Yapay zekâ milyonlarca işi yok edecek ve bu artık oldukça açık bir gerçek. Sadece birkaç yıllık üretken yapay zekâ deneyimiyle, hepimiz bir çeviri, hukuki bir danışmanlık ya da bir logo tasarımı gibi hizmetleri dışarıdan almak yerine ChatGPT, Copilot, Gemini veya DeepSeek’e birkaç tıklamayla çözdük.
Bu araçlardan birini açıp işin saniyeler içinde yapılmasına izin vermek yeterli oluyor — ve bu eğilim giderek artacak.
Bu yeni çalışma düzeni karşısında insanın kendini avutması, kaybedilen işleri telafi edecek yeni işlerin ortaya çıkacağını düşünmekle mümkün oluyor. Sorun şu ki o yeni işler yüksek katma değerli olacak; ileri düzey eğitim, dijital hâkimiyet ve herkesin erişemeyeceği bir eğitim altyapısı gerektirecek. McKinsey’e göre, otomasyon nedeniyle 2030 yılına kadar 75 ila 375 milyon kişi mesleğini değiştirmek zorunda kalabilir.
Bu fikir Avrupa, Amerika Birleşik Devletleri veya Çin’de kulağa teselli verici gelebilir.
Ama ürün ve ucuz hizmet ihracatıyla daha zengin ekonomileri besleyen gelişmekte olan dünyanın büyük bir kısmı için durum tam tersine işliyor — üstelik onlarca yıllık dış kaynak kullanımı ve üretim desantralizasyonunun ardından.
Fas, Bangladeş veya Kamboçya küresel tekstil endüstrisini ayakta tutuyor. Latin Amerika’da milyonlarca insan, İspanya veya ABD’ye hizmet veren çağrı merkezlerinden geçimini sağlıyor. İngilizce konuşulan Afrika ülkelerinde müşteri hizmetleri, binlerce çalışanı Britanya pazarına bağlayan bir köprü görevi görüyor. Ve Hindistan’da —belki de en bariz örnek— junior yazılımcılar, teknik destek ekipleri ve temel test uzmanları dünyanın en büyük dijital fabrikasını çalışır halde tutuyor.
Bir şirket bu görevleri yapay zekâyla değiştirebiliyorsa, bunları neden 10.000 kilometre öteye dış kaynak olarak göndersin?
Ucuz iş gücü, onlarca yıldır birçok gelişmekte olan ülkenin büyük rekabet avantajıydı; yatırım çekmelerini ve sanayinin başka ülkelere taşınmasını sağlayan bir kaldıraçtı. Japonya, Çin veya Singapur gibi bazıları ünlü “yakalama” sürecini (catch up) başarmayı; yani bu başlangıç ivmesini kullanarak yükselmeyi, kendi teknolojisini üretmeyi ve giderek daha nitelikli bir iş gücü oluşturmayı başardı.
Ama pek çok ülke bu sıçramayı yapamadı ve bu da onları otomasyonun getirdiği tsunamiden çok daha fazla etkilenebilir hale getiriyor.
En görünür örnek Hindistan. Güçlü üniversiteler kurmuş ve devasa bir teknoloji ekosistemi oluşturmuş olsa da, hâlâ dünyada en çok yoksul insanın yaşadığı ülke. Bu gerçek, ücretlerin düşük kalmasına yol açıyor ve milyonlarca çalışanı basit görevler için ucuz iş gücü haline getiriyor — tam da yapay zekânın en kolay şekilde ikame edebileceği türden işler.
Bu görevlerin bazıları arasında kod gözden geçirmek, temel hataları düzeltmek, dokümantasyon üretmek veya tekrarlayan scriptler hazırlamak yer alıyor. Bunlar milyonlarca genç için iş hayatına giriş basamağıydı; eğer bu basamak yok olursa, küresel ekonomiye dahil olma fırsatları da kaybolur.
Bir diğer açık örnek ise çağrı merkezi çalışanları. Latin Amerika’da, Afrika’da veya Güney Asya’da çağrı merkezi sektörü yıllardır büyüyor ve profesyonelleşiyor. Ancak sesli yapay zekâ modelleri artık aksanları anlayabiliyor, basit sorunları çözebiliyor ve kimsenin fark etmeyeceği şekilde baştan sona bir konuşmayı sürdürebiliyor.
Daha geleneksel sektörler bile (örneğin tekstil) bu durumdan kaçamıyor. Bir tişörtü dikmenin gerçek maliyeti hiçbir zaman yalnızca dikim işi değildi; asıl maliyet, onu dünyanın bir ucundan diğerine taşıyan gemiler, kamyonlar, gümrükler, depolar ve iadelerdi. Tüm bunlar, Avrupa ve ABD’de ucuza alışveriş yapabilmemiz içindi.
Ama eğer dijitalleşme hızlanırsa, 3D baskı ilerlerse ve mağazalar talebe göre üretime başlarsa, bu zincirin önemli bir kısmı çökmeye başlayabilir. İçinde bulunduğumuz yüzyılın bitmesine 50 yıldan az kalmışken, bir kıyafetin mağazada ya da hatta evde basılabileceğini hayal etmek gerçekten imkânsız mı?
Bu eğilimin en doğrudan sonuçlarından biri, yapay zekânın Güney Yarımküre’deki kritik pozisyonları yok edeceği halde, Kuzey’de ortaya çıkacak yüksek katma değerli yeni işleri orada yaratmayacak olması. Bu asimetri, milyonlarca insanı küresel ekonomiye erişim sağlayan temel kapılarından mahrum bırakabilir.
Kuzey’de kişi başına düşen geliri en yüksek ülkeler, en iyi üniversiteler ve üretken yapay zekâ, çipler ve veri merkezleri geliştiren şirketler bulunuyor. En deneyimli yazılımcılar da ya buralarda yetişiyor ya da bu bölgelere göç ediyor.
Sonuç olarak, büyük olasılıkla yeni işlerin çoğu Kuzey'de ortaya çıkacak ve bu durum Kuzey ile Güney arasındaki uçurumu daha da genişletecek. Ve burada tarihsel bir kırılma yaşanıyor. Şu ana kadar insan, makinelerle fiziksel görevlerde rekabet ediyordu — motorlar, montaj hatları, endüstriyel robotlar… Bunlar manuel işleri, ağır işleri ortadan kaldırıyordu ama bir fabrika kapandığında bile her zaman başka bir çıkış kalırdı: başka bir fiziksel iş, benzer seviyede düşük vasıflı bir görev.
Ama bu kez durum böyle olmayabilir.
Yapay zekâ artık bizimle bilişsel görevlerde rekabet ediyor. Çeviri yapıyor, özetliyor, analiz ediyor, program yazıyor, sınıflandırıyor ya da metin oluşturuyor. Bu işlevler ortadan kalkarsa, başka işlere geçiş çok daha zor olacak çünkü bu düşük katma değerli işler otomasyondan sonra yeniden ortaya çıkmayacak.
Ve eğer bu fırsatlar Küresel Güney’de tamamen yok olursa, bunun etkisi yalnızca istihdamla sınırlı kalmaz. Milyonlarca insan küresel ekonomiye erişim sağlayan tek yolunu kaybeder. Peki o zaman ne olacak? Kuzeye doğru yeni göç dalgaları mı göreceğiz? Bu ülkeler ekonomilerini ayakta tutan sektörler olmadan varlıklarını sürdürebilecek mi?
BU İÇERİK İLK OLARAK GQ ESPAÑA WEB SİTESİNDE YAYINLANMIŞTIR.
