Şirketler Yapay Zeka Bahanesiyle mi İşten Çıkarıyor?

Eylül 2024'te Klarna CEO'su Sebastian Siemiatkowski Bloomberg'e bir açıklama yaptı: yapay zeka destekli müşteri hizmetleri robotu, 700 tam zamanlı çalışanın yaptığı işi tek başına yapıyor. Haber dünyayı dolaştı. "İşte gelecek" manşetleri atıldı. Sonra ne oldu?

Birkaç ay içinde müşteri memnuniyeti puanları geriledi. Şikayet süreleri uzadı. Klarna sessizce yeniden insan müşteri hizmetleri personeli işe almaya başladı.

Bu hikaye bir istisna değil. Bir kalıbın parçası.

AI washing nedir?

"Greenwashing" terimi çevre konusundaki sahte iddialara verilen isimdir: çevre dostu olmayan şirketlerin, kampanyalarında yaprak ve yeşil renkle kendini süsleme halidir. "AI washing" de benzer bir mantıkla işleniyor: gerçek amacı başka olan iş kararlarını, yapay zeka dönüşümüymüş gibi sunmak.

İşten çıkarma kararları, AI washing'in en yaygın göründüğü alandır.

Şirket, ekonomik nedenlerle —pazarda yavaşlama, pandemi sonrası düzeltme, faiz artışının maliyetleri kısmak zorunda bırakması— çalışan sayısını azaltmak istediğinde iki farklı biçimde açıklama yapabilir:

Birinci versiyon: "Bütçe baskısı nedeniyle kadromuzu küçültüyoruz."

İkinci versiyon: "Yapay zeka dönüşümümüzün hızlandırılması kapsamında, artık otomasyonun üstlenebileceği rollerden çıkıyoruz."

Her iki cümle de aynı sonuca yol açıyor: insanlar işini kaybediyor. Ama yatırımcı, kamuoyu ve düzenleyiciler bunları çok farklı okuyor.

Neden şirketler bu anlatıyı tercih ediyor?

Bunun üç somut nedeni var.

Birincisi: Yatırımcı beklentisi. 2022-2026 arasında tecnoloji şirketlerinin borsa değerlemelerinde "AI odaklı" olmak ayrı bir prim taşıdı. Bir şirket "biz de AI'a geçiyoruz, verimsizliği temizliyoruz" dediğinde hisse senedi değeri artabiliyordu; "satışlarımız düştü, tasarruf yapıyoruz" dediğinde düşüyordu. Yani ekonomik bir karar, teknolojik bir dönüşüm olarak sunulduğunda mali tabana etki ediyor.

İkincisi: Hukuki sorumluluk farkı. Birçok ülkede toplu işten çıkarmalar, bildirim süresi ve tazminat yükümlülükleri doğuruyor. Yapısal bir dönüşüm olarak sunulan kesintiler zaman zaman farklı hukuki kategorilere giriyor. ABD'de WARN Act gibi düzenlemeler, belirli ölçeğin üzerindeki toplu çıkarmalara özel bildirim yükümlülüğü getiriyor; "teknolojik dönüşüm" çerçevesi bazen bu kapsamı bulanıklaştırıyor.

Üçüncüsü: Kamuoyu algısı. "Yönetim kötü karar aldı, şimdi bedelini çalışanlar ödüyor" hikayesi hem iç morale hem marka imajına zarar veriyor. "Yapay zeka bu rolü devraldı" anlatısı ise olayı kişisel değil, evrensel bir dönüşüm olarak çerçeveliyor. Suç yoktur, kurban yoktur, yalnızca teknoloji vardır.

Rakamlar ne söylüyor?

Goldman Sachs'ın 2023 raporuna göre yapay zeka, küresel olarak 300 milyon tam zamanlı işi "etkileyebilecek" kapasitede. Ama "etkileyebilir" ile "yerinden eder" farklı şeyler.

MIT'nin iş piyasası araştırmacıları David Autor, David Dorn ve Gordon Hanson'ın çalışmalarına göre, otomasyon ve AI'ın iş piyasası üzerindeki kısa vadeli etkisi, kamuoyunun algıladığından çok daha sınırlı kalmaya devam ediyor. Yerinden edilen işler genellikle başka sektörlerde telafi ediliyor; net iş kaybı beklentiyle örtüşmüyor.

Bu veriler gerçek tablonun ta kendisi değil mi peki? Ama şirket açıklamalarına bakıldığında epey farklı bir dil görülüyor. Harvard Business Review'ün derlediği verilere göre, S&P 500 şirketlerinin yıllık kazanç toplantılarında "yapay zeka" kelimesinin geçme sıklığı 2022-2024 arasında beş katına çıktı. Aynı dönemde bu şirketlerde fiilen AI'a atfedilebilecek iş kaybı ne kadar? Ölçmek neredeyse imkansız — çünkü şirketler bu ayrımı yapmıyor.

Üç vaka: Klarna, Duolingo, IBM

Bu üç şirketin ortak noktası şu: hepsi kamuoyuyla paylaştıkları AI anlatısını daha sonra fiilen geri almak zorunda kaldı.

Klarna: "700 çalışan yerine AI" açıklamasından kısa süre sonra müşteri memnuniyeti skorları geriledi. Şirket, 2025 başında yeniden insan müşteri temsilcisi istihdamına döndüğünü kamuoyuyla paylaşmadı — ama işe alım ilanları bunun göstergesiydi. Klarna aynı dönemde halka arz hazırlığı yapıyordu; "AI-first" anlatısı bu süreçte değerleme baskısını azaltmak için stratejik işlev gördü.

Duolingo: Nisan 2024'te "AI-first şirket" duyurusunu yaptı ve bir kısım içerik üretici ile çevirmen contractor'larla çalışmayı sonlandırdıklarını bildirdi. Gerekçe: bu görevlerin AI tarafından yapılabilmesi. Ancak Duolingo'nun çekirdek pedagoji ekibi, uyarlanabilir öğrenme sistemleri ve sesli içerik kalite kontrolü için bildirimin hemen ardından uzman işe alımlarını sürdürdüğü görüldü. Duyuruda "AI yapıyor" denen işlerin bir bölümü, aslında daha ucuz bir modele geçişti.

IBM: CEO Arvind Krishna 2023'te Bloomberg'e "AI'ın yapabileceği arka ofis pozisyonlarına yaklaşık 7.800 kişi alımını duraklatıyoruz" dedi. Haber büyük ses getirdi. Sonraki çeyreklerde IBM, AI ve bulut altyapı ekiplerine binlerce yeni işe alım yaptığını açıkladı. Toplam istihdam sayısı düşmedi; dağılım değişti. Ama manşet "IBM 8.000 kişiyi AI'a kaptırdı" olarak kaldı.

Pandemi şişkinliği ve gerçek neden

2020-2022 arasında büyük teknoloji şirketleri rekor hızda büyüdü. Evden çalışma altyapısına global geçiş, dijital hizmetlere talebi patlattı. Meta, Amazon, Google, Microsoft — hepsi bu dönemde binlerce, kimi zaman on binlerce yeni çalışan işe aldı.

Sonra faizler yükseldi. Reklam gelirleri düştü. E-ticaret büyümesi yavaşladı. 2022 sonu ile 2023 boyunca aynı şirketler büyük çaplı işten çıkarma duyuruları yaptı — kimi zaman 10.000, kimi zaman 12.000 kişi. Sebepler açıktı: pandemi döneminde aşırı büyüme ve bunu takip eden talep düzeltmesi.

Ama bu dönemde birçok şirket açıklamalarına "yapay zeka dönüşümü" cümlesini ekledi. Ekonomistler buna "kılıf stratejisi" diyor: gerçek neden açıkta bırakılmıyor çünkü yönetimin hatalı büyüme kararlarına işaret ediyor. AI çerçevesi hem daha modern hem de daha savunulabilir görünüyor.

Gerçek mi, bahane mi? Nasıl ayırt edilir?

Her "AI nedeniyle çıkardık" açıklaması yanlış değil. Gerçek otomasyon da oluyor. Bankacılık sektöründe veri girişi ve basit işlem onaylama AI tarafından üstlenilebilir. Görüntü işleme gerektiren kalite kontrol süreçlerinde robotik sistemler insan iş gücünün önüne geçebilir.

Ancak birkaç sinyale dikkat etmek gerekiyor:

Şirket aynı dönemde yeni pozisyonlar açıyor mu? Eğer "AI yaptı" denen görevler için kısa süre sonra yeni işe alım ilanı çıkıyorsa, bu gerçek bir otomasyon değil rol yeniden tanımlamasıdır — genellikle daha düşük ücretle.

Kapatılan bölüm kârlı mıydı? Eğer kapatılan birim son çeyrekte zarar ediyorduysa, görevin AI'a geçmesi değil, birimin ekonomik olarak sürdürülemez hale gelmesi kapanmanın nedenidir.

AI harcamaları artıyor mu? Şirket gerçekten AI'a yatırım yapıyorsa, bu bütçede görünür. Eğer "AI dönüşümü" duyurusu yapılırken aynı dönemde teknoloji harcamaları azalıyorsa, bu dönüşümün gerçekliği sorgulanabilir.

Asıl mesele: kim korunuyor?

AI washing'in en önemli boyutu ekonomik değil, hukuki ve etik.

Bir çalışan, ekonomik gerekçeyle işten çıkarıldığında yasal haklara sahip. Toplu işten çıkarmalar çoğu ülkede belirli bildirimleri, tazminatları, bazen de yeniden istihdam yükümlülüklerini beraberinde getiriyor.

Aynı çalışan "yapay zeka bu rolü devraldı" gerekçesiyle gönderildiğinde, hukuki tablo bulanıklaşıyor. "Teknolojik dönüşüm" gerekçeli çıkarmalar kimi yargı bölgelerinde farklı kategorilere giriyor.

Bu fark önemli çünkü çalışanın ne tazminat alabileceğini, itiraz hakkının olup olmadığını, işten çıkarmanın toplu bildirimi tetikleyip tetiklemeyeceğini doğrudan etkiliyor.

Araştırmacılar, şeffaf olmayan AI açıklamalarının bu hukuki boşluğu sistemli biçimde genişlettiğini söylüyor.

Son söz

Yapay zeka gerçekten iş piyasasını dönüştürüyor. Bu tartışmasız. Otomasyon belirli rolleri gerçekten ortadan kaldırıyor ve bu süreç hızlanıyor.

Ama her "AI yaptı" açıklaması bu dönüşümü yansıtmıyor. Bir kısmı pandemi büyümesinin düzeltmesi. Bir kısmı kârsızlığı gizleme. Bir kısmı yatırımcı ilişkileri. Ve bir kısmı çalışanların hukuki haklarını savunmasızlaştırma.

Farkı anlamak, hem politika yapıcılar hem de sıradan çalışanlar için kritik. Çünkü "ne zaman gerçek, ne zaman bahane" sorusunun cevabı; kimin tazminat alacağını, hangi sektörlerin gerçekten dönüştüğünü ve sistemik riskin nerede biriktiğini belirliyor.

Şirketlere inanıp inanmamak değil. Söylediklerini fiilleriyle karşılaştırmak yeterli.