2025 YZ Paradoksu: Spekülatif Sermaye, Yapısal Kırılganlık ve Emeğin Yeni Varoluşsal Krizi

2025 yılı, küresel teknoloji tarihinin ve makroekonomik dinamiklerin en keskin dönemeçlerinden biri olarak kayıtlara geçmektedir. Bir yanda, insanlık tarihinin gördüğü en büyük sermaye birikimi ve yatırım coşkusu ile beslenen Yapay Zeka (YZ) devrimi diğer yanda ise rekor borç seviyeleri, jeopolitik sorunlar ve büyüme sancılarıyla kıvranan küresel bir ekonomi durmaktadır. Bu yazımda, mevcut YZ yatırım döngüsünün, küresel makroekonomik kırılganlıkların ve işgücü piyasalarındaki yapısal dönüşümlerin kesişim noktasında duran “Büyük YZ Paradoksu”nu derinlemesine ele almaya çalışacağım.

Analizimin entelektüel omurgasını, ünlü bilgisayar bilimci ve YZ öncüsü Andrew Ng’nin, değer yatırımının babası Benjamin Graham’dan ödünç alarak farkındalığımı geliştiren şu temel piyasa aksiyomu oluşturmaktadır “Piyasalar kısa vadede bir oylama makinesi, uzun vadede ise bir tartı makinesidir”. Bu metafor, içinde bulunduğumuz teknolojik ve finansal konjonktürü anlamlandırmak için eşsiz bir çerçeve sunuyor. Şu an içinde bulunduğumuz dönem, “oylama makinesinin” en yüksek devirde çalıştığı, beklentilerin ve spekülasyonların trilyon dolarlık değerlemeleri meşrulaştırdığı bir evredir. NVIDIA’nın 4 trilyon doları aşan piyasa değeri ve OpenAI’nin trilyonlarca dolarlık altyapı yatırım planları, piyasanın gelecekteki potansiyele verdiği “oyların” somut birer göstergesidir.

Ancak tarihsel deneyimler göstermektedir ki “tartı makinesi” er ya da geç devreye girmektedir. Tartı makinesi, bu devasa altyapı yatırımlarının gerçek ekonomik getirilerini, yaratılan katma değeri ve bu sürecin toplumsal maliyetlerini ölçmeye başladığında karşılaşacağımız tablo, 2000’lerin başındaki dot-com balonundan veya 2008 finansal krizinden çok daha karmaşık ve çok katmanlı riskler barındırmaktadır bana göre. 2008 krizi, bankacılık sisteminin kalbinde patlayan bir kredi balonuyla tetiklenmişken, bugün riskin merkezi, “gölge bankacılık” olarak bilinen Non-Bank Financial Intermediation (NBFI) ve teknoloji sektörünün hiper-büyüme beklentilerine kaymış olabilir.

Burada, söz konusu riskleri, fırsatları ve yapısal dönüşümleri üç ana eksende, veriye dayalı ve derinlemesine bir perspektifle sunacağım. İlk olarak, YZ yatırımlarının üzerinde yükseldiği ekonomik zemini ve sermayenin verimsiz dağılımını ele alacağım. Ayrıca, “Restoran Metaforu” üzerinden YZ teknoloji yığınının (stack) anatomisini çıkararak, değerin nerede yaratıldığı ile paranın nereye harcandığı arasındaki tehlikeli uyumsuzluğu ortaya koymaya çalışacağım. Son bölümde ise “YZ Prekaryası”nın yükselişi, “Rutinin Sonu” ve işgücü piyasalarındaki geri döndürülemez değişimleri, etkisiz kalan geleneksel politika araçları ışığında analiz edeceğim.

Mevcut veriler ışığında, teknoloji sektörünün 2030 yılına kadar bu yatırımları haklı çıkarmak için yıllık ek 650 milyar dolar gelir yaratması gerektiği gerçeği ile küresel ekonominin %3’ler seviyesine sıkışan büyüme projeksiyonları arasındaki uçurum, sadece bir finansal düzeltme riskini değil, aynı zamanda derin bir sosyo-ekonomik kırılmayı işaret etmektedir. Bu yazımda, bu fırtınalı geçiş sürecinde bir durum tespiti yapmanın ötesinde gelecekteki olası senaryoları birleştiren analitik bir yol haritası sunmayı çalışacağım.

1.   Kırılgan Bir Dünyada Teknoloji Coşkusu ve Makroekonomik Fay Hatları

YZ devrimi, izole bir laboratuvar ortamında veya ekonomik bir vakumda değil, tarihsel olarak en kırılgan makroekonomik zeminlerden birinin üzerinde gerçekleşmesi bir tesadüf mü inanın bilmiyorum. Ancak teknoloji dünyasındaki “balon” tartışmalarını anlamlı kılmak için öncelikle bu balonun şişirildiği atmosferin basıncını, yani küresel ekonominin mevcut durumunu analiz etmek gerekmektedir. 2025 yılı itibarıyla dünya ekonomisi, yüksek borçluluk, düşük büyüme ve jeopolitik gerilimlerden oluşan şeytan üçgeni içinde sıkışmış gibi.

1.1. 2008’in Gölgesinde Yeni Bir Risk Profili: Bankalardan Gölge Bankacılığa

2008 Küresel Finansal Krizi (KFK), bankacılık sisteminin kalbinde, özellikle konut kredileri ve bunların türev ürünleri üzerinden şişen bir kredi balonuyla tetiklenmişti. Bu konuda birçok belgesel var ama ne oldu diye film olarak seyretmek isterseniz Adam McKay tarafından yazılıp yönetilen Oscar ödüllü The Big Short filmini izlemenizi öneririm. O dönemde risk, şeffaf olmayan bir şekilde yayılmış ve sistemik bir çöküşe neden olmuştu. Kriz sonrası uygulanan Basel III reformları, geleneksel bankacılık sisteminin sermaye ve likidite tamponlarını güçlendirerek, riskin merkezini bankalardan uzaklaştırmayı başardı. Ancak finansal sistemdeki risk yok olmadı, termodinamiğin yasaları gibi sadece şekil değiştirdi ve daha az regüle edilen alanlara kaydı. Bugün, YZ yatırımlarıyla beslenen teknoloji balonu, NBFI veya yaygın adıyla “gölge bankacılık” sistemi üzerinde büyümektedir. IMF’nin Ekim 2025 Küresel Finansal İstikrar Raporu, “sakin görünen yüzeyin altında kaymakta olan bir zemin” uyarısında bulunarak, riskin artık hedge fonlar, özel kredi piyasaları ve karmaşık türev araçları üzerinden yayıldığına dikkat çekmektedir. Bu kuruluşlar, bankalar kadar sıkı denetime tabi olmadıkları için yüksek kaldıraçlı pozisyonlar alabilmekte ve sistemik risk biriktirebilmektedir.

YZ ekosistemindeki “Neo-Cloud” şirketleri (GPU – Grafik İşlem Birimi kiralama hizmeti veren ve genellikle yüksek kaldıraçla çalışan firmalar), bu yeni risk profilinin en somut örneğidir. Bu şirketler, sahip oldukları yüksek değerli GPU donanımlarını (örneğin NVIDIA H100’ler) teminat göstererek kredi çekmekte ve bu kredilerle daha fazla donanım alarak büyümeye çalışmaktadır. Bu durum, 2008 öncesi konut piyasasındaki mekanizmaya ürkütücü bir benzerlik göstermektedir. O dönemde konut fiyatlarının asla düşmeyeceği varsayımı üzerine kurulu olan sistem, bugün GPU talebinin ve fiyatlarının sonsuza kadar artacağı varsayımı üzerine kuruludur. Ancak, GPU fiyatlarında yaşanacak ani bir düşüş, teknolojik bir atılım (daha ucuz ve verimli çiplerin çıkması) veya talep daralması, bu teminatların değerini hızla eritebilir. Böyle bir senaryoda, bu şirketler borçlarını ödeyemez hale gelecek ve onlara kredi veren özel kredi fonları ile hedge fonlar üzerinde bir likidite krizini tetikleyecektir. Goldman Sachs ve diğer finansal otoriteler, teknoloji değerlemelerinin dot-com balonu dönemindeki kadar aşırı olmadığını savunsa da bugünün önde gelen teknoloji şirketlerinin ileriye dönük F/K oranları o dönemin yarısı kadardır, YZ ekosisteminde belirginleşen kapasite balonu riski, finansal sistemin geneline yayılma potansiyeli taşıyan gizli bir tehlikedir.

1.2. Küresel Borç Dağı ve Büyüme Sancısı

YZ yatırımlarının sürdürülebilirliği, sadece teknolojinin başarısına değil, aynı zamanda küresel ekonominin bu yatırımları finanse etme ve üretilen yeni teknolojileri tüketme kapasitesine bağlıdır. Ancak makroekonomik veriler, küresel ekonominin “nefessiz kaldığını” ve bu devasa dönüşümü finanse etmekte zorlanacağını göstermektedir. Birleşmiş Milletler Ticaret ve Kalkınma Konferansı’nın (UNCTAD) A World of Debt 2025 raporu, durumun ciddiyetini gözler önüne sermektedir. Rapora göre, küresel kamu borcu 2024 itibarıyla 102 trilyon dolar ile tarihi bir zirveye ulaşmıştır. Bu borç yükü, sadece bir veri değil, aynı zamanda gelecekteki büyümenin ipotek altına alınması anlamına gelmektedir. Özellikle gelişmekte olan ülkelerin durumu, küresel bir teknolojik yayılım (diffusion) için büyük bir engel teşkil etmektedir. Gelişmekte olan ülkelerin borcu 31 trilyon dolara ulaşmış ve son 10 yılda gelişmiş ekonomilere kıyasla iki kat daha hızlı artmıştır. Daha da vahim olanı, bu ülkelerde yaşayan 3,4 milyar insan, devletlerinin eğitim veya sağlıktan çok borç faizi ödediği bir ekonomik gerçeklikle karşı karşıyadır!

Bir ülke, vatandaşının temel sağlık ve eğitim ihtiyaçlarını karşılayamazken, YZ altyapısına, veri merkezlerine veya bu teknolojileri kullanacak beşeri sermayeye nasıl yatırım yapabilir? Bu durum, YZ teknolojilerinin sadece zengin kuzey ülkelerine hapsolması ve küresel eşitsizliği derinleştirmesi riskini doğurmaktadır. IMF’nin büyüme projeksiyonları da bu karamsar tabloyu desteklemektedir. IMF, küresel büyümenin 2024’teki %3,3 seviyesinden 2026’da %3,1’e gerileyeceğini öngörmektedir. Daha da çarpıcı olanı, teknolojiyi en çok üreten ve tüketen gelişmiş ekonomilerin büyüme oranının %1,5 civarında seyretmesinin beklenmesidir. %1,5’lik bir büyüme ortamında, teknoloji sektörünün her yıl %20-30 büyüme beklemesi, makroekonomik gerçeklerle örtüşmeyen bir ayrışma (decoupling) yanılsamasıdır.

1.3. Yatırımın Geri Dönüşü (ROI) Sorunu

Tüm bu makroekonomik kırılganlıkların ortasında, YZ yatırımlarının önündeki en somut ve acil soru işareti, Yatırımın Geri Dönüşü (Return on Investment – ROI) problemidir. Teknoloji devleri ve yatırımcılar, altyapıya trilyonlarca dolar akıtırken, bu paranın nasıl geri döneceğine dair net bir yol haritasına sahip midir?

Washington Post ve JP Morgan tarafından yapılan analizlere göre, teknoloji sektörünün şu anki devasa sermaye harcamalarını haklı çıkarabilmesi için 2030 yılına kadar her yıl ek 650 milyar dolar gelir yaratması gerekmektedir. Bu rakamın büyüklüğünü zihnimizde canlandırmak için şöyle düşünebiliriz. Borsa İstanbul’da işlem gören Tüpraş’ından THY’sine, bankalarından holdinglerine kadar tüm şirketlerin hepsini bugün satsanız; teknoloji devlerinin YZ masrafını çıkarmak için her yıl bulması gereken o ‘ekstra’ paranın ancak yarısını ödeyebilirsiniz.

Ancak sahadan gelen veriler, bu beklentinin karşılanmasının zor olduğunu göstermektedir. MIT’nin The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 raporu, kurumsal dünyadaki gerçek durumu tüm çıplaklığıyla ortaya koymaktadır. Rapora göre, üretken yapay zeka (GenAI) projelerinin %95’i ölçülebilir bir ROI sağlamada başarısız olmaktadır. Şirketler, YZ’yı “pilot” projeler aşamasında denemekte, demolarla etkilenmekte, ancak bu teknolojiyi gerçek iş süreçlerine entegre edip kârlılığa dönüştürmeye çalıştıklarında duvara toslamaktadırlar. Bu başarısızlık oranı, sermayenin verimsiz kullanıldığının en büyük kanıtıdır. Milyarlarca dolar, somut bir iş problemi çözmekten ziyade, “teknolojiyi kaçırma korkusu” (FOMO) ile yapılan deneysel projelere harcanmaktadır. Eğer uygulama katmanında (application layer) bu değer yaratılamazsa, altyapı katmanına yapılan trilyon dolarlık yatırımlar “atıl kapasite” olarak kalmaya mahkumdur.

Aşağıdaki tablo, YZ yatırım ekosistemindeki temel makroekonomik göstergeleri ve riskleri özetlemektedir:

Gösterge	Değer / Durum	Risk / Anlam
Küresel Kamu Borcu (2024)	102 Trilyon $ (Rekor)	Yatırımları finanse etme kapasitesini sınırlar.
Gelişmekte Olan Ülke Borcu	31 Trilyon $	Küresel teknoloji yayılımını engeller.
IMF Küresel Büyüme (2026)	%3,1 (Gelişmiş: %1,5)	Düşük büyüme, yüksek teknoloji gelir beklentilerini desteklemez.
Gerekli Ek YZ Geliri (2030)	650 Milyar $ / Yıl	ROI baskısı çok yüksektir.
GenYZ Proje Başarısızlığı	%95 (MIT Raporu)	Uygulama katmanında değer yaratımı henüz kanıtlanmamıştır.
Yatırım Odağı	Eğitim (Training) Altyapısı	Değerin yaratıldığı yer (Uygulama) ile paranın harcandığı yer (Eğitim) arasında uyumsuzluk.

Bölüm 2: YZ Ekosisteminin Anatomisi ve Restoran Metaforu

YZ ekonomisindeki değer yaratımını, sermaye akışını ve darboğazları anlamak için teknolojinin karmaşık jargonundan (GPU, LLM, Inference vb.) sıyrılarak genel okuyucu için “Restoran Metaforu” kullanacağım.

2.1. Uygulama Katmanı (Restoran Salonu): Değerin Vitrini

Bu katman, restoranın yemek salonudur. Müşterinin (son kullanıcının) içeri girdiği, oturduğu, hizmeti deneyimlediği ve en önemlisi hesabı ödediği yer burasıdır. ChatGPT, Microsoft Copilot, Midjourney, kurumsal veri analizi araçları veya kodlama asistanları bu katmanda yer alır. Bir restoranda müşteri, mutfaktaki fırının markasına, kullanılan tavanın teknolojisine veya şefin bıçağının çeliğine para ödemez. Müşteri, önüne gelen yemeğin lezzetine, sunumuna, garsonun ilgisine ve genel deneyime para öder. Benzer şekilde, YZ dünyasında da gerçek ekonomik değer, modelin kaç parametreli olduğundan ziyade, kullanıcının hangi sorununu ne kadar iyi çözdüğüyle ilgilidir.

• Ekonomik Potansiyel: Teorik olarak en yüksek katma değer, marka sadakati ve ağ etkileri bu katmanda oluşur. Başarılı bir uygulama, tıpkı popüler bir restoran zinciri gibi ölçeklenebilir ve yüksek kâr marjları bırakabilir.
• Mevcut Darboğaz: Ancak şu anki yatırım ikliminde garip bir paradoks yaşanmaktadır. Müşterilerin para ödediği yer burası olmasına rağmen, sermayenin aslan payı buraya değil, “mutfağın inşasına” gitmektedir. Uygulama katmanındaki şirketler, altyapı sağlayıcılarına ödedikleri yüksek “API kiraları” ve bulut maliyetleri nedeniyle kârlılık baskısı altındadır. MIT raporundaki %95’lik başarısızlık oranı, restoran salonunun henüz yeterince dolu olmadığını veya menünün (uygulamaların) müşteriyi tatmin etmediğini göstermektedir.

2.2. Inference Altyapısı (Mutfak Operasyonu): Sürekli Maliyet Merkezi

Inference (çıkarım), eğitilmiş bir YZ modelinin, kullanıcıdan gelen yeni bir veriyi (soruyu, komutu veya resmi) işleyip bir sonuç (cevap) üretmesi sürecidir. Restoran metaforunda bu, sipariş geldiğinde ocağın yakılması, malzemelerin birleştirilmesi ve yemeğin pişirilmesi sürecindeki mutfak kısmıdır.

• Sürekli Gider (OpEx): YZ modelinin eğitimi bir kez yapılan bir yatırımken (restoranı inşa etmek gibi), inference süreci restoran her müşteri ağırladığında tekrarlanan sürekli bir operasyonel giderdir. Her ChatGPT sorusu, bir veri merkezinde elektrik tüketir, GPU döngüsü harcar ve soğutma maliyeti yaratır.
• Optimizasyon Devrimi: Stanford HAI 2025 Raporu, bu alanda inanılmaz bir verimlilik artışı yaşandığını belgelemektedir. Rapora göre, GPT-3.5 seviyesindeki bir modelin inference maliyeti, Kasım 2022’den Ekim 2024’e kadar 280 kat düşmüştür. Bu, restoranın “mutfak giderlerinin” (enerji ve pişirme maliyeti) dramatik bir şekilde ucuzladığı anlamına gelir.
• İkili Etki: Bu maliyet düşüşü, uygulama geliştiren şirketler için harika bir haberdir, çünkü hizmet sunma maliyetleri azalmaktadır. Ancak, iş modeli sadece “GPU saati kiralamak” olan altyapı şirketleri için bu durum, gelirlerin erimesi ve kâr marjlarının baskılanması anlamına gelmektedir. “Ocak kiralama” işi, giderek daha ucuz bir metaya dönüşmektedir.

2.3. Training Altyapısı (Ar-Ge Mutfağı): Sermaye Yutucusu

Training (Eğitim) katmanı, yeni ve daha zeki modellerin geliştirildiği yerdir. Restoran metaforunda burası, müşteriye yemek servisi yapılan yer değil, dünyanın en iyi şeflerinin kapalı kapılar ardında aylarca çalışarak “yeni tarifler” keşfettiği devasa “Ar-Ge Mutfakları” veya bu tarifler için gereken egzotik malzemelerin yetiştirildiği “Yüksek Teknoloji Çiftlikleri”dir.

• Sermaye Yoğunluğu: Bu katman, YZ ekonomisinin en pahalı ve en riskli kısmıdır. On binlerce NVIDIA H100 veya Blackwell GPU’sunun birbirine bağlanarak aylarca çalıştırılmasını gerektirir. OpenAI’nin CEO’su Sam Altman’ın telaffuz ettiği 1,4 trilyon dolarlık yatırım planı veya Microsoft’un 100 milyar dolarlık “Stargate” projesi, tam olarak bu katmana yöneliktir.
• Yatırım Paradoksu: Analizimin en kritik tespiti şudur: Değerin çoğu “Restoran Salonunda” (Uygulama) yaratılmasına ve paranın orada el değiştirmesine rağmen, küresel sermayenin büyük çoğunluğu “Ar-Ge Mutfağına” (Training) akmaktadır. Yatırımcılar ve teknoloji devleri, geleceğin “işletim sistemini” (temel modeli) inşa etme ve bu sistem üzerinden dünyadaki tüm dijital işlemlerden “kira toplama” hayaliyle bu katmana aşırı yatırım yaptığını düşünüyorum.

Bu dengesizlik, yani Gelir (Uygulama) ile Yatırım (Eğitim) arasındaki bu devasa uyumsuzluk, olası YZ balonunun en temel yapısal sorunudur. Herkes en iyi mutfağı kurmak için trilyonlar harcamakta, ancak restorana gelen müşteri sayısı ve ödediği hesap, bu mutfak masrafını karşılamaktan henüz çok uzaktadır.

YZ Katmanı	Restoran Karşılığı	İşlevi	Ekonomik Durumu
Uygulama (Application)	Restoran Salonu	Müşterinin gördüğü, kullandığı ve para ödediği ürün.	Değer burada yaratılır, ancak yatırımın azı buraya gelir.
Inference (Çıkarım)	Mutfak Operasyonu (Ocak)	Yemeğin pişirilmesi (modelin çalıştırılması).	Maliyetler hızla düşüyor (280x düşüş), metalaşıyor.
TrYZning (Eğitim)	Ar-Ge Mutfağı	Yeni tariflerin (modellerin) geliştirilmesi.	Sermayenin çoğu buraya akıyor (Trilyon $), balon riski burada.

Bölüm 3: Birleştirme Yanılgısı ve Yatırım Balonu

Ekonomide Birleştirme Yanılgısı (Fallacy of Composition), bir parça için doğru olanın, bütün için de doğru olacağını varsayma hatasıdır. Örneğin, bir stadyumda bir kişi maçı daha iyi görmek için ayağa kalkarsa başarılı olur, ancak herkes aynı anda ayağa kalkarsa kimse maçı daha iyi göremez ve herkes konforundan olur. YZ ekosisteminde şu an yaşanan tam olarak budur.

3.1. Herkes Platform Olamaz: Kapasite Balonunun Matematiği

Tek bir şirket için (örneğin OpenAI, Google veya Microsoft), dünyanın en güçlü modeline sahip “platform” olmak son derece mantıklı ve kârlı bir stratejidir. Eğer pazarın tek hakimi (monopolü) olabilirseniz, trilyonlarca dolarlık dijital ekonominin temel katmanını kontrol eder ve her işlemden pay alırsınız. Bu, Windows’un PC çağında veya iOS’un mobil çağda yaptığı şeydir. Ancak sorun şu ki şu anda OpenAI, Google, Anthropic, Meta, xAI, Amazon ve Microsoft gibi devlerin hepsi, aynı “kazananın her şeyi aldığı” senaryosuna oynamaktadır. Hepsi kendi devasa temel modellerini geliştirmekte ve hepsi pazarın lideri olmak için yüz milyarlarca dolarlık altyapı yatırımı yapmaktadır. Fakat pazarın büyüklüğü, 5-6 farklı trilyon dolarlık platformu aynı anda besleyecek ve kârlı kılacak kapasitede değil gibi geliyor bana, umarım yanılırım. Bu durum, kaçınılmaz olarak şunlara yol açacaktır:

1. Aşırı Kapasite (Overcapacity): Dünya, ihtiyaç duyduğundan çok daha fazla “Ar-Ge Mutfağına” (Training gücü) ve GPU kapasitesine sahip olacaktır. Forbes analizine göre bu durum “kapasite balonu” riskini doğurur. Altyapı harcamaları ile ekonomik fayda ayrışmıştır.
2. Fiyat Savaşları ve Emtialaşma: Açık kaynaklı modellerin yükselişi, bu savaşı daha da kızıştırmaktadır. Stanford raporuna göre açık modeller (örneğin Meta’nın Llama serisi) ile kapalı modeller (GPT-4 gibi) arasındaki performans farkı bir yılda %8’den %1,7’ye düşmüştür. Eğer “en iyi tarif” (model) bedava veya çok ucuzsa, şirketler neden kapalı modellere trilyonlarca dolar ödesin? Bu durum, zekanın emtialaşmasına (commoditization) ve kâr marjlarının sıfıra yaklaşmasına neden olabilir.
3. Sermaye İmhası: “Platform olma” yarışını kaybeden şirketlerin yaptığı milyarlarca dolarlık donanım ve eğitim yatırımları, geri döndürülemez batık maliyet olarak bilançolara zarar yazacaktır.

3.2. Döngüsel ve Şeffaf Olmayan Gelirler

YZ balonunun sürdürülebilirliği konusundaki bir diğer endişe verici husus, gelirlerin “döngüsel” yapısıdır. Bugün teknoloji sektöründe raporlanan YZ gelirlerinin önemli bir kısmı, aslında organik bir müşteri talebinden gelmemektedir. Sistem şu şekilde işlemektedir:

• Büyük teknoloji şirketleri (Big Tech) ve Risk Sermayesi (VC) firmaları, gelecek vaat eden YZ startup’larına milyarlarca dolar yatırım yapar.
• Bu startup’lar, aldıkları yatırımın çok büyük bir kısmını, yatırımcıları olan teknoloji devlerinin (Google Cloud, Microsoft Azure, AWS) bulut hizmetlerini kullanmak için harcar.
• Teknoloji şirketleri, startup’lardan gelen bu parayı bilançolarında Bulut/YZ geliri olarak raporlar.
• Artan gelirler, teknoloji şirketlerinin hisse değerlerini yükseltir ve bu da onları daha fazla yatırım yapmaya teşvik eder.

Bu döngü, dışarıdan (gerçek son kullanıcıdan) sisteme giren paradan ziyade, sistemin içindeki paranın el değiştirmesiyle dönen bir yapıdadır. Bu durum, finansal mühendislik ve spekülasyonla şişen bir saadet zinciri (ki ülkemizde zamanında bundan dili yanan çok olmuştur) riskini andırmaktadır. MIT raporundaki %95’lik başarısızlık oranı, bu döngünün dışına çıkıldığında, yani gerçek bir işletmeye YZ satmaya çalışıldığında değer yaratmanın ne kadar zor olduğunu kanıtlamaktadır.

Bölüm 4: İşgücü Piyasasında “Rutinin Sonu” ve YZ Prekaryası

YZ’nin finansal piyasalardaki etkisi yani balon patlar mı patlamaz mı? tartışmalı olabilir, ancak işgücü piyasasındaki etkisi yapısal, derin ve geri döndürülemezdir. Benjamin Graham’ın ortaya koyduğu savı, işgücü piyasasına uyarlarsak “oylama makinesi” borsada kararsızken, “tartı makinesi” emek piyasasında acımasız bir hüküm vermektedir: Rutin işler artık değersizdir.

4.1. Beyaz Yakalılar İçin Çanlar Çalıyor

Gelecekbilimci Gerd Leonhard’ın “Rutinin Sonu” olarak adlandırdığı kavram, YZ devriminin işgücü üzerindeki etkisini özetleyen en güçlü ve en korkutucu çerçevedir. Tarih boyunca yaşanan sanayi devrimleri ve otomasyon dalgaları, genellikle kas gücüne dayalı mavi yakalı ve düşük eğitimli işleri hedef almıştı. Traktörler çiftçileri, robot kollar montaj işçilerini ikame etmişti. Ancak GenYZ tarihte ilk kez bilişsel rutinleri, yani eğitimi ve zihinsel emeği hedef almaktadır. Hedefteki meslekler artık fabrika işçileri değil, veri analistleri, temel düzeyde kod yazan yazılımcılar, çevirmenler, müşteri hizmetleri temsilcileri, metin yazarları, muhasebeciler ve giriş seviyesindeki birçok iş. Veriler bu tehdidin boyutunu netleştirmektedir:

• YZ lideri Anthropic’in CEO’su Dario Amodei, YZ’nın önümüzdeki 5 yıl içinde giriş seviyesi beyaz yakalı işlerin yarısını (%50) yok edebileceğini öngörmektedir. Bu durumun işsizliği %10-20 seviyelerine çıkarabileceği uyarısında bulunmaktadır.
• WEF raporuna göre, ABD’de pazar araştırma analistlerinin işlerinin %53’ü, satış temsilcilerinin işlerinin ise %67’si otomasyona açıktır.
• WEF’in anketine göre işverenlerin %40’ı YZ nedeniyle işgücünü azaltmayı planlamaktadır.

Bu durum, özellikle toplumların orta sınıfını oluşturan, üniversite mezunu, yıllarca eğitim almış ancak işi rutin bilişsel süreçlere dayalı olan geniş bir kitleyi tehdit etmektedir. Bu kitle, daha önce eğitimleri sayesinde teknolojik işsizlikten korunduğunu (“robotlar benim işimi yapamaz”) düşünüyorken şimdi, diplomalarının ve yeteneklerinin bir algoritma tarafından saniyeler içinde taklit edilebildiği bir öğrenilmiş çaresizlik riskiyle karşı karşıyadır.

4.2. YZ Prekaryasının Doğuşu

Ekonomist Guy Standing’in 2011’de tanımladığı “Prekarya” (proletarya ve prekarite kelimelerinden türetilen güvencesizler sınıfı) kavramı, YZ çağında yeni ve daha tehlikeli bir boyut kazanmaktadır, YZ Prekaryası.

YZ Prekaryası, sadece işsiz kalanlardan oluşmaz. Aynı zamanda işini yapan ama statüsü, geliri ve geleceği belirsizleşen işinin anlamını yitiren profesyonelleri de kapsar. Maha Hosain Aziz’in WEF için yaptığı analize göre bu sınıf sadece ekonomik bir kayıp yaşamayacak, aynı zamanda derin bir kimlik ve anlam krizi ile de yüzleşecektir. Bir doktorun teşhis koyma yetkisini, bir avukatın içtihat tarama becerisini veya bir yazarın yaratıcı üretimini YZ sistemlerine devretmesi, sadece bir verimlilik artışı değildir. Aynı zamanda o mesleğin kutsallığının ve toplumsal statüsünün aşınmasıdır. İnsanlar yıllarını verdikleri uzmanlık alanlarının değersizleştiğini hissettiklerinde, bu durum sadece ekonomik bir sorun olmaktan çıkar, psikolojik ve toplumsal bir travmaya dönüşür. IMF Başkanı Kristalina Georgieva’nın belirttiği gibi gelişmiş ekonomilerde işlerin %60’ının YZ’dan etkilenecek olması bu travmanın ne kadar yaygın olacağını göstermektedir.

4.3. Yeniden Eğitim Miti ve Acı Gerçekler

Politika yapıcıların bu tehdide karşı verdiği standart ve refleksif cevap şudur: “İşçileri yeniden eğiteceğiz” (Reskilling/Upskilling). Ancak Brookings Enstitüsü’nün kapsamlı analizleri, bu yaklaşımın sınırlarını ve tarihsel başarısızlığını acı bir şekilde ortaya koymaktadır.

• ABD’deki Trade Adjustment Assistance (TAA) gibi geçmişte uygulanan büyük ölçekli yeniden eğitim programlarının analizleri, şaşırtıcı bir sonucu ortaya koymaktadır. Yeniden eğitilen işçilerin uzun vadede gelirlerinde anlamlı bir artış sağlanamamış, hatta bazı durumlarda bu işçiler kontrol gruplarına göre daha düşük gelir elde etmişlerdir.
• Bir insanı yeni bir meslek için (örneğin veri bilimci veya YZ operatörü olarak) eğitmek aylar, hatta yıllar alır. Oysa YZ modelleri, yeni yetenekleri haftalar, hatta günler içinde kazanabilmektedir. İnsan öğrenme hızı (biyolojik sınır) ile makine öğrenme hızı (üstel artış) arasındaki bu asimetri, hayat boyu öğrenme sloganını pratikte sürdürülemez hale getirebilir. İnsan tam yeni bir beceri öğrendiğinde, YZ o beceriyi de otomize etmiş olabilir.
• “Herkes kodlama öğrensin” furyası, YZ’nın insanlardan daha iyi ve hızlı kod yazabildiği bir dünyada anlamını yitirmiştir. Şimdi “herkes YZ operatörü olsun” denilmektedir, ancak YZ sistemleri geliştikçe insan operatöre olan ihtiyaç da azalmaktadır. Yaratılan yeni “YZ odaklı” işlerin sayısı, yok olan rutin işlerin sayısını karşılamaktan matematiksel olarak uzaktır.

Bölüm 5: Pasif İzleyicilikten Aktif Şekillendirmeye

YZ’nin yarattığı kriz ve dönüşüm, doğa kanunu gibi kaçınılmaz bir kader değil, toplumların ve devletlerin alacağı kararlara bağlı bir niyet meselesidir. Teknolojinin etkileri, içine doğduğu yasal, sosyal ve ekonomik çerçeve tarafından şekillendirilir. Dünya genelinde bu dalgayı yönetmek için geliştirilen farklı stratejiler, geleceğin nasıl şekilleneceğine dair ipuçları vermektedir.

5.1. Danimarka Modeli

Danimarka, soruna bütüncül yaklaşan ülkelerin başında gelmektedir. AI Skills Pact adı verilen girişimle, 2028 yılına kadar milyonluk ülke nüfusunun 1 milyonuna YZ becerileriyle donatmayı hedeflemektedir. Bu yaklaşımın en önemli farkı, sadece teknik eğitime odaklanmamasıdır. Sendikalar, işverenler, üniversiteler ve hükümetin dahil olduğu geniş bir toplumsal uzlaşıya dayanır. Hedef sadece insanlara iş bulmak değil, teknolojiyi demokratikleştirmek ve toplumun her kesiminin YZ okuryazarlığına sahip olmasını sağlamaktır. Bu model, teknolojinin getirdiği refahın ve risklerin toplum tarafından paylaşılmasını hedefler.

5.2. Singapur Modeli

Singapur’un National AI Strategy 2.0 planı, meseleyi bir ulusal güvenlik ve rekabetçilik sorunu olarak ele alır. Strateji, “Yetenek, Hesaplama Gücü ve Veri”yi birbirinden ayrılmaz bir üçlü olarak görür. Singapur, sadece insan yetiştirmekle yetinmez aynı zamanda bu insanların üzerinde çalışacağı yüksek performanslı hesaplama altyapısını ve veri merkezlerini devlet eliyle teşvik eder ve kurar. Singapur, YZ’yi bir nevi “kamu malı” gibi görerek, vatandaşlarının ve şirketlerinin bu teknolojiye erişimini garanti altına almaya çalışmaktadır. Bu, devletin girişimci rolünü üstlendiği proaktif bir modeldir.

5.3. Estonya Modeli

Dijital devletin öncüsü Estonya, OpenAI ile doğrudan işbirliği yaparak AI Leap 2025 programını başlatmış ve ChatGPT Edu’yu doğrudan ulusal eğitim müfredatına entegre etmiştir. Çoğu ülke okullarda YZ’yi kopya aracı olarak görüp yasaklamaya çalışırken, Estonya tam tersi bir strateji izleyerek, öğrencilerin YZ’yi bir bilişsel ortak olarak kullanmasını teşvik etmektedir. Amaç, öğrencilere YZ’nin cevaplarını ezberletmek değil, YZ ile birlikte düşünmeyi, onu sorgulamayı ve ondan daha iyi sonuçlar almayı öğretmektir. Bu, geleceğin işgücünü “YZ ile artırılmış” (AI-augmented) bireyler olarak yetiştirmeyi hedefleyen cesur bir adımdır.

5.4. AB ve ABD Ayrımı

Düzenleme tarafında ise iki farklı felsefe çarpışmaktadır:

• AB Yaklaşımı: Avrupa Birliği, “AI Act” ile dünyanın ilk kapsamlı yasal çerçevesini oluşturmuştur. Bu yaklaşım risk temellidir ve teknolojiyi, insan haklarına ve güvenliğe oluşturduğu riske göre sınıflandırır ve düzenler. Öncelik, inovasyondan ziyade temel hakları ve demokrasiyi korumaktır.
• ABD Yaklaşımı: ABD’de federal düzeyde kapsamlı bir politika eksikliği yaşanırken, boşluğu sendikalar ve eyaletler doldurmaktadır. Örneğin Hollywood yazarlar ve oyuncular sendikaları, tarihe geçen grevlerle, YZ’nin yaratıcı işleri ikame etmesine karşı “koruma kalkanları” oluşturan toplu sözleşmeler imzalamıştır. Ayrıca California ve New York gibi eyaletler, işe alım algoritmalarına karşı şeffaflık yasaları çıkararak aşağıdan yukarıya bir düzenleme pratiği sergilemektedir.

Sonuç: Emeğin Hazırlıksız Yakalandığı Bir Devrim ve Olası Senaryolar

“Tartı makinesi” metaforuna geri dönersek piyasalar bugün sermayenin ağırlığını (trilyon dolarlık yatırımları) oyluyor olabilir, ancak yarın tartı makinesi, bu yatırımların yarattığı gerçek refahı ve en önemlisi bu refahın toplumda nasıl dağıldığını ölçecektir. Bu yazımda ortaya koymaya çalıştığım en çarpıcı sonuç şudur – Sermaye tarafı (Training/Altyapı) aşırı yatırım, kapasite fazlası ve balon riskiyle karşı karşıya olsa da, asıl hazırlıksız yakalanan taraf emek tarafıdır. Finansal bir balon patladığında sermaye sahipleri para kaybeder ancak işgücü piyasasındaki bir yapısal kırılma yönetilemediğinde, toplumlar geleceklerini kaybeder. Önümüzde üç temel senaryo bulunmaktadır:

1. Sert Çöküş (Hard Crash): Büyük bir teknoloji şirketinin kârlılık hedeflerini tutturamaması veya bir GPU kiralama şirketinin iflasıyla tetiklenen, 2000 dot-com krizine benzer bir finansal çöküş. Bu senaryo, “oylama makinesinin” aniden durmasıdır.
2. Sessiz Sönme (Silent Deflation): YZ’nın beklenen devrimsel verimlilik artışını sağlayamaması, şirketlerin yavaş yavaş bütçelerini kısması ve heyecanın yerini hayal kırıklığına bırakması. Bu, “verimlilik paradoksu”nun tekrarıdır.
3. Sentez ve Konsolidasyon: Balonun köpüğünün alınması, spekülatif firmaların elenmesi ve YZ’nın birkaç dev şirketin (Apple, Microsoft vb.) ürünlerine görünmez bir şekilde entegre olması. Bu senaryoda işgücü piyasasındaki uçurum (YZ kullananlar ve kullanmayanlar) kalıcılaşır.

Yani artık rutinin sonu gelmiştir. Artık temel soru, makinelerin ne kadar zeki olacağı değil, insanların bu zeki makinelerle dolu dünyada kendilerine nasıl onurlu, güvenceli ve anlamlı bir yer bulacağıdır. Bu sorunun cevabı ise algoritmaların kodlarında değil, yapacağımız politik, ekonomik ve etik tercihlerde saklıdır. Yani tamamıyla toplumsal niyetimiz önemlidir!

Referanslar

Aşkun, V. (2024). ChatGPT gibi üretken yapay zekalar ile insan kaynakları yönetimi etkileşimi: daha fazla çalışma için görüşler ve yollar. Turkish Studies-Economics, Finance, Politics, 19(2), 679-699.
Askun, V. (2025). Sustainable Careers in the AGI Era: A Complex Adaptive Systems Perspective. Available at SSRN 5780662.
Aşkun, V. (2024). Yapay Zekâ ve Otomasyon Çağında Eşitlik ve Refah: Daron Acemoğlu’nun Görüşlerine Dayalı Bir İnceleme. Bozok Sosyal Bilimler Dergisi, 3(2), 137-160.
Aziz, M. H. (2025). The overlooked global risk of the YZ precariat. World Economic Forum.
Basele, R. B., Phillips, P. C. B., & Shi, S. (2025). Speculative Bubbles in the Recent YZ Boom: IMF. (2025). World Economic Outlook, October 2025.
IMF. (2025). Global Financial Stability Report, October 2025.
Leonhard, G. (2020). Useful Humans: My thoughts on the Future of Work. Medium.
MIT Media Lab. (2025). The GenAI Divide: State of AI in Business 2025.
Nasdaq and the Magnificent Seven. Cowles Foundation Discussion Paper No. 2430.
Ng, A. (2025). The Batch: Issue 329. DeepLearning.YZ.
Observer. (2025). Anthropic CEO Warns YZ Could Wipe Out Half of Entry-Level Jobs.
Smart Nation Singapore. (2023). Singapore National YZ Strategy 2.0.
Stanford HAI. (2025). The 2025 AI Index Report.
UNCTAD. (2025). A World of Debt 2025.