yükseltir.

Peki bu durumda aklıma gelen ilk soruyu sizlerle paylaşayım ve hatta cevaplandırmaya da çalışayım çünkü muhtemelen bu kavramları duymamış olmanız oldukça olası. Bu şartlar altında Kaizen neye dönüşür? 5s metodolojisi neye evrilir? Bir bakmışsınız tüm dünya Japon iş disiplinini kopyalayabilir hale gelmiş. İyi olmaz mıydı? Türkiye’den baktığımda bana müthiş olurdu gibi geliyor. Sizce nasıl olurdu? Hemen örneklendirelim ama önce şunu da belirtmeliyim; bu örnekleri dünya üzerindeki her şirket, siyasal parti, STK ya da en basitinden bir kafe için bile aynen uygulayabilirsiniz. Anlattığım ileri düzey eğitimlerde bu tip süreçleri çok daha detaylı anlatıyorum. Ama bu özet de konunun aydınlaması için yeterli olacaktır:

• Otomatik Veri Toplama ve Analizi:
  • Üretim hatlarından sensör verileri toplamak ve analiz etmek için YZ algoritmaları kullanılabilir. Bu, gecikmeleri, hataları ve israfı gerçek zamanlı olarak tespit etmeye yardımcı olabilir.
  • Müşteri geri bildirimlerini ve incelemelerini analiz etmek için YZ doğal dil işleme (NLP) modelleri kullanılabilir. Bu, ürün ve hizmetlerde hangi alanlarda iyileştirme yapılması gerektiğine dair bilgi sağlayabilir.
  • Anketler ve formlar aracılığıyla çalışanlardan veri toplamak için YZ chatbot’ları kullanılabilir. Bu, işyerindeki memnuniyetsizlikleri ve motivasyon eksikliğini belirlemeye yardımcı olabilir.
• Öngörücü Analiz:
  • YZ algoritmaları, geçmiş verilerden ve mevcut trendlerden yararlanarak gelecekteki sorunları ve darboğazları tahmin etmek için kullanılabilir. Bu, proaktif iyileştirme girişimleri başlatılmasına olanak tanır. Mesela ben bu tip bir öngörücü mekanizmayı kullanan örgütün yapacağı işlere daha fazla güvenirdim.
  • Makine arızalarını tahmin etmek ve önleyici bakım planlamak için YZ tahmini bakım modelleri kullanılabilir.
  • Müşteri taleplerini tahmin etmek ve stok seviyelerini optimize etmek için YZ talep tahmini modelleri kullanılabilir.Benzer şekilde siyasi partiler ve STK’lar bunu algı yönetimi ve ihtiyaç tespiti için de kullanabilir. Terimler değişse de olan aynı şey.
• Yapay Zeka Destekli Kaizen Yazılımı:
  • Bir Kaizen platformu, YZ algoritmalarını entegre ederek veri toplama, analiz ve önerilerde bulunma gibi görevleri otomatikleştirebilir.
  • Bu platformlar, Kaizen projelerini yönetmek, görevleri atamak ve ilerlemeyi izlemek için de kullanılabilir.
  • Örnek (ama hipotetik) Kaizen yazılımları:
    • KaizenPro: Bu platform, YZ algoritmalarını kullanarak süreç haritalama, veri görselleştirme ve kök neden analizi gibi araçlar sunar.
    • Gemba: Bu platform, YZ’yi kullanarak Kaizen projelerini yönetmek ve ilerlemeyi izlemek için araçlar sunar.
    • Kizen: Bu platform, YZ’yi kullanarak çalışanlar için Kaizen önerileri sağlamak için araçlar sunar.

Mesela şu anda kullanılan Kaizen programları az önce verdiğim önermeleri karşılama noktasında oldukça başarısız. Sistem iyi, yazılım da var ama hala dünyanın gerisindeler. Aslında bu durum büyük bir fırsat.

Özelleştirilmiş Öneriler:

• Kişiselleştirilmiş Kaizen Eğitimi:
  • YZ, her bir çalışanın öğrenme stiline ve becerilerine göre uyarlanmış Kaizen eğitimi sağlayabilir.
  • Bu, daha yüksek bilgi tutma ve uygulama oranlarına yol açabilir.
• Çalışan Profillerine Dayalı Öneriler:
  • YZ, çalışanların geçmiş Kaizen projelerine, becerilerine ve ilgi alanlarına dayalı önerilerde bulunabilir.
  • Bu, çalışanların daha ilgili ve motive olmalarını sağlayabilir.
• Yapay Zeka Destekli Koçluk:
  • YZ chatbot’ları veya sanal asistanlar, çalışanlara Kaizen projeleri boyunca rehberlik ve destek sağlayabilir.
  • Bu, çalışanların bağımsız olarak iyileştirmeler yapma becerilerini geliştirmelerine yardımcı olabilir.

Otomatikleştirilmiş Görevler:

• Veri Girişi ve Raporlama:
  • YZ, veri girişini otomatikleştirmek ve Kaizen projelerinden raporlar oluşturmak için kullanılabilir.
  • Bu, zamandan ve paradan tasarruf sağlayabilir ve çalışanların daha yaratıcı görevlere odaklanmalarını sağlayabilir.
• Tekrarlayan Görevler:
  • YZ, veri temizleme, anket analizi ve performans izleme gibi tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek için kullanılabilir.
  • Bu, çalışanların daha stratejik görevlere odaklanmalarını sağlayabilir.
• Yapay Zeka Destekli Robotik:
  • Otonom robotlar, üretim hatlarında ve depolarında malzemeleri taşımak ve montaj gibi basit görevleri yerine getirmek için kullanılabilir.
  • Bu, insan işçileri daha karmaşık ve yaratıcı görevlere serbest bırakabilir.

Sanal Kaizen Koçları (ki bence en önemlisi):

• Gerçek Zamanlı Geri Bildirim:
  • YZ chatbot’ları veya sanal asistanlar, çalışanlara Kaizen projeleri boyunca gerçek zamanlı geri bildirim üretme yollarını öğretebilir.

Aynısını 5S için de yazabiliriz fakat lafı çok uzatmayalım. Demek istediğimi anladınız.

Kârı korumayı veya fiyatları düşürmeyi seçmek, piyasa rekabetinin dinamiklerini yansıtır. Maliyetleri düşürmek daha fazla iş çekebilir ve rakiplerin cesaretini kırabilirken, kârı korumak sermayenin birikmesini, belki de bir sonraki yeniliklere yatırım yapılmasını veya kişisel servetin geliştirilmesini sağlar. Tek bir başlıkta da olsa benzer bir durum yapay zeka ile siyasette de yapılabilir. Ve hatta daha fazlası STK’larda başarılabilir. Ama ne yazık ki bir uzmanlık alanının terminolojisini başka bir uzmanlık alanının terminolojisi ile eşgüdümlemek yani aslında bilimsel bir dil içerisinde epistemolojik çeviri yapmak kolay bir iş değil. Yapan var mı? Aslında var. Ama görebilene.

Neyse konuyu dağıtmayalım.

Jeff Bezos’un meşhur “Sizin marjınız benim fırsatımdır” sözünden de anlaşılacağı üzere serbest piyasalar rekabetçidir. Sektörler arasında büyüyen ve gelişen bu yenilik yapma ve rekabetçi kalma baskısı, süregelen teknolojik atılımları ve pazar yıkımlarını teşvik etmektedir. Yani bundan kaçış yok. Kaçmak o anda kaybetmektir çünkü anın enerjisini kullanamazsınız.

Zaten fırsat her yerde mevcut. Sadece göremiyorsak biz göremiyoruz.Yapay zeka gelişimi ve oyun teknolojisinin buluşma noktası, icadın nasıl tesadüfen gerçekleştiğinin en iyi örneği. Yapay zeka (YZ) teknolojisi, başlangıçta oyun uygulamaları için tasarlanan bilgisayar (grafik) eklenti kartlarının YZ hesaplamaları için çok uygun olduğunun keşfedilmesinden bu yana ilerlemiştir. Farklı disiplinlerin bu buluşma noktası, icadın nasıl birdenbire ortaya çıkabileceğini ve daha fazla ilerlemeyi teşvik edebileceğini göstermekte.

Şimdi o fırsatlardan bir tanesinin tarihi nasıl değiştirdiğini, değiştirebileceğini ve gelecekte yapabileceklerini kısaca ele alalım.

Yani kastım öncelikle Nvidia. Bu şirket grafik işlemci birimleri (GPU’lar) ve yapay zeka (AI) yongaları tasarlayıp üreterek tanınan bir Amerikan çok uluslu teknoloji şirketidir. 1993 yılında kurulan ve merkezi Santa Clara, Kaliforniya’da bulunan Nvidia, son yıllarda piyasa değerinde muazzam bir büyüme yaşayarak teknoloji sektöründe öncü bir güç haline gelmiştir. Nvidia’nın 2016’da 25 milyar dolar olan piyasa değeri, 2021’de 690 milyar dolara ulaşarak 27 yılda 27 kat artmıştır. Bu olağanüstü büyümenin arkasındaki itici güçler şunlardır:

• Ar-Ge’ye Yatırım: Nvidia, kazancının önemli bir kısmını Ar-Ge’ye yatırmaktadır. Bu yatırımlar, daha güçlü ve daha verimli GPU’lar ve AI yongaları geliştirmeyi mümkün kılmıştır. Örneğin, 2021‘de şirket, Ar-Ge’ye 8,7 milyar dolar harcamıştır. Bu esnada Türkiye’nin toplam ar-ge harcaması ne kadardır bilen var mı? (Hemen yazalım, “2023” yılında toplam yatırımımız 12 milyar dolar. Bir şirketin değil, Tüm Türkiye’nin…)

• Yapay Zekâ Öncelikli Büyüme: Yapay zekâ teknolojisinin yükselişi, Nvidia’nın ürünlerine olan talebi önemli ölçüde artırmıştır. Nvidia GPU‘ları, AI uygulamalarında kullanılan karmaşık hesaplamaları gerçekleştirmek için idealdir. Şirketin GPU’ları, veri merkezi operatörleri, araştırmacılar ve girişimciler tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır.

• Veri Merkezi Genişlemesi: Veri merkezleri, büyük miktarda veriyi işlemek ve depolamak için büyük miktarda bilgi işlem gücüne ihtiyaç duyar. Nvidia GPU’ları, veri merkezi operatörleri için popüler bir seçim haline gelmiştir. Şirket, veri merkezi pazarında önemli bir paya sahiptir ve bu pazarın önümüzdeki yıllarda da büyümesi beklenmektedir. Bu da şirketin her yıl Türk ekonomisinin toplamından daha fazla büyümesi ile sonuçlanmaktadır.

• Oyun Sektörü: Nvidia, oyunculara yüksek performanslı grafikler sunan popüler grafik kartları üretmektedir. Oyun sektörünün büyümesi, Nvidia’nın gelirlerine katkıda bulunmuştur. Şirket, oyuncular arasında popüler olan GeForce serisini üretmektedir. Tabi blockchain teknolojisi bu kartlar olmadan bir şekilde yetim kalmaktadır. Dolayısıyla hala pazar payının genişlemesi için alan bulunmakta (X 10?). Ama bu söylediklerim yatırım tavsiyesi değildir, hatırlatırım.

Yatırım stratejilerinin ve düzenleyici ortamların teknik ilerleme üzerindeki etkisi, Avrupa Birliği ve Amerika Birleşik Devletleri’nin ekonomik büyüme yolları da karşılaştırılmalıdır. Daha teknoloji dostu yasalara ve risk alma kültürüne sahip ABD ile karşılaştırıldığında, Avrupa Birliği’nin teknolojinin benimsenmesi konusundaki daha ihtiyatlı tutumu daha yavaş ekonomik büyümenin bir faktörüdür. Yani Avrupa’nın derdi de bu şekilde çözülebilir ama yapamıyorlar ya da yaptırılmıyor diyebiliriz. Yeni dönemde Avrupa’nın lider figürü olarak çıkmayı planlayan bir lider varsa bu nokta üzerine odaklanmalıdır. ben bu konuda özellikle Macaristan‘daki kardeşlerimizi uyanmaya davet ediyorum.

Ya da Hindistan’ın bağımsızlığını kazandığı 1947’den 1991’e kadar uzanan dönem, “Lisans Rajı” olarak bilinir. Bu dönemde, Hindistan hükümeti, ekonominin her alanını sıkı bir şekilde kontrol etmeyi amaçlayan bir dizi katı yasa ve yönetmelik uygulamaya koydu. Bu yasaların amacı, ülkenin sanayileşmesini teşvik etmek ve yerli üreticileri korumaktı. Ancak, Lisans Raj’ın etkisi beklenenin tam tersiydi. Ekonomik büyüme durgunlaştı, inovasyon ve girişimcilik bastırıldı ve yaygın yolsuzluk almış yürüdü. Karmaşık lisanslama prosedürleri ve bürokratik engeller, yeni iş kurmayı ve işletmeleri büyütmeyi zorlaştırdı. Bu durum, birçok girişimciyi caydırdı ve yabancı yatırımı engelledi.

Lisans Raj’ın en önemli sonuçlarından biri, Hindistan’ın ekonomik büyümesinin komşularına göre önemli ölçüde geride kalmasıydı. 1950’lerde ve 1960’larda Hindistan ve Çin’in ekonomileri benzer bir seviyedeydi. Ancak, Lisans Raj’ın olumsuz etkisiyle Hindistan, Çin’in gerisinde kaldı. 1991’de Lisans Raj’ın kaldırılmasıyla Hindistan ekonomisi canlanmaya başladı. Ancak, bu yılların kayıplarının telafisi kolay olmadı. “Import Substitute” temelinde verdiğim bu örnek size tanıdık geliyor mu? İthal ikameci yönetimler bu ülkeye neler kaybettirdi hatırlayan var mı?

Yok tabi. O dönemin ardından hangi parselleri kimlerin nasıl topladığının bilinmesi devletin güvenlik elitiyim diyenin bile işine gelmez. Onlar ancak ülke soyulurken izler ve sonra şikayet ederler. Bu sınıfın yenileri de siyasete son çeyrek yüzyılda eklendi. İyi finansçılar da buralara para bağlamış ve borsaları + fonları izler durumdalar. Ko-nu-şa-maz-lar.

---

Genel görüşler hakkında ara özet

Şimdi konuya hem girdik diyebilirim hem de aslında giriş bölümünden devam ediyoruz da diyebilirim. En iyisi klasik önermeleri ben sizler için özetleyeyim ve kalan kısımda biz işin felsefesine bakalım. Tabi kapasitem el verdiğince.

Yapay Zeka ve İş Dünyası: Fırsatlar ve Zorluklar

Yapay zeka (YZ) ve robotik teknolojilerin gelişmesi, iş dünyası ve toplum üzerinde derin bir etkiye sahip olma potansiyeline sahiptir. Bu teknolojiler, birçok sektörde verimliliği ve üretkenliği önemli ölçüde artırabilir.

Ancak aynı zamanda, bazı önemli zorlukları da beraberinde getirebilir. Özellikle tekrarlayan veya rutin işleri içeren sektörlerde çalışanlar, otomasyon nedeniyle işlerini kaybetme riski altındadır.

Bu durum, işsizlik oranlarının artmasına, beceri uyumsuzluklarına ve gelir eşitsizliğinin genişlemesine yol açabilir.

Sorunlar:

• Daha Yüksek İşsizlik: Otomasyon, özellikle el emeğine dayalı sektörlerde iş kaybına yol açabilir.
• Beceri Uyuşmazlıkları: Değişen iş piyasası, farklı beceri setleri gerektirecektir. Uyum sağlayamayanlar için işsizlik ve yaşam standartlarında düşüş riski artar.
• Gelir Eşitsizliği: YZ ve robot teknolojilerini geliştiren ve bakımını yapanlar yüksek ücretler kazanabilirken, yerinden edilen işçiler yeni işler bulmakta zorlanabilir.

Çözümler:

• Eğitim ve Beceri Geliştirme: Hükümetler ve eğitim kurumları, çalışanlara YZ destekli ekonomide başarılı olmak için gerekli becerileri kazandıracak programlara yatırım yapmalıdır.
• Yaşam Boyu Öğrenme: Çalışanların beceri setlerini güncellemeleri ve değişen taleplere uyum sağlamaları için teşvikler sağlanmalıdır.
• Evrensel Temel Gelir (UBI): Bazıları UBI’yi iş kaybına karşı bir çözüm olarak önermektedir. UBI ile her birey, istihdam durumundan bağımsız olarak temel bir gelir alacaktır.
• Düzenlemeler ve İşçi Hakları: YZ teknolojilerinin sorumlu bir şekilde geliştirilmesi ve uygulanması için düzenlemeler yapılmalıdır.
• Sendika Desteği: Sendikalar, çalışanların haklarını korumak ve otomasyonun olumsuz etkilerini azaltmak için önemli bir rol oynayabilir.

Fırsatlar:

• Yeni İşlerin Yaratılması: Veri bilimi, siber güvenlik, robotik mühendisliği ve YZ gibi sektörlerde yeni işler ortaya çıkacaktır.
• Daha Yüksek Üretim ve Ekonomik Büyüme: Otomasyon, üretimi ve verimliliği artırarak genel refah ve ekonomik büyümeye katkıda bulunabilir.
• Daha İyi Çalışma Koşulları: YZ ve robotik, tehlikeli veya zorlayıcı işleri otomatikleştirerek çalışanların güvenliğini ve refahını artırabilir.

Deepfake (Derin Kandırmaca) Nedir? (2024 ve Ötesi)

---

İşin Geleceğinde İnsan-Makine İş birliği

Önce biraz felsefe tarihi konuya nasıl yaklaşmış karşılaştırmalı oalrak ele alalım. Bunu yapmadan söylenenler havada kalacaktır. Öncelik her zaman felsefede olmalı. Ne yazık kibiz bu konuda çok gerideyiz.

Felsefe tarihinde, insan ve makine işbirliği konusundaki tartışmalar çok uzun bir geçmişe sahiptir. Bu konuda farklı bakış açıları sunan tarihsel felsefeciler, genellikle üç ana kategori altında incelenebilir: optimist, pesimist ve eleştirel bakış açıları.

Optimist bakış açısıyla, insan ve makine işbirliğinin potansiyel faydalarına odaklanılır. Bu bakış açısını benimseyen felsefecilerden biri René Descartes‘tir. Descartes, makinelerin insan zekasını taklit edebileceğine ve hatta aşabileceğine inanıyordu. Yapay zekanın insanlığın birçok sorununu çözmesine yardımcı olabileceği konusunda umutluydu. John Stuart Mill de bu optimist bakış açısını paylaşır. Mill, makinelerin insan emeğini artırabileceğine ve böylece yaşam standardını yükseltebileceğine inanıyordu. Yapay zekanın, insan refahını ve mutluluğunu artırma potansiyeline sahip olduğunu düşünüyordu.

Pesimist bakış açısı ise insan ve makine işbirliğinin olası risklerini vurgular. Nikolai Berdyaev, bu bakış açısının önde gelen temsilcilerindendir. Berdyaev, yapay zekanın insanlığı köleleştireceğine ve insan ruhunu yok edeceğine inanıyordu. Teknolojinin, insanlığın ahlaki değerlerini ve maneviyatını tehdit ettiğini savunuyordu. Martin Heidegger de pesimist bir bakış açısına sahipti. Heidegger, yapay zekanın insan varoluşunun anlamını tehdit ettiğine ve insanları araçlara dönüştürdüğüne inanıyordu. Teknolojinin, insan özgürlüğünü ve özerkliğini tehlikeye attığını düşünüyordu.

Eleştirel bakış açısı ise insan ve makine işbirliğinin sosyal ve kültürel etkilerini inceler. Hannah Arendt, bu bakış açısını benimseyen önemli bir filozoftu. Arendt, yapay zekanın insan emeğini anlamsız hale getirebileceğine ve insan yaşamına değer katma yeteneğini zayıflatabileceğine inanıyordu. Teknolojinin, insan faaliyetinin ve üretiminin doğasını sorgulamamızı gerektirdiğini savunuyordu. Herbert Marcuse ise eleştirel bir bakış açısıyla yapay zekanın sosyo-ekonomik etkilerini değerlendiriyordu. Marcuse, yapay zekanın kapitalist sistemin bir aracı olarak kullanılabileceğine ve yeni sömürü biçimlerine yol açabileceğine inanıyordu. Teknolojinin eşitsizlik ve adaletsizliği artırabileceğini düşünüyordu.Ki oldu da.Haklıydı.Uyanmazsak onlarca katı ile tekrar karşılaşacağız.

Bana sorarsanız insanlar ve makinelerin iş birliği muhtemelen gelecekte işin doğasını tanımlayacaktır. Yaratıcılık, sofistike problem çözme ve sosyal zekâ gerektiren işlerde insanlar her zaman gerekli olacak. Siz o ütopik Hollywood yapımlarına aldanmayın. Oralarda anlatılanların gelmesi adına en az 100 yılımız var. Ara kırılma sayısı o kadar fazla ki , ütopik gelişmelerin sonuçlarını görmemiz için bugünkü ekonomik çapın 15 kat civarında katlanması gerekiyor. Nvidia’nın çıkışı bile bu katlamanın 1. ayağının baş parmağı olamaz. Ha bir gün sonsuz enerji kaynağına ulaşırsak ve kuantum çipler devreye girerse lafımı geri alırım. Çünkü o zaman veri işleme ve haberleşme kapasitesi bugünün kapasitesinin milyonlarca katına çıkacaktır.

Ama bugünden biz yine de sorunları erkenden çözerek ve yapay zekâ ve otomasyonun getirdiği fırsatları kabul ederek, teknik gelişmelerin tüm insanlara fayda sağladığı ve daha müreffeh ve adil bir toplumla sonuçlandığı bir geleceği garanti altına alabiliriz. Mesela öngöremediğimiz ölçekte yeni işlerin çıkması kaçınılmazdır. Yapılan analizler eldeki iş tanımı veri tabanlarına göredir. Türk medyasında yapılan analizleri dinlerken bunu asla unutmayın.

Örneklerle açıklayayım. 18. yüzyıldaki bir ayakkabıcıyı düşünün. Günleri, yıpranmış deri ayakkabıları onarmakla geçiyordu; bu, o dönemde terfi için çok az yer olan zor bir beceriydi. Sonra fabrikalar ve ana araçları olan makineler ortaya çıkmaya başladı. İşsiz kalan ayakkabıcılar toplumun gerçeği haline geldi ama  bu icatlar aynı zamanda “Sanayi Devrimini” de ateşledi.  Üretim hatlarını yönetmek ve makineleri çalıştırmak gibi yeni becerilere sahip fabrika işçilerine duyulan ihtiyaç aniden arttı. İnovasyon odaklı bu işgücü piyasası değişikliği, bir işi diğerinin yerine ikame etmekten ziyade mevcut iş türlerinde topyekûn bir değişimi içerdi.

Yine de o hatlarda ilk işe girenler ya da kendi fabrikalarını kuranlar da o ayakkabıcılardı. ama genellikle bundan bahsedilmiyor.Bu da insan kaynağı tarihçilerinin ayıbı.

Ya da mekanik muhasebenin yerini alan finansal yazılımları ele alalım. Elektronik tablolar, fabrika ekipmanları kadar devrimci görünmese de iş piyasası üzerinde büyük bir etkiye sahip. Hesap makineleri ve defterler ellerindeyken, muhasebeciler işlerinin basitleştiğini ve değiştiğini gördüler. Daha büyük veri setleri, daha derinlemesine finansal model analizleri ve nihayetinde daha uzmanlaşmış bir pozisyonda daha yüksek maaşlar ellerinin altındaydı.  Bu atılım muhasebecilerin rollerini genişletti ve daha nitelikli finansal analistler için yeni fırsatlar sundu, ancak onlara olan ihtiyacı ortadan kaldırmadı.

İnovasyonun (yenilikçiliğin) gelecekte işi nasıl şekillendireceğini kesin olarak söylemek zor.  Nasıl ki 19. yüzyılda bir portre ressamı sinemanın canlı dünyasını asla hayal edemezdi, biz de yapay zekâ gibi yeni teknolojilerin potansiyelini tam olarak değerlendirmekte zorlanıyoruz.  Ancak tarih bize aydınlatıcı bilgiler sunuyor. Bir eğilim var: inovasyon sadece işlerin yerini almakla kalmıyor, sıklıkla farklı beceri setleri gerektiren ancak daha yüksek ücret ve daha fazla kariyer gelişimi imkânı sağlayan yepyeni işler yaratıyor. 

Yapay zekanın veri girişini hallettiği ve insanların yüksek ücretli meslekleri karakterize eden stratejik düşünme ve orijinal problem çözmeye odaklanmasına izin verdiği bir gelecek varsayalım.  Belki de işin geleceğinde her yerde robotlar yerine, insan yaratıcılığı ile yepyeni istihdam ve sanatsal ifade alanları yaratacak teknik atılımlar arasında dinamik bir ortaklık görülecek. Bunları yazarken bile (benim için de) yepyeni bir gelecek eğitim ve danışmanlık sektöründe başlıyor.

1838’de bir portre sanatçısına, fotoğrafın sadece mesleğinin sonunu getirmeyeceğini, aksine bu icadın tamamen yeni bir ortam olan hareketli resimlere yol açacağını ve James Cameron gibi bir sanatçının binlerce kişilik bir ekiple Avatar (2009) gibi bir filmi çekeceğini açıklamaya çalışmak hayal gücünü zorlardı (Hoş konu aslında çalıntı. Nereden derseniz Oğuz Kağan destanına göz atmanızı öneririm. Eğer bu güne kadar fark etmediyseniz artık uyanma zamanı).

Bu film, (düzeltmeyen dolar cinsinden) üretilen ilk fotoğrafın maliyetinden daha fazla maliyetle üretilmiş ve o dönemin (kastım 1838 yılı) tüm ABD askeri bütçesinden daha fazla gelir elde etmişti. Avengers: Endgame‘de (4,308) doğrudan çalışan kişi sayısı, 1838’deki Amerikan Ordusu’nun (7,958) neredeyse yarısından fazlasını oluşturuyordu. Abd’de her konunun detaylı istatistiği var ve ne yazık ki bizde yok. Bu konu ile de ilgili bir yazı yazarak “Sen bu yazdıklarının fikirlerini ya da kaynaklarını nereden buluyorsun?” sorularına da cevap vermeyi planlıyorum.

---

Geleceğe dair hayal gücümüz Ne Kadar anlamlı?

Bu bölümde Abd üzerinden örnekler vereceğim çünkü bütün istatistiklerine ulaşmak hem çok basit hem de istatistikler oldukça detaylı. Zaten yapay zeka ve robotik konusunda ABD hala lider. Çin çok hızlı ilerliyor fakat veri tabanları hem saydam değil, dil bariyerini aşmak zor ve verilerin güvenilirliğini ölçmek çok zor. Bizi zaten biliyorsunuz..

Buna rağmen ABD’deki teknik ilerlemenin getirdiği muazzam değişiklikleri kavramak ve resmetmek hala çok zor. Son 200 yılda Amerikan işgücünün yapısındaki muazzam değişimi düşünelim: 1824 yılında nüfusun %80’i çiftçilikle uğraşıyordu. 2024 yılına gelindiğinde nüfusun neredeyse %1’i çiftçilik yapıyor olacak. Bu 19. yüzyıl çiftçilerinden birini günümüze getirip boş zaman zenginliğini ve Netflix abonelikleri, uçak yolculuğu ve arabalar gibi çağdaş kolaylıklara eşsiz erişimi açıklamaya çalışsaydınız, değişimin miktarı muhtemelen anlaşılmaz olurdu.

Amazon örneğinin de çarpıcı bir şekilde gösterdiği gibi, teknolojinin yarattığı yıkım öngörülemez. Faks makinesinin etkisini hatırlatan ünlü ekonomist Paul Krugman, 1998 yılında internetin devrimci potansiyelini hafife almıştı. Bununla birlikte, Amazon şu anda ABD’nin en büyük ikinci işvereni ve bulut hizmetleri ve e-ticaret platformu sayesinde tüm sektörleri ve işin doğasını değiştiren muazzam bir güce sahip. Yarın kaç tane Amazon var olabilir hesaplanabiliyor mu? Bence mümkün ama yatırımcıların siyasetteki saydamlığı bunu engeliyor.

Teknoloji, yerleşik sektörleri altüst edip değiştirirken bile yeni iş olanakları yaratıyor. Çalışan sayıları General Motors gibi geleneksel üretim devlerine eşit ya da onlardan daha fazla olan Google, Apple ve Meta (daha önce Facebook) gibi teknoloji devlerinin inanılmaz büyümesini düşünelim. Ayrıca, bu bilişim firmaları lojistik ve perakende operasyonlarından yazılım mühendisliğine kadar her alanda pozisyonlar içeren çeşitli bir işgücüne sahiptir. Yani olay sadece düz çalışan işçi sayısı değil. Farklı segmentleri bir arada tutan yapılarla karşı karşıyayız.

ABD’de H-1B vizelerinin artırılması için devam eden kampanya, teknik açıdan nitelikli çalışanlara duyulan ihtiyacın karşılanamadığının bir kanıtıdır; ABD teknoloji sektörü (bile) günümüzde yaklaşık 100.000 açık iş pozisyonunundoldurulmasıyla mücadele etmektedir. Teknoloji sektörü, durgunluk dönemlerinde bile işten çıkarmaların hemen ardından yeniden işe alımların gelmesinden de anlaşılacağı üzere, dirençli ve dinamik bir sektördür. Peki biz ne yaptık? Yüzbinlerce niteliksiz ve muhtemelen terör örgütü bağı bulunan insanı ülkemize sorgusuzca serpiştirdik. Bakalım zaman ABD’yi mi yoksa bizi mi haklı çıkartacak?

Tabi ekonomik büyüme, inşaat gibi yerleşik sektörlerde de yeni işgücü ihtiyaçları yaratmaktadır. Otomasyon olsa bile, altyapı projelerinin büyüklüğü insan denetimi ve bilgisi gerektirmekte, bu da ustabaşılar ve şantiye şefleri için fırsatlar sunmaktadır. Ancak teknolojik gelişmelerin kaçınılmaz olarak işlerin yer değiştirmesine neden olacağını kabul etmek kritik önem taşımaktadır. Şu anda talep gören beceriler güncelliğini yitirebilir, bu durumda esneklik ve yeniden eğitim gerekli hale gelecektir. Yine de bu çalkantının ortasında umutlanmak için nedenler var. Kariyer geçişleri ve kişisel gelişim, iş piyasasının değişen doğası ve birçok sektördeki fırsatların bolluğu sayesinde sürekli değişen iş ortamında gezinen insanlar için daha kolay hale gelmektedir.

---

Yapay Zeka ve Robot Temelli Yeni Çağda İş Eğitimini Yeniden Düşünmek

Lafı uzatmayalım: Türkiye hızla mavi yakalılardan programlama pozisyonlarına geçişin desteklendiği ve hatta belki de zorlandığı bir programa geçmek zo-run-da-dır.

Bugünün Türkiye’sindeki işgücü, teknolojideki hızlı değişimlere gerçekten ayak uydurabilir mi?  Fikir insan esnekliğini desteklese bile, daha sofistike bir strateji gerekli. Bu da, çeşitli becerilerin geliştirilmesini destekleyen programların yanı sıra, yeniden iş eğitiminin karmaşıklığının da kabul edilmesi gerektiği anlamına geliyor.

Şu anda yürürlükte olan birçok yeniden eğitim programı, insanları çok farklı beceri setleri gerektiren kariyerlere hazırlamakta zorlanıyor. Bir montaj hattı pozisyonundan hareket eden bir veri analistini düşünün. El becerisinden istatistiksel modellemeye kadar, basit kodlama kamplarının ötesine geçen güçlü bir eğitim programı gerekli. Bu iki alan arasındaki beceri farkını incelersek:

– Montaj Hattı Çalışanı: Fiziksel çeviklik, tekrarlayan görevlerin tamamlanması ve talimatların tam olarak takip edilmesi bu çalışanların güçlü noktalarıdır. Çoğu zaman mükemmel el-göz koordinasyonu, görme keskinliği ve kalite kontrol yetenekleri kazanırlar.

– Veri Analisti: Analitik düşünme, problem çözme ve veri manipülasyonu veri analistlerinin can damarıdır. İstatistiksel modelleme, veri görselleştirme ve R veya Python gibi programlama dilleri konusunda bilgili olmalıdırlar. Ayrıca mükemmel iletişim becerileri sayesinde paydaşlara karmaşık veri iç görüleri açıklamalıdır.

Bu beceri setleri arasındaki fark, genel yeniden eğitim girişimlerinin eksikliklerini sanırım vurgulayabildi. İyi programlar, kodlamanın temellerinin ötesine geçen kapsamlı eğitimler sunarak bu açığı kapatmalıdır.

Seferberlik olmadan başarılması imkansız olan bir Türkiye gerçeğinden bahsettiğimi belirtmeliyim. Daha azı kurtarmayacaktır.

---

Türkiye için Yeniden Eğitim Programlarının Analizi

Bakınız, ABD hükümeti istihdamı artırma programlarına önemli miktarda (yaklaşık 20 milyar dolar) kaynak sağlasa da orada bile yatırımın geri dönüşü (ROI) konusunda tartışmalar devam etmekte. Analizlerine göre bu şüpheye yol açan birkaç husus bulunmakta:

– Sınırlı Ücret Artışı: Çalışmalar, geleneksel yeniden eğitim programlarına katılanlar ile eğitim sonrası daha yüksek maaşlar arasında belirsiz bir ilişki olduğunu göstermektedir. Bu durum, bu programların insanlara daha iyi ücretli işlere girmeleri için ihtiyaç duydukları becerileri kazandırmada ne kadar başarılı olduğu sorusunu akla getirmekte. Özellikle ABD’de maddi değerler her türlü değerin ötesindedir. Dolayısıyla gelir farkı oluşmadan tabanın farklı bir yapıya bürünmeyi kabul etmesi zordur.

– Nitelikten ziyade nicelik: Pek çok program, gelecekteki işgücü piyasasının ihtiyaçlarını ve bireysel beceri eksikliklerini karşılamak için müfredatlarını ayarlamanın önüne çok sayıda katılımcıyı dahil etmeyi koymaktadır. Bu da insanları belirli, talep gören işlere karşı innaılmaz bir rekabetle yüz yüze bırakan genel bir eğitimle sonuçlanabilir / sonuçlanacaktır. Tabi bunun da bir çözümü var ama o noktaya şu an girmeyeceğim.

– Kısa Vadeli ve Uzun Vadeli Kazanımlar: Temel becerilerin hızlı bir şekilde aktarılması, geleneksel yeniden eğitim programlarının ana vurgusudur. Yine de gelecekte işin doğası, yaşam boyu öğrenme tutumunu ve değişen beceri gereksinimlerine uyum sağlama kapasitesini gerektirecektir.

Bu örnekten yola çıkarak, Türkiye için özelleştirilmiş öğrenme yöntemlerini ve pratik deneyimi vurgulayan yenilikçi yeniden eğitim programlarının katılımcılara sağlayabileceği faydaları ve potansiyel olarak daha yüksek bir yatırım getirisi sağlama olasılığını vurgulamak mümkündür.

Peki bunu nasıl yaparız? Aslında çok basit. Çalışanlara temel becerileri “yeniden kazandırmakla” yetinmeyen yeniden iş eğitiminin geleceği, bireysel ihtiyaçları karşılayan kapsamlı bir öğrenme ortamı oluşturmakta yatıyor. İşte en yeni girişimlerin sınırları nasıl genişlettiğinin bence özeti şu şekilde formüle edilebilir:

– Bireyselleştirilmiş Yönlendirme: Genel eğitim kursları dönemi çoktan geride kaldı. İyi programlar, kişisel beceri eksikliklerini ve mesleki hedefleri belirlemek için kapsamlı değerlendirmeler sağlar. Ardından, kariyer danışmanları katılımcılarla bire bir görüşerek potansiyellerini optimize eden özelleştirilmiş öğrenme planları tasarlar. Yapan var mı? Belki üniversitelerden mezun olurken öğrenciler bir seferliğine yapıyordur.

– Pratik Çıraklıklar: Öğrenmenin anahtarı yapmaktır. Çıraklık eğitimine katılanlar, deneyimli uzmanların yönetiminde gerçek dünya deneyimi elde etmek için paha biçilmez bir şansa sahiptir. Bu, teknik becerileri geliştirmenin yanı sıra, çalışanların işyeri için işbirliği ve iletişim gibi önemli sosyal becerileri geliştirmelerini sağlar.

– Entegre İşbaşı Eğitimi: Mükemmel bir dünyada, sınıf eğitimi ve pratik uygulama bir arada bulunur. Şirketlerle birlikte çalışarak, katılımcılar yeni öğrendikleri becerileri gerçek dünyadaki iş durumlarında kullanma şansına sahip olabilirler, bu da yeni kariyerlerine geçişlerini hızlandıracaktır.Peki bu tip yapılar yapay zeka ya da mekatronik uygulamalar için geçerli midir? Yetersiz olduğumuz bir başka nokta da burasıdır diye tahmin ediyorum.

Bunlara ek olarak yeniden eğitim, bir müttefik olarak teknolojiden çokca faydalanabilir. Yapay zekâ tarafından yönlendirilen öğrenme platformlarının dahil edilmesi, programların etkinliğini daha da artırabilir:

– Uyarlanabilir Öğrenme Yolları: Öğrenme modülleri, bir katılımcının güçlü ve zayıf yönlerini analiz eden yapay zekâ algoritmaları tarafından benzersiz gereksinimlerine göre özelleştirilebilir. Bu, konsantre ve etkili bir öğrenme sürecini garanti eder, hızlı öğrenenleri gereksiz tekrarlardan korur ve ihtiyaç duyanlara daha fazla yardım sağlar.

– Başarısızlık Korkusunun Azaltılması: Yapay zekâ tarafından yönlendirilen platformlar, kullanıcıların diğer insanların ne düşüneceği konusunda endişelenmeden yeni şeyler deneyebilecekleri ve yeni yetenekler geliştirebilecekleri güvenli bir öğrenme ortamı sağlayabilir. Yaşlı çalışanlar ve sınıf ortamında yeni beceriler edinme konusunda gergin olabilecek diğer kişiler bunu özellikle yararlı bulabilir.

Herhangi bir yeniden eğitim programının etkinliği, programın tasarımı kadar kişinin öğrenme isteğine ve hazırlığına da bağlıdır. Bireysel eylemliliğin Türkiye için neden bu kadar önemli olduğundan da bahsedebiliriz:

– İçsel Güdü Başarı Motoru: Yeni beceriler öğrenmeye ve kariyer değiştirmeye gerçekten ilgi duyan kişilerin yeniden eğitimin zorluklarına katlanma olasılığı çok daha yüksektir. İçten gelen motivasyon, yeni beceriler edinmek ve yeni bir iş ortamına uyum sağlamak için gereken bağlılığı ve sıkı çalışmayı teşvik eder.

– Yaşam Boyu Öğrenme Zihniyeti: Gelecekte işin doğası bu zihniyeti gerektirecektir. Yaşam boyu öğrenmeyi ve beceri geliştirmeyi hoş karşılayan insanlar, sürekli değişen istihdam ortamını müzakere etmek için daha uygun olacaktır. Yeniden eğitim programları, öğrenme hevesini teşvik ederek ve katılımcılara eğitimlerini kendi başlarına sürdürebilecekleri araç ve kaynakları sağlayarak bu tür bir düşünceyi teşvik etmeye yardımcı olabilir.

– Deneyimin Değeri: Yaşlı Çalışanlar için onlar “Gümüş Astarlar” demeli ve onları mutlaka ışıldar halde tutmalıyız. Bazı insanlar yaşlı çalışanların daha az esnek olduğunu düşünse de, sahip oldukları mesleki deneyim zenginliği oldukça faydalıdır. İş ahlakları, bilgi birikimleri ve keskinleşmiş problem çözme yetenekleri, özellikle teknoloji veya sağlık hizmetleri gibi hızla genişleyen sektörlerde yeni alanlara başarıyla aktarılabilir. Bu deneyimi kabul eden ve kullanan yeniden eğitim programları, kıdemli çalışanların başarılı bir şekilde kariyer değiştirmelerini sağlayabilir.

Doğal olarak yeniden eğitim programına katılmak kişisel bir seçimdir. Ancak insanlar, bireysel özerkliğin değerini bilir ve büyüme zihniyetini teşvik ederlerse, kariyerlerinin sorumluluğunu üstlenebilir ve hızla değişen bir iş piyasasında bile başarılı olabilirler. İşte bu yüzden de ailelerin öncelikle eğitilmesi çok önemli.

Bu noktada Çin örneğini çok detaylı şekilde ele almak gereklidir. Çin bu yapı sayesinde ülkemizi dev bir kanserli vücuda dönüştüren liyakatsizliği yenme noktasında bizden 1000 yıl ileridedir.

---

Rehberimiz Tarih: Kurtuluş Savaşımız ve İkinci Dünya Savaşı Anıları İşe Yarar mı?

Geçmişe bakmak, iş eğitiminin yönünü netleştirmeye yardımcı olabilir. Türk kurtuluş savaşı ve İkinci Dünya Savaşı esnasında kadınların işgücüne inanılmaz bir şekilde seferber edilmesi buna bir örnektir. Bu zaman dilimi, insanların uyum sağlama kabiliyetine ve iyi yönetilen yeniden eğitim programlarının devrimci potansiyeline dair güçlü bir anıttır Çünkü bu dönemde:

– Gerçekleşmemiş Potansiyel: Kadınlar savaştan önce pek çok sektörden dışlanmıştı. Ancak milyonlarca erkek yurtdışına gönderildi ve ciddi bir işgücü açığı ortaya çıktı. Bu durum kadınlara yönelik büyük bir yeniden eğitim çabasını gerekli kıldı.

– Hızlı Beceri Geliştirme: Hükümetler tarafından finanse edilen girişimler ve iş başında eğitim, kadınlara fabrikaları işletmek, makineleri çalıştırmak ve uçak yapmak için ihtiyaç duydukları becerileri kazandırdı. Bu hızlı beceri gelişimi, insanların baskı altında işleri toparlama ve uyum sağlama yeteneğini gösterdi.

– Engelleri Yıkmak: İşgücüne daha fazla kadının katılması toplumsal adetleri altüst etti ve iş yerinde cinsiyet eşitliğinin artmasının önünü açtı. Tarihten alınan bu örnek olay, yeniden eğitim programlarının aşırı kargaşa dönemlerinde bile insanların yeni pozisyonlara geçmelerini ve engelleri ortadan kaldırmalarını nasıl sağlayabileceğini açıkça göstermektedir.

Gelecekteki yeniden iş eğitimi, kurtuluş savaşımız ve ikinci dünya savaşı sırasında kadınların başarı öyküsünden çok faydalanacaktır, faydalanmalıdır. Yani Türkiye’de:

– Geliştirilmiş Beceriler: Eğitim kursları, işgücünün ve değişen istihdam piyasasının özel gereksinimlerine göre uyarlanmalıdır.

– Engellerin Ortadan Kaldırılması: Yeniden eğitim programları yaş, cinsiyet ya da deneyim düzeyine bakılmaksızın herkese açık olmalıdır.

– Yaşam Boyu Öğrenme Kültürünün Teşvik Edilmesi: Geleceğin işgücünde başarı, kişinin sürekli öğrenme ve uyum sağlama kapasitesine önemli ölçüde bağlı olacaktır.

Tarihten ders alır ve hem 1919-1938 hem de İkinci Dünya Savaşı sırasında uygulanan programların başarılarını tekrarlarsak, yeniden eğitim insanların hızla değişen iş piyasasının engellerini aşmalarını ve gelecekte tam potansiyellerini gerçekleştirmelerini sağlayabiliriz.

---

Sonuç Yerine

İnsanların işlerini robotların devralacağı korkusu, tarih boyunca tekrar eden bir tema olmuştur. 19. yüzyılda Ludditlerin tekstil makinelerini parçalamasından günümüzdeki otomasyon endişelerine kadar, bu anlatı genellikle işsizlik üzerine odaklanır. Ancak, tarihsel eğilimlere daha yakından bakıldığında, farklı bir hikaye ortaya çıkar.

Örneğin, Sanayi Devrimi, tarımsal toplumlardan endüstrileşmiş toplumlara büyük bir geçişi gördü. Kuşkusuz bazı işler kaybedildi, ancak çok daha fazlası yaratıldı. Pamuk çırçırının icadı, örneğin, bazı manuel işçilerin yerini aldı, ancak aynı zamanda tekstil endüstrisinde bir patlamaya yol açarak üretim, yönetim ve lojistikte yeni rollerin ortaya çıkmasını sağladı.

Benzer şekilde, 20. yüzyılın sonlarında kişisel bilgisayarların yükselişi, sekreterlerin veya veri giriş memurlarının gereksinimini ortadan kaldırmadı. Bunun yerine, bu rolleri dönüştürdü. Bugünün sanal asistanları ve dijital pazarlama uzmanları, bir zamanlar tehdit olarak görülen teknolojinin varlığına borçlu.

Ana nokta, AI’nın verimliliğinden korkmamakta, ancak insan yeteneklerini artırmak için potansiyelini kullanma çabasını doğurmaktadır. Örneğin, doktorların daha hızlı ve daha doğru teşhisler yapmalarına olanak tanıyan AI destekli teşhis araçlarını kullandıklarını hayal edin, bu da onları hasta etkileşimine ve karmaşık vakalara odaklanmalarını sağlar.

Yapı inşaat sahalarını düşünün, burada AI destekli robotlar ağır kaldırma ve tehlikeli görevleri üstlenir, insan işçilerin problem çözme ve ustalıklı inşaata odaklanmasına olanak tanır. Yaratıcı endüstriler de bundan faydalanabilir, AI, fikirler üreterek, varyasyonlar oluşturarak ve tekrarlayan görevleri üstlenerek sanatçıların, yazarların ve tasarımcıların yaratıcılığın özüne odaklanmalarına izin verir.Sanat biter mi sanmam ama gerçek sanatçıların hayatta kalacağından da eminim.

İşin geleceği kuşkusuz adaptasyon gerektirecektir. İşçileri AI destekli bir ekonomide başarılı olmaları için gerekli olan becerilerle donatmak için eğitim ve eğitim programlarına ağır yatırım yapmamız gerekebilir. Bu beceriler, eleştirel düşünme, karmaşık problem çözme, yaratıcılık ve makinelerle etkili bir şekilde işbirliği yapma becerisini içerebilir.

David Ricardo‘nun öngördüğü gibi, verimli AI asistanlarının bulunduğu bir dünya, daha az işin olduğu bir dünya anlamına gelmeyecek. Bu, insan yaratıcılığının hiç olmadığı kadar değerli olduğu bir dünya anlamına gelecektir. Gelecek, değişimden korkanlar değil, ona kucak açanlar, zeki makinelerle birlikte öğrenenler ve hem insan hem de yapay zekanın en iyi yönlerini kullanarak geleceği şekillendirenlerindir.

Tabi tüm bu anlattıklarım Türk siyasal partilerini ve STK’larını asla etkilemeyecektir. Onlar zaten en başından bu yana “mükemmel” (?) tasarlanmış yapılardır.

Bu konu başlığında yazıklarımı aşağıda linkini bıraktığım eski bir makalemle birleştirerek okumanızı öneririm. Farklı metodolojiler arasında kavramsal uyumluluk ve epistemolojik kurgu uyumlaması adına size farklı değerler katacaktır.

Bu arada sezon sonu finaline yaklaşıyoruz. Programımın yoğunluğu dolayısıyla mayıs sonunda blog yazılarıma bir süre ara vereceğim ama eylül ayında da geri döneceğim. bu zaman içerisinde çok önemli olaylar olmadığı sürece yazı yazmayı planlamıyorum.Tabi bu zaman içerisinde yapacaklarımı da ilerleyen zamanlarda sizlerle paylaşacağım.

Overton Penceresi ve Mavi Okyanus Stratejisi: Düşünülemeyenler Nasıl Ana Akım Olur? (2024)

Hoşçakalın.