Yapay Zekâ Bu Kadar Hızlıyken İşler Neden Bekliyor?

Bir resmi dairede ya da bir şirketin muhasebe katında herkesin bildiği o an vardır. Evrak hazırdır. Kaşesi basılmış, dosyasına konmuştur. Eksik tek şey bir imzadır. Görevli başını kaldırmadan söyler. “Müdür bey toplantıda.” Siz koridordaki plastik sandalyeye oturur, telefonunuzu çıkarır ve beklemeye başlarsınız. İşin kendisi beş dakikalık. Bekleme yarım gün.

Bu sahne yıllardır hantal bürokrasinin simgesiydi. Yapay zekânın bunu ortadan kaldırması bekleniyordu. Oysa yapay zekâyı iş akışına en derin yerleştiren şirketlerden birinden gelen veri, aynı koridorun başka bir kılıkta geri döndüğünü gösteriyor. Bu kez sandalyede oturan bir yazılım. Beklenen yine bir insan.

Sürenin Büyük Kısmı Bir İnsanı Beklemekle Geçiyor

Claude’u geliştiren Anthropic, 16 Ekim’de merceği bu kez kendine çevirdi ve çalışanlarının işinin nasıl değiştiğini anlatan bir rapor yayımladı. Malzeme epey geniş. Rakamların çoğu şirket genelindeki iç verilerden geliyor. Araştırmacılar istihdam ve işe alım kayıtlarını, yapay zekâ kullanım verilerini, iş çıktısı ölçümlerini, çalışan anketlerini, iç yazışma örüntülerini ve çalışanların takvimlerini taramış. 17 çalışanla yapılan görüşmeler ise bu rakamlara insan sesi katmak için eklenmiş. Raporda şirketin son bir yılda üç katına büyüdüğü yazıyor ama toplam çalışan sayısı yer almıyor. Raporu birkaç gün sonra ayrıntılı biçimde aktaran Fortune’a göre şirketin bugün 3500’den fazla çalışanı var.

Ajan kayıtlarına göre çalışanların ajanlarla karşılıklı yürüttüğü oturumlarda geçen sürenin yaklaşık yüzde 80’i, ajanın bir insandan yanıt beklemesiyle geçiyor. Ajan, kendisine verilen işi adım adım kendi başına yürüten bir yapay zekâ programı. Oturum dediğim de sizin bir ajana iş verip onunla yazıştığınız zaman dilimi. Ajan kod yazıyor, toplantıdan önce size kısa bir özet hazırlıyor. Sonra duruyor ve soruyor. “Bunu böyle yapayım mı?” Siz o sırada başka bir toplantıdaysanız ajan da koridordaki plastik sandalyeye geçip oturuyor.

Araştırmacılar durumu tek cümleyle özetliyor. Bu hızlanma, ajanların ürettiği iş için insan dikkatini darboğaza çeviriyor. Yani bütün sistem, şişenin dar boğazı gibi, insanın bakıp onaylama hızına takılıyor. Bir mühendis bunu, her biri ayrı ayrı dikkat isteyen bir Claude ordusunun ortasında kalmaya benzetmiş. Raporda alıntılanan bir mühendis de işini çocuk bakıcılığına benzetiyor. Meyve suyunun kapağını açtırmak isteyen çocuk da parmağını kesen çocuk da aynı telaşla koşup geliyormuş.

Hız da gerçekten büyük. Ajan kayıtlarına göre 2026 mart ayında ajanların toplam çalışma saati ilk kez çalışanlarınkini geçmiş. Bu toplamda kimse başında durmadan çalışan ajan filoları da var. Yalnızca çalışanların kendi yönettiği ajanlara bakıldığında bile ağustosta ajanlar, onları yöneten insanlardan altı kat fazla saat çalışmış. İnsan saati hesaplanırken her çalışanın haftada 40 saat çalıştığı varsayılmış. Şirketin iş çıktısı ölçümlerine göre mühendis başına kod gönderimi, yani koda eklenen değişiklik paketlerinin sayısı, altı ay öncesinin beş katına çıkmış.

Bu artış şirketin büyümesinden de gelebilir. Araştırmacılar bunu ayırmak için ajan kullanmaya başlayan 192 mühendisi, aynı dönemde kullanmayan 74 mühendisle karşılaştırmış. Ajana geçenlerin yazdığı kod miktarı sonraki aylarda belirgin biçimde artmış. Ajanın yazdığı kodun sonradan silinme ya da geri alınma oranı da aynı kişinin kendi yazdığı koddan farklı çıkmamış. Araştırmacılar ajana geçişin rastgele olmadığını, büyük bir projeye hazırlanan birinin araçlarını da güncellemiş olabileceğini kendileri not ediyor.

Çalışanlar da bu temponun farkında. Şirket içi ankette iş süreçlerinin kendilerini olabildiğince verimli kıldığını söyleyenlerin payı 2024 sonunda yüzde 44’tü, 2025 kasımında yüzde 58’e çıktı. Rapora göre ağustos itibarıyla Anthropic çalışanları 2030’a kadar işlerinin yüzde 75’ini yapay zekânın yapabileceğini düşünüyor. Diğer Amerikalılarda bu oran yüzde 28.

Herkes Biraz Yönetici Oldu

Bu hızın bir bedeli var. Fortune’un aktardığına göre kimseyi yönetmeyen çalışanlar bile gün içinde birkaç ajana iş verip onların sorularını yanıtlayan küçük birer yöneticiye dönüşüyor. Raporun 2026 nisanındaki çalışan anketinde yapay zekânın gündelik işini nasıl değiştirdiğini anlatanların yüzde 20’si, rolünün işi bizzat yapmaktan Claude’ları yönetmeye kaydığını yazmış. Kod yazma işi de mühendislerin masasından taşmış. Başlangıçta hiç kod göndermeyen teknik olmayan çalışanların kodlama amaçlı ajan oturumları 2025 ağustosunda ayda 2 iken 2026 mayısında ayda 90’a çıkmış.

Raporda bu yönetme emeğine “meta iş” deniyor. Yani işin kendisi yerine, işi yapan ajanları idare etmek için harcanan emek. Ajanlara talimat yazmak ya da bir ajanın çıktısını ötekine kontrol ettirmek gibi. Araştırmacılar ajan oturumlarından alınan 2000 kısa özeti yapay zekâyla sınıflandırmış. Buna göre ortalama bir çalışanın ajan oturumlarında meta işin payı 2025 sonbaharında yüzde 10’du, 2026 baharında yüzde 22’ye çıktı. Ajanlar için yazılmış kalıcı talimatların sayısı da 2025 temmuzunda birkaç yüz iken bir yıl sonra 8500’e ulaşmış.

Okuma yükü de küçük değil. Araştırmacılar ajanların ürettiği metni ortalama okuma hızıyla süreye çevirmiş. Teknik olmayan ekiplerde bile bu metnin hepsini baştan sona okumak iş haftasının yarısından fazlasını alırdı. Bana kalırsa bu, o metinlerin bir kısmının göz ucuyla onaylandığı anlamına da geliyor olabilir.

Bunu okurken aklıma Jeff Sutherland’in Scrum kitabındaki bir tablo geldi. Sutherland, Gerald Weinberg’in bir hesabına dayanarak aynı anda beş projeye bakan birinin zamanının yüzde 75’ini işler arasında geçişte kaybettiğini anlatıyordu. O hesap insanlardan oluşan ekipler için yapılmıştı. Bence her biri ayrı bir şey soran beş ajan da insanı benzer bir koşturmacaya sokuyor.

Toplantılar Neden Azalmadı?

Rutin işler azalırken toplantılara ayrılan zamanın da azalması beklenebilirdi. Takvim verileri tam tersini gösteriyor. Ortanca çalışan, yani şirketteki herkes toplantı süresine göre sıralansa tam ortada kalan kişi, bir yıl öncesine göre toplantılarda yüzde 20 daha fazla zaman geçiriyor. Rapor bu artışın bir kısmını şirketin hızlı büyümesine, bir kısmını da toplantının bol olduğu teknik olmayan rollerin payının artmasına bağlıyor.

Bu yüzden ikinci rakam daha çarpıcı. Aynı takvim verilerine göre kimseyi yönetmeden kendi işini yapan teknik çalışanlarda da toplantı süresi bir yılda yüzde 16 artmış. Görüşmelerde çalışanlar yüz yüze koordinasyonu vazgeçilmez olarak anlatıyor. Bir çalışan, hataların peşine düştükçe karşısına ancak insanların bir araya gelip karar vermesiyle çözülebilecek kurumsal sorunların çıktığını söylüyor. Araştırmacıların gözlemi de tanıdık geliyor. Ajanları yönetmeye verilen ara çoğu zaman bir toplantıya dönüşüyor.

Fortune bu tabloyu, insanların zamanının giderek daha büyük kısmını koordinasyona ve karar vermeye ayırdığının işareti olarak okuyor. Tekrarlayan kodlama gibi işleri ise ajanlar kendi başına hallediyor. Teknik olmayan çalışanlardan biri de değişimi kendi işi üzerinden anlatmış. “Eskiden işin yüzde 20’si olan stratejik kısım, şimdi işin yüzde 90’ı haline geliyor.”

Benzer bir yorgunluk başka verilerde de var. Microsoft’un sonsuz iş günü araştırmasına göre Microsoft 365 kullanıcılarının en yoğun yüzde 20’lik kesimi, mesai saatlerinde ortalama iki dakikada bir toplantı daveti ya da mesajla bölünüyor. Bu rakam şirketin kendi kullanım verilerinden geliyor. Aynı çalışmada 31 ülkede 31000 kişiyle yapılan ankette katılımcıların yüzde 48’i işinin dağınık ve parça parça hissettirdiğini söylemiş. Üstelik bu veriler 2025 başında, ajanlar bu kadar yaygınlaşmadan önce toplanmıştı. Bana kalırsa o bildirimlerin arasına şimdi bir de onay bekleyen yazılımlar ekleniyor.

Türkiye’deki Ofiste Hız Nerede Takılıyor?

Bana kalırsa Türkiye’de pek çok şirkette karar zaten birkaç kişinin masasında toplanıyor. Satın alma onayı genel müdürden, sözleşme hukuktan döner. Bir yapay zekâ aracı teklif metnini iki dakikada hazırlasa bile o metin aynı “bir de yukarıya soralım” turunda bekler.

İmza yetkisi işin yalnızca bir parçası. İş akışlarının çoğu da insan temposuna göre kurulmuş durumda. Bir masraf formunu düşünün. Çalışan formu doldurur, çıktısını alıp ıslak imzaya götürür. Müdür imzaladıktan sonra muhasebe aynı bilgileri sisteme bir kez daha girer. Fatura eksikse belge geri döner ve tur baştan başlar. Teklif dosyası da benzer bir yol izler. Satış ekibi hazırlar, e-postayla finansa yollar, finans “son hali bu mu?” diye geri yazar ve dosyanın adına bir “son2” daha eklenir. Haftalık durum toplantısı da bazen herkesin aynı tabloyu kendi ekranından okuması için yapılır.

Bu adımların hiçbiri yapay zekâ geldi diye kendiliğinden değişmiyor. Formu bir yazılım doldursa da imza aynı masada atılıyor. Dosya aynı e-posta zincirinde dolaşıyor, aynı devir teslim noktasında bir gün bekliyor. Anthropic’in raporunda da bununla ilgili bir ayrıntı var. Not tutulmayan bir toplantıda verilen karardan ajanların haberi olmuyor, bu yüzden şirkette kayda geçmeyen yazışma ve notsuz toplantı hoş karşılanmıyor. Islak imzayla dönen bir formu düşünün, ajanın gözünde o karar hiç verilmemiş sayılır. Bana kalırsa akışın kendisi yeniden çizilmedikçe yapay zekânın kazandırdığı dakikalar bir sonraki bekleme odasında eriyip gidiyor. Kolay kazanılan zaferin yöneticiyi neden yanılttığını anlatan yazıda da benzer bir tespit var. Aracı değiştirmek kolay, etrafındaki işi değiştirmek zor.

Bir de hafıza meselesi var. Gün boyu onlarca küçük onay veren biri, bir süre sonra neyi neden onayladığını hatırlamakta zorlanabilir. Telefona not alınan bilgiyi beynin neden sildiğini anlatan yazıda sözü edilen zihinsel yük devretme burada da işliyor olabilir. Bence dikkat sürekli bölündüğünde kararları gerektiği kadar derinlemesine tartmak da zorlaşıyor.

Merdivenin Alt Basamağı Daralıyor

Bence raporun en rahatsız edici kısmı işe alımla ilgili. Şirketin istihdam kayıtlarına göre Anthropic’in teknik bölümlerinde kıdemsiz çalışanların payı 2025 başındaki yüzde 21’den yüzde 14’e inmiş. Yeni işe alınan teknik çalışanlar arasında bu oran daha da hızlı düşmüş, yüzde 27’den yüzde 9’a. Kıdemsiz pozisyonlar için açılan ilanlar da 2025 aralığından beri sert biçimde azalmış. Bu düşüş, şirket büyümeye devam ederken kadronun içindeki paylarda yaşanıyor.

İşe alımda aranan özellikler de kaymış. Araştırmacılar 2024’ten bu yana işe alınan binlerce kişinin mülakat değerlendirme notlarını yapay zekâyla taramış. Teknik adaylarda en çok artan yorumlar özerklik ve muhakemeyle ilgili. Belirli bir alandaki teknik uzmanlığa ayrılan yer ise küçülmüş. Adayın yapay zekâ araçlarını yaratıcı biçimde kullanıp kullanmadığından söz eden değerlendirmeler de 2024’ten 2026’ya teknik rollerde üç, teknik olmayan rollerde dört katına çıkmış.

Bence bu bulgular yan yana durunca rahatsız edici bir çelişki ortaya çıkıyor. Muhakeme, yıllarca küçük işlerde hata yapıp düzeltilerek kazanılıyor. O küçük işleri artık ajanlar yapıyor. Bu da ustalık merdiveninin ilk basamağı kaybolduğunda yeni ustanın nereden geleceği sorusunu yeniden gündeme getiriyor.

Karar verecek insan aranıyor. Karar vermeyi öğreneceği yer ise daralıyor.

Raporun yazarları çözüm tarafında Anthropic’in kendi uygulamalarını öne çıkarıyor. İlki çalışanların şirket hissesine yaygın biçimde ortak olması. Yazarlara göre uzmanlığını makineye aktaran çalışanın, bundan doğan kazançtan pay alması şart. İkincisi, yapay zekâyla dönüşmekte olan işleri önceden fark etmeye yarayan bir erken uyarı sistemi. Şirket bu sistemle riskteki çalışanları içeride başka görevlere kaydırmaya çalışıyor. Hareketlilik rakamlara da yansımış. En az bir yıldır şirkette çalışanların herhangi bir ayda başka bir departmana geçme olasılığı 2026’da, 2025’e göre yüzde 50 daha yüksek.

Yazarlar bu önlemlerin sınırı konusunda da açık konuşuyor. Hiçbirinin kıdemsiz alımlardaki yavaşlamaya doğrudan çare olmadığını, mevcut çalışanları koruyan adımların hiç işe alınmamış kişilere bir yararı olmadığını kendileri yazıyor.

Fortune önemli bir not da düşüyor. Anthropic’in çok büyük kaynakları var ve yapay zekâyı iş akışlarına başka şirketlerin muhtemelen yapmadığı bir derinlikte yerleştirmiş. Rapordaki tablo bu yüzden ortalama bir ofisin bugününe pek benzemiyor. Bence yine de birkaç yıl sonra ortalama ofisin neye benzeyeceğine dair erken bir fotoğraf olabilir.

O fotoğrafta koridordaki plastik sandalye hâlâ yerinde duruyor. Üzerinde oturan değişmiş. Makineler bekliyor, insanlar toplantıda. Yapay zekânın bu işi yapıp yapamayacağını tartışmanın zamanı geçti gibi. Asıl merak ettiğim, sorduğu soruya kimin ve ne kadar dikkatle cevap vereceği.