Yapay Zekâ İşten Çıkarmalarının Günah Keçisi: Şirketler Teknolojiyi Neden Örtü Hikâyesi Olarak Kullanıyor?

İşe alım yöneticilerinin %59'u, finansal kısıtları kabul etmektense "paydaşlar nezdinde daha iyi karşılandığı" için işten çıkarma duyurularında yapay zekâyı öne çıkardıklarını itiraf ettiğinde, anlatı çarpıtmasından stratejik aldatmacaya geçmiş oluyoruz. 

Aralık 2025'te 1.000 ABD'li işe alım yöneticisiyle gerçekleştirilen Resume.org anketi, birçok kişinin şüphelendiği durumu ortaya koyuyor: Yapay zekâ, otomasyonla çok az ilgisi olan ve tamamen geleneksel maliyet azaltma hedeflerine dayanan iş gücü azaltımlarında, kurumsal Amerika'nın tercih ettiği bahaneye dönüştü.

Algı ile gerçeklik arasındaki fark çarpıcı. Şirketler kamuoyuna işten çıkarmaların nedeni olarak yapay zekâyı gösterirken, yalnızca %9'u teknolojinin görevleri gerçekten tamamen ortadan kaldırdığını bildiriyor. Bu arada Oxford Economics, 2025'in ilk on bir ayında yapay zekâyla ilişkili işten çıkarmaların ABD'deki toplam işten çıkarmaların yalnızca %4,5'ini, yani yaklaşık 55.000 pozisyonu oluşturduğunu tespit etti. Standart piyasa ve ekonomik koşullara atfedilen iş kayıpları aynı dönemde 245.000'e ulaştı; bu rakam dört kat daha yüksek.

Şirketler yeniden yapılanıyor; bu tamamen normal. Ancak birçok analistin sorduğu soru şu: Bunun gerçekleşme nedenleri konusunda neden dürüst olunmuyor? Peki yapay zekâ odaklı organizasyonel yataylaşmanın ardından ortaya çıkacak uzun vadeli güvenilirlik zararı ne olacak?

Paydaşlara Yönelik Çarpıtma

Resume.org verileri, finansal kısıtların asıl neden olduğu durumlarda şirketlerin %17'sinin işten çıkarmalar için açıkça yapay zekâyı suçladığını gösteriyor. Bir %42'lik kesim ise bu çerçeveyi "kısmen" kullandığını kabul ediyor. Bir arada değerlendirildiğinde, işe alım yöneticilerinin neredeyse onda altısı yapay zekâyı; bütçe baskılarına, gelir belirsizliğine veya geçmişte gereğinden fazla işe alım yapılmasına dayanan kararlar için uygun bir örtü olarak kullandığını kabul ediyor.

Bu yaklaşım, iletişim açısından sezgisel olarak anlamlı. Yatırımcılara ve çalışanlara bir şirketin zayıf talep nedeniyle maliyetleri kıstığını söylemek, finansal sıkıntıya işaret eder. Aynı kesintileri yapay zekâ odaklı dönüşüm olarak çerçevelemek ise ileri görüşlü bir strateji ve verimlilik kazanımları izlenimi verir. Bir anlatı savunmacı, diğeri proaktif görünür.

Ancak açıklamak ile aldatmak arasındaki ayrım ortadan kalkıyor. İş gücünüzün yarısı yapay zekâ açıklamasının bir gösteriden ibaret olduğunu bilirken diğer yarısı buna inanıyorsa, herhangi bir üç aylık kazanç açıklamasından daha uzun sürecek bir güven sorunu yaratmış olursunuz. 

İşten çıkarmalardan sağ kurtulan ve ardından aynı pozisyonların farklı unvanlarla yeniden doldurulduğunu izleyen ya da kendilerine yardımcı olacak uygun yapay zekâ araçları olmadan iş yüklerinin iki katına çıktığını gören çalışanlar, tam olarak ne olduğunu anlar.

Yöneticilerin Gördüğü Gerçeklik

İş arama motoru Metaintro'nun kurucu ortağı Lacey Kaelani, iş gücü piyasası verilerindeki örüntüyü açıkça görüyor. 

Absorb Software'de CHRO olan Cheryl Yuran, operasyonel açıdan benzer bir gerçekliği anlatıyor.

Pranav Dalal, Office Beacon CEO'su, yapay zekâ anlatısının çoğu zaman gizlediği iş yükü gerçekliğine dikkat çekiyor. 

Yapay zekâyı günah keçisi yapma stratejisini bu kadar zararlı kılan kopukluk işte budur. Şirketler dönüştürücü otomasyonu duyururken çalışanlar, vaat edilen üretkenlik araçları olmadan yoğunlaşan iş yükleriyle karşı karşıya kalıyor. Söylem ile gerçeklik arasındaki farkı artık görmezden gelmek mümkün olmuyor.

Az sayıda yöneticinin dile getireceği başka bir etken daha var; ancak Fortune'ın İcra Editoryal Direktörü Diane Brady yakın zamanda buna dikkat çekti. CEO'lar, kalan çalışanları bu teknolojiyi benimsemeye teşvik etmek için işten çıkarmaları yapay zekâya bağlıyor.

Bu tür bir taktik zehirleyici olabilir; ancak bazı liderler belirsiz dönemlerde ilham vermenin ve motivasyon sağlamanın en iyi yolunun bu olduğunu düşünüyor gibi görünüyor.

İşten çıkarmaların nedeni olarak yapay zekâ gösterilmesi eğiliminin, yöneticilerin bunun gelecekte verimliliği artıracağına inanmasından kaynaklandığını düşünmeye yatkın olabilirsiniz. Ancak Brian Elliott, Substack'teki yazısında ortaya koyduğu üzere, yapay zekâ verimliliğine duyulan inanç gerçekliğin önüne geçmiş olabilir; ancak işten çıkarmaları yönlendiren şey bu değil.

Saldırgan Yapay Zekâ Söylemleri Geri Teptiğinde

2025'te Klarna, şirketlerin arkasını dolduracak içerik olmadan yapay zekâ dönüşümü söylemine tamamen bağlandığında neler olduğunu gösteren en dikkat çekici uyarıcı örneklerden birini sundu. İsveçli finansal teknoloji şirketi, saldırgan yapay zekâ odaklı çalışan sayısı azaltımlarını duyurarak bu hamleyi gerekli bir otomasyon adımı olarak konumlandırdı. Gerçeklik ise daha karmaşık çıktı.

Bilişsel Organizasyonlar kitabının yazarı Kenneth Corrêa, "Üretken yapay zekâya tamamen yatırım yaptılar," diyor. "Teknolojiyi gördüklerinde, tamam arkadaşlar, bu bizi kurtaracak, herkesi işten çıkaracağız, dediler. Ancak daha sonra bu kararın ters tepmesiyle karşılaştılar; çünkü yapay zekânın müşteri hizmetleri durumlarının yüzde 100'ünü ele alamayacağını fark ettiler."

Klarna sonunda Corrêa'nın daha dengeli bir yaklaşım olarak nitelendirdiği modele geçti: Yapay zekânın rutin talepleri ele aldığı, insan temsilcilerin ise istisnaları ve karmaşık vakaları yönettiği 80-20'lik bir dağılım. 

Şirket rotasını tersine çevirmek zorunda kaldı ve bu durum, başlangıçtaki yapay zekâ söyleminin operasyonel gerçeklikle örtüşmediğini gösterdi. Böyle kamuya açık bir geri dönüş, hem yatırımcıların hem de çalışanların gözünde güvenilirliğe zarar verir.

Üretkenlik Testi

Oxford Economics, yapay zekânın gerçekten iş gücü azaltımını yönlendirip yönlendirmediğini anlamak için basit bir test sunuyor. Makineler insanları büyük ölçekte değiştiriyor olsaydı, geriye kalan çalışan başına üretimin hızla artması gerekirdi. Bunun yerine, büyük ekonomilerdeki üretkenlik artışı zayıf ve dalgalı kalmaya devam ediyor; bu da yapay zekâ kullanımının dönüştürücü olmaktan çok hâlâ büyük ölçüde deneysel olduğunu gösteriyor.

Resume.org araştırması da bunu destekliyor. Şirketlerin %45'i yapay zekânın yeni çalışanlara olan ihtiyacı kısmen azalttığını bildirirken, diğer %45'i bu teknolojinin personel seviyeleri üzerinde çok az etkisi olduğunu veya hiç etkisi olmadığını söylüyor. Kuruluşların çoğu yapay zekâyı mevcut pozisyonları ortadan kaldırmak için değil, işe alımları yavaşlatmak için kullanıyor.

Bu kopukluk, şirketlerin yapay zekâ yeteneklerini gerekçe göstererek iş gücünü azalttığını duyururken aynı anda yapay zekânın iş gücü ihtiyaçlarını kayda değer ölçüde değiştirmediğini bildirdiği tuhaf bir an yaratıyor. Gerçek değişkeni, yani teknolojik ilerleme kisvesine bürünmüş bütçe kısıtlarını anlamadığınız sürece hesap tutmuyor.

Yapay Zekâyı Günah Keçisi Yapmanın Aşındırıcı Etkisi

Yuran, güven üzerindeki uzun vadeli zararı şöyle açıklıyor.

Kuruluşlar iddia ettikleri yapay zekâ tasarruflarını gerçekleştiremediğinde, operasyonlar aksadığında ve güven aşındığında bu fark yönetilemez hâle geliyor. Yapay zekâyı günah keçisi yapmak budur ve bu yaklaşım aşındırıcıdır. Teknoloji etrafında gereksiz bir korku yaratır; bu da kuruluşunuzun gelişmesine yardımcı olabilecek benimseme sürecini yavaşlatır.

David Jones, iş gücü piyasası ekonomisti ve Mercer Assessments CEO'su olarak, son yıllarda kurumsal değişimde tekrarlanan zorluğun güven olduğuna dikkat çekiyor. 

Şirketler iş gücüyle ilgili kararlar için AI'yi her duruma uyan bir açıklama olarak kullandığında, meşru değişim yönetimi için gereken güvenilirlikten ödün verir. Çalışanlar yalnızca AI tiyatrosu diliyle süslenenlere değil, tüm dönüşüm girişimlerine şüpheyle yaklaşmaya başlar. Bunun sonucunda ortaya çıkan direnç, bu değişiklikler gerçekten gerekli olsa bile gelecekteki değişikliklerin uygulanmasını zorlaştırır.

Yönetim Kurulları Ne Talep Etmeli?

Yönetim kurulları ve CEO'lar için maliyet azaltmayı inovasyon olarak sunmanın cazibesi anlaşılabilir. Hissedarlar verimlilik anlatılarına olumlu tepki verir. "AI dönüşümü" hakkındaki medya haberleri, "mali kemer sıkma" haberlerinden daha iyi başlıklar üretir. Otomasyon ve verimlilik kazanımlarına atıfta bulunan yeniden yapılandırma duyurularının ardından hisse fiyatları çoğu zaman yükselir.

Uzun vadeli maliyet ise güvenilirliktir. Bir şirket, AI'nin iş gücündeki değişiklikleri yönlendirdiğini iddia eder ancak buna karşılık gelen verimlilik kazanımlarını gösteremezse sorular ortaya çıkar. Aynı şirketler daha sonra benzer roller için yeniden işe alım yaptıklarını veya AI'nin başlangıçta vaat edilen işin yalnızca küçük bir bölümünü gerçekleştirdiğini kabul ettiğinde, AI anlatısı çöker.

AI odaklı gerçek bir yeniden yapılandırmanın belirli göstergeleri vardır. 

• Çalışan başına üretkenlik ölçülebilir biçimde artar. 
• Şirket, iş gücü azaltımlarının yanı sıra yeni AI altyapısına yatırım yapar. 
• Kalan çalışanlar, işlerin yapılma biçimini gözle görülür şekilde değiştiren eğitimleri ve araçları alır. 
• Kuruluş, artık insan müdahalesi gerektirmeyen belirli iş akışlarını gösterebilir.

AI dönüşümü kılığına sokulan maliyet azaltma bu unsurlardan yoksundur. İş gücü azaltımları, buna karşılık gelen teknoloji yatırımları yapılmadan gerçekleşir. Kalan çalışanlar, işten çıkarılan meslektaşlarının daha önce yaptığı işleri çok az yeni araçla üstlenir. Yönetim baskı altında kaldığında, hangi AI yeteneklerinin hangi rollerin yerini aldığını belirlemekte zorlanır.

Dürüst İletişime Giden Yol

Yuran, yeniden yapılandırma söz konusu olduğunda liderlerin kuruluşlarına ne borçlu olduğu konusunda açık konuşuyor.

İnsan yönetimi liderlerinin burada bir sorumluluğu var. Gerçek nedenleri açıklamamız gerekiyor. Rol beklentilerini değiştiriyorsak, neyin farklı olduğunu ve neden farklı olduğunu açıkça belirtmeliyiz. Ayrıca bunu yatırımlarla desteklemeliyiz—kişiselleştirilmiş yetkinlik geliştirme, mentorluk ve koçlukla—böylece çalışanlar geride bırakılmış hissetmek yerine bu geçişleri yönlendirebilir.

Bütçe kısıtlamaları meşru iş gerçekleridir. Bunları doğrudan kabul etmek, şirketin durumu, piyasa koşulları ve stratejik öncelikler hakkında dürüst konuşmalara olanak tanır. 

Bu kısıtlamaları teknoloji odaklı dönüşüm olarak gizlemek, açıklama gözlemlenebilir gerçeklikle her örtüşmediğinde daha da büyüyen bir güvenilirlik açığı yaratır.