Yapay Zekâ ve İşgücü Piyasasının Geleceği: Akademisyen Görüşleri Üzerine Bir İnceleme

Yıl 2025, Cilt: 17 Sayı: 33, 721 - 733, 09.12.2025

Kenan Özmen

https://doi.org/10.20990/kilisiibfakademik.1738656

Öz

Amaç: Bu araştırma, yapay zekâ teknolojilerinin işgücü piyasası üzerindeki etkilerini nitel araştırma yöntemiyle incelemiştir.
Tasarım/Yöntem: Durum çalışması yöntemi kapsamında, Türkiye'deki çeşitli üniversitelerde görev yapan, yapay zeka konularında çalışmaları olan ve farklı uzmanlık alanlarında çalışan 17 akademisyenle derinlemesine görüşmeler gerçekleştirilmiştir. Katılımcılara demografik bilgilerinin dışında üç soru sorulmuştur.
Bulgular: Araştırma, yapay zekânın işgücü piyasasında önemli dönüşümler yarattığını ve bu dönüşümlerin farklı yönlerden ele alınması gerektiğini ortaya koymuştur. Araştırma sonuçlarına göre, yapay zekâ teknolojilerinin vasıfsız iş gücüne olan talebi azaltarak işsizlik oranlarını artırabileceği ve bunun sonucunda yoksulluğun derinleşebileceği belirlenmiştir. Bununla birlikte, yapay zekânın yeni iş alanları ve meslekler yaratma potansiyeline sahip olduğu, ancak bu işlerin genellikle ileri düzeyde teknik bilgi ve beceri gerektirdiği sonucuna ulaşılmıştır. Araştırmada ayrıca yapay zekâ kullanımının etik sorunlar doğurabileceği, özellikle gizlilik ve şeffaflık konularında yasal düzenlemeler ve veri politikaları geliştirilmesi gerektiği belirtilmiştir.
Sınırlılıklar: Bu araştırmanın temel sınırlılığı, yalnızca üniversite öğretim elemanlarının görüşlerine dayanması nedeniyle elde edilen bulguların genellenebilirliğinin sınırlı olmasıdır.
Özgünlük/Değer: Çalışma, yalnızca ekonomik etkileri değil, aynı zamanda etik, sosyal ve eğitim boyutlarını da kapsamlı şekilde ele alarak, yapay zekâ teknolojilerinin vasıfsız işgücüne etkileri, yeni meslekler yaratma potansiyeli, etik sorunlar ve beceri dönüşümü gereksinimlerini bütüncül bir bakış açısıyla ortaya koyması açısından özgün bir değer taşımaktadır.

Anahtar Kelimeler

Yapay zeka , İşgücü piyasası , Ücret , Eğitim Programları , Etik Sorunlar

The Future of the Labour Market and Artificial Intelligence: An Analysis Based on Academics’ Perspectives

Öz

Purpose: The purpose of this research is to examine the relationship between brand satisfaction, brand trust and brand loyalty within the scope of social media communication.
Design/Methodology: Within the framework of a case study, interviews were conducted with 17 academicians from various universities across Turkey who specialize in artificial intelligence (AI) and represent diverse disciplinary backgrounds. The participants were asked three questions in addition to the questions asked to elicit their demographic information.
Findings: The study revealed that artificial intelligence is generating significant transformations in the labour market, and these transformations need to be addressed from various perspectives. According to the research findings, AI technologies may reduce the demand for unskilled labour, which could increase unemployment rates and consequently deepen poverty. However, it was also concluded that AI has the potential to create new job fields and professions, although these positions generally require advanced technical knowledge and skills. Furthermore, the study indicated that the use of AI may lead to ethical issues, particularly emphasizing the need to develop legal regulations and data policies regarding privacy and transparency.
Limitations: The primary limitation of this study is that its findings are based solely on the views of university faculty members, which restricts their generalizability.
Originality/Value: The study holds original value as it comprehensively addresses not only the economic impacts but also the ethical, social, and educational dimensions of artificial intelligence technologies, presenting a holistic perspective on their effects on unskilled labour, potential for creating new professions, ethical issues, and the need for skills transformation.

Anahtar Kelimeler

Artıfıcıal ıntellıgence , Labour market , Wages , Educatıoanal Programs , Ethıcal ıssues

Kaynakça

• Ameen, N., Sharma, G. D., Tarba, S., Rao, A., & Chopra, R. (2022). Toward advancing theory on creativity in marketing and artificial intelligence. Psychology & Marketing, 39(9), 1802-1825. https://doi.org/10.1002/mar.21699
• Aoun, J. E. (2016). Higher Education for the AI Age: Let’s Think about It before the Machines Do It for Us. The Washington Post. https://www.washingtonpost.com/news/grade-point/wp/2016/10/27/higher-education-for-the-ai-age-lets-think-about-it-before-the-machines-do-it-for-us/
• Autor, D. H. (2015). Why are there still so many jobs? The history and future of workplace automation. Journal of Economic Perspectives, 29(3), 3-30.
• Berg, B. L., & Lune, H. (2021). Sosyal Bilimlerde Nitel Araştırma Yöntemleri (Çev. Ed: Asım Arı). Eğitim Yayınevi.
• Braverman, H. (1974). Labor and monopoly capital: The degradation of work in the twentieth century. Monthly Review Press.
• Büyüköztürk Ş., Kılıç Çakmak, E., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş., & Demirel, F. (2020). Eğitimde Bilimsel Araştırma Yöntemleri. Pegem Akademi.
• Ceylan, S. (2023). Nitel Araştırma Yöntemi. Derya İlic, İlknur Aydoğdu ve Rüçhan Bubur (Ed.), Sosyal & Beşerî Bilimlerde Araştırma ve Değerlendirmeler-1, 1–32.
• Creswell, J. W. (2021). Nitel Araştırma Yöntemleri: Beş Yaklaşıma Göre Nitel Araştırma ve Araştırma Deseni (Çev. Ed. Mesut Bütün & Selçuk Beşir Demir). Siyasal Yayın Dağıtım.
• Dixon, J., Hong, B., & Wu, L. (2021). The robot revolution: Managerial and employment consequences for firms. Management Science, 67(9), 5586-5605.
• Dömbekci, H. A., & Erişen, M. A. (2022). Nitel araştırmalarda görüşme tekniği. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(Özel Sayı 2), 141-160.
• Dyer-Witheford, N., Kjosen, A. M., & Steinhoff, J. (2022). Yapay Zekâ ve Kapitalizmin Geleceği: İnsan Dışı Bir Güç (Çev. Barış Cezar). İletişim Yayınları.
• Grace, K., Salvatier, J., Dafoe, A., Zhang, B., & Evans, O. (2018). When will AI exceed human performance? Evidence from AI Experts. Journal of Artificial Intelligence Research, 62, 729-754. https://doi.org/10.1613/jair.1.11222
• Josifidis, K., & Supic, N. (2024). Artificial Intelligence and the Productivity-Pay Gap in the USA: Industrial Insights and the Revival of Heterodox Ideas. Journal of Economic Issues, 58(2), 540–548. https://doi.org/10.1080/00213624.2024.2344434
• Kapukaya, M., & Durmaz, Ş. (2023). Dijital emek kavramının emek arzı ve emek talebi yönünden incelenmesi: nitel bir araştırma. Uygulamalı Sosyal Bilimler ve Güzel Sanatlar Dergisi, 5(12), 134-150.
• Liengpunsakul, S. (2021). Artificial Intelligence and Sustainable Development in China. The Chinese Economy, 54(4), 235–248. https://doi.org/10.1080/10971475.2020.1857062
• McKinsey & Company. (2020). Turkey’s talent transformation in the digital era: Executive summary. https://www.mckinsey.com
• Mowforth, O. D., Burn, L., Khan, D. Z., Yang, X., Stacpoole, S. R., Gronlund, T., ... & Davies, B. M. (2023). Lived experience-centred word clouds may improve research uncertainty gathering in priority setting partnerships. BMC Medical Research Methodology, 23(1), 100. https://doi.org/10.1186/s12874-023-01897-6
• Özışık, T., & Şahin, B. E. (2022). Endüstri 4.0 teknolojilerinin iş gücü ve işin geleceğine etkileri. Journal of Life Economics, 9(2), 81-96. https://doi.org/10.15637/jlecon.9.2.03
• Rožanec, J. M., Novalija, I., Zajec, P., Kenda, K., Tavakoli Ghinani, H., Suh, S., … Soldatos, J. (2022). Human-centric artificial intelligence architecture for industry 5.0 applications. International Journal of Production Research, 61(20), 6847–6872. https://doi.org/10.1080/00207543.2022.2138611
• Rozum, D., Grazhevska, N., & Virchenko, V. (2020). Structural Change in Labor Market Influenced by Artificial Intelligence: Theoretical and Empirical Analysis. In 2020 10th International Conference on Advanced Computer Information Technologies (ACIT) (pp. 563-566).
• Srnicek, N. (2016). Platform Capitalism. Polity Press.
• Standing, G. (2019). Prekarya: Yeni Tehlikeli Sınıf (Haz. Sercan Çınar). İletişim Yayınları.
• Stathoulopoulos, K., & Mateos-Garcia, J. C. (2019). Gender diversity in AI research. SSRN 3428240.
• Su, Z., Togay, G., & Côté, A. M. (2020). Artificial intelligence: a destructive and yet creative force in the skilled labour market. Human Resource Development International, 24(3), 341–352. https://doi.org/10.1080/13678868.2020.1818513
• Tekin, A., & Demirel, O. (2024). Yapay Zekâ Teknolojileri ile İstihdam ve Verimlilik Arasındaki İlişki. Yönetim Bilimleri Dergisi, 22(Özel Sayı), 1585-1618. https://doi.org/10.35408/comuybd.1485233
• Vincent, J. (2017). Robots and AI are going to make social inequality even worse, says new report. The Verge. https://www.theverge.com/2017/7/13/15963710/robots-ai-inequality-social-mobility-study
• Xu, L. D., & Duan, L. (2019). Big data for cyber physical systems in industry 4.0: a survey. Enterprise Information Systems, 13(2), 148-169. https://doi.org/10.1080/17517575.2018.1442934
• Yıldırım, A., & Şimşek, H. (2005). Sosyal Bilimlerde Nitel Araştırma Yöntemleri. Seçkin Yayıncılık.
• Yin, R. K. (2017). Durum Çalışması Araştırması Uygulamaları (Çev. İlhan Günbayı). Nobel Yayın Dağıtım.
• Yuan, Y., Sun, Y., & Chen, H. (2024). Does artificial intelligence affect firms’ inner wage gap? Applied Economics, 1–7. https://doi.org/10.1080/00036846.2024.2324090
• Zhou, G., Chu, G., Li, L., & Meng, L. (2019). The effect of artificial intelligence on China’s labor market. China Economic Journal, 13(1), 24-41. https://doi.org/10.1080/17538963.2019.1681201