GenAI 3 Yıl İçinde Beklenenden Daha Az Yeni Roller Yarattı
Rashmi Ramesh (raşmiramesh_) •
30 Aralık 2025
ChatGPT’nin Kasım 2022’de halka sunulmasından üç yıl sonra, vaat edilen yapay zeka iş devrimi geldi. Bu kimsenin beklediği bir şey değil.
Ayrıca bakınız: Geleneksel M365 Veri Koruması Artık Yeterli Değil
İş ilanı platformunun araştırma kolu olan Indeed’in Hiring Lab’ında yapılan araştırma, yapay zeka akıcılığına (AI araçlarını kullanma ve yönetme becerisi) olan talebin iki yılda neredeyse yedi kat arttığını gösteriyor.
McKinsey & Company’nin araştırma kolu olan McKinsey Global Institute, Amerika Birleşik Devletleri’nde yaklaşık sekiz milyon kişinin, iş ilanlarının halihazırda yapay zeka ile ilgili en az bir beceri gerektirdiği mesleklerde çalıştığını tespit etti.
Ancak bu sayıların içinde beklenmedik sonuçlar da var. Kuruluşlar, chatbot’un ilk çıkışına, yapay zeka sistemlerinden en uygun yanıtları almaya yönelik metin talimatları hazırlamakla görevli uzmanlar olan hızlı mühendisleri işe almak için acele ederek tepki gösterdi. 175.000 $ ile 300.000 $ arasında değişen maaşlar sunan iş ilanları çoğaldı. Yapay zeka eğitmenlerine büyük talep vardı. Bu roller yapay zeka ekonomisinin temel taşları olmaya hazır görünüyordu.
Bugünkü tablo çok farklı görünüyor. Hızlı mühendislik, Upwork gibi serbest platformlarda varlığını sürdürüyor ancak tam zamanlı kurumsal bir rol olarak büyük ölçüde ortadan kayboldu. Yapay zeka yönetişim uzmanları (yapay zekanın güvenli kullanımına yönelik politikalar belirleyen profesyoneller) kuruluşların gerçekte istediği kişilerdir.
Forrester’ın baş analisti Fiona Mark bu evrimi ilk elden izledi. Kendisi Bilgi Güvenliği Medya Grubu’na, başlangıçta patlamaya hazır görünen bazı rollerin bu şekilde gerçekleşmediğini söyledi. Hızlı mühendislik veya bağlam mühendisliği, yapay zeka ile çalışan mühendisler için temel bir beceridir ancak artık bağımsız bir beceri olarak kabul edilmemektedir. Büyük dil modelleri ve yapay zeka platformlarıyla geniş bir çalışma yelpazesini kapsayan yapay zeka mühendisi ile birleşti.
Upwork’ün baş teknoloji sorumlusu ve yapay zeka ve makine öğrenimi başkanı Andrew Rabinovich, temel modeller kullanıma hazır hale geldikçe daha yetenekli hale geldikçe, ısmarlama model geliştirmeye ve düşük seviyeli sistem mühendisliğine olan talebin azaldığını söyledi.
Bu model programlama dillerine kadar uzanır. Rabinovich, Ruby, Rust ve Scala’nın, kurumsal LLM’nin benimsenmesinin ilk dalgası sırasında 2023’te Upwork’te işe alımlarda kısa süreli artışlar yaşadığını, ardından keskin bir düşüş yaşadığını söyledi. Özel model oluşturma veya altyapı kontrolü beklentilerine dayalı olarak kısa süreliğine yükselişe geçen programlama dillerinin, sonuçta modern yapay zeka yığınıyla etkileşim için temel diller haline gelmediğini söyledi.
Rabinovich, Python’un yapay zekanın evrensel arayüz dili haline geldiğini, veri boru hatlarını, model entegrasyonunu, aracı çerçevelerini, değerlendirme iş akışlarını ve hemen hemen her büyük LLM kütüphanesini güçlendirerek modeller ve araçlar gelişirken bile temel olmaya devam etmesini sağladığını söyledi.
En dayanıklı roller, kuruluşların bu araçları ve platformları nasıl etkili ve güvenli bir şekilde kullandığını ele alan yönetim ve entegrasyon pozisyonlarına odaklanır. Mark, yapay zekanın iş akışlarına daha fazla entegre olması ve kuruluşların riskleri yönetme ve azaltma arayışına girmesiyle birlikte yapay zeka yönetişim uzmanlarının büyümeyi görmeye devam edeceğini söyledi.
Rabinovich, yapay zeka aracısı geliştirme ve görüntü, video ve sentetik ses oluşturma gibi çok çeşitli çok modlu yapay zeka içerik oluşturma becerileri de dahil olmak üzere ortaya çıkan ve hızla büyüyen tamamen yeni yapay zeka çalışması kategorileri belirledi. Yeni ortaya çıkan yapay zeka rollerinin çoğunun, LLM’lerin aracı geliştiriciler ve aracı orkestratörleri gibi karmaşık iş akışlarına entegrasyonuna odaklandığını söyledi. “Bunların geleceğe en dayanıklı olanlar arasında olmasını bekliyoruz” dedi.
Rabinovich, yapay zeka iş piyasasındaki hakim farklılığın, gerekli görevleri yerine getirmek veya araçlarda uzmanlaşmak yerine, alan bilgisini ve yaratıcılık, karar verme ve muhakeme gibi benzersiz insan becerilerini yapay zeka uygulamalarına ve çıktılarına uygulamakta yattığını söyledi.
Platformlar oluşturan ve bakımını yapan yapay zeka mühendisleri, çözümler tasarlayan yapay zeka çözüm mühendisleri ve ajansal iş akışı tasarımı uzmanları gibi yapay zeka alanına özgü becerilere yönelik talep devam ediyor. Veri yönetimi uzmanları, bulut mühendisleri, mimarlar ve yapay zeka güvenlik mühendisleri de talep görüyor.
Rabinovich, aracı orkestratörlerden veri etiketleme ve model ince ayarıyla ilgilenen profesyonellere kadar değişen istikrarlı bir yapay zeka operatörleri sınıfının ortaya çıktığını görüyor. Yapay zeka araçları tüm geliştirme sürecine nüfuz ettiğinden, yelpazedeki yeteneklerin hayati önem taşıyacağını söyledi.
Mark, yapay zeka uzmanlarının yaygınlaşıp yaygınlaşmayacağı veya çoğu yapay zeka becerisinin diğer işlevlere entegre edilip edilmeyeceği sorusunun hala açık bir soru olduğunu söyledi. “Bunu söylemek için henüz çok erken” dedi. Temsilci ve yapay zeka çözüm mühendisleri gibi bazı uzman rolleri muhtemelen kalırken, model eğitimi veya entegrasyonlarla ilgili diğer bazı beceriler çeşitli alanlarda temel beceriler haline gelir.