Yapay zekâ çağında işleri neden zor bulunuyor?

Teknolojideki baş döndürücü ilerlerken yapay zekâ becerilerine sahip olanlar teknoloji iş piyasasında büyük bir avantaj elde ediyor. Şirketler veri analizi, otomasyon, makine öğrenimi ve doğal dil işleme gibi alanlarda yetkinlik aradıkları için bu becerilere sahip kişiler yüksek talep görüyor. Bu yetkinlikler, yalnızca yazılım geliştirme veya veri bilimi gibi teknik roller için değil pazarlama, finans, insan kaynakları gibi farklı iş alanlarında da verimliliği artıran çözümler üretmeyi mümkün kılıyor. Ayrıca yapay zekâ bilgisine sahip profesyoneller, yenilikçi projelerde liderlik yapma ve stratejik karar süreçlerinde öne çıkma fırsatı buluyor, bu da kariyerlerini hızla ilerletmelerine katkı sağlıyor.

Wall Street Journal gazetesinde Callum Borchers imzalı bir haberde de teknoloji iş piyasasında yapay zekâ becerilerine sahip olanlarla olmayanlar arasında bir uçurum oluştuğu vurgulandı.

Neden iş bulmak zor?

“İş piyasasında teknoloji yeteneğinin bu kadar bol bulunduğu başka bir dönem neredeyse hiç olmadı. Yine de birçok teknoloji şirketi iyi çalışan bulmanın zor olduğunu söylüyor” girişiyle başlayan haberde şunlar vurgulandı:

“ABD üniversiteleri, federal verilere göre 2013’ten 2022’ye kadar verilen bilgisayar bilimi diploması sayısını iki katından fazla artırdı. Ardından Google, Meta, Amazon ve diğerlerinde peş peşe işten çıkarmalar geldi. Çalışma İstatistikleri Bürosu, 2034 yılında işletmelerin bilgisayar programcılarını geçen yıla kıyasla yüzde 6 daha az istihdam edeceğini öngörüyor. Tüm bunlar, teoride, işe alınmaya hazır çok sayıda hevesli ve yetenekli mühendis olduğu anlamına gelmeli. Ancak yapay zekâ üstünlüğü arayışında olan işverenler, en çok talep edilen becerilere sahip yeterli insan olmadığını söylüyor. Yapay zekâ dehası olarak görülen az sayıdaki kişi, milyonlarca dolarlık maaş paketleri talep edebiliyor. Bir alt seviyedeki yapay zekâ uzmanları ise yılda yaklaşık 1 milyon dolar kazanabiliyor. Geri kalan çoğu kişi için ise iş bulmak zor.

Sadece birkaç yüz kişi

Hayal kırıklığına uğramış iş arayanlar, şirketlerin biraz yaratıcılıkla yapay zekâ yetenek havuzunu genişletebileceğini savunuyor. Argüman şu: Yapay zekâ çok yeni olduğu için az sayıda insanın doğrudan bu alanda deneyimi olması normal. Şirketler, aktarılabilir becerilere sahip adayları belirlemeye odaklanmalı ve onların iş başında öğrenmelerine izin vermeli. Ancak çoğu zaman şirketler, makine öğreniminde derin geçmişe sahip ‘rüya adaylar’ için bekliyor gibi görünüyor. Birçok yapay zekâ pozisyonu haftalarca veya aylarca boş kalıyor ya da iş ilanlarından kaldırılıp kısa süre sonra yeniden yayınlanıyor.

Bir yapay zekâ yıldızını tanımlamak zor, ama üzülerek söylemeliyim ki bu muhtemelen sizin yaptığınız şey değil. Belki ChatGPT ve benzeri robotik araçların yardımıyla daha verimli çalışmayı öğreniyorsunuz. Belki de sayısız yapay zekâ sertifika kurslarından birine katılıyorsunuz. Ama bu mahalle maçı yaparken Los Angeles Lakers tarafından keşfedilmeyi ummaya benziyor. Şirketlerin gerçekten peşinde olduğu yapay zekâ ‘zekâları’, profesyonel sporcular kadar nadir.

Yapay zekâ görüntü ve video araçları üreten Runway’in CEO’su Cristobal Valenzuela, ‘Dünya üzerinde en fazla birkaç yüz kişiden bahsediyoruz’ diyor.

Durumu şöyle açıklıyor: Bir yapay zekâ modelini, üzerinde 1000 düğme olan bir makine gibi düşünün. Amaç, makineyi kalıpları tespit etmeye ve sonuçları tahmin etmeye öğretmektir. Bunu yapmak için, ona yığınlarca veri beslemeniz ve hangi düğmeleri, ne kadar ayarlayacağınızı bilmeniz gerekir....”

Haftanın 7 günü çalışmaya istekli ‘dâhiler’ arıyor!

“Doğru insanların evreni; olağanüstü bir sezgiye, dâhi seviyesinde zekâya ya da bundan yıllar önce, henüz popüler değilken yapay zekâya yönelme öngörüsüne (belki de şansına) sahip olanlarla sınırlı.

Yaklaşık 120 çalışanı olan, girişim sermayesi destekli bir startup olan Runway, yapay zekâ iş piyasasının ‘LeBron James’ini kapma konusunda Silikon Vadisi devleriyle rekabet etmiyor. Ancak Valenzuela ile yaptığım son görüşmede, şirketinin bir mühendislik müdürü için 440 bin dolara, makine öğrenimi direktörü içinse 490 bin dolara kadar taban maaş ilan ettiğini söyledi.

Valenzuela’ya göre böyle bir iş ilanı bir hafta içinde 2.000 başvuru alabiliyor ve çoğu zaman bunların hiçbirini seçmemesi olası. Çünkü kendini yapay zekâ konusunda bilgili olarak tanıtan birçok kişi yalnızca ‘çöp iş’ üretiyor  yani sıradan, düşük kaliteli içerik. O, çok fazla zamanını akademik dergileri incelemeye, GitHub portföylerini taramaya ve gerçekten etkilendiği işleri üreten kişileri işe almaya ayırıyor. Nadir bulunan becerilerin yanı sıra, aşırı rekabetçi yapay zekâ arenasında kazanmak isteyen şirketler fanatikliğe varan bir bağlılık da arıyor.

Daniel Park, dokuz kişilik startup’ına üç yeni üye arıyor. Gerekirse ilan edilen 500 bin dolara kadar taban maaşlı bu pozisyonları doldurmak için bir yıl veya daha uzun süre bekleyeceğini söylüyor.

O, haftanın yedi günü çalışmaya istekli ‘dâhiler’ arıyor. Ekibin büyük kısmı San Francisco’da altı odalı bir evde birlikte yaşıyor. Eğer bu yalnız bir hayat gibi görünüyorsa, Park’ın ekip üyeleri kendi sorunlarını kendileri çözebilir. Çünkü şirketi Pickle, ‘Iron Man’deki Tony Stark’ın Jarvis’i gibi kişiselleştirilmiş yapay zekâ asistanları geliştirmeyi hedefliyor.

James Strawn, yapay zekâyı erken benimseyenlerden değil ve iki çocuk babası olarak iş için özel hayatını feda etmek de istemiyor. Teknoloji sektöründe hâlâ kendisi gibi insanlar için bir yer olup olmadığını sorgulamaya başlıyor.”

10 kişinin işini tek başına yapmak

“55 yaşındaki Strawn, Adobe’de kıdemli yazılım kalite güvence mühendisi olarak 25 yıl çalıştıktan sonra yazın işten çıkarıldı. Şirkette taşeron olarak başlamış. Eskiden sanatçı ve grafik tasarımcıydı. Onu mülakata alan yöneticiler, bu geçmişini kullanarak Illustrator ve diğer Adobe yazılımlarını daha kullanıcı dostu hale getirmeye katkı sağlayabileceğini düşünmüştü.

Şimdi iş ararken, şirketlerin özgeçmişi iş tanımıyla birebir örtüşmeyen adaylara şans tanımadığını görüyor. İşten çıkarıldığından beri yalnızca bir mülakata girdi. ‘Yüksek profilli bir şirketteki yıllarımın en azından bana mülakat şansı sağlayacağını, orada nasıl katkı sunabileceğimi anlatabileceğimi düşünürdüm’ diyor şu sıralar temel yapay zekâ kursları alan Strawn. ‘Artık öyle değil.’

Yapay zekâya yeni başlayanların  ister yeni mezun ister Strawn gibi sektör değiştirenler olsun  sorunu, şirketlerin onları çok sıradan görmesinde yatıyor.

‘Bir yapay zekâ silahlanma yarışı var ve gerçek şu ki, yeni başlayanlar size bu yarışı kazandırmaz’ diyor teknoloji işe alım firması Hirewell’in CEO’su Matt Massucci. ‘Şirketlerin odaklandığı ve para ödediği şey, ‘10x mühendis’  yani 10 kişinin işini tek başına yapabilen mühendis.’

Massucci, şirketlerin düşük seviyeli mühendislik görevlerinin bir kısmını otomatikleştirebildiğini, bunun da üst düzey yeteneklere daha çok para akıtılmasını sağladığını ekliyor. Bu da az sayıda, çok yüksek maaş alanlar ve çok daha fazla alamayanla yaratan bir dinamik oluşturuyor.”