Gallup: AI kullananların yüzde 31’i ek sorumluluk talebi aldı

Gallup’ın 6 Ekim 2026’da yayımladığı American Job Quality Study bulgularında, ABD’de işinde yapay zekâ kullananların yüzde 63’ü görevlerini daha hızlı yaptığını, yüzde 56’sı daha yaratıcı çözümler bulduğunu söyledi; yüzde 31’i ise AI kullanımı nedeniyle işvereninin kendisinden daha fazla sorumluluk istediğini bildirdi. Hız kazandığını söyleyenler arasında ek sorumluluk talebi bildirenlerin payı yüzde 37’ye yükseldi. Çalışanın kazandığı hızın boş zamana dönüşüp dönüşmediği bu sonuçlardan anlaşılmıyor.

Jobs for the Future ve The Families & Workers Fund ortaklığında yürütülen araştırmanın bu bölümü, önceki yıl işinde AI’ı en az birkaç kez kullanan 7.845 ABD çalışanının yanıtlarına dayanıyor; tüm çalışanları kapsayan örneklem 15.482 kişi. Anket ocak ile mart arasında yapıldı ve yayımlanan sonuçlar çalışmanın ikinci yılına ilişkin ilk bulgular. Bu nedenle veriler Türkiye’deki iş yükünü ya da aynı görev için harcanan gerçek süreyi göstermiyor; çalışanların kendi deneyimlerini nasıl değerlendirdiğini gösteriyor.

Hızlanan görev ile kısalan iş günü aynı şey değil

Hız, araştırmadaki en yaygın olumlu yanıt. Fakat çalışanlardan bir görevin yapay zekâ öncesi ve sonrası kaç dakika sürdüğünü kaydetmeleri istenmedi. Ölçülen şey, aynı işi aynı koşullarda iki kez yapmanın sonucu da değil. Bir çalışanın daha hızlı hissetmesi anlamlı bir deneyim; bunu doğrudan üretkenlik artışı, daha kısa mesai veya işveren için ölçülmüş maliyet tasarrufu diye sunmak verinin kapsamını aşar.

Bir görevin ilk taslağı çabuk hazırlanabilir, fakat çıktıyı doğrulamak, düzeltmek ve onaylatmak toplam işi belirler. Son kontrol başka bir ekip üyesine geçtiyse yalnızca ilk kişinin hızına bakmak emeğin yer değiştirmesini görünmez kılar. Bu ayrım, iş yükü sorusunun merkezinde: aynı teslim standardı korunurken boşalan süre yeni taleplerle dolabilir; daha kısa iş günü ancak toplam sürenin ve beklentilerin birlikte değişmesiyle ortaya çıkar.

Araştırmada işin daha ilgi çekici bölümlerine daha çok zaman ayırabildiğini söyleyenler de var. Bu yanıt, hızın bazı çalışanlar için görev içeriğini iyileştirebildiğine işaret ediyor. Yine de daha ilginç işe ayrılan zaman ile mesai sonunda serbest kalan zaman farklı kazanımlar; biri diğerinin yerine geçmez.

Ek sorumluluk talebi neyi değiştiriyor?

Ek sorumluluk yanıtı, hızın işyerindeki karşılığını görünür kılıyor. Daha hızlı çalıştığını belirten grupta bu talebin daha sık görülmesi, kapasite artışının işveren tarafından yeni beklentilere çevrilebildiğini düşündürüyor. Ancak aynı kişilerin iki soruya verdiği yanıtların birlikte görülmesi, işveren kararına hız kazanımının neden olduğunu kanıtlamaz. İşin niteliği, yönetici beklentileri ve çalışanların AI’ı hangi görevlerde kullandığı da bu ilişkiyi etkileyebilir.

Üstelik ankette sorulan, işverenin daha fazla sorumluluk isteyip istemediği. Talebin kabul edilip edilmediği, hangi görevlerin eklendiği, ücretin değişip değişmediği veya çalışma saatlerinin uzayıp uzamadığı burada ölçülmüyor. Yeni sorumluluk daha nitelikli bir işe geçiş de olabilir, aynı mesaiye daha çok teslim tarihi sığdırma baskısı da. Çalışanın gerçek kazancını anlamak için bu iki durumun birbirinden ayrılması gerekiyor.

İşveren açısından hızlı tamamlanan görev daha büyük bir iş hacmi için alan açabilir. Çalışan açısından ise aynı hız, denetime, öğrenmeye veya uzun süredir ertelenen karmaşık bir işe zaman ayırma imkânı yaratabilir. Hangi sonucun gerçekleşeceğini teknoloji tek başına belirlemiyor; görev dağılımı ve performans hedefleri de etkiliyor.

Hız kazancı herkese aynı yerden başlamıyor

AI’ın işte kullanımı da eşit dağılmıyor. Fox Business’ın Jobs for the Future yöneticisi Molly Blankenship ile görüşmesini içeren haberinde, düzenli kullanımın üniversite mezunlarında yüzde 40, diploması olmayan çalışanlarda yüzde 17 olduğu belirtiliyor; Blankenship kazanımlar için “they're not reaching all workers” diyor. Bu fark, AI kullananların deneyimini bütün çalışanlara genellemenin neden yanıltıcı olduğunu gösteriyor.

Mesleklerin araçla temas biçimi de farklı. Profesyonel ve ticari hizmetler, finans ve medya alanlarında düzenli kullanım yaygınken sağlık desteği, üretim ve perakende satış rollerinde birçok çalışan AI’ı işinde hiç kullanmıyor. Roller arasındaki fark kısmen dijital araçlara erişim ve görevlerin niteliğiyle ilişkili. Dolayısıyla kullanıcıların bildirdiği hız faydası, henüz kullanmayan çalışanların potansiyel faydasını ya da iş yükünü ölçmez. Türkiye’deki işyerleri için de kullanım fırsatını görev türüyle birlikte değerlendirmek gerekir.

Düzenli kullanımın kaliteli işlerle birlikte görülmesi de tek başına teknolojinin daha iyi iş koşulları yarattığı anlamına gelmez. Eğitim, yönetici konumu ve sektör hem AI’a erişimle hem mevcut iş koşullarıyla ilişkili olabilir. Bu yüzden yüksek kullanım oranı ile iyi iş koşullarının yan yana gelmesini nedensel bir başarı ölçüsü saymak, zaten avantajlı konumdaki çalışanların durumunu teknolojiye mal eder.

Kazanılan zamanın payı nerede belirleniyor?

Hız kazancının kime yaradığı, toplam iş süresi ve sonrasındaki görev dağılımında ortaya çıkar. Dynamosys’in kazanılan zaman değerlendirmesi, ilk taslak hızlanırken inceleme ve düzeltme süresini dışarıda bırakmanın tasarrufu olduğundan büyük göstereceğine dikkat çekiyor. Teslim edilmiş ve kabul edilmiş sonuç esas alındığında, hazırlık, insan denetimi, yeniden çalışma ve işin başka birine devri aynı hesabın parçası olur.

Bir ekipte bu farkı görünür kılmanın ölçüsü yalnızca bitirilen görev sayısı olamaz. Benzer türde işlerin talep edilmesinden kabulüne kadar geçen süre, geri dönen işlerin payı, mesai dışına taşan çalışma ve yeni sorumlulukların dağılımı birlikte izlenebilir. Görevler karmaşıklık bakımından değiştiğinde salt adet karşılaştırması yanıltır; daha güç bir işi üstlenen çalışanın çıktısı sayıca azalırken değeri artabilir. Bu göstergeler anketin ölçtüğü sonuçlar değil, kazanılan zamanın nerede kullanıldığını ayırt etmeye yarayan ekip düzeyindeki seçeneklerdir.

Burada kısa bir paylaşım kuralı yeterince somut olabilir: Açılan kapasitenin hangi bölümünün birikmiş işe, hangisinin kalite kontrolüne veya öğrenmeye ayrılacağı hedefler yükseltilmeden belirlenir; yeni görevlerin kapsamı ve karşılığı da aynı kararda açıklanır. Böyle bir kural, hızın daha yüksek hedeflere ne ölçüde dönüşeceğini açık bir karara bağlar; işverenin artan kapasiteyi planlamasına da imkân verir. Bu, araştırmanın ölçtüğü bir uygulama değil, verinin ortaya koyduğu gerilime verilen yönetim yanıtıdır.

Çalışmanın ikinci yılına ait tam raporun ekim sonunda yayımlanması bekleniyor. O rapor iş kalitesiyle kullanım arasındaki ilişkiye daha geniş bağlam sağlayabilir; çalışan için asıl farkı ise aynı işyerinde teslim edilen işin toplam süresi ve eklenen sorumluluğun karşılığı belirleyecek.

Ayrıca okuyun: