Gartner Uyardı: Yapay Zekâ Nedeniyle İşten Çıkarılan Çalışanların Yüzde 30’u Yeniden İşe Alınabilir

Gartner araştırmasına göre, yapay zekâ nedeniyle işten çıkarılan çalışanların yaklaşık yüzde 30’u 2029 yılına kadar daha yüksek maliyetlerle yeniden işe alınabilir. Araştırma, şirketlerin çalışan sayısını azaltma kararlarını iş süreçlerinin nasıl değişeceğini ve yapay zekânın hangi görevleri üstlenebileceğini değerlendirmeden aldığını ortaya koyuyor. Gartner, işletmelerin iş gücü planlamasını yalnızca mevcut kadrolara göre değil, gelecekteki stratejik ihtiyaçlara göre şekillendirmesi gerektiğini vurguluyor.

Şirketler Yapay Zekâ Nedeniyle İşten Çıkarma Kararlarını Yeniden Değerlendirebilir

Gartner’ın değerlendirmesi, yapay zekâ yatırımlarından hızlı tasarruf sağlamaya çalışan şirketlerin ilerleyen yıllarda daha yüksek personel maliyetleriyle karşılaşabileceğine işaret ediyor. Araştırmaya göre kuruluşların yalnızca yüzde 19’u, yöneticilerin iş süreçlerindeki değişimi anlamasına, yapay zekânın etkisini ölçmesine ve yetenek stratejilerini iş hedefleriyle eşleştirmesine yardımcı olan uygulamalara sahip.

Gartner İnsan Kaynakları biriminde başkan yardımcısı ve analist olarak görev yapan Caitlyn McDonough, şirketlerin çoğu zaman işlerin nasıl yürütülmesi gerektiğini anlamadan kaç çalışanı işten çıkaracağına karar verdiğini belirtiyor. McDonough’a göre kuruluşlar önce hangi işlerin stratejik açıdan önemli olduğunu, yapay zekânın bu işleri nasıl değiştireceğini ve hedeflere ulaşmak için hangi insan kaynağıyla teknoloji bileşiminin gerektiğini belirlemeli.

2029 yılına kadar yapay zekâyla değiştirildiği gerekçesiyle işten çıkarılan çalışanların yaklaşık yüzde 30’unun yeniden işe alınabileceği tahmini, plansız personel azaltımının uzun vadeli sonuçlarına ilişkin önemli bir uyarı niteliği taşıyor. Yeniden işe alımın daha yüksek maliyetle gerçekleşmesi ise şirketlerin ilk aşamada elde ettiği tasarrufun bir bölümünü ortadan kaldırabilir.

Gartner, geleneksel iş gücü planlamasının yalnızca mevcut pozisyonları, çalışan becerilerini ve personel sayısını incelemekle sınırlı kalmaması gerektiğini savunuyor. Şirketlerin önce kurumsal stratejilerini belirlemesi, ardından bu hedefleri gerçekleştirmek için ihtiyaç duyacağı işleri ve yetkinlikleri değerlendirmesi gerekiyor.

Bu yaklaşımda yöneticiler, gelecekteki iş yükünü ve kapasite ihtiyacını tahmin ederek mevcut insan kaynağını yapay zekâ destekli kapasiteyle birlikte ele alıyor. Şirketler daha sonra gelecekteki iş gücü arzıyla ihtiyaç duyulan kapasite arasındaki farkları ölçüyor, çözüm seçeneklerini maliyet, risk ve uygulama hızı açısından karşılaştırıyor. Yatırımların önceliklendirilmesi ve finansmanı için yönetişim süreçlerinin kurulması da planın önemli bir parçasını oluşturuyor.

McDonough, kuruluşların mevcut çalışan kadrosuna göre planlama yapmayı bırakıp stratejilerinin gerektirdiği iş gücünü esas alması gerektiğini belirtiyor. Gartner’a göre görevleri yalnızca pozisyonlar üzerinden değerlendirmek yerine işin kapsamına ve gelecekteki talebe odaklanmak, kaynakların daha verimli kullanılmasına yardımcı olabilir.

Gartner’ın bulguları, Forrester’ın önceki yıl yayımladığı araştırmayla benzer bir tablo ortaya koyuyor. Forrester, otomasyon amacıyla çalışan sayısını azaltan şirketlerin yüzde 55’inin bu kararından pişmanlık duyduğunu bildirmişti. Birleşik Krallık’taki iş dünyası yöneticileriyle ilgili başka bir araştırma da üçte birden fazlasının yapay zekâ gerekçesiyle personel azaltımına gitmekten pişmanlık duyduğunu göstermişti.

Ancak çalışanların yeniden işe alınması, şirketlerin her zaman eski personelini geri çağırdığı anlamına gelmiyor. Forrester, bazı kuruluşların daha yüksek ücretlerle yeniden işe alım yapmak yerine işleri başka ülkelere taşıma yoluna gittiğini belirtiyor. Bu tercih, yapay zekâ kaynaklı iş gücü değişiminin yalnızca otomasyonla değil, şirketlerin küresel istihdam kararlarıyla da bağlantılı olduğunu gösteriyor.

Ford’un kalite sorunlarıyla ilgilenmek üzere yüzlerce deneyimli mühendisi yeniden işe almaya başladığına ilişkin haberler, insan uzmanlığının bazı süreçlerde önemini koruduğunu ortaya koyuyor. Haberde aktarılan bilgilere göre şirket, kalite sorunlarının çözümünde yapay zekânın tek başına yeterli olmadığı alanlarda deneyimli çalışanlara yeniden yöneldi.

Avustralya merkezli Commonwealth Bank ise 40’tan fazla müşteri hizmetleri çalışanının yerine yapay zekâ sohbet robotu kullandıktan sonra uygulamayı geri çevirdi. Banka, sohbet robotunun görevleri beklenen düzeyde yerine getiremediğini gördükten sonra önceki personel azaltımı kararından geri adım attı.

Bu örnekler, yapay zekânın bazı görevleri otomatikleştirebilmesinin bütün iş süreçlerini insan müdahalesi olmadan yürütebileceği anlamına gelmediğini gösteriyor. Şirketlerin müşteri hizmetleri, mühendislik ve kalite kontrol gibi alanlarda otomasyonun sınırlarını görev bazında değerlendirmesi gerekiyor.

Son iki yılda çok sayıda şirket, personel azaltımını yapay zekâdaki gelişmeler ve maliyet tasarrufu hedefleriyle ilişkilendirdi. Ancak Oxford Economics tarafından yürütülen bir araştırma, bazı işletmelerin işten çıkarmaları zayıf talep, kötü finansal performans veya geçmişteki aşırı işe alım kararlarını örtmek için yapay zekâ gerekçesiyle açıkladığını öne sürüyor.

Araştırmacılara göre bazı şirketler, geçmişteki hatalı personel planlamasını olumsuz bir gelişme olarak sunmak yerine iş gücü azaltımını teknoloji kaynaklı bir dönüşüm şeklinde çerçeveliyor. Bu değerlendirme, her yapay zekâ kaynaklı işten çıkarmanın aynı nedene dayanmadığını ve şirketlerin açıklamalarının kendi finansal koşullarıyla birlikte ele alınması gerektiğini ortaya koyuyor.

Gartner’ın tahmini, şirketlerin yapay zekâ yatırımlarını yalnızca kısa vadeli personel tasarrufu üzerinden değerlendirmesinin risklerini gündeme getiriyor. İşletmelerin uzun vadeli verimlilik hedeflerine ulaşması, hangi görevlerin otomasyona uygun olduğunu belirlemesine, insan uzmanlığının gerekli olduğu alanları korumasına ve iş gücü planlamasını ölçülebilir ihtiyaçlara dayandırmasına bağlı olacak.