Orta sınıf yapay zeka ekonomisine nasıl uyum sağlamalı?

Anlaşma muhteşem bir şekilde işe yaradı çünkü küresel ekonomi, anlaşmanın uygulanmasını ödüllendirdi. Süreci takip edin. Varyansı azaltın. Geniş ölçekte öngörülebilirlik sağlayın.

İşe alma piramidinin çöküşü

Bütün ekosistemler bu aritmetiğin etrafında türemiştir: otoyollar boyunca uzanan mühendislik okulları, Bengaluru'daki konut endüstrileri ve staj olanağı sunan koçluk merkezleri. Bir zamanlar devlette görev almayı hayal eden ebeveynler, artık çocuklarının BT diplomasına başlamasını hayal ediyor. İstikrar yeni bir tanım kazandı: Büyük bir organizasyona girmek, hiyerarşide yükselmek, gereksiz risklerden kaçınmak ve öngörülebilir adımlara dayalı bir hayat kurmak. Mantıklı bir tavsiyeydi.

Yapay zeka (AI) artık bu sosyal sözleşmenin altında yatan ekonomik mantığı zayıflatıyor. Bunun nedeni, yapay zekanın ölçeklenebilir biliş ihtiyacını büyük ölçüde ortadan kaldırmasıdır. Hindistan BT'si dünya çapında baskın hale geldi çünkü şirketler, genişleyen yazılım mimarilerini özelleştirmek ve desteklemek için mühendis ordularına ihtiyaç duyuyordu. Üretken yapay zeka tam olarak bu seviyede saldırıyor.

Yapay zeka araçlarıyla çalışan deneyimli bir mühendis, daha önce ekiplerin kendi liderliğinde yapılmasını gerektiren işleri giderek daha fazla gerçekleştirebilir. Test etme, dokümantasyon ve kod geçişi bir araya gelmeye başlıyor. Bir mühendis ve yapay zeka beş kişinin işini yapabildiğinde işe alım piramidi çöker. İlk önce giriş seviyesindeki “kampüs yerleşimi” (orta hayale giden yol) bastırılıyor.

Ancak ekosistemdeki herkes bunun başkalarının başına geleceğine inanıyor ama bizim başımıza gelmiyor. Bengaluru'da tanıdığım bir mühendis düşünün. Özel uzmanlığa sahip insanların nesli neredeyse tükenmek üzere olduğundan, eski teknolojiyi sürdürmesi için kendisine bir bomba verilir. Örgütü onu korumak için elinden geleni yapacaktır. Kendisinin vazgeçilmez olduğuna inanıyor. Bilmediği şey ise geleceğinin halihazırda başka bir yerde belirlenmekte olduğudur.

Dehası olmadığı için kovulmamıştır; ama yaptığı işte son derece iyi olduğu için. Onun sorunu teknolojik evreninin daralmasıdır. Bu eski nişi derinleştirmek için harcadığı her yıl, onun yerini alan modern, uyarlanabilir teknolojilere maruz kaldığı saat sayısını azaltıyor. Dehası zamanını tüketmek için kullanılıyor ve ona kendini yeniden keşfetme fırsatı bırakmıyor.

Kanıtlara bakmayı reddetmesi trajik. Hintli teknoloji uzmanları binlerce kişiyi sessizce işten çıkarırken ve teknoloji forumlarında Oracle gibi küresel devlerde yaklaşan yeniden yapılanma konusunda panik yaşanırken bile, ekosistem genelinde gerçekliğin aktif bir inkarı var. Ancak balonun içinde olanlar için gürültü susturuluyor.

Odaklanmayı değiştirin

Bu döngüyü daha önce görmüştüm. Yıllar önce şirketler, COBOL sistemlerini bilen programcılara saçma sapan miktarlarda para ödedi çünkü küresel bankalar hâlâ onlara bağlıydı. Bir süre vazgeçilmez göründüler ve ilgi odağı olmaktan keyif aldılar. Daha sonra ekonomik odak değişti. Dünya geleceğini COBOL etrafında inşa etmeyi bıraktı ve geçiş biraz zaman aldı. Trajedi bu mühendislerin yetenekten yoksun olması değildi. Trajedi, geçici kıtlığın kalıcı bir ilişki yanılsaması yaratmasıydı.

Bengaluru merkezli Google Startups Mentoru Shrinath V, yakın zamanda bu ataleti özetleyen bir gözlem yaptı. Hindistan'ın her zaman daha kolay yolu seçtiğini savundu. Batı kapsamlı ürün yetenekleri geliştirirken Hindistan hizmetlere hakim oldu. Shrinath, “Ürünler müşterileri sizin dünya görüşünüze uymaya zorluyor” dedi. “Hizmetler müşteri gereksinimlerine uyum sağlıyor.”

Hint BT'si başka yerlerde ortaya çıkan karmaşıklığı özümseyerek büyüdü. Bu her zaman daha fazla güvenilirlik sağlamak için daha fazla insanı işe almak anlamına geliyordu. Yani büyük sözleşmeler büyük takımlar anlamına geliyordu. Yapay zeka bu arbitrajı tehdit ediyor çünkü uyarlamanın kendisi önemli ölçüde ucuzluyor.

Sadece bu da değil, Shrinath teknoloji kültürümüze de hitap etmemizi öneriyor: Yönergeleri takip edin, belirsizliği en aza indirin ve bir yöneticiyi kontrol ettiği çalışan sayısına göre değerlendirin. Bu deterministik düşüncedir. Ancak yapay zeka sistemleri olasılıksaldır. Keşfetmeyi, sentezi ve uyarlanabilir düşünceyi, yani süreç odaklı kültürümüzün körelttiği “keşif kaslarını” ödüllendiriyorlar. Bu değişim bir teknoloji geçişinden daha büyük; bu, bilişsel kültürün kendisinde bir geçiştir.

Ancak bu değerler hiyerarşisinde bir değişimin eşiğindeyiz. Vurgu, sistem düşüncesi ve özgün soyutlama üzerinedir. Ancak milyonlarca son derece yetkin insan bunun için eğitilmiyor. Bunun yerine, tam da tarihin uyum sağlamalarını gerektirdiği bir anda disiplinli uyumun ne olduğunu biliyorlar.

Hala dikkat çekici olan, eski soruların varlığını sürdürmesidir. Ebeveynler hâlâ hangi teknoloji dalının “güvenli” olduğunu merak ediyor. Bir üniversite broşüründe “AI/ML”yi görüyorsunuz ve ona, staj sertifikası almak için dört yıl boyunca çalışmanız gereken bir yazılım sertifikası olan yeni Java gibi davranıyorsunuz. Bu arada, orta düzey yöneticiler hala yapay zekanın başka yerlerdeki işleri yok edeceğine inanıyor ve teknoloji şirketleri, işgücü ekonomisi çöktüğünde ne olacağıyla boğuşmak yerine yapay zekayı üretkenlik dilinde tartışıyor.

Makine zaten kabul edildi. Sorun, eski modele dayanan toplumun neyi geçersiz kılacağını tam olarak anlayıp anlamadığıdır.