Yapay Zekâ ve Verimlilik: Aynı Ekonomide İki Farklı Hız

Bir şirket daha çok üretirken daha çok çalışan almak zorunda mı? Yapay zekâ tartışmasının yeni düğümü burada. ABD’de teknolojiyi yoğun kullanan bazı sektörlerde çalışan başına üretim hızlanıyor. Fakat bu tablo, kazanımların bütün ekonomiye yayıldığını veya hızlanmayı tek başına yapay zekânın sağladığını henüz göstermiyor. ^{2 3}

Financial Times’tan John Burn-Murdoch’un 31 Ekim tarihli yazısının kamuya açık girişinde işaret ettiği karşılaştırmalardan biri, EPB Research’ün kurucusu Eric Basmajian’a ait. Basmajian, ABD ekonomisinde yapay zekâyı en yoğun benimsediğini belirttiği üç sektörü diğerlerinden ayırıyor: bilgi, profesyonel hizmetler ve finans. ^{1 2}

25 Ekim’de paylaştığı hesaba göre bu üç sektörde çalışan başına reel üretimin 2022 öncesinde %2,2 olan artış eğilimi, 2022’den itibaren %5’e yükseliyor. Ekonominin geri kalanında karşılık gelen oranlar %0,9 ve %1,4. Hızlanma her iki grupta da var; büyüklüğü ise belirgin biçimde farklı. ^{2 3}

Çalışan Başına Üretimde İki Farklı Hız

ABD’deki Sektör Grubu	Önceki Eğilim	2022’den İtibaren
Bilgi, profesyonel hizmetler ve finans	%2,2	%5,0
Ekonominin geri kalanı	%0,9	%1,4

Üstelik öne çıkan bu üç sektör, toplam işlerin yaklaşık %15’ini oluşturuyor. Bu sayı yapay zekâ kullanan çalışanların veya ortadan kalkan işlerin payı değil; söz konusu sektörlerin istihdamdaki ağırlığı. Öncü işkollarında bir sıçrama görülmesi, aynı kazancın ekonominin geri kalanında da elde edildiği anlamına gelmiyor. ^{2 3}

Daha Çok Üretim Mi, Daha Az Çalışan Mı?

Karşılaştırmadaki ölçü bu soruyu özellikle önemli kılıyor. Çalışan başına üretim, reel üretimin çalışan sayısına bölünmesiyle hesaplanıyor; çalışılan saatleri doğrudan ölçmüyor. Üretim aynı kalırken çalışan sayısı azalırsa da bu oran yükselir. Saat başına üretimdeki artışla aynı şey değildir. ³

Sektörlerin talep, yatırım ve istihdam koşulları da birbirinden farklı. Yapay zekâyı benimseyen işkolları zaten farklı bir büyüme yolunda ilerliyor olabilir. Basmajian, ilk değerlendirmesinde verilerin ölçülmesinin güç olduğunu ve revizyon görebileceğini, benimseme oranlarının ise anketlere dayandığını belirtiyor. Dolayısıyla %5’i doğrudan “yapay zekânın yarattığı artış” olarak okumak erken. ³

Çalışanın Kazandığı Saat Nereye Gidiyor?

Avrupa’dan gelen bir blog yazısı tartışmanın başka bir yüzünü gösteriyor. Avrupa Merkez Bankası ekonomistlerinin 26 Ağustos tarihli analizinde, yapay zekâ kullanıcılarının bildirdiği haftalık zaman tasarrufunun ortancasının üç saat olduğu belirtiliyor. Kaynak, 11 avro bölgesi ülkesinde yaklaşık 20 bin kişiyi izleyen Tüketici Beklentileri Anketi. Bu sayı, yalnızca çalışanların ya da yapay zekâ kullanıcılarının değil, anketin genel örnekleminin büyüklüğü. ⁴

Üç saat, işyerinde doğrudan ölçülen ek üretim değil. Çalışanlar, yaptıkları işin yapay zekâ olmadan ne kadar daha uzun süreceğini değerlendiriyor. Bildirilen zaman tasarrufunun daha fazla üretime dönüşmesi; işlerin nasıl düzenlendiğine, kazanılan kapasitenin kullanılıp kullanılmadığına ve üretilene talep bulunmasına bağlı. Daha hızlı tamamlanan bir görev ile ekonominin tamamında ölçülen verimlilik arasında bu nedenle mesafe var. ⁴

İlk İşaret İle Kalıcı Dönüşüm Arasında

San Francisco Fed ekonomistleri Hamza Abdelrahman ve Andrew Foerster’ın mayıs ayında yayımladığı analiz de hızlanmanın kalıcı olup olmadığını soruyor. 2025’in son çeyreğine kadar uzanan veriler, ABD’nin kalıcı bir yüksek verimlilik dönemine girdiğini söylemek için henüz güçlü kanıt sunmuyordu. Bu eski analiz, ekimdeki sektör karşılaştırmasını sınayan bir sonuç değil; kısa dönemli hareketlerle uzun dönemli dönüşümü ayırmanın neden zor olduğunu gösteren bir arka plan. ⁵

1 Kasım itibarıyla eldeki dikkat çekici bulgu, aynı ekonomide iki farklı hızın ortaya çıkması. Şimdi izlenecek konu yalnızca yapay zekânın ne kadar zaman kazandırdığı değil: Bu zamanın üretime, yeni işlere ve ücretlere nasıl yansıdığı. Sektörler arasındaki ayrışma bu soruyu keskinleştiriyor; cevabını henüz tek başına vermiyor. ^{2 3 4}

ekonomi.org.tr yayını: 1 Kasım 2026. Güncel çıkış noktası: FT, 31 Ekim 2026; Basmajian’ın karşılaştırması: 25 Ekim 2026. Kaynak notu: Verilen FT bağlantısında kayıt ekranı açıldığı için yalnızca kamuya açık önizleme kullanıldı. Haber, tam olarak okunan Basmajian paylaşımları, ECB blog yazısı ve San Francisco Fed analizine dayanıyor. Basmajian’ın eğilim hesapları bağımsız olarak yeniden üretilmedi; kesin hesaplama aralıkları ve veri serileri paylaşımda verilmedi.

Kaynaklar

1. John Burn-Murdoch, Financial Times, “Is this the first clear evidence of AI’s impact on the labour market?”, 31 Ekim 2026 — kamuya açık önizleme
2. Eric Basmajian / EPB Research, sektör karşılaştırması, 25 Ekim 2026
3. Eric Basmajian / EPB Research, ölçüm ve sınırlılıklar, 12 Ekim 2026
4. ECB Blog, yapay zekâ kullanımı ve bildirilen zaman tasarrufu, 26 Ağustos 2026
5. Hamza Abdelrahman ve Andrew Foerster, San Francisco Fed, “Have We Entered an Era of High Productivity Growth?”, 26 Mayıs 2026

PaylaşGüncel’e dön