YAPAY ZEKANIN ROBOTİK ÇALIŞMALARI VE 2030 YILI ÇALIŞAN KİŞİLERDEKİ İSTİHDAM ETKİSİ TAHMİNİ – Prof.Dr. B. Koray Tunçalp

YAPAY ZEKANIN ROBOTİK ÇALIŞMALARI VE

2030 YILI ÇALIŞAN KİŞİLERDEKİ İSTİHDAM ETKİSİ TAHMİNİ

Prof.Dr. B. Koray Tunçalp

Ağustos 2025

Giriş

Teknolojinin hız kesmeyen gelişimi, günümüzde Sanayi 4.0 olarak adlandırılan yeni bir çağı beraberinde getirmektedir. Bu çağın en temel dinamiklerinden biri, yapay zekâ (YZ) ve robotik teknolojilerinin birleşimidir. Geleneksel robotlar, önceden belirlenmiş programlara bağlı kalarak tekdüze görevleri yerine getiren makinelerken, yapay zekâ ile donatılmış yeni nesil robotlar, çevreleriyle etkileşim kurabilen, öğrenebilen ve karmaşık problemleri çözebilen akıllı sistemlere dönüşmüştür. Bu birleşim, yalnızca endüstriyel üretim süreçlerini değil, aynı zamanda lojistik, sağlık, finans ve hizmetler gibi birçok sektörü kökten değiştirmekte ve geleceğin iş gücü piyasası üzerinde belirleyici bir rol oynamaktadır. Bu makale, yapay zekânın robotik çalışmalar üzerindeki dönüştürücü etkisini ve bu etkinin 2030 yılına kadar çalışan kişilerdeki istihdam yapısını nasıl değiştireceğine dair tahminleri incelemektedir.

Yapay Zekanın Robotik Alanındaki Dönüştürücü Etkileri

A.1. Robotik ve Yapay Zekâyı Anlamak

Robotik ve yapay zekâ (YZ) genellikle aynı cümlede anılsa da farklı teknoloji alanlarını temsil ederler. Robotik, görevleri otonom veya yarı otonom olarak yerine getirmek üzere tasarlanmış makineler olan fiziksel robotların yaratılmasına ve çalıştırılmasına odaklanır. Montaj hatlarındaki endüstriyel robotları veya dinamik ortamlarda hareket eden otonom mobil robotları düşünün. Öte yandan YZ, makinelere bilişsel işlevler programlayarak insan benzeri öğrenme, problem çözme ve karar verme yeteneklerini taklit etmelerini sağlayan bir alandır.

Robotik bedeni sağlarken, yapay zekâ beyni sağlar. Bu alanların birleşimi, robotların deneyimlerden öğrenmesini, bağımsız kararlar almasını ve karmaşık görevleri yerine getirmesini sağlar. Robotik ve yapay zekânın bu kesişimi, yeni durumlara uyum sağlayabilen ve zaman içinde performanslarını artırabilen yapay zekâlı robotların yaratılmasına yol açmıştır. Yapay zekânın robotik sistemlere entegrasyonu, çeşitli ve öngörülemeyen ortamlarda çalışma yeteneklerini artırarak otomasyonun kapsamını genişletmektedir.

Robotik ve yapay zekâ, birbirleriyle bağlantılı olmalarına rağmen bağımsız olarak var olabilir. Geleneksel robotlar, örneğin işbirlikçi robotlar, herhangi bir bilişsel işleve sahip olmadan tekrarlayan görevleri yerine getirir. Tersine, yapay zekâ, sanal asistanlar gibi fiziksel bir yapıya ihtiyaç duymayan yazılım robotlarında da uygulanabilir. Ancak, yapay zekâ ve robotik arasındaki sinerji, fiziksel yetenekleri yapay zekâ gelişimiyle harmanlayan gelişmiş yapay zekâ destekli robotların evrimini yönlendiren sihrin gerçekleştiği yerdir.

Yapay zekanın modern robotikteki rolünü derinlemesine inceledikçe, bu iki alan arasındaki iş birliğinin teknolojik bir ilerlemeden çok daha fazlası olduğu, bir devrim olduğu ortaya çıkıyor. Bu devrim yalnızca endüstrileri yeniden şekillendirmekle kalmıyor, aynı zamanda insan odaklılık ile makineler arasındaki ilişkiyi de yeniden tanımlıyor.

A.2. Modern Robotikte Yapay Zekanın Rolü

Yapay zekânın (YZ) robotik bilimine entegrasyonu, teknolojik evrimde önemli bir dönüm noktasıdır. YZ, robotların çevrelerini algılayıp etkileşime girmelerini, kararlar almalarını ve yapay zekânın tek başına geleneksel programlama ile başaramayacağı karmaşık görevleri yerine getirmelerini sağlar. YZ’nin bütünleştirilmesi, robotların dinamik ortamlara uyum sağlamasını ve yüksek hassasiyet ve esneklik gerektiren görevleri yerine getirmesini sağlar.

Yapay zekânın bir alt dalı olan makine öğrenimi, verimliliği ve üretkenliği artırarak robotikte devrim yaratmıştır. Robotların verilerden öğrenmesini, kalıpları belirlemesini ve performanslarını sürekli iyileştirmesini sağlar. Örneğin, yapay zekâ, karar verme, nesne tanımlama, engel tespiti ve uçuş yolu optimizasyonunu mümkün kılarak dronların işlevselliğini artırır. Sonuç olarak, yapay zekâ destekli robotlar yalnızca araçlar değil, aynı zamanda karmaşık sorunları çözebilen ve insanlarla anlamlı şekillerde etkileşim kurabilen akıllı araçlardır [1].

Yapay zekânın robotikteki rolü, insan-robot etkileşimini geliştirmeye ve teknolojiyi günlük yaşamda daha erişilebilir ve uygulanabilir hale getirmeye kadar uzanır. Yapay zekâ destekli robotlar, insan komutlarını anlayıp yanıt vererek, bir zamanlar bilim kurgunun ötesine geçen yeni bir etkileşim düzeyine ulaşır. Bu yetenek, sağlık hizmetlerinden müşteri hizmetlerine kadar uzanan ve insan girdilerini anlama ve bunlara tepki verme yeteneğinin hizmet kalitesini önemli ölçüde etkileyebildiği uygulamalarda kritik öneme sahiptir.

Yapay zekânın modern robotikteki önemi abartılamaz. Robotların yeteneklerini geliştirerek çeşitli alanlarda çok çeşitli uygulamalar gerçekleştirmelerini sağlar. Makine öğrenimi, doğal dil işleme ve bilgisayarlı görme gibi belirli yapay zekâ teknolojilerini keşfetmek, yapay zekânın robotikteki dönüştürücü potansiyelini ortaya çıkarır [1].

Robotik, robotların tasarlanıp çalıştırılmasını içerirken, yapay zekâ robotların öğrenmesini ve karar vermesini sağlar. Birlikte, çeşitli alanlarda devrim yaratmaktadırlar Yapay zekâ, robotların temel yeteneklerini ve uygulama alanlarını dramatik bir şekilde genişletmiştir. Geleneksel robotik sistemlerin en büyük kısıtı, belirli bir göreve veya ortama özgü olarak programlanmaları ve beklenmedik durumlara adapte olamamalarıdır. Yapay zekâ ise robotlara öğrenme, muhakeme etme ve karar verme yetenekleri kazandırmaktadır. Makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmaları sayesinde, robotlar deneyimlerinden ders çıkararak performanslarını artırabilir. Örneğin, bir depoda çalışan lojistik robotu, en verimli rota için sürekli yeni veriler toplayarak kendini optimize edebilir. [1, 2]

Bu gelişimin en somut örneklerinden biri, işbirlikçi robotlar (cobotlar) adı verilen yeni nesil robotlardır. Cobotlar, fabrikalarda insanlarla güvenli bir şekilde yan yana çalışarak karmaşık montaj görevlerinde onlara destek olur. Bu, üretim hatlarında esnekliği ve verimliliği artırırken, insan emeğini daha yaratıcı ve stratejik görevlere yönlendirme imkânı sunar. Sağlık sektöründe ise YZ destekli robotlar, cerrahların daha hassas ve minimal invaziv operasyonlar yapmasına olanak tanırken, yaşlı bakımında yardımcı robotlar olarak da kullanılmaya başlanmıştır. Lojistik ve taşımacılıkta otonom araçlar ve dronlar, teslimat sürelerini kısaltıp maliyetleri düşürürken, perakende sektöründe müşteri hizmetleri robotları, temel soruları yanıtlayarak insan çalışanların daha karmaşık müşteri ilişkilerine odaklanmasını sağlamaktadır.

Bu dönüşümün temelinde yatan teknolojik gelişmelerden biri, bilgisayarlı görüdür. Gelişmiş kameralar ve YZ algoritmaları sayesinde robotlar, nesneleri tanıyabilir, hareketlerini izleyebilir ve çevrelerindeki engelleri algılayabilir. Bu, otonom araçların veya depolama robotlarının güvenli bir şekilde hareket etmesini sağlar. Doğal dil işleme (NLP) teknolojisi ise robotların insanlarla konuşarak veya yazılı komutlarla etkileşim kurmasını mümkün kılmaktadır. Yapay zekanın bu katkıları, robotları pasif araçlar olmaktan çıkarıp, aktif ve akıllı birer iş ortağı haline getirmektedir [3].

A.3. Robotikte Makine Öğrenmesi

Yapay zekânın temel taşlarından biri olan makine öğrenimi, robotik biliminin ilerlemesinde önemli bir rol oynar. Makine öğrenimi algoritmaları, robotların operasyonları sırasında topladıkları verilere göre davranışlarını uyarlamalarını sağlar. Büyük veri kümelerini analiz etmek ve kalıpları belirlemek, robotların bilinçli tahminler ve kararlar almasını sağlayarak zaman içinde performanslarını artırır.

Makine öğreniminin robotikteki en önemli uygulamalarından biri takviyeli öğrenmedir. Bu yaklaşım, robotların deneme yanılma yoluyla en uygun eylemleri öğrenmelerini ve davranışlarını yönlendirmek için ödüller kullanmalarını sağlar. Takviyeli öğrenmede, robotlar çevreleriyle etkileşime girer, ödül veya ceza alır ve gelecekteki eylemlerini buna göre ayarlar. Bu geri bildirim döngüsü, sürekli iyileştirmeyi mümkün kılarak robotları daha verimli ve etkili hale getirir [1].

Robotikte makine öğreniminin başarısı için veri kalitesi çok önemlidir. Verimli algoritmaların eğitimi için yüksek kaliteli veriler gereklidir; ancak kalitesiz veriler yanlış tahminlere ve optimum olmayan performansa yol açabilir. Robotlar veri toplayıp analiz ederken, yapay zekâ sistemlerini geliştiren bir geri bildirim döngüsü oluştururlar ve bu da daha iyi karar alma ve daha fazla özerklik sağlar. Ayrıca, etiketli verilerin kullanımı eğitim sürecini önemli ölçüde iyileştirebilir [1].

Makine öğreniminin robotik üzerindeki etkisi dönüştürücüdür. Robotların deneyimlerden öğrenmesini, yeni görevlere uyum sağlamasını ve derin öğrenme ve yaşam boyu öğrenme yoluyla zaman içinde performanslarını iyileştirmesini sağlar. Bu yetenek, çok çeşitli ortamlarda ve uygulamalarda çalışabilen akıllı, esnek ve verimli robotlar geliştirmek için kritik öneme sahiptir.

A.3.1. Doğal Dil İşleme

Doğal Dil İşleme (NLP), robotların insan dilini yorumlayıp yanıtlayarak daha doğal etkileşimlerde bulunmalarını sağlayan bir yapay zekâ dalıdır. NLP sayesinde robotlar, insan dilini anlayıp işleyerek müşteri etkileşimi ve hizmet içeren görevleri tamamlayabilirler. Bu yetenek, robotları insan benzeri etkileşimlere yaklaştırarak çeşitli uygulamalarda daha etkili olmalarını sağlar.

Doğal Dil İşlemenin (NLP) bir alt dalı olan Konuşmaya Dayalı Yapay Zekâ, daha insan benzeri etkileşimler sunmak üzere tasarlanmıştır. Konuşmaya dayalı yapay zekâ kullanan robotlar, diyalogları yakalayabilir, işleyebilir, uygun şekilde yanıt verebilir ve her etkileşimden öğrenebilir. Bu sürekli öğrenme süreci, robotun insan komutlarını anlama ve yanıt verme yeteneğini geliştirerek kullanışlılığını ve etkinliğini artırır.

Kişisel asistan robot Temi, NLP’nin robotikteki uygulamasının bir örneğidir. Temi, kullanıcılarla eller serbest bir şekilde etkili bir şekilde etkileşim kurmak için Otomatik Konuşma Tanıma ve doğal dil işleme teknolojilerini kullanır. Temi’nin geliştirilmesi, NLP ve donanım tasarımını entegre etme ve gerçek zamanlı performans sağlama ile ilgili zorlukların üstesinden gelmeyi içeriyordu.

Doğal dil işlemenin (NLP) robotik alanına entegrasyonu, ezber bozan bir gelişmedir. Robotların sesli komutları anlayıp yanıt vermesini sağlayarak insan-robot etkileşimlerini daha kusursuz ve sezgisel hale getirir. Bu teknoloji, etkili iletişimin başarı için olmazsa olmaz olduğu müşteri hizmetleri, sağlık hizmetleri ve ev otomasyonu uygulamaları için hayati önem taşır.

A.3.2. Bilgisayarlı Görüntü İşleme

Bir diğer önemli yapay zekâ teknolojisi olan bilgisayarlı görüş, robotların görsel bilgileri yorumlamalarına ve çevrelerine göre hareket etmelerine olanak tanır. Robotlar, görsel verileri işleyerek nesneleri tanıyabilir, hareketleri takip edebilir ve gördüklerine dayanarak kararlar alabilirler. Bu yetenek, robotun hareketleri de dahil olmak üzere nesneleri manipüle etmek için navigasyon ve nesne tanıma gibi yüksek düzeyde hassasiyet ve doğruluk gerektiren görevler için olmazsa olmazdır.

Bilgisayarlı görüş gibi yapay zekâ teknikleri, robotların nesneleri tanımlamasını, sınıflandırmasını, hareketlerini izlemesini ve görsel girdiye dayalı bilinçli kararlar almasını sağlar. Örneğin Temi, gelişmiş bir 3B haritalama sistemi aracılığıyla kullanıcı algılama ve otonom navigasyon gibi gelişmiş özellikleri entegre eder. Bu sistem, Temi’nin nesne algılama özelliğini kullanarak karmaşık ortamlarda gezinmesini ve kullanıcılarla etkili bir şekilde etkileşim kurmasını sağlar.

Bilgisayarlı görme sistemlerinin geliştirilmesi, özellikle navigasyon sistemleri oluşturma ve gelişmiş sensörleri entegre etme konusunda önemli mühendislik ve bilgisayar bilimleri zorlukları içerir. Ancak, robotikte bilgisayarlı görmenin faydaları muazzamdır. Robotların karmaşık görevleri daha hızlı ve doğru bir şekilde gerçekleştirme becerilerini artırarak, onları bilgisayar bilimleri alanında daha verimli ve etkili hale getirir.

Bilgisayarlı görme, modern robotik için temel bir teknolojidir. Robotların çevrelerini yorumlayıp tepki vermelerini sağlayarak, çok çeşitli görevleri hassasiyet ve doğrulukla gerçekleştirmelerini sağlar. Bu yetenek, görsel bilginin başarı için hayati önem taşıdığı üretim, sağlık ve otonom araç uygulamaları için hayati önem taşır.

A.3.4. Vaka Çalışması: Kişisel Asistan Robot Temi

Yapay zekâ destekli robotik alanında Temi, inovasyon ve iş birliğinin dikkat çekici bir örneği olarak öne çıkıyor. 90 cm boyunda ve 9 kg ağırlığındaki Temi, 25 cm’lik bir ekrana ve kullanıcılara çeşitli görevlerde yardımcı olmak üzere tasarlanmış gelişmiş sensörlere sahip bir ev robotudur. Roboteam ve Netguru, ev robotiği pazarına liderlik etmeyi ve Temi’yi bir ev robotu ikonu haline getirmeyi hedefleyen Temi’yi tasarlamak ve üretmek için iş birliği yapmıştır [1].

Temi’nin geliştirilmesi, entegre yapay zekâ yeteneklerine, özellikle de ses arayüzü için Doğal Dil İşleme özelliğine sahip fiziksel bir robotun geliştirilmesini içeriyordu. Medya, Temi’yi Amazon’un tekerlekli Alexa’sının muadili olarak nitelendirdi [1].

Şekil 1 Kişisel asistan robot Temi

Temi’yi sıfırdan geliştirmek, çok sayıda donanım entegrasyon zorluğunun üstesinden gelmeyi gerektiren devasa bir görevdir. Geliştirme süreci, Temi’nin çevresiyle etkili bir şekilde etkileşim kurabilmesini sağlamak için çeşitli sensörlerin ve navigasyon sistemlerinin entegre edilmesini içermektedir. Temi’nin Android tabanlı işletim sistemi ve ilgili uygulamalarının geliştirilmesi için üç küresel ekip arasında iş birliği şarttı.

Temi, yapay zekâ özellikleriyle kullanıcıların iletişimini önemli ölçüde geliştiriyor. Öne çıkan özelliklerden biri, video modunda eller serbest aramaları yanıtlama ve kişilerle konuşma yeteneği. Bu özellik, test uzmanlarından, sektör uzmanlarından ve medya kuruluşlarından, pratik kullanışlılığını ve kullanıcı dostu tasarımını vurgulayarak harika geri bildirimler aldı.

Gelişmiş yapay zekâ teknolojileri, Temi’nin kusursuz bir iletişim deneyimi sunmasını sağlar. Doğal Dil İşleme teknolojisiyle desteklenen doğal sesli arayüzü, kullanıcıların robotla zahmetsizce etkileşim kurmasını sağlar. Bu özellik, kullanıcı deneyimini geliştirmenin yanı sıra, yapay zekâ destekli robotların günlük iletişimi iyileştirme potansiyelini de ortaya koyar.

A.4. Yapay Zekâ Destekli Robotların Endüstrilerdeki Uygulamaları

Yapay zekâ (YZ) ve robotik entegrasyonu, karmaşık süreçleri optimize ederek ve yeni iş modelleri oluşturarak endüstrileri dönüştürüyor. YZ destekli robotlar, tekrarlayan görevleri yerine getirerek, envanteri yöneterek ve tedarik zincirlerini düzenleyerek üretkenliği artırıyor; bu da insan çalışanların daha üst düzey faaliyetlere odaklanmasını sağlıyor. Bu gelişmeler, çeşitli sektörlerde operasyonel verimlilikte önemli iyileştirmeler sağlıyor.

Yapay zekâ destekli robotlar, sağlık hizmetlerinden imalata ve perakendeye kadar çeşitli sektörlerde giderek daha fazla benimseniyor. Makine öğrenimi algoritmaları, sinir ağları ve gelişmiş robotik çözümlerinden yararlanan programlanabilir makineler, robotların yeni görevlere uyum sağlamasını, doğruluğu artırmasını ve robotik sistemler içinde kişiselleştirilmiş hizmetler sunmak için görevleri otomatikleştirmesini sağlıyor. Ayrıca, yazılım robotları çeşitli sektörlerde operasyonel verimliliği artırıyor.

A.5. Yapay Zekâ Destekli Uygulama Örnekleri

A.5.1. Sağlık hizmeti

Sağlık hizmetlerinde, yapay zekâ destekli robotik sistemler, cerrahi işlemlere yardımcı olarak ve iyileşme süresini en aza indiren hassasiyet sağlayarak hasta bakımında devrim yaratıyor. Yapay zekanın robotikle birleştirilmesi, makinelerin karar verme ve öğrenme gibi bilişsel işlevler gerektiren görevleri yerine getirmesine olanak tanıyarak hasta sonuçlarının iyileştirilmesine yol açıyor.

Yapay zekâ, doğru teşhis, kişiselleştirilmiş tedavi planları ve ilaç geliştirmeyi mümkün kılmak için de kullanılıyor. Yapay zekâ destekli algoritmalar, tıbbi görüntüleri, hasta verilerini ve genetik bilgileri analiz ederek sağlık hizmetleri kararlarını, genellikle insan uzmanlardan daha yüksek doğrulukla bilgilendirebilir. Örneğin, yapay zekâ, tıbbi görüntülerdeki kanser hücrelerini olağanüstü bir hassasiyetle tespit ederek erken teşhis ve tedaviye yardımcı olabilir.

Yapay zekâ ile donatılmış robotlar, ameliyatlarda benzersiz bir hassasiyet sağlayarak ve komplikasyon riskini azaltarak yardımcı olabilir. Yapay zekâ ve robotiğin sağlık hizmetlerinde bu şekilde bir araya gelmesi, yalnızca verimliliği artırmakla kalmaz, aynı zamanda hastalara sunulan bakımın kalitesini de artırır.

Yapay zekâ destekli robotik alanındaki gelişmeler, sağlık hizmetlerinde yeni standartlar belirleyerek daha etkili ve verimli hasta bakımı sağlıyor. Bu teknolojiler gelişmeye devam ettikçe, sağlık sektörü üzerindeki etkileri artacak ve gelecek için umut verici olanaklar sunacaktır.

A.5.2. Üretme

Yapay zeka destekli robotlar, üretim süreçlerini iyileştirerek, hataları azaltarak ve verimliliği artırarak üretimi dönüştürüyor. Bu robotlar, kesme, taşlama, kaynak ve muayene gibi çeşitli görevleri otomatikleştirerek operasyonları önemli ölçüde kolaylaştırıyor ve üretkenliği artırıyor.

Makine öğrenimi, robotların deneyimlerden öğrenerek yeni görevlere uyum sağlamasını ve üretim ortamlarında esnekliği artırmasını sağlar. Bu uyarlanabilirlik, üretimin gerçek zamanlı izlenmesini, kusurların tespit edilmesini ve kalite kontrolünde insan müdahalesi ihtiyacının azaltılmasını sağlar. Yapay zekâ destekli robotlar ayrıca, ekipman arızalarını öngörmek ve arızalar meydana gelmeden önce bakım planlamak için sensör verilerini analiz ederek kestirimci bakım gerçekleştirebilir.

Yapay zekâ entegrasyonunun üretime sağladığı en önemli faydalardan biri, kalite ve doğruluktaki artıştır. Otomatik kalite kontrolü, üretim süreçlerinin hem verimliliğini hem de güvenilirliğini artırarak daha yüksek üretim standartları sağlar. Yapay zeka teknolojilerinden yararlanmak, üreticilerin daha yüksek tutarlılık ve hassasiyet elde etmelerini sağlayarak daha iyi ürünler ve daha yüksek müşteri memnuniyeti sağlar.

Yapay zekâ destekli robotların üretimdeki etkisi çok büyüktür. Bu robotlar, görevleri otomatikleştirerek ve süreçleri iyileştirerek sektörde önemli ilerlemelere öncülük yapmaktadırlar. Yapay zekâ teknolojisi gelişmeye devam ettikçe, üretimdeki uygulamaları da genişleyecek ve inovasyon ve büyüme için yeni fırsatlar sunacaktır.

A.5.3. Perakende ve Müşteri Hizmetleri

Yapay zekâ destekli robotlar, operasyonel verimliliği artırmak ve müşteri hizmetlerini iyileştirmek için perakende mağazalarında giderek daha fazla kullanılıyor ve genellikle insan operatörlerle birlikte çalışıyor. Bu robotlar müşterileri karşılayabilir, kişiselleştirilmiş bilgiler sağlayabilir ve mağazada onlara rehberlik ederek daha ilgi çekici ve etkileşimli bir alışveriş deneyimi yaratabilir.

Konuşmaya dayalı yapay zekâ, robotların diyalog kalıplarını analiz ederek yanıtlarını öğrenmelerini ve geliştirmelerini sağlar. Yapay zekâ robotları, müşteri etkileşimlerini analiz ederek etkileşimi iyileştirebilir, hizmetleri özelleştirebilir ve kişiselleştirilmiş öneriler sunabilir; böylece müşteri memnuniyetini ve sadakatini artırabilir.

Ayrıca, yapay zekâ destekli robotlar envanter yönetimi ve fiyatlandırma stratejilerine yardımcı olarak perakende operasyonlarını daha da iyileştirebilir.

A.6. Robotik ve Yapay Zekanın Geleceği

Robotik ve yapay zekânın (YZ) geleceğinin parlak olması ve yaşamları iyileştirme ve karmaşık sorunları çözme potansiyeline sahip olması bekleniyor. Yapay zekâ ve robotik gelişmeye devam ettikçe, bu alanlar arasındaki çizgi giderek belirsizleşebilir ve bu da daha fazla entegrasyona ve daha gelişmiş yeteneklere yol açabilir. Bu entegrasyon, çeşitli sektörlerde önemli ilerlemelere öncülük ederek yaşam ve çalışma biçimimizi dönüştürecektir.

Yapay zekâ alanındaki en heyecan verici beklentilerden biri, insan düzeyinde anlayış ve muhakeme yeteneğine sahip varsayımsal bir yapay zekâyı (YGZ) ifade eden yapay genel zekânın (YGZ) geliştirilmesidir. YGZ, herhangi bir zihinsel görevi yerine getirebilecek ve ayrıca açık bir programlamaya ihtiyaç duymadan yeni durumlara uyum sağlayabilecektir. İnsan beyninin sinir yapısını taklit eden yapay sinir ağları ve nöromorfik bilişimin geliştirilmesi, örüntü tanıma ve karar verme alanlarında çığır açıcı gelişmeler vaat ederek, robotikte YGZ algoritmasının ve insan zekâsının yeteneklerini daha da artıracaktır.

Yapay zekânın kuantum hesaplamayla birleştirilmesi, karmaşık sorunların çözümünde daha verimli çözümlere yol açabilir ve sorunların çözümüne yardımcı olabilir. Kuantum hesaplama, büyük veri kümelerinin daha hızlı ve daha doğru işlenmesini sağlayarak yapay zekâda devrim yaratma potansiyeline sahiptir ve bu da daha gelişmiş yapay zekâ algoritmaları ve uygulamalarının ortaya çıkmasına neden olur. Intel gibi şirketler, gelecekteki gelişmeleri yönlendirecek güçlü yapay zekâ ve robotik teknolojileri sunarak bu gelişmelerin ön saflarında yer almaktadır.

Robotik ve yapay zekânın geleceği, inovasyon ve büyüme açısından muazzam bir potansiyel barındırıyor. Bu teknolojiler gelişmeye devam ettikçe, yeni olasılıkların kapılarını açacak ve dünyanın en acil sorunlarından bazılarının çözümü için fırsatlar yaratacaktır. Önümüzdeki yolculuk umut vaat ediyor ve yapay zekâ ile robotiğin hayatımız üzerindeki etkisi, özellikle gelecekteki olaylarla bağlantılı olarak, artmaya devam edecek.

A.7. Zorluklar ve Etik Hususlar

Yapay zekanın robotik bilimine entegrasyonu, beraberinde çeşitli zorluklar ve etik kaygılar getiriyor. En büyük endişelerden biri, otomasyon ve yapay zekâ destekli robotların geleneksel olarak insan işçiler tarafından yapılan görevleri yerine getirmesi nedeniyle iş kaybıdır. Bu durum, çalışanların değişen iş ortamına uyum sağlayabilmelerini sağlamak için etik iş gücü geçiş stratejilerine olan ihtiyacı vurgulamaktadır.

Gizlilik ve veri güvenliği de kritik etik kaygılardır. Yapay zekâ ve robotik, büyük miktarda hassas bilgi ürettiğinden, veri gizliliğini korumak için güçlü koruma önlemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Yapay zekâ algoritmalarının önyargısız olmasını sağlamak da bir diğer etik sorundur. Yapay zekâ karar alma süreçlerinde adaleti teşvik etmek ve algoritmik önyargıyı önlemek için çeşitli veri kümelerinin kullanılması esastır.

Gerçek zamanlı işlem yetenekleri, otonom robotların dinamik ortamlarda güvenli ve etkili bir şekilde çalışabilmesi için hayati önem taşır. Bu gereklilik, güvenlikten ödün vermeden daha karmaşık görev ve ortamları yönetebilen güvenilir ve verimli yapay zekâ sistemleri geliştirmenin önemini vurgular.

Yapay zekâ destekli robotların sorumlu bir şekilde geliştirilmesi ve konuşlandırılması için bu zorlukların ve etik hususların ele alınması hayati önem taşımaktadır. Etik ilkelere ve güçlü koruma önlemlerine odaklanmak, yapay zekâ ve robotiğin faydalarının gerçekleştirilmesini sağlarken olası riskleri ve olumsuz etkileri en aza indirir.

A.8. Önemli Çıkarımlar

Robotik ve yapay zekâ (YZ), birbirinden farklı ancak birbiriyle ilişkili alanlardır. Robotik fiziksel yetenekler, YZ ise bilişsel işlevler sunarak gelişmiş otonom sistemlerin ortaya çıkmasına yol açar.
Yapay zekâ, makine öğrenimi, doğal dil işleme ve bilgisayarlı görüş gibi teknolojiler aracılığıyla robotiği geliştirerek robotların uyum sağlamasını, insanlarla etkileşim kurmasını ve karmaşık görevleri daha verimli bir şekilde gerçekleştirmesini sağlar.
Yapay zekâ destekli robotların sağlık, imalat ve perakende gibi çeşitli sektörlere entegrasyonu, üretkenliği ve hizmet kalitesini artırırken, aynı zamanda iş kaybı ve veri gizliliği konusunda etik endişeleri de gündeme getiriyor.

2030 Yılında İstihdam Piyasasına Etki Tahminleri

Yapay zekânın ve robotik teknolojilerin yaygınlaşması, 2030 yılına kadar iş gücü piyasasında önemli değişikliklere yol açacaktır. WEF Dünya Ekonomik Forumu tarafından 2020 yılında yayınlanan Geleceğin Meslekleri Raporu‘na göre, otomasyon ve YZ, önümüzdeki 5 yıl içinde 85 milyon işin yerini alabilirken, aynı zamanda 97 milyon yeni iş alanı yaratacaktır. Bu tahmin, teknolojinin sadece işleri yok etmediğini, aynı zamanda yeni iş rollerini de tetiklediğini göstermektedir [4].

McKinsey Global Enstitüsü‘nün 2017 yılında yayınladığı bir araştırmaya göre ise 2030 yılına kadar küresel olarak 400 ila 800 milyon arasında çalışanın işlerini otomasyona kaptırabileceği ve bu kişilerin yeni beceriler edinerek farklı mesleklere yönelmek zorunda kalacağı tahmin edilmektedir. Özellikle veri girişi, muhasebe, sekreterlik, montaj hattı işçiliği gibi tekrarlayan ve rutin görevler otomasyonun en çok etkileyeceği alanlardır [5].

Ancak, bu teknolojik dönüşüm aynı zamanda yeni ve yüksek vasıflı iş fırsatları da yaratacaktır. Yapay zekâ sistemlerinin geliştirilmesi, bakımı ve etik düzenlemeleriyle ilgili rollerin önemi artacaktır. Bu bağlamda, veri bilimcisi, yapay zekâ mühendisi, robotik uzmanı, makine öğrenimi uzmanı gibi teknoloji odaklı meslekler ön plana çıkacaktır. Bununla birlikte, insan becerilerinin önemi de katlanarak artacaktır. Otomasyonun zorlandığı alanlar olan eleştirel düşünme, yaratıcılık, duygusal zekâ, liderlik ve karmaşık problem çözme gibi beceriler, insan emeğini vazgeçilmez kılacaktır [6].

Sektörel bazda bakıldığında, üretim ve lojistik gibi fiziksel emeğin yoğun olduğu sektörlerde otomasyon hızla yayılacaktır. PwC Pricewaterhouse Coopers firmasının 2018 yılında yaptığı bir analiz, 2030’da otomasyonun Birleşik Krallık’taki işlerin yüzde 30’unu etkileyeceğini ve bunun en çok ulaşım, üretim, toptan ve perakende ticaret sektörlerinde görüleceğini belirtmektedir. Diğer yandan, sağlık ve eğitim gibi insan etkileşiminin kritik olduğu sektörlerde, YZ destekli araçlar yaygınlaşsa da insan çalışanlar tamamen ortadan kalkmayacak, rolleri değişecektir. Örneğin, bir doktorun teşhis koyma sürecine YZ destekli bir sistem yardımcı olacak, ancak hasta ile empati kurma ve tedaviye yönlendirme rolü insanda kalacaktır [6].

B.1. Geleceğe Uyum ve Stratejiler

Bu büyük dönüşümün getireceği olumsuz etkileri en aza indirmek ve fırsatları en üst düzeye çıkarmak için bireylerin, şirketlerin ve devletlerin birlikte hareket etmesi gerekmektedir. Bireyler için yaşam boyu öğrenme bir zorunluluk haline gelmiştir. Geleneksel mesleklerin yerini alan yeni roller için sürekli olarak becerilerini güncellemeleri ve yeniden öğrenme süreçlerine katılmaları gerekmektedir. Coursera ve Udacity gibi çevrimiçi platformlar bu konuda önemli bir rol oynamaktadır.

Şirketler, çalışanlarını bu değişime hazırlamak için yeniden beceri kazanma (reskilling) ve beceri geliştirme (upskilling) programlarına yatırım yapmalıdır. Bu programlar, çalışanların mevcut rollerinde YZ ve robotik araçları kullanabilmesini sağlamanın yanı sıra, daha yüksek katma değerli işlere geçişlerini kolaylaştıracaktır. Gartner‘ın araştırmaları, bu tür proaktif yatırımların, teknolojik dönüşümün getirdiği riskleri yönetmede kritik bir rol oynadığını vurgulamaktadır [7].

Devletlerin ise teknolojik geçişi adil ve kapsayıcı bir şekilde yönetme sorumluluğu vardır. Bu, yeni meslekler için müfredatların güncellenmesi, işsiz kalan çalışanlar için sosyal güvenlik ağlarının güçlendirilmesi ve teknoloji odaklı girişimlerin desteklenmesi gibi politikaları içermektedir. ABD merkezli düşünce kuruluşu Brookings Institution‘ın raporları, iş gücü piyasasının bu dinamik yapısına uyum sağlamak için esnek eğitim sistemlerinin ve sektör-üniversite iş birliklerinin hayati önem taşıdığını belirtmektedir [8].

B.2. 2030 Yılı İstihdam Öngörüleri

Dünyada özellikle meslek seçimi aşamasında olan hem teknik lise hem de üniversite öğrencileri, doğal olarak eğitimini alacakları mesleğin 5, 10, 20 hatta 50 yıl sonrasındaki istihdam imkanını merak etmektedir. Hem ülkemizde hem de dünya üzerinde eğitim ve istihdam ilişkisini yakından takip eden eğitim kurumları ve firmalar bu konuda pek çok araştırma yapmakta veya yaptırmaktadır.

Tüm bu öngörülerin kaynaklarını;

gelişen teknolojik ürünler,
iş piyasasının ihtiyaçları,
yapay zekâ,
siber güvenlik,
otonom ve elektrikli arabalar,
her türlü robot,
robot temelli ev ürünleri,
akıllı şehirlerdeki otomasyon gereksinimleri,
uzaktan çalışma talebi,
Z kuşağı ve sonrasının pandemi sonrasında artan esnek saatlerdeki çalışma talebi,
insan psikolojisinin değişen dünyadan kaynaklanan ihtiyaçları
ve doğal olarak pek çok insanın özünde var olan yüksek gelir arzuları

şeklinde sıralayabiliriz.

Her mesleğin avantajları yanında dezavantajları da bulunmaktadır. Meslek seçimi aşamasındaki gençlerin avantajlar ve dezavantajları ne kadar dikkate aldığı da ayrı bir inceleme konusudur.

Diğer yandan her ülkenin farklı seviyelerdeki istihdam gereksinimleri birbirinden farklılık gösterecektir. Üretimde ve günlük yaşamda yüksek teknolojiyi en iyi kullanan ülkeler olarak Japonya, Çin, Tayvan, İsviçre, Almanya, ABD, Kanada, İngiltere gibi ülkelerde orta seviye (teknik veya meslek lisesi mezunu) eleman ihtiyacı gittikçe artmaktadır. Refah toplumu olma yolunda önemli yol kat eden bu ülkelerin ülkelerine çalışmak için gelecek kişilerde aradıkları niteliklerin üst seviyeden (lisans ve yüksek lisans mezunu) daha çok orta seviye olduğu görülmektedir. Almanya, İngiltere, Kanada gibi ülkeler buna en güzel örneklerdir.

Gelecekte yalnızca teknik becerilere sahip olmak yeterli olmayacak. Yaratıcı problem çözme, liderlik, iletişim becerileri ve duygusal zekâ gibi “soft skills” olarak adlandırılan beceriler, iş dünyasında öne çıkmanızı sağlayacak. Global ekiplerle çalışabilme, kültürel farkındalık ve çoklu görev yönetimi de bu beceriler arasında yer alıyor [9].

Çalışanlar gelecekte başarılı olmak için 3 kurala sürekli dikkate etmek zorunda kalacaklardır:

Sürekli öğrenme:Teknolojinin hızla değiştiği bir dünyada sabit bir bilgiyle yetinmek mümkün değil. Sürekli öğrenme ve kendini güncelleme, başarılı bir kariyerin temel taşı olacak.
Çapraz disiplinler: Tek bir alanda uzmanlaşmak yerine farklı disiplinleri birleştirebilmek, sizi rakiplerinizden bir adım öne çıkarır. Örneğin hem veri bilimi hem de pazarlama alanında bilgi sahibi olmak, sizi benzersiz kılar.
Global perspektif:Artık yalnızca yerel pazarda değil, global ölçekte de rekabet ediyorsunuz. Farklı kültürlerle çalışabilme yeteneği ve yabancı dil becerileri, kariyer fırsatlarınızı genişletir [9].

B.3. 2030 YILINDA RAĞBET GÖRECEĞİ ÖNGÖRÜLEN MESLEKLER

2030 yılı için yapılan pek çok araştırma için aşağıdaki mesleklerin işverenler tarafından aranacağı öngörülmektedir [9…17]:

Aktüer,
Analitik düşünme uzmanı,
Akıllı bina uzmanı,
Akıllı malzeme mühendisi veya teknisyeni,
Akıllı şehir planlayıcısı,
Astrokimyacı,
Bilgi güvenliği analisti,
Biyometrik yüz okuma uzmanı,
Biyoteknoloji uzmanı,
Blockchain uzmanı / geliştiricisi,
Bulut mühendisi,
Büyük veri uzmanı,
Chatbot kolaylaştırıcısı,
Çevik İK koçu,
Çevre mühendisi,
Dijital içerik uzmanı,
Dijital rehabilitasyon uzmanı,
Drone pilotu,
Dünya gözlem bilimcisi,
Endüstriyel veri bilimcisi,
Epidemiyolog,
Estetik cerrahi hemşiresi,
Etik uzmanı,
E-ticaret uzmanı,
Fintech (Finansal teknoloji) mühendisi veya uzmanı,
Fizik tedavi ve rehabilitasyon uzmanı,
Gen teknolojisti,
Geriatri uzmanı,
Gerontoloji uzmanı,
Giyilebilir teknoloji tasarımcısı,
Güvenlik yönetimi uzmanı,
Hidrojenli araç teknisyeni,
İçerik üreticisi,
İklim mühendisi,
İnsan makine etkileşim tasarımcısı,
İnsansı robot tamircisi,
İnşaat işçisi,
İş geliştirme profesyoneli,
İş yeri tasarım yöneticisi,
İş zekâsı analisti,
Kentsel tarım uzmanı,
Kişisel bakım yardımcısı,
Kişisel marka danışmanı,
Kriptoloji uzmanı,
Mekatronik mühendisi veya teknisyeni,
Mobil yazılımcı,
Modern tarım uzmanı veya teknisyeni,
Nanoteknoloji mühendisi,
Nesnelerin interneti mühendisi,
Otonom elektrikli araç teknisyeni,
Oyun geliştirici,
Öğrenci kariyer danışmanı,
Proje yöneticisi,
Prompt (komut) mühendisi,
Risk yönetimi uzmanı,
Robot koordinasyon uzmanı,
Robot programlayıcısı,
Robot tasarım mühendisi,
Robotik psikolog,
Sağlık teknolojileri uzmanı,
Sentetik biyoloji uzmanı,
Siber güvenlik uzmanı veya mühendisi,
Sosyal girişimci,
Sosyal hizmet ve danışmanlık uzmanı,
Sürdürülebilirlik uzmanı,
Tele tıp uzmanı,
UX ve UI uzmanı,
Uzaktan çalışma uzmanı,
Uzay arkeoloğu,
Uzay maden mühendisi,
Veri ambarcılığı uzmanı,
Veri dedektifi,
Vlogger,
Yapay zekâ destekli tıp cihazı tamircisi,
Yapay zekâ eğitim yöneticisi,
Yapay zekâ ve makine öğrenmesi uzmanı,
Yaşlı bakım uzmanı,
Yaşlılara yardım robotu tasarımcısı ve tamircisi,
Yenilebilir enerji mühendisi veya teknisyeni,
Yetenekli personel avcısı,
Zanaatkarlık (Ustalar),
3D üretim mühendisi veya teknisyeni,

B.4. 2030 YILINDA GÖZDEN DÜŞECEĞİ ÖNGÖRÜLEN MESLEKLER

2030 yılı için yapılan pek çok araştırma için aşağıdaki mesleklerin gözden düşeceği öngörülmektedir [9…17]:

Bahçıvan,
Banka çalışanı,
Bilgisayar programcısı,
Cerrah,
Çiftçi,
Denetçi / müfettiş,
Editör,
Emlakçı,
Fast food çalışanları,
Garson,
Gazeteci,
Güvenlik görevlisi,
İdari asistan,
Kasiyer ve gişe memuru,
Kayıt memuru,
Kurye,
Malzeme kayıt ve stok görevlisi,
Matbaa operatörü,
Muhasebe elemanı,
Müzayedeci,
Orman işçisi,
Öğretmen (Teknik öğretmenler hariç),
Posta taşımacısı,
Radyo ve TV sunucusu,
Resepsiyonist,
Satış danışmanı,
Seyahat danışmanı,
Sıva ustası,
Sigortacı,
Şoför,
Tekstil işçisi,
Telefonla pazarlama elemanı,
Tezgahtar,
Tıbbi sekreter,
Tren ve tramvay sürücüsü (makinist),
Ulaşım görevlisi,
Veri giriş elemanı,
Vergi denetçisi,
Yazarlık,
Yetişkin öğretmeni,
Yönetici asistanı

Yukarıdaki liste, farklı öngörülere göre artırılabilir.

SONUÇ

Yapay zekanın robotik üzerindeki etkisi, iş gücü piyasasını dönüştüren bir anahtar güçtür. 2030 yılına gelindiğinde, birçok geleneksel meslek otomasyonun etkisiyle ya kaybolacak ya da radikal bir şekilde değişecektir. Ancak, bu dönüşüm aynı zamanda insan yaratıcılığını ve insana özgü becerileri merkeze alan yeni iş alanları yaratacaktır. Teknolojiyi bir tehdit olarak görmek yerine, onu bir gelişim ve refah aracı olarak kabul etmek, geleceğin iş dünyasına uyum sağlamanın en temel adımıdır. Bu sürece bireyler, şirketler ve devletler el ele vererek hazırlanmalı ve geleceğin iş gücünü şekillendirmek için proaktif stratejiler geliştirmelidir.

KAYNAKLAR

Rafalskii, K. (2025), The Impacts of Robotic and AI on Industries, https://www.netguru.com/ blog/robotics-and-ai.
(2021), Robotik ve Yapay Zekâ: Endüstriyel Dönüşüm ve Gelecek Senaryoları. Beta Yayınları.
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014), The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. W. W. Norton & Company Publishing.
World Economic Forum, (2020), The Future of Jobs Report 2020, https://www.weforum.org /publications/the-future-of-jobs-report-2020/.
McKinsey Global Institute, (2017), Jobs Lost, Jobs Gained: Workforce Transitions in a Time of Automation
PwC, (2018), UK Economic Outlook: The impact of AI and automation on jobs. Report.
Gartner, (2020), Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2020: Reskilling the Workforce, https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2020.
Brookings Institution, (2019), Automation and Artificial Intelligence: How machines are affecting people and places, https://www.brookings.edu/articles/automation-and-artificial-intelligence-how-machines-affect-people-and-places/.
Doğdu, E., (2025), 2030’un yıldızı parlayan meslekleri, https://www.hurriyet.com.tr/yazarlar/ebru-dogdu/2030un-yildizi-parlayan-meslekleri-42680315.
NTV, (2024), Bu meslekler yok olacak, https://www.ntv.com.tr/galeri/teknoloji/bu-meslekler-10-yil-icinde-tarih-olacak-2030-yilindan-sonra-yok-olacak-meslekler-belli-oldu,__y3oc6AtUW1IGxSUEz2zw.
Toptalent, (2024), Geleceğin meslekleri nelerdir, https://toptalent.co/gelecegin-meslekleri-nelerdir.
Mentalup, (2023), Geleceğin meslekleri neler olacak, https://www.mentalup.net/blog/gelecegin-meslekleri.
com, (2024), 2030 yılında en çok kazandıracak meslekler açıklandı, https://www.ekonomim.com/foto-galeri/yasam/2030-yilinda-en-cok-kazandiracak-meslekler-aciklandi-galeri-745551.
Ekotürk, (2025), Geleceğin meslekleri belli oldu, https://www.ekoturk.com/haberler/gelecegin-meslekleri-belli-oldu-turkiyede-en-cok-aranacak-meslekler/.
Orginsight, (2025), Geleceğin meslekleri, https://orginsight.co/blog/gelecegin-meslekleri.
Webtekno, (2019), Yalnızca lisans diploması gerektiren ancak 10 yıl içinde yok olacak meslekler, https://www.webtekno.com/10-yil-icinde-yok-olmasi-muhtemel-meslekler-h80406.html.
Endüstri40, (2021), https://endustri40.com/otomasyona-yenik-dusecek-10-meslek/.

İletişim: koc@hedefkoc.com