Yapay zeka iş hayatında birçok görevi hızlandırıyor, ancak bu kazanım bazı çalışanların daha az mesai yapmasını sağlamıyor. OpenAI ve Anthropic çalışanlarının aktardığı örneklerde yoğun proje haftaları 90 saatlik çalışma süresine kadar uzanıyor. Üstelik çalışanlar yapay zekanın kazandırdığı zamanı çoğu zaman dinlenmeye değil, yeni görevlere ve daha yüksek üretim hedeflerine ayırıyor. Son araştırmalar, üretkenlik artarken iş yükü ve çalışma saatlerinin aynı ölçüde gerilemediğini ortaya koyuyor.
Sam Altman da bu çelişkinin iki tarafını farklı tarihlerde açık biçimde anlatmıştı. OpenAI CEO’su nisan ayında şirketlerin dört günlük çalışma haftasını denemesini ve üretkenlik kazancını çalışanlara aktarmasını önerdi. Buna karşılık temmuz ayında, rekabetin insanları daha fazla üretmeye yönelttiğini ve yapay zekanın mesaiyi kendiliğinden kısaltmayacağını söyledi. Böylece şirketler yapay zekayla zaman kazanırken, ekipler bu boşluğu çoğu kez başka işler ve yeni hedeflerle dolduruyor.
Microsoft’un iş hayatı verileri de klasik mesai sınırlarının giderek daha fazla esnediğini gösteriyor. Şirketin 2025 Work Trend Index araştırmasında akşam 20.00’den sonraki toplantılar bir yıl içinde yüzde 16 arttı. Bunun yanı sıra Microsoft, bilgi çalışanlarının gün boyunca mesajlar, toplantılar ve yeni görevler arasında sürekli geçiş yaptığını belirtiyor. Şirketin 2024 araştırmasına göre dünya genelindeki bilgi çalışanlarının yüzde 75’i işlerinde üretken yapay zeka kullanıyordu.
Benzer tabloyu Amazon ve Google çalışanlarının anlattığı günlük iş örneklerinde de görüyoruz. Business Insider’a konuşan çalışanlar, belge hazırlama, toplantı özetleme, kod inceleme ve raporlama gibi işleri saatlerden dakikalara indirdiklerini anlattı. Ne var ki bazı çalışanlar kazandıkları zamanı yeni projelere ayırırken, bazıları otomasyon sistemlerini kurmak için daha uzun süre çalıştı. Böylece otomasyon, belirli görevleri kısaltırken toplam çalışma yükünü her çalışan için aynı oranda azaltmadı.
Yapay zeka işleri hızlandırırken çalışanların iş yükü büyüyor
OpenAI ve Anthropic çalışanlarının anlattığı örnekler, yoğunluğun en yüksek seviyeye ulaştığı haftaları ortaya koyuyor. BBC’ye konuşan kaynaklara dayanan haberlerde bazı ekipler yedi güne yayılan haftalarda 90 saate varan mesai yaptıklarını aktardı. Çalışanlar hafta sonu işleri, kriz toplantıları ve sert performans değerlendirmelerinin çalışma süresini uzattığını da anlattı. Meta ve Google çalışanları hakkında paylaşılan başka örneklerde ise bazı yapay zeka projelerinde haftalık süre 70 ile 90 saat arasına çıktı.
Günün Öne Çıkan Fırsatları
REKLAM — Bu içerikte satış ortaklığı bağlantıları bulunmaktadır. Bu bağlantılar üzerinden yapılan alışverişlerden Teknoblog komisyon kazanabilir.
İLGİNİZİ ÇEKEBİLİR
ActivTrak’in daha geniş ölçekli verileri, meselenin yalnızca yapay zeka şirketleriyle sınırlı kalmadığını gösteriyor. Şirket 164 bin çalışan ile 443 milyondan fazla çalışma saatini inceleyerek iletişim ve iş yönetimi alışkanlıklarını karşılaştırdı. Araştırmaya göre yapay zeka kullanan çalışanlar iletişim ve iş yönetimi araçlarında daha fazla zaman geçirirken kesintisiz odaklanma süresi yüzde 9 azaldı. Bununla birlikte araştırmacılar, yapay zekanın hızlandırdığı görevlerin ardından çalışanların önüne yeni işlerin geldiğini kaydetti.
Yazılım geliştirme alanındaki başka bir çalışma da üretim miktarı arttıkça denetim yükünün büyüdüğünü gösterdi. Temmuz 2026 tarihli araştırma, yapay zeka kullanımını yoğun biçimde artıran 802 yazılım geliştiricisini ve 196 binden fazla kod değişikliğini inceledi. Araştırmacılar geliştirici başına üretimin zaman içinde iki katına çıktığını, kod inceleyen kişilerin yükünün de yaklaşık iki kat arttığını hesapladı. Böylece daha fazla kod üreten ekipler, bu kodu kontrol etmek ve onaylamak için daha fazla çalışma süresi harcadı.
Öte yandan bütün araştırmalar yapay zekanın yalnızca ek iş yarattığını söylemiyor. Altı ay süren ve 6 bin bilgi çalışanını kapsayan bir saha deneyinde üretken yapay zeka kullanan çalışanlar e-posta için haftada yaklaşık üç saat daha az zaman harcadı. Araştırmacılar belge hazırlama sürelerinde de düşüş ölçerken, toplantılara ayrılan sürede anlamlı bir değişiklik bulmadı. Bu sonuç, yapay zekanın bazı görevleri hızlandırdığını ancak toplantı, koordinasyon ve karar süreçlerinin aynı oranda kısalmadığını gösteriyor.
İş yükündeki artışın bir bölümü, yapay zekanın ürettiği çıktıları kontrol etme gereksiniminden kaynaklanıyor. Çalışan bir metni daha hızlı hazırladığında başka bir rapor üstlenebiliyor, yazılımcı daha hızlı kod ürettiğinde ekip daha fazla değişiklik inceleyebiliyor. Bunun yanı sıra yapay zeka çıktıları hata, eksik bağlam veya yanlış bilgi taşıyabildiği için çalışanlar sonuçları ayrıca kontrol ediyor. Bu doğrulama süreci, otomasyonun ilk aşamada kazandırdığı sürenin bir bölümünü yeniden günlük iş yüküne ekliyor.
Anthropic’in milyonlarca Claude konuşmasını inceleyen araştırması, kullanım biçimlerinin de görevden göreve önemli ölçüde değiştiğini ortaya koyuyor. Araştırmacılar etkileşimlerin yüzde 57’sinde yapay zekanın insan çalışmalarını desteklediğini, yüzde 43’ünde görevleri daha bağımsız üstlendiğini belirledi. Yazılım geliştirme ve yazma işleri toplam kullanımın yaklaşık yarısını oluştururken, mesleklerin yüzde 36’sı görevlerinin en az dörtte birinde yapay zekadan yararlanıyordu. Bu nedenle birçok çalışan görevlerini tamamen devretmek yerine yapay zekayla birlikte yürütmeye devam ediyor.
Burada 90 saatlik mesai rakamının bütün çalışanları veya bütün şirketleri temsil etmediğini de belirtmek gerekiyor. Bu örnekler özellikle OpenAI ve Anthropic gibi yapay zeka geliştiren şirketlerdeki yoğun proje dönemlerinden geliyor. Bununla birlikte Microsoft, ActivTrak ve saha araştırmaları çalışma saatlerini yalnızca kullanılan aracın hızının belirlemediğini gösteriyor. Şirketlerin kazanılan zamanı yeni görevler, daha fazla çıktı, kontrol süreçleri veya toplantılarla nasıl doldurduğu günlük mesai süresini doğrudan etkiliyor.
