Sirac El
Claude modelinin geliştiricisi Anthropic, 16 Ekim 2026’da “The AI Expectations Gap”, yani “Yapay Zekâ Beklenti Uçurumu” adlı bir araştırma yayımladı. Araştırma, aynı soruları iki farklı gruba soruyor: Amerikan halkına ve şirketin kendi çalışanlarına. Sonuç, iki grubun bambaşka gelecekler gördüğünü ortaya koyuyor.
Ama bu araştırmanın asıl ilginç tarafı, rakamların kendisinden çok, sorduğu soru: Yapay zekâyı en yakından tanıyanlar, geleceği bizden daha mı iyi görüyor? Yoksa içeride olmak, insanın bakışını da mı değiştiriyor?
Bu yazıda araştırmanın bulgularını aktarırken, bu soruya da cevap aramaya çalışacağız. Şunu da baştan belirtmek gerekiyor: Araştırma Anthropic’in kendi yayını ve çalışanların verdiği cevaplar bir ölçüm değil, kişisel görüş. Rakamları okurken bunu akılda tutmak gerekiyor.
Araştırma neyi ölçtü?
Araştırma, üç farklı gruptan toplanan cevaplara dayanıyor:
- Amerikan halkı: Ağustos 2026’da kamuoyu araştırma şirketi Morning Consult aracılığıyla yaklaşık 11 bin kişiye ulaşıldı. Sonuçlar, ABD nüfusunu temsil edecek şekilde ağırlıklandırıldı. Eylül’de 7.600 kişiyle tekrarlanan anket de benzer sonuçlar verdi.
- Anthropic çalışanları: Aynı dönemde şirket içinde yapılan bir ankete 1.334 çalışan katıldı.
- Web sitesi ziyaretçileri: Şirketin açtığı etkileşimli bir sayfada, 140’tan fazla ülkeden 23 bin kişi daha kısa bir soru setini cevapladı.
Katılımcılara yapay zekânın 2030’a kadar neler yapabileceği, iş yerlerinde ne kadar yaygınlaşacağı, kendi işlerinin ne kadarını üstleneceği ve bunun işsizliği nasıl etkileyeceği soruldu. Araştırmacılar daha sonra bu cevapları bir ekonomik modelden geçirerek, her grubun beklentisinin ekonomiye nasıl yansıyacağını hesapladı.
Raporun yazarları arasında Stanford Üniversitesi’nden iktisatçı Charles I. Jones ve Virginia Üniversitesi’nden Anton Korinek gibi yapay zekâ ekonomisi alanının tanınmış isimleri de bulunuyor.
Uçurum rakamlarla
İki grubun beklentileri arasındaki fark, neredeyse her soruda kendini gösteriyor:
| Soru | ABD’li yetişkinler | Anthropic çalışanları |
|---|---|---|
| Yapay zekâ 2030’a kadar Nobel düzeyinde bir keşif yapabilir mi? | %39 evet | %91 evet |
| Yapay zekâ 2030’a kadar mevcut işinizin ne kadarını yapabilir? | Ortalama %28 | Ortalama %75 |
| Yapay zekâya uygun bir iş, normal sürenin dörtte birinde ya da daha kısa sürede bitiyor mu? | %26 evet (işinde kullananlar) | %59 evet |
| 2030’da yapay zekâya uygun işlerin ne kadarında yapay zekâ kullanılacak? | %42 | %65 |
| Beklentilerin modele göre 2030’daki ekonomik büyümeye yansıması | %5,4 | %17,1 |
Bunların içinde belki de en dikkat çekici olanı, kendi işine dair beklenti. ABD’li çalışanların yalnızca yirmide biri, işinin yüzde 80’inden fazlasını yapay zekânın yapacağını düşünüyor. Anthropic çalışanlarının ise yarıdan fazlası bunu bekliyor.
Ekonomik büyüme rakamlarını da doğru okumak gerekiyor. Bunlar bir tahmin değil, araştırmacıların modelinin, her grubun beklentilerini ekonomiye çevirdiğinde ortaya çıkan senaryolar. Karşılaştırmak için: ABD ekonomisi son yıllarda yılda ortalama yüzde 2-3 civarında büyüyor. Yani sıradan Amerikalıların beklentisi bile bunun iki katından fazlasına karşılık geliyor. Rapora göre çalışanların beklentisi ise ekonominin yaklaşık dört buçuk yılda bir ikiye katlanması anlamına geliyor. Bu, tarihte eşi görülmemiş bir hız.
İçeriden bir rakam
Araştırmanın en çarpıcı bulgularından biri ise Anthropic’in kendi içiyle ilgili. Çalışanlara, yapay zekâ modellerini geliştirme işinin bugün ne kadarını yapay zekânın yaptığı soruldu. Verilen cevapların ortası: yüzde 51. Çalışanlar bu oranın 2027 sonunda yüzde 80’e, 2030 sonunda yüzde 95’e çıkmasını bekliyor.
Yani yapay zekâyı geliştirenlere göre, yapay zekâyı geliştirme işinin yarısını zaten yapay zekâ yapıyor.
İçeridekiler daha mı iyi bilir?
Bu uçurum karşısında iki farklı okuma yapmak mümkün. İkisinin de güçlü argümanları var.
Birinci okuma: Onlar görüyor, biz henüz görmüyoruz
Anthropic çalışanları, bugünün en gelişmiş yapay zekâ modellerini her gün kullanıyor. Büyük ihtimalle henüz yayımlanmamış modelleri de. Kamuoyunun aylar sonra göreceği yetenekleri, onlar bugünden görüyor.
Tarihte bunun örnekleri var. 1990’ların başında interneti kullanan küçük bir grup, onun hayatımızı nasıl değiştireceğini anlatırken çoğu insana abartılı geliyordu. Akıllı telefonların ilk yıllarında da benzer bir tablo vardı. Teknolojiyi en yakından görenler, onun hızını daha erken fark etmişti.
İkinci okuma: İçeride olmak bakışı değiştiriyor
Ama aynı tarihte tersinin örnekleri de var. 2010’ların ortasında sürücüsüz araçları geliştiren şirketlerin yöneticileri, birkaç yıl içinde yollarda milyonlarca otonom araç olacağını söylüyordu. Teknoloji gerçekten gelişti, ama beklenen takvimin çok gerisinde kaldı.
Bir teknolojiyi geliştiren insanların ona dair beklentilerinin yüksek olması şaşırtıcı değil. Bu işe inandıkları için o şirkette çalışıyor olabilirler. Her gün başarıları kutlayan bir ortamda bulunuyor olabilirler. Üstelik şirketin başarısı kendi gelecekleriyle de doğrudan bağlantılı.
Raporun kendisi de bazı sınırları açıkça belirtiyor. Çalışanların cevapları bir ölçüm değil, kişisel görüş. Şirketin resmî tahmini de değil. Araştırma ekiplerinde çalışanlar yapay zekâyı diğer çalışanlardan daha yoğun kullandığı için, onların daha yüksek tahminleri kısmen kendi deneyimlerini yansıtıyor olabilir. Ayrıca her iki grup içinde de görüşler çok farklılaşıyor. Ortalamaların arkasında, birbiriyle örtüşen geniş bir görüş yelpazesi var.
Bu sefer farklı mı?
İçeridekilerin yalnızca şirket çalışanlarından oluşmadığını da unutmamak gerekiyor. Bir de bu teknolojiye milyarlarca dolar yatıranlar var.
Silikon Vadisi’nin en etkili risk sermayesi şirketlerinden Andreessen Horowitz’in kurucu ortağı Ben Horowitz, Ekim 2026’da All-In podcast’inde yapay zekâ yatırımlarının bir balon olup olmadığı tartışılırken, bugünün 2000’lerin başındaki dotcom balonundan farklı olduğunu savundu. Ona göre internet balonunun asıl sebebi talep eksikliğiydi: Altyapı kurulmuş, ama onu kullanacak kadar insan henüz internete bağlanmamıştı. Bugün ise tam tersi bir durum var. Horowitz, Amazon CEO’su Andy Jassy ile yaptığı bir konuşmayı da aktardı: Yapay zekâ için gereken işlemci ve veri merkezi kapasitesi, 2028’in sonuna kadar tükenmiş durumda. Horowitz’in deyişiyle: “Yapay zekâda talep eksikliği diye bir sorunumuz yok. Bu yüzden dinamiklerin farklı olacağını düşünüyorum.”
Ama bu iyimserliği de bağlamıyla okumak gerekiyor. Aynı programda Horowitz, şirketinin hem OpenAI’a hem de Anthropic’e yatırım yaptığını da söylüyordu. Yani o da yapay zekânın başarısından doğrudan kazanç sağlayacak biri.
Programın zamanlaması da ilginçti. O hafta, yapay zekâ şirketlerine işlemci kapasitesi kiralayan CoreWeave gibi yeni bulut şirketlerinin borsa değerleri sert düşmüştü. Program sunucularına göre bunun nedeni, yatırımcıların bu şirketlerin yüksek borçlarını ödeyip ödeyemeyeceğinden endişe etmeye başlamasıydı. Horowitz da bu riski kabul etti: “Hastalıklı bir borç sarmalına girerseniz, bu herkesi batırabilir.” Bu yüzden şirketinin bu yeni bulut şirketlerine yatırım yapmadığını, çünkü dotcom dönemini yaşamış biri olarak bu tablonun onu korkuttuğunu söyledi.
Yani yapay zekâya en iyimser bakan yatırımcılardan biri bile, sürecin prüzüssüz ilerleyeceğinden emin değil. Talep gerçek olabilir. Ama gerçek bir talep bile, o talebe göre borca girenlerin hepsinin kazanacağı anlamına gelmiyor.
Belki de doğru cevap ikisinin arasında bir yerde: İçeridekiler, yapay zekânın neler yapabildiğini muhtemelen bizden daha iyi biliyor. Ama bunun ne kadar hızlı hayatımıza gireceğini, iş yerlerinin, yasaların ve insan alışkanlıklarının ne kadar hızlı değişeceğini, onlar da tam olarak bilemez.
Hissetmek ve ölçmek
Araştırmanın bir rakamı, özellikle dikkatli okunmayı hak ediyor. Anthropic çalışanlarının yüzde 59’u, yapay zekâya uygun bir işin normal sürenin dörtte birinde ya da daha kısa sürede bittiğini söylüyor. Yüzde 85’i ise en azından yarı yarıya zaman kazandığını düşünüyor.
Burada önemli bir ayrıntı var: Bu rakamlar ölçülmemiş, insanların kendi hissine dayanıyor. Ve hissetmek ile ölçmek her zaman aynı sonucu vermiyor.
Bunun en iyi bilinen örneği, bağımsız araştırma kuruluşu METR’in 2025’te yaptığı bir deney. Deneyde 16 deneyimli yazılımcı, iyi tanıdıkları büyük projelerde 246 gerçek görev üzerinde çalıştı. Bazı görevlerde yapay zekâ kullanabildiler, bazılarında kullanamadılar. İş bittiğinde yazılımcılar, yapay zekânın onları yüzde 20 hızlandırdığını düşünüyordu. Ölçümler ise tam tersini gösterdi: Yapay zekâ kullandıkları görevler yüzde 19 daha uzun sürmüştü.
Bu, Anthropic çalışanlarının yanıldığı anlamına gelmiyor. METR çalışması 2025’in başındaki araçlarla yapıldı ve araçlar o günden bu yana çok gelişti. Yapay zekâyı en iyi tanıyan ve en yoğun kullanan insanların gerçekten büyük zaman kazanması da şaşırtıcı olmaz. Ama bu deney, önemli bir uyarı barındırıyor: Yapay zekâ bize hızlı olduğumuzu hissettirebiliyor. O hissin gerçek olup olmadığını anlamanın tek yolu ise ölçmek.
Bu yazı dizisinin bir önceki yazısında da benzer bir noktaya değinmiştik: Yapay zekâyla hızla bir şey üretmek, o şeyin gerçekten işe yaradığı anlamına gelmiyor. Beklentilerin bu kadar yüksek olduğu bir dönemde, “kendimi ne kadar hızlı hissediyorum?” sorusu yerine “ne kadar hızlandım?” sorusunu sormak her zamankinden daha önemli.
İşim ne olacak?
Araştırmanın insanları en çok ilgilendiren kısmı muhtemelen bu. Ve burada ilginç bir tablo ortaya çıkıyor.
Beklenti arttıkça kaygı da artıyor
Araştırmacılar, insanların kendi işlerine dair beklentileri ile genel işsizlik tahminleri arasında güçlü bir bağ buldu. ABD’de işsizlik oranı şu anda yüzde 4,2 civarında. İşinin yarısından azını yapay zekânın yapacağını düşünenler, 2030’da işsizliğin yüzde 7-8’e çıkacağını tahmin ediyor. İşinin yüzde 80’inden fazlasını yapay zekânın yapacağını düşünenler ise işsizliğin yüzde 12,2’ye çıkacağını bekliyor.
Yani yapay zekânın kendi işini ne kadar üstleneceğini düşünüyorsanız, ekonominin geneli için de o kadar endişeli oluyorsunuz. Bu eğilim, hem halkta hem de Anthropic çalışanlarında aynı.
Bir çelişki mi?
Ama araştırmada ilk bakışta çelişkili görünen bir bulgu daha var. Kendi işlerinin dörtte üçünün otomatikleşeceğini düşünen Anthropic çalışanlarının yüzde 95’i, önümüzdeki bir yıl içinde şirketin çalışan sayısının artacağını düşünüyor. Hem de beklenen artışın ortası, yüzde 66 gibi yüksek bir oran. (Rapor, bunun şirketin planı değil, çalışanların kişisel görüşü olduğunu özellikle vurguluyor.)
Bu çelişki, aslında önemli bir gerçeğe işaret ediyor: Bir işin görevlerinin otomatikleşmesi, o işin ortadan kalkması anlamına gelmiyor. Bir şirket, yapay zekâ sayesinde daha çok şey yapabildiği için büyüyebilir ve daha çok insana ihtiyaç duyabilir. Ama yeni işlerin eskilerin yerine aynı hızda, aynı yerde ve aynı insanlar için açılacağının bir garantisi yok.
Hızla büyüyen bir yapay zekâ şirketinde çalışanların kendi gelecekleri hakkında iyimser olması anlaşılır. Aynı iyimserliğin, bir çağrı merkezinde ya da bir muhasebe bürosunda çalışan biri için de geçerli olup olmadığı ise ayrı bir soru.
Yeni bir işe geçmek ne kadar sürer?
Araştırmada ilginç bir uzlaşma noktası da var. Yapay zekâ yüzünden işini kaybeden birinin, başka bir mesleğe geçmesinin ne kadar süreceği sorulduğunda, iki grup da benzer cevaplar veriyor: Halkın tahminleri 7 ile 12 ay arasında değişiyor, Anthropic çalışanlarınınki ise 12 ay. Yani çoğumuz, yapay zekâ ne kadar hızlı gelişirse gelişsin, insanların kendini yeniden yetkinleştirmesinin zaman alacağı konusunda hemfikiriz.
Kullandıkça değişen beklenti
Araştırmanın belki de en öğretici bulgusu, uçurumun yalnızca şirket çalışanları ile halk arasında olmaması. Halkın kendi içinde de benzer bir ayrım var.
Katılımcılara, yapay zekânın 2030’a kadar sekiz farklı görevi yapabilip yapamayacağı soruldu. Bu görevlerin en az yedisini yapabileceğini düşünenlerin oranı:
- İşinde yapay zekâ kullanmayanlar arasında: yüzde 28
- Tüm yetişkinler arasında: yüzde 41
- İşinde yapay zekâyı düzenli kullananlar arasında: yüzde 56
- Anthropic çalışanları arasında: yüzde 96
Yani yapay zekâyı ne kadar çok kullanıyorsanız, onun gelecekte neler yapabileceğine dair beklentiniz de o kadar artıyor. Bu, iki şekilde yorumlanabilir: Ya kullananlar, kullanmayanların göremediği bir şeyi görüyor. Ya da yoğun kullanım, kişinin beklentilerini yükseltiyor. Muhtemelen ikisi birden doğru.
Ya Türkiye?
Türkiye’de böyle bir beklenti araştırması henüz yok. Ama elimizde kullanım verileri var ve bunlar hızlı bir değişime işaret ediyor. TÜİK’in Ekim 2026’da açıkladığı verilere göre:
- 16-74 yaş arası bireylerde üretken yapay zekâ kullanımı, bir yılda yüzde 19,2’den yüzde 37,6’ya çıkarak neredeyse ikiye katlandı.
- 16-24 yaş grubunda bu oran yüzde 64,9, 25-34 yaş grubunda yüzde 55,7.
- Kullananların yüzde 37,3’ü yapay zekâyı mesleki amaçlarla kullanıyor.
- 10 ve üzeri çalışanı olan işletmelerde yapay zekâ kullanımı ise yüzde 7,5’ten yüzde 14’e yükseldi.
Anthropic’in araştırmasının bulgusu doğruysa, yani kullandıkça beklentiler yükseliyorsa, Türkiye’de de özellikle gençler arasında yapay zekâya dair beklentilerin hızla değişmesi sürpriz olmaz. Bu da bizi, gençlerin bu beklentileri nasıl şekillendirdiği ve onları nasıl yönlendirdiğimiz sorusuna getiriyor.
Asıl soru hazır olup olmadığımız
Bu araştırmayı okuduktan sonra akılda kalması gereken şey, kimin haklı çıkacağı değil. 2030’da yapay zekâ işlerimizin yüzde 28’ini mi, yüzde 75’ini mi yapacak? Bunu bugün kimse kesin olarak bilemez. Ne sıradan bir çalışan, ne de yapay zekâyı geliştiren bir mühendis.
Ama şunu biliyoruz: Yapay zekâyı en yakından tanıyan insanlar, değişimin çoğumuzun beklediğinden çok daha hızlı olacağını düşünüyor. Haklı çıkmaları da, yanılmaları da mümkün. Ama bu ihtimali ciddiye almak için onların haklı çıkmasını beklememiz gerekmiyor.
Araştırmanın ana mesajlarından biri de bu: Görevlerin otomatikleşmesi, işlerin otomatik olarak ortadan kalkması anlamına gelmiyor. Asıl zorluk, yetenekler geliştikçe işimizi, becerilerimizi ve kurumlarımızı ona uyarlayabilmek.
Belki de herkesin kendine sorması gereken soru şu: Yapay zekâ işimin dörtte birini değil de dörtte üçünü yapabilir hale gelirse, geriye kalan dörtte birde ben ne yapacağım? Bu soruya bugünden düşünmeye başlayanlar, 2030’u kim haklı çıkarsa çıksın daha hazırlıklı karşılayacak.
