Geleceğin meslekleri ‘şu anda' şekilleniyor

2018'de İŞKUR'un düzenlediği bir panelde Doç. Dr. Şebnem Özdemir'e basit bir soru yöneltildi: Gelecekte nasıl işler olacak? Özdemir, dünyadaki vakalardan ve raporlardan derlediği küçük bir listeyle panele gitti. Liste ilgi görünce kamuoyuyla paylaştı ve yılda iki-üç kez güncellemeye başladı. İlk başta akademi camiası bu listeyi pek önemsemedi. Oysa Özdemir o dönem öngördüğü mesleklerden birini şu anda kendi icra ediyor: C seviyesinde bir yapay zeka yöneticisi, yani Chief AI Officer. Kendi anlatımına göre bu görevi şu anda MLP Care bünyesinde yürütüyor. 2019'da yayımlanan 'Geleceğin Meslekleri: Veri, Yapay Zeka, Dijital Dönüşüm' kitabı da aynı çalışmanın ürünü. Listenin güncel hali ise Özdemir'in verdiği bilgiye göre 295 mesleği içeriyor.

MIT CSAIL (bilgisayar bilimi ve yapay zekayla laboratuvarı) kökenli, İstinye Üniversitesi Yönetim Bilişim Sistemleri Bölüm Başkanı ve Veri Bilimi Anabilim Dalı Başkanı olan Özdemir'le bu ay aynı soruyu masaya yatırdık. Özdemir, öngördüğü geleceği teknik ve felsefi açıdan inşa ederken bunun nelere mal olabileceğini de sorgulayan biri. Böylece Özdemir ile 'Üniversitede okuyan ya da yeni mezun olan gençler ne yapacak? İşe alan iş dünyası kimi, neye göre alıyor, nereye yatırım yapıyor?" sorularını irdeledik. Bu dosyada meseleye iki yakadan birden bakıyoruz: Eğitim ve iş dünyası tarafından. Özetle söyleyelim: Meslekler büyük oranda yok olmuyor ama içleri boşaltılıp yeniden dolduruluyor. Bu dolumun nasıl yapıldığı ise gençlerin, şirketlerin ve üniversitelerin önümüzdeki beş yıldaki stratejisini belirleyecek.

ELEKTRİKTEN SONRA YAPAY ZEKA

Özdemir, yapay zekayı anlatırken Stanford Üniversitesi'nden Andrew Ng'nin tanımına başvuruyor: İnsanlığın yeni elektriği. Ona göre elektrik geldiğinde iş dünyası, meslekler ve yetkinlikler nasıl baştan şekillendiyse yapay zeka da aynı etkiyi yaratacak; yalnızca yeni bir araç değil, bilgiyi, yetenekleri ve meslekleri değiştiren bir altyapı. Aslında yapay zekaya bakışımız uzun süre mühendislik merceğinden öteye geçmedi. Herkesin soru sorabildiği basit bir arayüzle Kasım 2022'de ChatGPT servis edilince, yapay zeka dünyasında hem teknik hem sosyal anlamda bir kırılma yaşandı. Bu tarihten önce yapay zeka bir şekilde konuşulan ama gerçek anlamda herkesin sosyalleştiği bir varlık değildi. Geliştiricilerin kodlar, matematiksel hesaplamalar, algoritmalar, veriler aracılığıyla tek bir soruya cevap verdiği dünyaya hapsolmuştuk. Her model tek bir iş için eğitiliyordu; kahve alışkanlıklarını bulan bir modelden kıyafet alışkanlıklarını analiz etmesini isteyemezdiniz. Yetenek dünyası da buna göre şekillenmişti. Makine ön yargısına, ve bu önyargının toplumu etkileme durumunu yönelik birkaç iş kolu hariç, yeni iş kollarının tamamı hesaplama becerisi, daha teknik süreçlere yönelikti. Özetle daha mekanikti. Kasım 2022'de ChatGPT'nin gelişi bu tabloyu değiştirdi. 2023'te görüntü ve ses üreten modeller geldi. Özdemir'in tarifiyle 2024'te ne olduğunu pek anlamadık, 2025'te ise yapay zeka yavaş yavaş 'tokat gibi' yüzümüze çarptı. Çünkü makineyle artık ana dilde konuşarak pek çok iş yapılabiliyor. Eskiden yalnızca kod yazabilenlerin ve sayısal hesap yapabilenlerin dünyası, şimdi ana dilini iyi kullanabilen herkesin dünyasına açılıyor. Meslekler tartışması da bu yüzden 'Kim kod yazabiliyor?' sorusundan 'Kim makineyle doğru konuşabiliyor ve ürettiği sonucu doğrulayabiliyor?' sorusuna kayıyor.

2022'de yapay zekayla konuşmaya başladık. Bugün ise yapay zekaya yalnızca soru sormuyor, görevler devrediyoruz. Artık farklı uzmanlıklara sahip yapay zeka ajanları, bir orkestrasyon mimarisi altında birlikte çalışabiliyor; veri topluyor, analiz ediyor, kararları destekliyor ve yetkilendirildikleri işlemleri gerçekleştirebiliyor. Bir zamanlar insanların yönettiği bazı iş akışlarını artık insan denetimindeki ajan sistemleri yürütüyor. Özdemir bu değişime işaret ederek "Dolayısıyla asıl dönüşüm, insanın yapay zekayı kullanmasından, insanın yapay zeka çalışanlarından oluşan sistemleri tasarlayıp yönetmesine geçişte yaşanıyor" diyor.

(İstinye Üniversitesi Yönetim Bilişim Sistemleri Bölüm Başkanı ve Veri Bilimi Anabilim Dalı Başkanı Doç. Dr. Şebnem Özdemir)

MESLEKLER YOK OLMUYOR, DEĞİŞİYOR

Küresel veriler bu tabloyu destekliyor. Dünya Ekonomik Forumu'nun (WEF) binden fazla işverenin görüşlerine dayanan Future of Jobs Report 2025 araştırmasında yer alan verilere göre 2030'a kadar dünya genelinde 170 milyon yeni iş yaratılması, 92 milyon işin ise ortadan kalkması bekleniyor. Net etki 78 milyonluk bir istihdam artışı. Uluslararası Çalışma Örgütü (ILO) ile Polonya'daki NASK Ulusal Araştırma Enstitüsü'nün Mayıs 2025'te yayımladığı 'Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure' araştırmasında yer alan verilere göre dünyada her dört işten biri üretken yapay zekadan etkilenme potansiyeli taşıyor. Kapak dosyamızda röportajını okuyacağınız İTÜ ARI Teknokent Genel Müdürü Prof. Dr. Attila Dikbaş, bu dönüşümü sahadan şöyle özetliyor: "Tüm sektörlerde meslek adları korunsa da, o mesleği icra eden aktörlerin kullandığı araçlar ve üstlendiği sorumluluklar tamamen değişiyor." Dikbaş'ın verdiği örnek çarpıcı: Bir inşaat mühendisi artık karmaşık deprem ve zemin hesaplarını elle yapmıyor, yapının dijital ikizini kurup bütün senaryoları sanal ortamda simüle ediyor. Aynı dönüşüm sağlıkta, hukukta ve yapılı çevrenin her katmanında yaşanıyor. Bilkent CYBERPARK Genel Müdürü Faruk İnaltekin de bunu kendi ekosisteminden gözlemliyor: "Son 5-10 yılda teknoloji sektöründe yalnızca yeni mesleklerin ortaya çıktığını değil, mevcut mesleklerin de önemli ölçüde dönüştüğünü görüyoruz." İnaltekin'e göre yazılım geliştirme, veri analizi ve ürün geliştirme gibi daha önce net sınırlarla ayrılan alanlar bugün birbirleriyle çok daha fazla kesişiyor. Dönüşümün sertliği meslekten mesleğe değişiyor. Şebnem Özdemir'in öngörüleri bu konuda daha keskin. Ona göre KVKK, iş sağlığı ve güvenliği, SAP gibi alanlardaki danışmanlıkların ömrü kısa; çünkü günün 24 saati çalışan yapay zeka sistemleri bu işlerin önemli bölümünü üstlenebiliyor. Klasik hukukta istihdamın düşeceğini, makineler ile insanlar arasındaki hakları düzenleyen bilişim hukukunun ise yükseleceğini söylüyor. Tıpta cildiye, kulak burun boğaz ve aile hekimliği gibi alanlarda istihdamın azalabileceğini, ancak doktorla yüz yüze görüşmek isteyen bir toplumda entegrasyonun zaman alacağını ekliyor. Öğretmenlik ise ortadan kalkmayacak; çünkü öğretmen ilham veren ve mentörlük yapan kişi. Mühendislik de bitmiyor ama kabuk değiştirmesi gerekiyor. Bilgisayar mühendisliğinde siber güvenliğe, yerel dil modellerine ve çip, ağ, donanım altyapılarına kayanların önü açık.

MERDİVENİN İLK BASAMAĞI KAYBOLUYOR

Dönüşümün en az konuşulan ama en kritik yüzü, kariyerin başındaki gençlerde ortaya çıkıyor. Stanford Üniversitesi SIEPR'de Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar ve Ruyu Chen'in Ağustos 2025'te yayımladığı Canaries in the Coal Mine Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence araştırması, ABD'nin en büyük bordro yazılımı sağlayıcısının verilerini inceliyor. Bu araştırmada yer alan verilere göre yapay zekadan en çok etkilenen mesleklerde 22-25 yaş arasındaki çalışanların istihdamı göreli olarak yüzde 13 geriledi. Aynı mesleklerin deneyimli çalışanlarında ise istihdam sabit kaldı ya da büyümeye devam etti. Özdemir bu tabloyu kendi sınıfından ve sektör ilişkilerinden tanıyor. Üniversiteden yeni mezun olan ya da deneyimi sınırlı olan gençler için artık 'ihtiyaç ortadan kalktı' deniyor. Çünkü yapay zeka yeni, junior ya da orta seviye bir çalışanın sorduğu sorulara cevap verebiliyor. Asıl mesele cevabın doğruluğunu kimin kontrol edeceği. Özdemir şöyle devam ediyor: "Bu cevabın doğruluğunu kim kontrol edecek? Alan uzmanı, GPT'nin ürettiği cevapları kontrol ettiğinde oradaki hatayı görebiliyor, daha iyisinin üretilmesini talep edebiliyor." Mantık zinciri şöyle işliyor: Makinenin hatasını yakalayacak kişi alan uzmanı. Alan uzmanları ise ilk basamaklarda iş yaparak, yanlış yaparak, deneyim biriktirerek yetişiyor. Basamağı kaldırırsanız birkaç yıl sonra uzmanı nereden bulacağınız belirsizleşiyor.

Özdemir'in dikkat çektiği bir uluslararası örnek bu çerçevede anlam kazanıyor. Singapur Hükümeti, SkillsFuture Level-Up Programme kapsamında 40 yaş ve üzeri vatandaşlarına 4 bin Singapur dolarlık eğitim bakiyesi tanımladı; bakiye 1 Mayıs 2024'ten itibaren kullanılabiliyor. Özdemir'e göre 40 yaşın seçilmesi tesadüf değil. Bu yaşta insan alan uzmanlığına sahip oluyor, bir probleme uzaktan göz gezdirse bile hatayı görebiliyor. Bu birikim makinenin çıktısını denetlemede paha biçilmez. Bu yorum Özdemir'e ait; programın resmi gerekçesi kariyer ortası çalışanların yeniden beceri kazanması.

Tarih bize bu korkuyu ilk kez yaşamadığımızı hatırlatıyor. Özdemir, Charlie Chaplin'in üretim bandındaki işçiyi anlattığı filmini örnek veriyor: Makineler geldiğinde banttakiler ne olacak sorusu o zaman da sorulmuştu. Bu sefer fark, geçmişten ders alıp doğru bir koordinasyon kurmak zorunda olmamız.

TÜRKİYE'NİN HAZIRLIK KARNESİ

Türkiye bu tabloda nerede duruyor? Kariyer.net'in 2025 yılında yayımlanan iş ilanları üzerinden yaptığı analiz ilk işaretleri veriyor. Platformdaki 9 bin 300 farklı pozisyon başlığı ve 10 bine yakın aday-pozisyon talep verisinin incelendiği bu araştırmada yer alan verilere göre AI Agent Mühendisi ve AI Otomasyon Uzmanı gibi yeni roller öne çıkıyor. Lojistik, satış ve müşteri deneyiminde de teknolojiyle farklı yetkinlikleri birleştiren pozisyonlara ihtiyaç artıyor. Çok dilli müşteri deneyimi ve satış uzmanı ya da akıllı lojistik ve ağır vasıta operatörü bunların örnekleri. Araştırmaya göre genel ve geleneksel pozisyon tanımlarının yerini belirli teknolojilerde uzmanlaşmayı ve farklı yetkinlikleri bir araya getirmeyi gerektiren roller alıyor. Dönüşümün işletmelere yayılma hızı ise eşit değil. Kuantum Araştırma'nın çalışmasında yer alan verilere göre Türkiye'de işletmelerin yalnızca yüzde 25,2'si yapay zeka kullanıyor. Bu oran 250 ve üzeri çalışanı olan şirketlerde yüzde 81'e çıkarken 10-49 çalışanlı işletmelerde yüzde 18'de kalıyor.

Şebnem Özdemir Türkiye'yi üç kümede okuyor. Birinci küme bankalar ve köklü holdingler gibi büyük şirketler; bunlar yaklaşık bir yıldır sürece uyanmış durumda. Büyük dil modelleri dünyasında iki yol var: OpenAI, Google, Anthropic gibi devlerin ürünlerini kullanmak ya da kendi yerel modelini kurmak. Birincisinde iyi kullanıcı ve biraz alan bilgisi yetiyor, ikincisinde çok daha güçlü bir yetenek seti gerekiyor. Özdemir'in gözlemine göre büyük şirketler kendi bünyelerindeki yeteneğe baktığında 2025'te ortaya çıkan sayı çok sınırlıydı. Bankalar ve savunma sanayi bunu daha erken fark edip ellerindeki matematikçi, fizikçi, istatistikçi ve mühendisleri bu yöne kaydırdı. İkinci küme bilişim sektörü. Teknolojiyle uğraşanların daha öngörülü olacağı düşünülürdü ama onlar da klasik kod yazmaya o kadar odaklanmıştı ki dalgayı geç fark etti; hizmet verdikleri büyük şirketler 'Daha az kişiyle neden yapmıyorsun?' diye sormaya başlayınca sektör şok yaşadı. Üçüncü küme KOBİ'ler. Özdemir'e göre KOBİ'ler değişimin ne zaman ve nasıl geleceğinden emin değil; bir işten para kazanılıyorsa yolu değiştirmeye gerek görmeyen anlayış hâlâ yaygın. Üstelik bu dönüşüm bilgisayarın getirdiğinden daha sert. Sağlık gibi hassas alanlar ise ayrı bir uyarı gerektiriyor. Özdemir'e göre yapay zeka hâlâ halüsinasyon görebiliyor, yani uydurabiliyor; kimi zaman birlikte kullanılmaması gereken iki ilacı bile önerebiliyor. Bu nedenle sağlıkta ve hukukta yapay zeka kullanımının en önemli koşulu alan uzmanının çıktıyı denetlemesi.

TEKNOPARKLARDAN GELEN SİNYALLER

Türkiye'nin teknoloji ekosistemini yöneten teknoparklar, gelecekteki meslek haritasının erken sinyallerini veriyor. İTÜ ARI Teknokent'in verilerine göre bölgede 424 firma, 8 bin 500'ün üzerinde nitelikli çalışan faaliyet gösteriyor ve kuruluştan bu yana 6 bin 500'den fazla Ar-Ge projesi tamamlandı. Yapay zeka içeren projelerin payı 2021'de yüzde 30'du, 2025'te yüzde 62'ye yükseldi. Bölgedeki 490 doktoralı Ar-Ge personelinin yüzde 91'i yapay zeka çözümleri üreten firmalarda çalışıyor. Dikbaş, bu tablo karşısında geleceğin meslek haritasını beş başlıkta topladı: Yapay zeka ve makine öğrenmesi mühendisliği, veri mühendisliği, siber güvenlik, robotik ve otonom sistemler mühendisliği ile yapay zeka etiği ve yönetişimi.

İlerleyen sayfalarda detaylı röportajını okuyabileceğiniz YTÜ Yıldız Teknopark Genel Müdürü Doç. Dr. Muhammet Garip, genç girişimcilerle her gün temas halinde. Gençlerin kariyere bakışında önemli bir değişim görüyor: "'Hangi mesleği seçmeliyim?' sorusunun yanına artık 'Hangi problemi çözebilirim, hangi teknolojiyi ürüne dönüştürebilirim?' sorusu geliyor." Garip'e göre en güçlü yönelim yapay zeka etrafında ama asıl dikkat çekici gelişme yapay zekayı kullanmanın ötesine geçen uzmanlıklar: Şirketin verisini anlamlandıran, modelleri iş süreçlerine entegre eden, görev yapan yapay zeka ajanları geliştiren ve bu sistemlerin güvenilirliğini ölçen roller. Garip bunu şöyle özetliyor: "Bir modeli çalıştırmak başlangıç; onu doğru veriyle, kabul edilebilir maliyetle ve güvenilir sonuçlarla gerçek bir işin parçası haline getirmek esas uzmanlık." Garip önümüzdeki beş yılın öne çıkan alanları arasında yapay zeka ajanları ve sistem entegrasyonunu, veri mühendisliğini, siber güvenliği, robotik ve otonom sistemleri, çip tasarımını, simülasyon ve dijital ikiz geliştirmeyi, enerji verimliliği ve iklim teknolojilerini gösteriyor.

İnaltekin, nitelikli insan kaynağını ülkede tutma konusunda da net konuşuyor: "Nitelikli insan kaynağı için rekabet artık küresel ölçekte yaşanıyor. Bir teknoloji profesyoneli Türkiye'de yaşarken dünyanın farklı ülkelerindeki şirketlerle çalışabiliyor." Bu nedenle yetişmiş insan kaynağını ülkede tutmak için yalnızca ücret ve çalışma koşullarına odaklanmak yetmiyor. Nitelikli projelerde çalışma, mesleki gelişim, uluslararası iş birliklerine katılma ve küresel pazarlara erişim fırsatlarının da güçlenmesi gerekiyor. Kalıcı çözüm, nitelikli insanın hedeflerine Türkiye'de ulaşabileceği rekabetçi bir teknoloji ekosistemi kurmaktan geçiyor.

ÜNİVERSİTELER HIZLA GÜNCELLENMELİ

Eğitim tarafı dönüşümün en sancılı yeri. Şebnem Özdemir kendi camiasına yönelik eleştirisini esirgemiyor: Üniversiteler hâlâ eski usul kod öğretiyor, eski usul düşünme biçimleri vermeye devam ediyor. Temel bilgi elbette verilmeli ama bu yetmiyor. Özdemir şu benzetmeyi yapıyor: "İnsanlara oltayla balık tutması gerektiğini anlatabilirsiniz ama tekneyle açılması gerektiğini, yeni nesil bir robot varsa onu kullanması gerektiğini göstermek zorundasınız." Bunu yapmamak, yeni bir araba gelmişken at arabasıyla yola devam etmek gibi. Özdemir'in önerisi uygulanabilir. Müfredatın çekirdeğini hemen değiştirmek zorsa, derslerin bir bölümünde ya da her hafta işlenen konunun bir kısmında bu araçlar entegre edilebilir. Bu yalnızca mühendislikte değil, sosyoloji ve psikolojide de geçerli; örneğin yapay zeka sohbetlerinin kullanıcının duygusunu geri yansıtıp güçlendiren bir 'yankı odası' yaratabilmesi sosyal bilimcilerin de çalışma alanı.

İstinye Üniversitesi Yönetim Bilişim Sistemleri Bölümü bu söylemi kendi müfredatında uyguluyor. Özdemir, haziran ayında müfredatı uçtan uca yenilediklerini ve hocalarından iki yılda bir güncelleme istediğini anlattı. Yeni müfredatta yerel modeller, büyük dil modelleri ve prompt mühendisliği ağırlık kazandı. Öğrencilerin farkındalığı ise sınıfa göre değişiyor: Birinci sınıfta yüzde 2-3 düzeyinde; ikinci ve üçüncü sınıflarda bir uyanış var.

Attila Dikbaş eğitimin yapısına da dokunuyor. Ona göre dört yıllık teorik lisans yapısı, dijital ikizlerde simüle edilen pratik süreçlerle desteklenen iki veya üç yıllık esnek ve modüler modellere kayıyor. İnaltekin, stajların zorunlu bir eğitim süreci olmaktan çıkıp öğrencilerin gerçek Ar-Ge projelerine ve şirketlerin çözmeye çalıştığı sorunlara katıldığı deneyimlere dönüşmesini istiyor. Garip de gençlere gerçek bir problemi çözme sorumluluğu vermenin hazırlığın başlangıcı olduğunu vurguluyor.

HERKES İÇİN YOL HARİTASI

İş dünyası için Özdemir'in önerisi iki kelimeyle özetlenebilir: Sabır ve stajyer. Üniversiteler değişmeye başlasa bile mezunların yetenek setleri bir anda gelişmeyecek. "Bugünün genç çalışanlarını verimlilik gerekçesiyle sistemin dışına itersek yarının uzmanlarını nasıl yetiştireceğiz?" diye soruyor Özdemir. Bu yüzden şirketlerin 'stajyerle uğraşamam' mantığını bırakması gerekiyor. Özdemir, bunun maliyetinin farkında: "Bir kıdemlinin yanına bir junior ya da bir stajyer koyduğunuzda verimlilik otomatik yüzde 50 düşüyor. Ama şu anda bu bir memleket meselesi." İnaltekin şirketlere üç adım öneriyor: Sürekli öğrenmeye yatırım, yapay zekanın iş süreçlerine bilinçli entegrasyonu (önce iyileştirilecek süreç belirlenmeli, sonra teknoloji seçilmeli) ve üniversiteler, girişimler, büyük şirketler ile yatırımcılar arasında iş birliği ağları. Garip'in üç adımı da benzer: Teknoloji yatırımını çözmek istediğiniz probleme bağlayın, öğrenmeyi bir yatırım kararı haline getirin, değişimi küçük ama gerçek bir uygulamayla başlatın. Garip'e göre geleceği beklemek bir strateji sayılmaz; bugün hangi problemi çözeceğinizi seçmek ve yetkinlik geliştirmeye başlamak stratejinin kendisi. Gençler için tablo biraz daha ağır ama bir o kadar da yol gösterici. Özdemir'in öncelik sıralaması net: "Gençler sadece kodlama öğrenmesinler. Bunun yanında algoritmik düşünme, algoritmasını çıkarabilme çok önemli bir beceri." Dikbaş'ın uyarısı da aynı yönde: Bir mimarın yazılımdan, bir hukukçunun yapay zeka etiğinden, bir doktorun veri analitiğinden habersiz olduğu bir gelecekte ayakta kalmak mümkün olmayacak. Bu nedenle gençlerin tek bir disipline sıkışmaması, disiplinler arası bir çalışma kültürünü benimsemesi ve dünyadaki teknolojik gelişmeleri kesintisiz okuyabilmesi gerekiyor. Garip'in de önerisi, güçlü bir uzmanlık temeli üzerinde yapay zekayla çalışmayı ve çıktısını sorgulamayı öğrenmek. Özdemir'in genel mesajı ise iki yakada da aynı: Yapay zeka şirkette de akademide de yardımcı olarak konumlanmalı, işi bilmek zorundasınız. Başarılı olmak isteyen yapay zekayı kendi alanında kullanmayı bilecek, ama kafasını da kullanacak. Çünkü yalnızca bu araçları kullananlar eleniyor; işi bilen ve doğru yapan şirket ve çalışan hayatta kalıyor. Elektrik de çalışma hayatını değiştirdi ama onu iyi kullanan ve işini bilen insanlar vardı. Yapay zekada da fark, makineyi kullanabilenlerden çok, makineyle birlikte düşünebilenlerde ortaya çıkacak.

BEYNE DE YATIRIM YAPIN

* Gençlere ilk söyleyeceğim şey şu: Kodlamaya körü körüne yüklenmeyin. Kodu artık makineler de yazıyor. Sizin edineceğiniz asıl beceri algoritmik düşünmek; bir problemi adımlara bölmek, neyin neye bağlı olduğunu görmek, çözümün mantığını kurabilmek. Bunu bilen biri hangi aracı eline verirseniz verin yolunu bulur.

* İkinci önerim ana dilinize ve edebiyata yatırım yapmanız. Makineyle artık Türkçe konuşarak iş yapıyoruz. İyi soru soran, derdini net anlatan ve gelen cevabı eleştirebilen kişi öne geçecek. Bir şeyi sıfırdan öğreneceksiniz diye GPT'ye sormayın.

* Önce kitaptan öğrenin, sonra o bilgiyi makineyle tartışın. Böylece makinenin yanıldığı yeri de görebilirsiniz. Bir de haz ve hız tuzağından söz etmek istiyorum. Her şeye anında cevap bulmak çok keyifli ama beynimiz bir spor salonu gibi; çalıştırmazsanız zayıflıyor. Zorlanmayı yapay zekaya devrettiğinizde, kendi kasınızı da devretmiş oluyorsunuz. Bu araçları kendi alanınızda kullanmayı mutlaka bileceksiniz ama kafanızı da kullanacaksınız. Çünkü yalnızca bu araçları kullananlar elenecek.

* Şirketlere de bir çağrım var: Stajyer alın. Bugün bir stajyerin yanındaki kıdemli çalışanın verimi düşebilir ama yarının alan uzmanını bugünün stajyeri oluşturacak. Bu, bir memleket meselesi. Üniversiteler olarak bizim sorumluluğumuz ise dersleri bu araçlarla birlikte yeniden kurmak. Hepimiz yeni elektriği öğrenmek zorundayız; ama onu kullanırken insan olarak ne yaptığımızı bilmeye devam etmeliyiz.