Yapay zekânın çalışanlara ek boş zaman sağlaması bekleniyordu. Ancak teknoloji alanındaki önde gelen firmalarda durum beklenenden oldukça farklı. OpenAI ve Anthropic gibi kuruluşlarda, bazı yoğun dönemlerde haftalık çalışma sürelerinin 90 saati geçtiği bildiriliyor.
Yapay zekânın iş dünyasını köklü bir şekilde değiştireceği ve rutin görevleri devralarak insanların daha az çalışmasına olanak tanıyacağı uzun zamandır tartışılıyor. Fakat bu teknolojilerin tam göbeğinde yer alan çalışanlar için manzara bambaşka. OpenAI, Anthropic, Meta ve Google çalışanlarının verdikleri bilgilere göre yapay zekâ rekabetinin artmasıyla birlikte çalışma ritimleri ciddi oranda yükseldi. Bazı çalışanlar haftada neredeyse 90 saat mesai yapmaktadır.
OPENAI DÖRT GÜNLÜK HAFTAYI GÜNDEME GETİRMİŞTİ
Google'da mühendislik yöneticisi olan bir uzman, yapay zekânın 2025 yılı itibarıyla haftada dört gün çalışma modelini mümkün kılabileceğini öne sürmüştü. OpenAI, bu yıl şirketlere benzer bir öneride bulunarak, çalışanların maaşlarında herhangi bir kesintiye gitmeden dört günlük çalışma haftasına geçiş yapılabileceğini ifade etti. Ancak BBC ile görüşen eski bir OpenAI çalışanı, durumun önerilen modelden çok farklı olduğunu ortaya koyuyor.
Eski çalışan, görev yaptığı dönemde dört günlük çalışma sisteminin uygulanmadığını, aksine sıkça "kriz toplantaları" gerçekleştirdiklerini ve hafta sonlarının da çalışarak geçirildiğini belirtti. Ayrıca, çalışanların sert performans değerlendirmelerine tabi tutulması ve ani işten çıkarmalar gibi çevresel unsurlar da dikkat çekici diğer faktörler arasında. Çalışanın verdiği bilgilere göre OpenAI’daki haftalık mesai süresi en az 70 saate ulaşmaktaydı. Şu anda başka bir yapay zeka girişiminde görev yapan eski OpenAI çalışanı, haftalık 50-60 saatlik bir çalışma temposuna sahip olduğunu ve yoğun "sprint" dönemleri haricinde iş yükünün daha dengeli olduğunu dile getirdi.
YOĞUN DÖNEMLERDE ÇALIŞMA SÜRESİ 90 SAATİ GEÇEBİLİYOR
Teknoloji sektöründe "sprint" olarak adlandırılan dönemler, genellikle yeni bir özellikle ya da ürünün piyasaya sürülmesinin hemen öncesinde meydana gelen yoğun çalışma sürecini ifade ediyor. Normalde kısa süreli olması beklenen bu süreçler, yapay zekâ alanındaki keskin rekabet nedeniyle bazı firmalarda haftalarca sürebiliyor. OpenAI ve Anthropic çalışanlarının aktardıkları doğrultusunda, bazı sprint dönemlerinde haftalık çalışma süreleri 90 saati geçebiliyor. Genel olarak bakıldığında, hafta boyunca büyük ölçüde iş yerinde geçirilen bir tablo ortaya çıkıyor.
Meta CEO'su Mark Zuckerberg, yapay zekânın çalışma düzenini önemli ölçüde dönüştürmeye başladığını ifade ediyor. Zuckerberg'e göre, yapay zeka destekli araçlar daha az çalışanın, geçmişte mümkün olandan çok daha fazla iş başarmasını sağlıyor. Bu süreçte Meta, iş gücünün yaklaşık onda birini işten çıkarmak zorunda kaldı. Anthropic CEO'su Dario Amodei ise yapay zekâ araçlarının üretkenliği artırmasının daha kapsamlı iş kayıplarına yol açabileceği hususunda uyarıda bulunuyor.
ÇALIŞMA SÜRELERİNDE ÜLKELER ARASINDA GÖZE ÇARPAN FARKLILIKLAR VAR
Amerika Birleşik Devletleri'nde 16 yaş ve üzeri çalışanların haftalık ne kadar süreyle çalışabileceğine dair genel bir yasal limit bulunmamaktadır. Avrupa ve Birleşik Krallık’ta ise fazla mesaiyi de kapsayan haftalık çalışma süresi 48 saat ile sınırlandırılmıştır. Türkiye’de ise yasal olarak belirlenen haftalık çalışma saati 45 saat olarak belirlenmiştir. Bu nedenle yapay zeka ile çalışan şirketlerde rapor edilen 70 hatta 90 saatlik çalışma süreleri, özellikle Avrupa ve Türkiye'deki normlarla karşılaştırıldığında oldukça çarpıcı bir sonuç sunmaktadır.
YAPAY ZEKÂNIN SUNDUĞU ZAMAN YENİ GÖREVLERLE DOLDURULUYOR
Yapay zekâ, çalışanların bazı işlerini daha hızlı bir biçimde tamamlamalarına imkân tanıyor; fakat elde edilen bu zaman her zaman boş zaman olarak değerlendirilmiyor. Kaliforniya Üniversitesi, Berkeley'de gerçekleştirilmiş bir araştırmada, yapay zeka kullanan çalışanların daha hızlı çalıştığı, daha kapsamlı görevlerle meşgul olduğu ve iş saatlerini günün daha uzun bir süresine yaydığı tespit edilmiştir. MIT araştırmacılarından Neil Thompson, yapay zekânın sağladığı zaman kazanımının çoğunun, bu sistemlerin iş süreçlerine entegre edilmesi, ürettikleri sonuçların denetlenmesi ve yeni araçların yönetimi gibi iş yüklerinden kaynaklandığını belirtmektedir.
