Robotlaşma İnsan Hayatını Nasıl Etkiliyor?

Endüstri 4.0 ve robotlaşmanın hemen hemen her alanda kullanılmasıyla birlikte işgücü piyasasının yaşadığı yıkım artık bilinen bir gerçek. Ancak akılda kalan sorular var:

• İşgücü olarak boş vaktin artmasına yönelik değişimlere sosyolojik ve psikolojik olarak hazır mıyız?
• Makineleşmenin başladığı ya da elektriğin bulunduğu dönemdeki sosyo-ekonomik geçmişe bakıp yaşananlardan ders alabiliyor muyuz?
• Bilgisayarlar ortaya çıktığında ve iş yaşamımızın esas bir parçası olduğunda yaşanan dönüşüm sürecini nasıl yönettik? 

Bu bahsettiğimiz yeni değişimlerin, şu ana kadar gördüğümüz düzensiz teknik gelişmelere kıyasla sosyo-ekonomik anlamda ciddi bir kapsamda gerçekleşeceğini gösteren çeşitli deliller mevcut. 

Robot bilimi ve yapay zeka teknolojisinin getirdiği otomasyon sadece başlangıç seviyesindeki işgücü gereksinimlerini ve pozisyonları ortadan kaldırmayacak. Daha üst pozisyon ve rollerin, işyerinde rutin görevlere ve hizmetlere ayırdığı vakti azaltarak ekonomik anlamda da kazanım elde ediliyor. Entelektüel anlamda daha zorlayıcı görevlere daha fazla yatırım yapabilen bir çalışan için de bu bir kazanç olacak mı? İnsanların kendilerini daha hızlı bir şekilde geliştirmelerine vesile olacak mı? 

Beklentiler bu yönde ve hatta daha fazlası var: İşyerinde daha fazla verimlilik elde edilecek, güvenlik artacak ve kariyer gelişimi imkanları artacak.

Modern teknolojik inovasyonlar, gelecekte Batı dünyasında daha az iş fırsatları ve boş zaman oranında ciddi bir artış getirmesi beklenecek kadar yoğun ve büyük ölçekte mi? 

Bir kesim, çoğu zor kazanılan mesleki kalifikasyonların yok olma tehdidiyle karşı karşıya olduğunu ileri sürüyor. Ekonomik üretkenliğin gerçek işgücünden bağımsız olamayacağı bir gelecek var karşımızda. Farklı bir şekilde soralım, ulusal maaş bordrosu hızla daralan bir ekonomi büyümeye devam edebilir mi? Bu nasıl mümkün olabilir? 

Öncelikle işyerlerinde sürekli tekrarlanan ve veriye dayalı görevlerin otomasyonu, yeni iş alanlarının ortaya çıkmasına neden olacak. İnsanlar ve makinelerin birlikte nasıl daha verimli çalışabileceği gibi konulara yönelik çalışmalar artacak. İkinci olarak, çalışanların robot ekip arkadaşları yani “cobot’lar” iş ortamlarına entegre olacak ve makine ile insan arasındaki farklara karşı “eski usül” bakış açıları, birlikte uyumlu çalışma ve işbirliğine açık bir işgücüne doğru evrim göstermek zorunda olacak.  

Tüm bunlar, otomasyon bilmecesindeki en etkili noktanın, insan ve makinelere has özelliklerin bir kombinasyonunda yattığını gösterecek. 

Robotlaşma alanındaki gelişmeler

Çalışansız süpermarketler 

Amazon'un geçen sene Whole Foods'u satın alarak girdiği fiziksel perakendicilik alanında en büyük adımını atmış oldu. Açtığı mağazalarda gelen müşteri mobil uygulama üzerinden satın aldığı ürünü sadece bir barkoddan geçiriyor ve satış işlemi gerçekleşmiş oluyor. Bu şekilde mağazada çalışma durumuna gerek kalmıyor.

Robot doktorlar ve sağlık alanı

AI merkezli mobil uygulama CureSkin, cilt hastalıklarını teşhis edip uygun tedavi ve ürünler önerebiliyor. Bu inovasyon örneği bize, AI bazlı tanımlama sistemlerinin, dermatologların teşhis rolünü devralabileceklerini ve kişilerin sağlık durumlarını insan müdahalesi olmadan takip edip izlemenin ne kadar kolay olduğunu gösteriyor. Kullanıcılar ciltlerinin fotoğrafını uygulamaya yüklüyor, bu noktadan sonra  AI  görüntüyü analiz edip hastalık ve sorunları teşhis ediyor.  

Bir başka örnek ise Max Planck Akıllı Sistemler Enstitüsü'nde doktora öğrenimi için Çin’den Stuttgart’a gelen Tian, dünyada ilk defa bir domuzun gözündeki vitre sıvısı içerisinde kendi başına hareket edebilen bir nanorobot geliştirmeyi başarmış. Bu robotların gelecekte özellikle ilaçları vücutta tam ihtiyaç duyulan noktalara ulaştırmasına yönelik kullanılmaları hedefleniyor.

Makine yönetimindeki yaratıcılık 

McCann Advertising Japonya ofisi, 2016 yılında bir “yapay zeka” kreatif direktörü işe aldı. AI, bir ürün ya da mesajla ilgili eklenen verilere dayanarak en iyi ticari mesaj metnini belirliyor. Bu sistem, otomasyon teknolojilerinin yalnızca mavi yakalı çalışanları etkileyeceği şeklindeki genel kanıyı alt üst ediyor ve veriye dayalı yaratıcılığın da bu devirde etki altında olduğunu gösteriyor. 

Özellikle bir şablon tanımlanabilen iş görevlerinde bu durum daha geçerli olacak. 

İnsan desteğiyle geliştirilen 

San Francisco merkezli teknoloji şirketi Kindred, sanal gerçeklik gözlükleri giyen insan “pilotlardan” oluşan bir robotik sistem geliştiriyor. Amaçları, robotları ve insanları eşleştirerek her ikisini de daha verimli kılmak. Robot algoritmalara dayalı görevleri yerine getiriyor, bir çözüm bulamadığında insan “pilottan” yardım çağrısında bulunuyor. İnsan müdahalesinden sonra robot öğreniyor ve verimliliğini artırıyor. 

Geleceğin işgücüne dair önemli göstergeler

Deloitte ve The Manufacturing Institute tarafından geçen yıl yapılan “Yetenek Açığı ve Çalışma Hayatının Geleceği” isimli araştırmanın sonuçlarına göre; yaygın korkulara rağmen, yeni teknolojilerin ABD ve küresel imalat endüstrisinde daha fazla iş yaratacağı belirtiliyor. İş fırsatlarının 2017 ortasından bu yana çift haneli oranlarda büyüdüğü ve 2001 yılında kaydedilen tarihi zirveye yaklaştığı belirtilen raporda 2018-2028 yılları arasında 2,5 trilyonluk bir potansiyel ekonomik etkiyle 2.4 milyon iş pozisyonunun doldurulamayacağı tahmin ediliyor. Ayrıca çalışma, dijital yetenek, yetenekli üretim ve işletme yöneticileri ile ilgili pozisyonların doldurulmasının önümüzdeki üç yıl içinde üç kat daha zor olabileceğini gösteriyor.

Bugünün ekonomik ortamında, birçok üretici artan talepleri karşılamak için zorlanırken daha da zorlu olanın, gelecekte hangi işlerin nasıl görüneceğini anlama ve bunları gerçekleştirmek için gereken becerilerin neler olacağına dikkat çekilen çalışmada bugünkü işlerin %47’sinin önümüzdeki 10 yıl içerisinde yok olacağı düşünülüyor. Ancak, genel çalışan sayısının artması bekleniyor. Bu da işlerin muhtemelen teknoloji ile aşılanmış diğer becerilere dönüşmesiyle mümkün. Raporda ayrıca insanların daha yüksek verimlilik sağlamak için robotlar ve makinelerle birlikte çalışması gerekebileceği sonucu da öne çıkıyor.