.png)
İnsan işçilerin işlerini ortadan kaldıracak robotların ve algoritmaların yakında ele geçirilmesiyle ilgili haberleri okuduğunuzda veya duyduğunuzda, verilen ilk örnekler çoğu zaman fabrika işçileri ve taksi şoförleri gibi mavi yakalı işlerdir. Ve zihinsel olarak kendinizi tebrik etmiş olabilirsiniz çünkü “profesyonel” işiniz bilgisayarlara dış kaynak kullanımı tehdidinden korunmaktadır.
Ama henüz bu kadar güvende hissetmeyin. Giderek daha fazla sayıda, karmaşık algoritmalar ve makine öğrenimi, daha önce insanların tek amacı olduğu düşünülen işlerin makineler tarafından yapılabileceğini kanıtlıyor.
Boston Danışmanlık Grubu 2025 yılına kadar şu anda mevcut olan işlerin dörtte biri kadarının akıllı yazılım veya robotlarla değiştirileceğini tahmin etti. Oxford Üniversitesi’nde yapılan bir araştırma, İngiltere’deki mevcut işlerin yüzde 35’inin önümüzdeki 20 yıl içinde otomasyon riski altında olabileceğini de öne sürdü.
Büyük veri ve makine öğrenmesinin ilerlemesi nedeniyle tehdit altındaki bu 10 profesyonel işe bir göz atın:
Sağlık hizmeti
Bir doktorun işinin bazı yönleri artık bilgisayarlar tarafından yapılabilir. Örneğin, cerrahlar zaten daha az invaziv prosedürlere yardımcı olmak için otomatik robotik sistemleri kullanıyorlar. IBM Watson, MRG taramalarını gerçek insanlardan çok daha güvenilir bir şekilde analiz ederek akciğer kanserini teşhis edebileceğini kanıtladı. Buna ek olarak, UCSF Tıp Merkezi yakın zamanda iki UCSF hastanesinde, hemşireler tarafından taranan barkodlara göre reçeteleri otomatik olarak dağıtan otomatik, robotik kontrollü bir eczane başlattı. Aslında, Johnson ve Johnson otomatik olarak düşük seviyelerde anestezi sağlayabilen FDA onaylı bir cihaza sahiptir, anestezi uzmanı gerekmez.
Sigorta
Sigorta brokerleri ve sigorta sigortacılarının bugün yaptıkları çoğu büyük veri ve makine öğrenimi kullanan bilgisayarlar tarafından yapılabilir. Formüller, bir kişinin ne kadar sigorta için ve hangi oranda kalifiye olduğunu belirlemek için onlarca yıldır kullanılmaktadır, ancak yeni araçlar karar verme sürecini daha da otomatik hale getirecektir.
Mimarlar
Bireylerin kendi evlerini tasarlamalarına, mimari beceri ve renk seçimlerini daha otomatik hale getirmelerine yardımcı olan programlar zaten var . Şimdilik, çoğu insan yazılımı çoğunlukla bir görselleştirme aracı olarak ya da çok küçük projeler için mimarların yerine kullanıyor. Ancak programların karmaşıklığı arttıkça, insan mimar ve tasarımcılara olan ihtiyaç da azalacaktır.
Gazeteciler
Gazetecilerin yaptıklarının çoğu artık verileri analiz etmekten doğal dil haberleri oluşturan anlatı bilimi gibi makine öğrenimi araçları kullanılarak otomatikleştirilebiliyor. Aslında, son bir veya iki yıl içinde bir mali kazanç raporu okuduysanız, muhtemelen bir makine tarafından üretilen bir makaleyi veya basın bültenini okudunuz. Bu programların kullanılacağı ilk yerler, büyük ölçüde veri ve sayılara dayanan finansal ve spor raporlarındadır, ancak diğer alanlar çok geride değildir. Hizmetler halihazırda intihalden kaçınmak için haber sitelerindeki içeriği “kazımak” ve “yeniden yazmak” gibi görünüyor, ancak web siteleri için aynı içeriği içeriyor.
Finansal endüstri
Algoritmalar artık muhasebecilere gerek kalmadan finansal verileri analiz edebilir ve hesaplar hazırlayabilir (vergi beyannameleri de yapabilir). Banka muhabirleri kısmen ATM’lerle değiştirildi, ancak kısa süre içinde kredi memurları da dahil olmak üzere daha üst düzey bankacılar bile otomatik sistemlerle kolayca değiştirilebiliyordu. Hükümetler bile artık vergi beyannamelerini kontrol etmek ve vergi konularında potansiyel sahtekarlığı belirlemek için büyük veri ve makine öğrenimi kullanıyor. Bilgisayarların zaten insanlardan daha hızlı hisse senedi ticareti yapmak için kullanıldığını biliyoruz ve hatta piyasanın nasıl tepki vereceğini tahmin etmek ve hatta satın almanız veya satmanız gerekip gerekmediğini önermek için kullanılıyor.
Öğretmenler
Dijitalleştirme ile öğretmenlerin işi kesinlikle değişecektir. Çalışmalar, ilerlemelerine ve anlayışlarına göre bireysel öğrencilere eğilmeyi özelleştirmek için kullanılan algoritmaların bir insan öğretmenden daha etkili olabileceğini göstermiştir. Bu, öğretilecek nitelikli bireyler bulmak için umutsuz olan okul bölgelerine bir nimet olsa da, sonunda sınıf öğretmeninin rolünü azaltabilir veya tamamen ortadan kaldırabilir.
İnsan kaynakları
Algoritmalar mükemmel adayları bulmak için özgeçmişleri sıralama işini üstlendiğinden, insan kaynakları, zeka avı ve işe alma veri madenciliğinden zaten etkileniyor. Evrakların toplanması ve dosyalanması, çalışanlara faydalar hakkında bilgi verilmesi vb. Gibi insan kaynaklarının diğer işleri kolayca otomatikleştirilebilir.
Pazarlama ve Reklamcılık
Pazarlama, çoğu insanın beceri, ikna ve manipülasyon yeteneği ile ilgilidir. Ama bu bile başarılı bir şekilde bilgisayarlara taşınıyor. Bir doğal dil yazılım firması olan Persado, bilgisayarlarını, büyük perakende organizasyonları için iki katına kadar açık ücret alabilen çekici e-posta konu satırları yazma görevine soktu. Şirketler ayrıca otomatik reklam satın almayı da deniyor: İnsanların hangi dergileri reklam yerleştireceklerini ve hangi sayfalarda seçeceklerini seçmeleri yerine, bilgisayarlar milyarlarca veri noktası referans olarak kullanıyor.
Avukatlar
Bir davanın keşif aşamasında, avukatların davaya bağlı olarak binlerce, hatta on binlerce belgeyi gözden geçirmeleri istenebilir. Artık karmaşık veritabanları, aynı görevleri çok daha kısa sürede gerçekleştirmek için sözdizimsel analiz ve anahtar kelime tanıma gibi büyük veri tekniklerini kullanabilir. Aslında, Watson tarzı bir makine öğrenim sisteminin emsali ve vaka geçmişini gözden geçirmek ve hatta geleneksel olarak alt düzey hukuk firması işçilerinin işi olan yasal özetleri hazırlamak için yasal olarak “eğitilebilir”. Ancak, sadece işleri risk altında olan düşük genç ortaklar olduğunu düşünmeyin: avukatlara büyük davaların sonucunu tahmin etmek için şimdi iyi para ödeniyor, ancak Michigan State Üniversitesi ve South Texas Hukuk Fakültesi’ndeki araştırmacılar tarafından oluşturulan istatistiksel bir modelABD Yüksek Mahkemesi davalarının neredeyse yüzde 71’inin sonucunu tahmin ediyor . Sonuçları tahmin etme yeteneği muhtemelen avukatların sunduğu en değerli (ve kazançlı) hizmettir ve bir bilgisayar tarafından kolayca eşleştirilmiştir.
Kolluk Kuvvetleri
Öngörücü polislik, kısayol tuşu konusudur. Birçok eleştirmen, öngörücü polisliğin sivil özgürlüklerin ihlali olduğunu söylüyor, ancak birçok insanın inandığı gibi hepsi “Azınlık Raporu” olarak değil. 2003 yılında, Wal-Mart gibi perakendecilerin ürün talebini tahmin etmek için kullandığı aynı tür algoritmalar, New York’taki polis mevcudiyeti talebini tahmin etmek için kullanıldı ve sonuçlar çarpıcıydı: yüzde 47 daha az rastgele silah sesi olayı ve 8 saatlik sürede personel maliyetlerinde 15.000$ tasarruf etmişlerdir. Daha iyi risk tahmini, herhangi bir zamanda ve herhangi bir departman için gereken memur sayısını azaltabilir.
Temel nokta: bilgisayarlar fabrika çalışanları, perakende katipler ve garsonlar gibi düşük vasıflı işleri tehdit ediyor. Bilgisayarlar katlanarak daha sofistike hale geldikçe, doğal olarak daha sofistike işler yapabildikleri anlaşılıyor. Bu, birçok endüstride artan doğruluk ve üretkenlik ile bir nimet olacak. Herhangi bir doktor size daha doğru teşhisin iyi bir şey olduğunu söyler ve herhangi bir avukat daha hızlı ve daha kapsamlı keşfin yasal sürece bir fayda olduğunu kabul eder.
Ancak sorun, bu teknolojik devrimlerin ortadan kaldıracak kadar çok iş yaratamayacağı gerçeğinde yatmaktadır. Elbette bu sofistike bilgisayarları oluşturmak ve yönetmek için daha fazla programcı, istatistikçi, mühendis, veri analisti ve BT personeline ihtiyacımız olacak, ancak bir fabrika hattı çalışanına veya taksi şoförüne vites değiştirip veri analisti olmasını söylemek zor olabilir. İşler değiştirildiğinde boşlukları nasıl doldurduğumuz, tüm bu otomasyonun insanlık için iyi olup olmadığı konusunda belirleyici faktör olacaktır.
YAZAR: Fatma Nur Deniz
Comments