2030'a kadar Yapay Zeka, makroekonomik verimlilik ve eşitsizlik üzerinde nasıl bir etki yaratacak?

Yapay zekânın makroekonomik verimlilik artışına etkisi, 2030'a kadar asgari düzeyden köklü dönüşüme kadar değişebilir

2030'a kadar yapay zekânın ekonomik verimlilik üzerindeki etkisi, benimsenme oranları ve sektör entegrasyonuna bağlı olarak geniş bir olasılık aralığı sunuyor. Goldman Sachs Araştırması'na göre, ABD'nin potansiyel GSYİH büyümesi yapay zekâ katkısıyla hızlanacak; 2025-2029 yıllarında ortalama %2,1'lik bir büyüme öngörülüyor ve gelecek on yılın başında bu ivmenin artacağı tahmin ediliyor.

Ekonomik etkiler, ülkelerin yapay zekâya hazırlık seviyelerine göre büyük farklılıklar gösteriyor:

Bu teknolojik dönüşüm, iş gücünde ciddi bir uyum ihtiyacı doğuracak; 2030'a kadar dünya genelindeki çalışanların %50'sinin yeniden eğitim alması gerekecek. Yapay zekâya yüksek derecede maruz kalan sektörlerde (görevlerin %90-99'u otomatikleştirilebilir) istihdam artışı 2022'den bu yana yavaşladı; günümüzdeki işlerin yaklaşık %42'si yapay zekâ otomasyonuna açık durumda. Dünya Ekonomik Forumu'na göre, ankete katılan şirketlerin %41'i 2030'a kadar yapay zekâ nedeniyle iş gücünü azaltmayı planlıyor; bu geçişler için ciddi yatırımlar gerekecek ve küresel yapay zekâ harcamalarının on yıl sonunda 1,5 trilyon $'a ulaşması bekleniyor.

Gelir eşitsizliği, yapay zekânın insan emeğini tamamlayıcı mı yoksa ikame edici mi olduğuna bağlı olarak artabilir veya azalabilir

Son yıllarda elde edilen kanıtlar, yapay zekânın gelir eşitsizliği üzerindeki etkisinin çok yönlü olduğunu ve işgücü piyasasında farklı beceri düzeyleriyle etkileşimine göre şekillendiğini gösteriyor. 2010-2025 dönemine ait araştırmalar, yapay zekânın genellikle yüksek vasıflı işgücünü desteklerken düşük vasıflı pozisyonları ikame ettiğini, böylece ekonomik sonuçlarda ayrışma yarattığını ortaya koyuyor.

IMF, yapay zekânın bazı yüksek gelirli çalışanları işten çıkararak ücret eşitsizliğini azaltabileceğini, fakat aynı zamanda sermaye sahiplerinin ekonomik faydalardan daha fazla pay almasıyla servet eşitsizliğini artırdığını tespit etti. Bu çelişki, işgücü piyasası verilerine şöyle yansıyor:

2010-2023 aralığındaki araştırmalar, yapay zekânın yüksek ve düşük vasıflı çalışanlar arasındaki uçurumu büyüttüğünü ve özellikle rutin işlerde işten çıkarılma riskini artırdığını gösteriyor. Öte yandan, yapay zekâ daha az deneyimli çalışanların verimliliğini artırarak görev süresini kısaltıyor ve çıktı kalitesini yükseltiyor; ancak bu ekonomik fayda iş gücüne eşit şekilde yayılmıyor.

Ülkeler arası analizler, kadınların ve yüksek eğitimli çalışanların yapay zekâya mesleki olarak daha fazla maruz kaldığını, ancak ekonomik etkilerin gelişmiş ve gelişmekte olan piyasalarda ciddi biçimde farklılık gösterdiğini ortaya koyuyor.

Yalnızca büyük şirketler yapay zekâyı benimserse sektör yoğunlaşması artabilir; açık kaynak yapay zekâ modelleri yaygınlaşırsa azalabilir

Sektör yoğunlaşması, şirket büyüklüğüne göre yapay zekâ adaptasyonundaki farklılıklardan büyük ölçüde etkileniyor. McKinsey'nin araştırmasına göre, kuruluşların %78'i artık en az bir iş fonksiyonunda yapay zekâ kullanıyor; ancak benimseme oranları işletme büyüklüğüne göre belirgin şekilde değişiyor. Büyük şirketler, kapsamlı yapay zekâ stratejileri uygulamak için daha çok kaynağa sahip olduklarından pazar paylarını güçlendirebiliyor.

Bu adaptasyon farkı, büyük şirketlerin yapay zekâyı operasyonel verimlilik ve pazar erişimini artırmak için kullanmasıyla sektör yoğunlaşmasını hızlandırabilir. 2025 yılında yapay zekâ pazarının 391 milyar $'a ulaşması beklenirken, yatırımın büyük bölümü net getiri sunabilen köklü oyunculara yöneliyor. McKinsey, başarılı yapay zekâ projelerinde %97 oranında pozitif getiri sağlandığını ve erken benimseyenlerin avantaj döngüsü oluşturduğunu raporluyor.

Öte yandan açık kaynak yapay zekâ modellerinin yaygınlaşması dengeleyici bir güç oluşturuyor. Bu teknolojiler, giriş engellerini azaltarak küçük rakiplerin ileri seviye yeteneklere büyük yatırımlar olmadan erişmesini sağlıyor. Meta'nın 405B parametreli LLaMA 3.1 gibi üst seviye açık kaynak modellerin gelişimi, bu kaynakların gelişmiş yapay zekâ teknolojilerine erişimi demokratikleştirerek daha fazla geliştirici ve şirketin pazarda yenilik yapmasını ve etkili biçimde rekabet etmesini mümkün kılıyor; böylece sektör yoğunlaşmasını azaltma potansiyeli taşıyor.

SSS

IQ coin'in geleceği var mı?

Evet, IQ coin umut vaat ediyor. Tahminlere göre 2030'a kadar 0,015375 $ seviyesine ulaşma potansiyeli bulunuyor; bu da önümüzdeki yıllarda büyüme ve değer kazanımı olasılığına işaret ediyor.

IQ coin ne işe yarar?

IQ coin, Everipedia ekosisteminin ana para birimidir ve platformda işlem yapılmasını, içerik üretiminin ödüllendirilmesini sağlar.

Hangi coin 1000x kazandıracak?

Blast'ın, güçlü temelleri, iş ortaklıkları ve beklenen boğa koşusunda Layer-2 çözümlerinin hızla benimsenmesi sayesinde Ekim 2025'e kadar 1000x büyümesi bekleniyor.

Everipedia coin 1 $'a ulaşacak mı?

2025 itibarıyla Everipedia coin henüz 1 $ seviyesine ulaşmadı. Ancak büyüme ivmesi ve artan benimsenme göz önüne alındığında, önümüzdeki birkaç yıl içinde bu hedefe ulaşması mümkün olabilir.