OpenAI başkanı, yapay zekanın artık mühendisler için kodun %80'ini yazdığını söyledi

(P1 - Giriş) OpenAI Başkanı Greg Brockman, yapay zeka araçlarının küçük bir destek işlevinden, yazılım mühendisleri için kodun %80'ini oluşturacak kadar ilerlediğini söyledi. Bu açıklama, devasa verimlilik artışlarına işaret ederken Microsoft, Google ve Nvidia gibi yapay zeka odaklı şirketler için yatırım tezini güçlendiriyor ve teknoloji iş gücü piyasasının temelden yeniden yapılandırıldığının sinyalini veriyor.

(P2 - Otorite) Boston Consulting Group yakın tarihli bir raporunda, "Yapay zeka, mühendislerin yerini almak yerine işlerini daha etkili bir şekilde yapmalarına yardımcı oluyor" sonucuna vardı. Bu görüş, acentalı yapay zekadan etkilenen rollere sahip çalışanları yeniden eğiterek onları yönetim veya diğer dahili pozisyonlara geçirme sözü veren ServiceNow CEO'su Bill McDermott gibi liderler tarafından da paylaşılıyor.

(P3 - Detaylar) Etki, sinyaller çelişkili olsa da iş gücü verilerinde şimdiden görülüyor. Bir Stanford araştırması, 2022'nin sonundan bu yana yapay zekaya maruz kalan işlerde kariyerinin başındaki istihdamda %16'lık bir düşüş buldu ve iş sitesi Indeed'deki yazılım geliştirme ilanları %53 düştü. Yine de BCG, ChatGPT'nin halka arzından bu yana yıllık %2 gibi çok daha yavaş bir oranda da olsa genel yazılım mühendisliği çalışan sayısının hala arttığını tespit etti. Ulusal Kolejler ve İşverenler Birliği'ne göre, bilgisayar bilimleri mezunları için başlangıç maaşlarının yıldan yıla yaklaşık %7 artması bile bekleniyor.

(P4 - Özet) Birincil etki kitlesel işten çıkarmalar değil, ekonomistlerin "büyük donma" olarak adlandırdığı işe alım yavaşlamasıdır. Şirketler mevcut iş gücüyle daha yüksek çıktı elde ederek yeni işe alım ihtiyacını azaltıyor ve giriş seviyesi yetenekler için boru hattını daraltıyor. Yatırımcılar için bu eğilim, büyük teknoloji firmalarındaki kar marjlarını artırabilir ancak giriş seviyesi iş piyasası daralmaya devam ederse yetenek geliştirme ve inovasyon için uzun vadeli riskler de barındırıyor.

Acentalı Yapay Zekaya Geçiş

Kodlama yeteneğindeki hızlanma, metin taslağı hazırlama gibi ayrık görevleri yerine getiren basit üretken yapay zekanın ötesine, daha gelişmiş acentalı yapay zekaya geçişten kaynaklanıyor. Bu sistemler, işi alt görevlere bölerek, sistemler arasında hareket ederek ve sınırlı insan girdisiyle yaklaşımlarını gözden geçirerek daha geniş hedeflerin üstesinden gelebilir. Odak noktası, görev otomasyonundan tam iş akışı otomasyonuna kayıyor.

Büyük finans kuruluşları bu benimsemenin ön saflarında yer alıyor. 19,8 milyar dolarlık teknoloji bütçesine sahip JPMorgan Chase, geliştiricilerine karmaşık görevleri yerine getirmeleri için daha fazla bağlam sağlamak amacıyla yazılım mühendisliğinde acentalı sistemler konuşlandırıyor. Bankanın küresel CIO'su Lori Beer, kıdemli mühendislerin artık kodu sıfırdan yazmak yerine, spesifikasyonlar oluşturmaya ve yapay zeka tarafından oluşturulan kodu incelemeye daha fazla zaman ayırdığını doğruladı. Banka, kendi yapay zeka asistanlarını oluşturmaları için 200.000 çalışanını dahili bir LLM paketine dahil etti bile.

Bu model sektörler arasında tutarlılık gösteriyor. Salesforce, yapay zeka acentalarının müşteri etkileşimlerinin yaklaşık yarısını yönetmeye başlamasının ardından yaklaşık 4.000 müşteri hizmetleri rolünü kesti ve IBM, "AskHR" sisteminin rutin çalışan sorgularını otomatikleştirmesinin ardından 200 İK pozisyonunu eledi. Bunlar geniş kapsamlı kesintiler değil, artık yapay zeka tarafından uçtan uca yönetilen iş akışlarındaki cerrahi azaltmalardır.

İşten Çıkarma Dalgası Değil, İşe Alım Donması

Manşetler genellikle işlerin ortadan kaldırılmasına odaklansa da, daha acil etki, işsizliğin %10'a yakın olduğu 2010'da son görülen seviyelere düşen işe alımlardaki keskin yavaşlamadır. Şirketler mevcut personeli işten çıkarmıyor ancak ayrılan işçilerin yerini doldurmayı sessizce donduruyor. Yakın tarihli bir McKinsey anketi, şirketlerin %43'ü yapay zekanın iş gücü büyüklüğü üzerinde hiçbir etkisi olmayacağını beklerken, %32'si bir yıl içinde çalışan tabanını en az %3 oranında azaltmayı beklediğini ortaya koydu; bu azalma büyük ölçüde doğal işten ayrılmalar yoluyla karşılanabilir.

Bu durum iş gücü piyasası için bir paradoks yaratıyor. İşsizlik %4 civarında tarihi düşük seviyelerde kalmaya devam ediyor ancak iş piyasası güveni kötüleşti. Kaliteli bir iş bulmak için iyi bir zaman olduğuna inanan ABD'li işçilerin oranı 2022'deki %70'ten son zamanlarda sadece %28'e düştü. Üniversite mezunları artık diplomasız olanlardan daha karamsar, bu da tarihsel eğilimlerin tersine dönmesidir. Sonuç, deneyim kazanmak ve ilerlemek için daha az giriş seviyesi yolun bulunduğu, giderek artan bir durgunluk hissidir.

Açık ve Kapalı Yapay Zeka Stratejileri

Şirketler yapay zekayı geliştirme döngülerine entegre ettikçe, açık ve kapalı yaklaşımlar arasında stratejik bir ayrım ortaya çıkıyor. Ubuntu Linux'un arkasındaki şirket olan Canonical, açık ağırlıklı modeller ve cihaz içi çıkarım için net bir tercihle yapay zekayı entegre ediyor. Mühendislik Başkan Yardımcısı Jon Seager tarafından ana hatları çizilen bu strateji, kullanıcı kontrolüne ve gizliliğine öncelik vererek geliştiricilerin hangi yapay zeka araçlarını kullanacaklarını seçmelerine ve bunları yerel olarak çalıştırmalarına olanak tanıyor.

Bu, Copilot hizmetlerini tescilli Azure bulutuna sabitleyen Microsoft'un stratejisiyle taban tabana zıtlık oluşturuyor. Güçlü olsa da, bu yaklaşım satıcıya bağımlılık yaratıyor ve veri işlemeyi merkezileştiriyor. Yatırımcılar için bu ayrışma bir seçenek sunuyor: Microsoft'un entegre, yüksek marjlı ekosistemi mi yoksa Canonical gibi şirketler tarafından savunulan esnek, potansiyel olarak daha düşük maliyetli açık kaynaklı model mi? Bu rakip felsefelerin başarısı, yazılım geliştirmenin geleceğini ve yapay zeka araçları için milyarlarca dolarlık pazarı şekillendirecek.

Bu makale yalnızca bilgilendirme amaçlıdır ve yatırım tavsiyesi teşkil etmez.