Yapay Zekanın Ekonomik Etkileri: Verimlilik ve Küresel Büyüme

Yapay zekâ (YZ), günümüz iş dünyasını ve küresel ekonomiyi temelden dönüştürme potansiyeli taşıyan merkezi bir güç haline gelmiştir. Bu teknoloji, artık sadece bir yenilik olmaktan çıkıp ekonomik büyümenin, rekabet gücünün ve verimliliğin anahtarı olarak konumlanmaktadır.

Ekonomik refahın sürdürülebilirliği, verimlilik artışına doğrudan bağlıdır. Verimlilik, bir ekonominin elindeki emek ve sermaye gibi sınırlı kaynakları ne kadar etkin bir şekilde mal ve hizmetlere dönüştürdüğünü gösteren en temel ölçüttür. Daha yüksek verimlilik, aynı girdilerle daha fazla çıktı üretilmesini sağlayarak daha yüksek ücretlerin, daha düşük fiyatların ve uluslararası pazarlarda artan rekabet gücünün önünü açar. Bu nedenle, verimlilik artışı sadece bir ekonomik metrik değil, aynı zamanda yaşam standartlarının uzun vadeli iyileştirilmesinin de motorudur.

İşgücü Verimliliği; bir ekonomideki işçi başına veya çalışılan saat başına üretilen çıktıyı ölçer. İş gücünün etkinliğini ve beceri düzeyini yansıtır.

Üretim sürecinde kullanılan tüm girdilerin (emek, sermaye, materyaller vb.) ne kadar etkin bir şekilde bir araya getirildiğini ölçen daha kapsamlı bir göstergedir. Teknolojik ilerleme, inovasyon ve yönetimsel etkinlik gibi faktörleri yansıtır.

Tarihsel olarak verimlilik artışları, Aghion ve Howitt (1992) tarafından tanımlanan "yaratıcı yıkım" süreciyle yakından ilişkilidir. Bu süreçte, yenilikçi teknolojiler ve iş modelleri, verimsiz olanların yerini alarak ekonomide dinamizmi ve uzun vadeli büyümeyi tetikler.

Yapay zekâ, günümüzün en güçlü "yaratıcı yıkım" adayı olarak bu sürecin merkezinde yer almaktadır. Dolayısıyla, YZ'nin verimlilik üzerindeki gerçek etkisini anlamak, bu "yaratıcı yıkım" potansiyelinin teoriden pratiğe nasıl geçtiğini sektörel düzeyde incelemekten geçmektedir.

Yapay zekânın verimlilik üzerindeki etkileri artık teorik bir tartışma olmaktan çıkmış, çeşitli sektörlerde yapılan araştırmalarla somut verilere dayanan bir gerçeklik haline gelmiştir. Yapılan çalışmalar, YZ'nin doğru uygulandığında operasyonel verimliliği önemli ölçüde artırabildiğini, ancak bu etkinin görevin türüne ve çalışanların deneyim seviyesine göre farklılık gösterdiğini ortaya koymaktadır.

Brynjolfsson, Li ve Raymond (2025) tarafından yapılan bir araştırma, müşteri destek temsilcilerine YZ tabanlı yardım araçları sunulduğunda, saat başına çözülen sorun sayısının ortalama %15 arttığını göstermiştir. Bu artışın en belirgin olduğu grup, daha az deneyimli ve düşük vasıflı çalışanlar olmuştur. YZ, bu çalışanların hem hızını hem de hizmet kalitesini artırarak verimlilik farklarını kapatmalarına yardımcı olmuştur.

Kanazawa ve diğerleri (2022) tarafından yapılan bir başka çalışma, yüksek talep gören rotaları tahmin eden bir YZ navigasyon sisteminin taksi şoförlerinin verimliliğini nasıl artırdığını incelemiştir. Sistem, özellikle daha az verimli sürücülerin boş dolaşma süresini azaltarak daha fazla müşteri bulmalarını sağlamış ve gelirlerini artırmıştır.

YZ'nin etkileri her zaman doğrusal bir artış göstermemektedir. Dell’Acqua ve diğerleri (2023) tarafından yapılan bir deneyde, GPT-4 gibi üretken YZ araçlarının, yönetim danışmanlarının bilgi toplama gibi basit görevleri daha hızlı ve daha kaliteli bir şekilde tamamlamasına yardımcı olduğu görülmüştür. Ancak, YZ'nin temel yeteneklerinin dışında kalan, derinlemesine stratejik analiz gerektiren karmaşık görevlerde danışmanların performansını düşürdüğü gözlemlenmiştir.

İnsan ve makine iş birliğinin dinamikleri de kritik bir faktördür. Agarwal ve diğerleri (2023) tarafından radyoloji alanında yapılan bir çalışma, YZ'nin teşhis doğruluğunda insan profesyonellerden daha iyi performans gösterdiği durumlarda bile, ikisinin yargılarının birleştirilmesinin her zaman en iyi sonucu vermediğini ortaya koymuştur. Bunun başlıca nedenleri arasında, uzmanların YZ'nin önerilerine tam olarak güvenmemesi veya bu önerileri yanlış yorumlayarak hatalı kararlar vermesi yer almaktadır.

Bu vakalar, YZ'nin verimlilik üzerindeki etkisinin tek boyutlu olmadığını; başarının, görevin karmaşıklığı (danışmanlık), çalışanın yetkinlik seviyesi (müşteri desteği) ve en önemlisi insan-makine arasındaki güven dinamiği (radyoloji) gibi faktörlere bağlı olduğunu ortaya koymaktadır. Bu mikro düzeydeki etkiler, doğal olarak daha geniş makroekonomik beklentileri de şekillendirmektedir.

Yapay zekânın münferit firmalar ve sektörler üzerindeki verimlilik artırıcı etkileri, bir araya geldiğinde ulusal ve küresel ekonomiler için de önemli bir büyüme potansiyeli vaat etmektedir. Ekonomistler ve araştırma kuruluşları, YZ'nin toplam faktör verimliliğini (TFV) ne ölçüde artırabileceğini ve bunun küresel GSYİH'ye nasıl yansıyacağını tahmin etmeye çalışmaktadır. Ancak, tahminler arasında belirgin farklılıklar bulunmaktadır.

Tahminler arasındaki bu geniş makas, YZ'nin etkisini ölçmedeki metodolojik zorlukları ve farklı varsayımları yansıtmaktadır.

McKinsey'in benimseme hızına dayalı senaryo analizi iyimserliğin sınırlarını çizerken, Aghion ve Bunel'in YZ'nin 'yeni fikir üretme' potansiyelini hariç tutan daha muhafazakâr yaklaşımı, potansiyelin henüz tam olarak modellinemediğini göstermektedir.

Bu farklılıklar, YZ'nin ekonomik etkilerinin büyüklüğünün ve zamanlamasının hala önemli bir belirsizlik taşıdığına işaret etmektedir. Bu makroekonomik potansiyelin ne ölçüde ve ne hızda gerçekleşeceği ise büyük ölçüde YZ teknolojilerinin firmalar ve sektörler tarafından ne kadar yaygın bir şekilde benimseneceğine bağlıdır.

Yapay zekânın vaat ettiği ekonomik faydaların gerçekleşmesi, teknolojinin ne kadar hızlı ve yaygın bir şekilde benimsendiğine bağlıdır. Ancak mevcut veriler, YZ'nin benimsenmesinin firmalar, sektörler ve ülkeler arasında oldukça dengesiz bir seyir izlediğini göstermektedir. Bu farklılıkları anlamak, potansiyel fırsatları ve gecikmelerin nedenlerini tespit etmek açısından kritik öneme sahiptir.

2025 DTÖ-ICC iş dünyası anketinden elde edilen bulgular, benimseme oranlarındaki temel farklılıkları net bir şekilde ortaya koymaktadır:

Aşağıdaki tablo, YZ devriminin başlangıç aşamasında "kazanan hepsini alır" dinamiğine işaret etmektedir. Finansal ve beşeri sermayeye erişimi olan büyük ve gelişmiş ekonomi firmaları, erken benimsemenin getirdiği verimlilik artışıyla arayı açarken, KOBİ'ler ve gelişmekte olan ekonomi firmaları geride kalma riskiyle karşı karşıyadır. Bu durum, küresel bir "dijital uçurum" riskini derinleştirmektedir.

Büyük firmalar, YZ'yi benimseme konusunda öncülük etmektedir. 250'den fazla çalışanı olan firmaların %60'ından fazlası halihazırda YZ veya YZ tabanlı sistemler kullanırken, bu oran daha küçük ölçekli firmalarda %41'de kalmaktadır.

Ekonomik gelişmişlik düzeyi, YZ kullanımını doğrudan etkilemektedir. Yüksek gelirli ekonomilerdeki firmaların yaklaşık üçte ikisi YZ'den faydalanırken, bu oran düşük gelirli ekonomilerde üçte birin altına düşmektedir.

Benimseme oranları sektörler arasında da büyük farklılıklar göstermektedir. Finans ve sigorta (%52) ile diğer hizmet sektörleri (%61) gibi alanlarda YZ kullanımı oldukça yaygınken, imalat sektöründeki firmaların dörtte birinden azı bu teknolojiyi benimsemiştir.