Yeni veriler, “AI bumerangı” denen bir tabloyu doğruluyor: Üretken yapay zekâ ile “kalıcı” görülen kesintilerden sonra şirketler aynı rolleri yeniden açıyor. Robert Half ve sektörel araştırmalar, AI/otomasyonla bir pozisyonu kapatıp kısa süre sonra aynı işi tekrar işe alım listesine koyanların oranının kabaca üçte birine ulaştığını gösteriyor. Bu geri dönüşlerin finans, teknoloji ve İK gibi alanlarda yoğunlaştığı da belirtiliyor.
Analist cephesinde de benzer bir uyarı var: Forrester’a göre şirketlerin yüzde 55’i AI kaynaklı işten çıkarmalardan pişman. Bazıları, kestikleri rolleri 18 ay içinde geri getirmek zorunda kalacağını öngörüyor.
Neden geri dönüş yaşanıyor?
Birçok kurum, üretken yapay zekâyı devreye alırken veri kalitesi ve yönetişim gibi temel hazırlıklarda eksik yakalanıyor. Dun & Bradstreet’in küresel anketinde şirketlerin yüzde 97’si AI girişimi yürüttüğünü söylerken yalnızca yüzde 5’i verisinin bu yatırımlara gerçekten hazır olduğunu belirtiyor. IDC’nin araştırması da üretken/ajanik AI projelerinde maliyetlerin beklentinin üzerine çıktığını, yaygınlaşma aşamasında “gizli AI vergisi” oluştuğunu aktarıyor.
ROI tarafı da çoğu yerde hayal kırıklığı yaratıyor. MIT temelli bulgular, kurumsal üretken AI projelerinin çok küçük bir bölümünün kâr-zarar tablosunda ölçülebilir etki yarattığını; büyük kısmının ise pilotları aşıp ölçeklenmekte zorlandığını anlatıyor. Harvard Business Review ise birçok kesintinin “AI’nin gerçek performansı”ndan çok “potansiyeline” güvenilerek yapıldığını vurguluyor.
İşe dönüşün somut işaretleri de var. Visier’in milyonlarca çalışanın verisine dayanan analizi, işten çıkarılanların belirgin bir bölümünün 15 aya kadar aynı işverene “boomerang” olarak geri döndüğünü; son dönemde bu oranın yeniden yükselişe geçtiğini gösteriyor.
Bu arada yönetici beklentileri dağınık: Mercer’ın taze raporu, yöneticilerin çok büyük kısmının kısa vadede AI kaynaklı küçülme beklediğini gösterirken; KPMG verilerine dayanan bir analizde ABD’de büyük şirket CEO’larının az bir bölümünün 2026’da AI nedeniyle kesinti planladığı belirtiliyor. Yani tablo tek yönlü değil; şirketler aynı anda hem yeniden yapılanıyor hem de bazı işlevlerde işe alımı sürdürüyor.
Kısaca ne öğrenildi?
- Veri hazırlığı zayıfsa AI projesi ölçeklenemiyor; beklenmeyen bulut ve entegrasyon maliyetleri birikiyor.
- Tam otomasyon hedefi, müşteri deneyimi ve kalite denetimi gibi alanlarda insan yargısına duyulan ihtiyeti küçümsüyor.
- En sağlam yol, rolleri komple silmek yerine yeniden tanımlayıp yeniden beceri kazandırmak (redeployment/reskilling). Mercer da önümüzdeki iki yılda geniş bir yeniden konumlandırma dalgası bekliyor.
Son not: Manşetlerdeki kesintilere rağmen teknoloji istihdamı her ay tek yönlü düşmüyor. Mayıs 2026’da bulut ve IT hizmetleri öncülüğünde net istihdam artışı görüldü. Yani AI dönüşümü, “toplu ikame”den çok “işin nasıl yapıldığını” değiştiriyor ve şirketler bu süreçte hatalı kesintileri geri alabiliyor.
Kaynak: www.techspot.com
