Yapay zekâ denince akla hâlâ büyük kararlar, uzun raporlar ve bir işi baştan sona devralan sistemler geliyor. Google’ın 23 Temmuz’da yayımladığı ATLAS araştırması ise daha sessiz bir tablo çiziyor: İnsanlar yapay zekâyı çoğu zaman işin tamamını bırakmak için değil, işin takıldığı yerde yardım almak için kullanıyor.
ATLAS v1.0, Gemini uygulaması, AI Mode ve Gemini API’sindeki 15 milyon toplulaştırılmış ve kimlikten arındırılmış etkileşime bakıyor. Veri 150’den fazla ülkeyi, 140 dili, 800 mesleği ve 4 bin görevi kapsıyor. Bu genişlik önemli; çünkü yapay zekânın ekonomideki izini yalnızca yazılım şirketlerinin ofislerinde aramıyor.
İş yerindeki kullanım 68 meslek grubuna yayılıyor; bu gruplar ABD istihdamının yüzde 90’ını temsil ediyor. Fakat tipik bir meslekte yapay zekâ görevlerin yaklaşık yüzde 21’inde kullanılıyor. Etkileşimlerin çoğu fikir geliştirme, bilgi arama, öğrenme ve strateji kurma gibi ortak çalışmaya dönük. Görevlerin tamamını otomatikleştiren kullanımın payı yüzde 10’un altında.
Bu rakamlar, ofisteki yapay zekâ tartışmasını daha yere basan bir yere çekiyor. Bir çalışan metni hazırlatıyor, teknik bir sorunun olası nedenlerini sıralatıyor, toplantı notunu anlaşılır hale getiriyor. Son kararı, bağlamı ve sorumluluğu hâlâ kendisi taşıyor. Verim artışı varsa, bu çoğu zaman bir mesleğin ortadan kalkmasından değil, işin çevresindeki sürtünmenin azalmasından doğuyor.
Araştırmanın ilginç tarafı, yapay zekânın fiziksel işlerden uzak durmaması. Otomotiv teknisyenleri ve endüstriyel mekanikler test sonuçlarını yorumlamak, elektrik bağlantılarındaki sorunu ayıklamak veya makinedeki aşınmayı incelemek için konuşmalı ve görsel araçlardan yararlanıyor. Bu mesleklerde çok modlu kullanımın daha yüksek olması, ekran başında olmayan kişinin de yapay zekâyı bir tür canlı danışman gibi kullanabildiğini gösteriyor.
Asıl büyük alan iş yerinin dışında. ATLAS etkileşimlerinin yüzde 86’dan fazlası iş dışı konuşmalardan oluşuyor. İnsanlar alışveriş araştırıyor, bir cihazın kullanımını anlamaya çalışıyor, vergi ve ruhsat gibi yorucu kamu işlemlerinde yol arıyor. Ekonomik istatistiklerin çoğu bu zamanı üretim saymıyor; oysa evde harcanan bir saati kısaltmak da insanın bütçesini, dikkatini ve sabrını değiştiriyor.
Burada teknoloji şirketlerinin ölçüm gücü kadar ölçüm sınırı da var. ATLAS, Google’ın ürünlerine gelen etkileşimlerden oluşuyor; Workspace, Translate, AI Overviews ve kurumsal servisler kapsamın dışında. Veriler toplulaştırılmış ve kimlikten arındırılmış olsa da bir şirketin gördüğü kullanım, toplumun tamamının fotoğrafı olamaz. Bu çalışmayı kesin hükümden çok, nerelere bakmamız gerektiğini söyleyen büyük bir ilk harita olarak okumak daha doğru.
Android tarafındaki AppFunctions yaklaşımı bu haritanın gündelik karşılığını gösteriyor. Uygulamalar, verilerini ve bazı işlevlerini yapay zekâ yardımcılarının anlayacağı biçimde tanımlayabiliyor. Kullanıcı galerideki fotoğrafı buldurabiliyor, takvim ve notlarla işlem yaptırabiliyor. Sistemlerin satın alma gibi hassas adımlardan önce uyarı vermesi ve kullanıcının kontrolü geri alabilmesi bu kolaylığın güven şartını da açık ediyor.
Yapay zekânın çalışma hayatındaki etkisini yalnızca kaç kişinin yerini aldığıyla ölçersek, bu küçük ama sürekli işleri kaçırırız. Bir tamirciye doğru soruyu sorduran, bir evrakın hangi sayfasına bakacağını anlatan, bir çalışanın ilk taslağı daha hızlı kurmasını sağlayan araçlar daha az gösterişli olabilir. Fakat insanların gününü asıl bunlar dolduruyor.
Önümüzdeki dönemde değer, yapay zekânın kaç görevi tek başına yaptığı kadar hangi görevlerde insanın elini güçlendirdiğiyle anlaşılacak. Bunun için şirketlerin kullanım verisini paylaşması, araştırmaların bağımsız biçimde tekrarlanması ve kullanıcıya hangi işlemin ne zaman yapıldığını gösteren kontrollerin standartlaşması gerekiyor. Büyük dönüşüm iddiasını sınayacağımız yer, laboratuvar gösterisi değil; evdeki form, servisteki arıza ve iş masasındaki yarım saattir.
