İş gücü piyasasında paradigma kayması

İş gücü piyasasının geleceğine ilişkin öngörüler, sezgisel değil veri temelli olmalıdır. Büyük veri analitiği ve yapay zekâ destekli tahmin modelleri kullanılarak, hangi sektörlerin hangi becerilere ihtiyaç duyacağı önceden belirlenmeli; eğitim kontenjanları ve program içerikleri bu doğrultuda dinamik biçimde güncellenmelidir.

Prof. Dr. Pelin Karatay Gögül/Dicle Üniversitesi, İİBF Dekanı

Türkiye'de iş gücü tartışmaları uzun süredir dar bir çerçeveye hapsolmuş durumda. Meselenin özünü çoğu zaman işsizlik oranlarına indirgemektedir. Oysa içinde bulunduğumuz çağda asıl kırılma, işsizliğin niceliğinde değil, işin niteliğinde yaşanmaktadır. Türkiye bugün klasik işsizlik tanımlarıyla açıklanamayacak derin bir "beceri uyumsuzluğu" ile karşı karşıyadır. Bu durum, yalnızca bir istihdam sorunu değil; aynı zamanda üretim yapısının, insan sermayesinin ve kalkınma modelinin yeniden düşünülmesini zorunlu kılan yapısal bir dönüşümdür.

Görünmez eşik

Küresel ekonomi, sanayi devriminden bu yana en radikal dönüşüm süreçlerinden birini yaşamaktadır. Ancak bu kez yaşanan değişim, yalnızca fiziksel emeğin makineler tarafından ikame edilmesiyle sınırlı değildir. Dijitalleşme, yapay zekâ ve otomasyon, insanın bilişsel yetkinliklerini de dönüştürmekte; karar alma, analiz etme ve problem çözme gibi alanlarda insan-makine sınırlarını yeniden çizmektedir. Bu bağlamda, Joseph Schumpeter'in "yaratıcı yıkım" kavramsallaştırması, günümüzü anlamak için hâlâ güçlü bir analitik çerçeve sunmaktadır. Ancak bugün yaşanan dönüşüm, klasik yaratıcı yıkımın ötesinde, işin içeriğinin ve görevlerin yeniden tanımlandığı daha derin bir yapısal kırılmayı ifade etmektedir.

Bu dönüşüm, özellikle gelişmekte olan ekonomiler için ciddi bir risk alanı oluşturmaktadır. Türkiye, bu paradigmatik değişimi kavramsal olarak kavramakta geciken; gündemini hâlâ 20. yüzyılın istatistiksel göstergeleri üzerinden okumaya çalışan bir ekonomi görünümü sergilemektedir. Genç işsizliği, kayıt dışı istihdam ya da iş gücüne katılım oranı gibi göstergeler elbette önemlidir; ancak bunlar, buzdağının yalnızca görünen kısmını temsil etmektedir. Asıl sorun, suyun altında büyüyen ve giderek derinleşen beceri uyumsuzluğudur.

Ekonomi literatürü, teknolojik gelişmelerin istihdam üzerindeki etkisini iki ana mekanizma üzerinden açıklar: İkame etkisi ve tamamlayıcı etki.

1-İkame etkisi: Otomasyon ve yapay zekâ, özellikle rutin, kurallara bağlı ve tekrara dayalı işleri insanın elinden alır. Frey ve Osborne'un (2013) meşhur çalışması, ABD'deki mesleklerin yüzde 47'sinin otomasyon riski altında olduğunu öne sürerek bu korkuyu tetiklemişti.

2-Tamamlayıcı etki: Teknoloji, insanın verimliliğini artırır ve daha önce var olmayan yeni iş alanları yaratır. Veri bilimciliği, yapay zekâ etik uzmanlığı veya robotik süreç koordinatörlüğü gibi meslekler bu etkinin sonucudur.

Türkiye'nin temel sorunu, ikame etkisinin yarattığı yıkımı hissederken, tamamlayıcı etkinin yaratacağı yüksek katma değerli işlere talip olacak insan sermayesini henüz mobilize edememiş olmasıdır. Acemoğlu ve Restrepo'nun (2018) belirttiği gibi, eğer teknoloji "işçi tasarrufu" sağlayan nitelikte kalır ve yeni görevler yaratamazsa, bu durum reel ücretlerin düşmesine ve yapısal işsizliğin kronikleşmesine yol açar. Türkiye şu an tam olarak bu "geçiş sancısı" evresindedir.

Bugün Türkiye'de sıklıkla karşılaşılan çelişki, bu yapısal sorunun en açık göstergesidir: İşverenler nitelikli iş gücü bulamamaktan şikâyet ederken, gençler iş bulamamaktan yakınmaktadır. Bu durum, klasik işsizlikten ziyade "uyumsuzluk İşsizliği"nin tipik bir örneğidir. Sorun, iş sayısının yetersizliği değil; iş ile beceri arasındaki uyumsuzluktur. Bu uyumsuzluk, yalnızca bireysel kariyer başarısızlıkları üretmekle kalmamakta, aynı zamanda makroekonomik düzeyde ciddi bir verimlilik kaybına yol açmaktadır.

Eğitim-istihdam denkleminde kırılma

Türkiye'nin en kritik açmazı, eğitim sistemi ile iş gücü piyasası arasındaki kopukluktur. Üniversiteler her yıl yüz binlerce mezun verirken, bu mezunların önemli bir kısmı piyasanın talep ettiği becerilere sahip değildir. Öte yandan özel sektör, özellikle dijital yetkinliklere sahip iş gücüne erişmekte zorlanmaktadır. Bu çelişki, Jan Tinbergen'in "eğitim ile teknoloji arasındaki yarış" hipotezi ile açıklanabilir. Eğer eğitim sistemi teknolojik dönüşüme ayak uyduramazsa, işsizlik ve gelir eşitsizliği kaçınılmaz olarak artar. Türkiye'nin mevcut durumu tam da bu çerçevede okunmalıdır.

Dijitalleşmenin bir diğer önemli sonucu ise iş gücü piyasasında yarattığı kutuplaşmadır. Orta vasıflı, rutin işler hızla ortadan kalkarken; ekonomi yüksek beceri gerektiren işler ile düşük vasıflı hizmet işleri arasında ikiye ayrılmaktadır. Bu durum, yalnızca istihdam yapısını değil, aynı zamanda gelir dağılımını ve toplumsal dengeyi de etkilemektedir. Orta sınıfın erozyonu, bu sürecin en kritik sonuçlarından biridir. Dani Rodrik'in "erken sanayisizleşme" olarak tanımladığı risk, Türkiye açısından giderek daha görünür hale gelmektedir. Eğer üretim yapısı yüksek katma değerli alanlara kaydırılamazsa, ekonomi düşük verimlilik tuzağına sıkışacaktır.

Türkiye'de teknolojik işsizlik tartışmaları ise çoğu zaman yüzeysel bir zeminde yürütülmektedir. "Robotlar işimizi elimizden alacak" söylemi, meseleyi eksik ve indirgemeci bir şekilde ele almaktadır. Oysa tarihsel deneyim, teknolojinin toplam istihdamı ortadan kaldırmadığını; aksine emeğin niteliğini dönüştürdüğünü göstermektedir. Asıl risk, teknolojinin iş yaratmaması değil, Türkiye'nin bu dönüşüm sürecinde düşük teknolojili üretim yapısına sıkışmasıdır. Bu durumda ortaya çıkacak tablo, yalnızca işsizlik değil, aynı zamanda "çalışan yoksulluğu" olacaktır.

Bu bağlamda Türkiye'nin önünde iki temel seçenek bulunmaktadır. Birincisi, dijital dönüşümü pasif bir şekilde izlemek ve iş gücü piyasasında derinleşen uyumsuzlukları kabullenmektir. İkincisi ise bu süreci aktif politikalarla yöneterek insan sermayesini dönüştürmektir. İkinci yol, kaçınılmaz olarak kapsamlı ve bütüncül bir reform sürecini gerektirir.

Bu reform sürecinin ilk ayağı, yaşam boyu öğrenme yaklaşımının benimsenmesidir. Eğitim, belirli bir yaşta tamamlanan bir süreç olmaktan çıkmalı; bireyin tüm yaşamına yayılan dinamik bir yapı haline gelmelidir. İkinci olarak, müfredatın hibritleşmesi kaçınılmazdır. Artık yalnızca mühendislik ya da teknik alanlar değil; sosyal bilimler dahil tüm disiplinler veri okuryazarlığı ve algoritmik düşünme ile yeniden kurgulanmalıdır. Üçüncü olarak, yumuşak becerilerin önemi artmaktadır. Empati, etik muhakeme, yaratıcılık ve liderlik gibi yetkinlikler, makinelerin en geç taklit edebileceği alanlar olarak öne çıkmaktadır. Son olarak, iş gücü planlamasının veri temelli hale getirilmesi gerekmektedir. Hangi sektörün hangi becerilere ihtiyaç duyacağı, büyük veri analitiği ile öngörülmeli ve eğitim politikaları bu doğrultuda şekillendirilmelidir.

Yükseköğretim Kurulu'nun son dönemde attığı adımlar, bu dönüşüm açısından önemli bir başlangıçtır. Yapay zekâ, veri bilimi ve dijitalleşme odaklı programların açılması; mikro-yeterlilik sistemlerinin geliştirilmesi ve üniversite-sanayi iş birliklerinin güçlendirilmesi, doğru yönde atılmış adımlardır. Ancak bu çabaların kalıcı bir etki yaratabilmesi için, eğitim sisteminin daha erken aşamalarından itibaren analitik düşünme ve temel becerilerin güçlendirilmesi gerekmektedir. Aksi takdirde, yükseköğretim düzeyinde yapılan reformlar sınırlı bir etki alanında kalacaktır.

Türkiye'nin dijital dönüşümü pasif bir izleyici olarak takip edip sosyal patlamalara gebe bir işsizlik/yoksulluk sarmalına girmemesi; bu süreci aktif, radikal ve bütüncül politikalarla yönetmesine bağlı olmaktadır.

Teorik çerçevede bir dönüşüm stratejisi

Türkiye'nin dijital dönüşümü yönetebilen bir ekonomi haline gelebilmesi, politika tercihlerinin güçlü bir teorik zemine dayanmasını gerektirir. Bu bağlamda aktif senaryo, dört temel sütun üzerinde yükselmelidir:

1-Yaşam boyu öğrenme: İnsan sermayesinin sürekliliği

Gary Becker'in insan sermayesi teorisine göre eğitim, bireyin üretkenliğini artıran en temel yatırımdır. Teknolojik değişimin hızlandığı bir ekonomide, bir bireyin 20'li yaşlarda edindiği beceriler, kariyerinin ortasında hızla değersizleşebilmektedir. Bu durum, literatürde "beceri aşınması" olarak tanımlanmaktadır. Dolayısıyla eğitim, belirli bir yaşta tamamlanan bir süreç olmaktan çıkarılmalı; sürekli güncellenen bir yatırım alanı haline getirilmelidir. Aksi takdirde iş gücü piyasasında "teknolojik dışlanma" riski artacaktır.

2-Müfredatın hibritleşmesi: Beceri yanlı teknolojik değişime uyum

Eğitim sisteminin yalnızca belirli disiplinlere teknik beceri kazandırması yeterli değildir. Tüm alanların veri okuryazarlığı, algoritmik düşünme ve dijital yetkinliklerle yeniden yapılandırılması gerekmektedir. Bu yaklaşım, çok disiplinli değil, disiplinler üstü bir eğitim modeline geçişi zorunlu kılar. Böylece bireyler, sadece bilgiye sahip olan değil, bilgiyi işleyebilen ve dönüştürebilen aktörlere dönüşür.

3-Yumuşak beceriler: Rutin olmayan işlerin ekonomisi

David Autor'un görev temelli yaklaşımı, teknolojinin özellikle rutin işleri ikame ettiğini, buna karşılık rutin olmayan bilişsel ve sosyal becerilerin değer kazandığını ortaya koymaktadır. Bu çerçevede empati, iletişim, liderlik ve etik muhakeme gibi yumuşak beceriler, emek piyasasında giderek daha kritik hale gelmektedir. Bu durum, klasik üretim fonksiyonlarının ötesinde, emeğin niteliğine ilişkin yeni bir paradigmadoğurmaktadır. Artık emek, yalnızca teknik becerilerle değil; sosyal ve bilişsel kapasiteyle tanımlanmaktadır. Eğitim sisteminin ölçme-değerlendirme mekanizmaları da bu dönüşüme uyum sağlamalı; test odaklı yaklaşımlar yerine çok boyutlu yetkinlik ölçümleri geliştirilmelidir.

4.Veriye dayalı iş gücü planlaması: Eşleşme teorisinden politika tasarımına

Christopher Pissarides'in öncülüğünü yaptığı eşleşme teorisi, iş gücü piyasasında iş arayanlar ile işverenler arasındaki uyumsuzluğun temel bir verimsizlik kaynağı olduğunu ortaya koymaktadır. Türkiye'de gözlemlenen "iş var ama çalışan yok / çalışan var ama iş yok" paradoksu, tam da bu eşleşme başarısızlığının sonucudur. Bu nedenle iş gücü piyasasının geleceğine ilişkin öngörüler, sezgisel değil veri temelli olmalıdır. Büyük veri analitiği ve yapay zekâ destekli tahmin modelleri kullanılarak, hangi sektörlerin hangi becerilere ihtiyaç duyacağı önceden belirlenmeli; eğitim kontenjanları ve program içerikleri bu doğrultuda dinamik biçimde güncellenmelidir. Bu yaklaşım, yalnızca işsizliği azaltmakla kalmaz; aynı zamanda kaynak tahsisinde etkinliği artırarak toplam faktör verimliliğine de katkı sağlar.

Son kertede mesele, işsizlik oranını yüzde 1-2 puan aşağı çekmekten çok daha büyüktür. Asıl mesele, algoritmaların yönettiği bir dünyada, o algoritmaları tasarlayacak, denetleyecek ve onlarla iş birliği yapacak "nitelikli akıl" stokunu büyütmektir. Türkiye, işsizliği klasik yöntemlerle çözmeye çalışırken, geleceğin işlerini ıskalamamalıdır. Dijitalleşme, doğru yönetildiğinde bir tehdit değil, orta gelir tuzağından kurtulmak için en güçlü kaldıraçtır.