Yapay Zekanın Türkiye İş Gücü Piyasasına Etkileri

Yapay Zekanın Türkiye İş Gücü Piyasasına Etkileri

Fırsatlar, Riskler Ve Politika Önerileri

Anahtar Kelimeler: yapay zeka iş gücü, Türkiye yapay zeka, AI istihdam, otomasyon Türkiye, dijital dönüşüm, AI etkileri

Özet

Bu makale, yapay zeka (AI) teknolojilerinin Türkiye iş gücü piyasası üzerindeki olası etkilerini kapsamlı biçimde ele almaktadır. Makine öğrenmesi, doğal dil işleme ve otomasyon sistemleri gibi yapay zeka uygulamalarının hızla yaygınlaşması; üretim, hizmet, finans ve tarım başta olmak üzere pek çok sektörde köklü dönüşümlere yol açmaktadır. Olumlu etkiler arasında verimlilik artışı, yeni mesleklerin ortaya çıkması ve rekabet gücünün yükselmesi sayılabilirken; olumsuz etkiler arasında rutin işlerin otomasyona devredilmesi, işsizlik riski ve dijital eşitsizliklerin derinleşmesi öne çıkmaktadır. Türkiye’nin bu süreci başarıyla yönetebilmesi için kapsamlı eğitim politikaları, güçlü sosyal koruma mekanizmaları ve iş birliğine dayalı bir dijital dönüşüm stratejisi zorunlu görünmektedir.

1. Giriş

Dünyanın dört bir yanındaki hükümetler ve şirketler yapay zekanın iş dünyasını dönüştürme hızı karşısında stratejilerini gözden geçirirken, Türkiye bu süreçten nasibini alan gelişmekte olan büyük ekonomiler arasında yer almaktadır.

Sanayi devrimlerinin her birinde olduğu gibi, yapay zeka da çalışma hayatının sınırlarını yeniden çizmektedir. Küresel ölçekte hızlanan bu dönüşüm, hem ekonomik fırsatlar hem de toplumsal riskler doğurmaktadır. Türkiye, genç ve dinamik nüfusu, güçlü üretim sektörü ve dijitalleşme yatırımlarıyla bu süreçte belirleyici bir konumda yer almaktadır.

Dünya Ekonomik Forumu’nun 2023 yılında yayımladığı “İşlerin Geleceği” raporuna göre, önümüzdeki beş yılda küresel ölçekte 85 milyon iş pozisyonu dönüşüme uğrayacak; buna karşın 97 milyon yeni istihdam olanağı ortaya çıkacaktır.¹ Bu tablonun Türkiye’ye yansımaları ise ülkenin sektörel yapısı, işgücü profili ve kurumsal kapasitesi doğrultusunda şekillenecektir.

Makale; yapay zekanın Türkiye iş gücü piyasasına olumlu ve olumsuz etkileri ile politika önerilerini giriş, gelişme ve sonuç bölümleri çerçevesinde incelemektedir.

2. Gelişme

2.1 Yapay Zekanın Türkiye İş Gücü Piyasasına Olumlu Etkileri

2.1.1 Verimlilik Ve Rekabet Gücünün Artması

Yapay zeka uygulamaları, fabrika otomasyonundan akıllı lojistiğe, müşteri hizmetleri botlarından finansal analiz araçlarına kadar geniş bir yelpazede işletmelerin verimliliğini artırmaktadır. Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) verilerine göre imalat sektörü, Türkiye’nin ihracatının yaklaşık yüzde kırkını oluşturmaktadır.² Yapay zeka destekli üretim sistemleri bu sektörde hata oranlarını düşürerek ve üretim süreçlerini optimize ederek uluslararası rekabet gücünü pekiştirebilir.

McKinsey Global Institute, yapay zekanın küresel ekonomiye 2030 yılına kadar 13 trilyon dolar ek katkı sağlamasının öngörüldüğünü; bu değerin büyük bölümünün verimlilik kazanımlarından kaynaklanacağını belirtmektedir.³

2.1.2 Yeni Mesleklerin Ve İstihdam Alanlarının Ortaya Çıkması

Yapay zekanın yarattığı dijital ekosistem, geleneksel iş tanımlarının ötesine geçen pek çok yeni mesleği beraberinde getirmektedir. Türkiye’nin 2021 yılında başlattığı Yapay Zeka Stratejisi, 2025 yılı hedefi olarak on binlerce yapay zeka uzmanı yetiştirilmesini öngörmekteydi; 2026 itibarıyla bu hedef doğrultusunda çeşitli eğitim ve üniversite programları hayata geçirilmiş olmakla birlikte hedefin tam anlamıyla karşılanıp karşılanmadığına dair kapsamlı bir değerlendirme henüz kamuoyuyla paylaşılmamıştır.⁴ Yapay zekanın öne çıkardığı başlıca yeni meslek ve istihdam alanları aşağıda kategoriler halinde sıralanmaktadır:

Teknik / Mühendislik Alanları

• Yapay Zeka Mühendisi
• Makine Öğrenmesi Mühendisi
• Derin Öğrenme Araştırmacısı
• MLOps Mühendisi (Model Operasyonları)
• Veri Bilimcisi
• Veri Mühendisi
• Büyük Veri Mimarı
• Doğal Dil İşleme (NLP) Uzmanı
• Bilgisayarlı Görü (Computer Vision) Uzmanı
• Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) Geliştiricisi

Ürün / Tasarım / Deneyim Alanları

• AI Ürün Yöneticisi
• İnsan-Makine Etkileşimi (HCI) Tasarımcısı
• Konuşma Arayüzü (Chatbot/Voicebot) Tasarımcısı
• Kullanıcı Deneyimi (UX) Araştırmacısı – AI Odaklı
• Prompt Mühendisi

Etik / Hukuk / Yönetişim Alanları

• Yapay Zeka Etik Uzmanı
• Algoritmik Yanlılık (Bias) Denetçisi
• AI Uyum ve Regülasyon Uzmanı
• Veri Gizliliği ve KVKK Danışmanı

Güvenlik Alanları

• Siber Güvenlik Analisti – AI Odaklı
• Adversarial AI Güvenlik Uzmanı

İş / Danışmanlık / Eğitim Alanları

• Dijital Dönüşüm Danışmanı
• AI Proje Yöneticisi
• Yapay Zeka Eğitmeni / Kursiyeri
• Veri Okuryazarlığı Eğitmeni
• AI Destekli İçerik Üreticisi

Sektöre Özgü Yeni Roller

• Tarım Teknolojisi (AgriTech) Veri Analisti
• Sağlık AI Koordinatörü
• Akıllı Şehir Veri Yöneticisi
• E-ticaret Kişiselleştirme Uzmanı
• Fintech / RegTech Veri Analisti

2.1.3 Eğitim Ve Beceri Geliştirme Olanaklarının Genişlemesi

Kişiselleştirilmiş öğrenme algoritmalarına dayalı yapay zeka platformları, eğitimde erişim eşitsizliklerini azaltma potansiyeli taşımaktadır. Türkiye’de Millî Eğitim Bakanlığı bünyesinde yürütülen EBA (Eğitim Bilişim Ağı) projesi, on milyonlarca öğrenciye dijital içerik sunmaktadır. Yapay zekanın bu platforma entegre edilmesi, bireyselleştirilmiş eğitim deneyimlerini ve uzaktan öğrenme kalitesini önemli ölçüde iyileştirebilir.

2.1.4 Sağlık Ve Kamu Hizmetlerinde Etkinlik Artışı

Yapay zeka destekli tanı sistemleri, erken teşhis oranlarını yükselterek sağlık çalışanlarının iş yükünü azaltmaktadır. Türkiye Sağlık Bakanlığı’nın yürütmekte olduğu sağlık dijitalleştirme projeleri, yapay zeka entegrasyonuna elverişli bir altyapı sunmaktadır. Görüntü tanıma algoritmalarının radyoloji ve patoloji gibi alanlarda kullanılması, uzman hekimlerin daha karmaşık vakalara odaklanmasını sağlayabilir.

2.1.5 Tarım Sektöründe Akıllı Dönüşüm

Türkiye, ekonomisinin yaklaşık yüzde onunu tarım sektörüne dayandırmaktadır.⁵ Yapay zeka destekli hassas tarım uygulamaları; sensör verileri, uydu görüntüleri ve hava durumu tahminlerini bir arada değerlendirerek su kullanımını optimize etmekte, ürün verimini artırmakta ve hasat kayıplarını önemli ölçüde azaltmaktadır. Bu dönüşüm, çiftçilerin gelirini artırırken tarımsal istihdamın niteliğini de yükseltmektedir.

2.2 Yapay Zekanın Türkiye İş Gücü Piyasasına Olumsuz Etkileri

2.2.1 Rutin İşlerin Otomasyona Devredilmesi Ve İşsizlik Riski

Yapay zeka ve robotik sistemlerin en belirgin etkisi, tekrar eden ve rutin nitelikteki görevleri üstlenmesidir. Oxford Üniversitesi’nde Frey ve Osborne tarafından yapılan araştırmaya göre, mevcut mesleklerin yaklaşık yüzde kırkı otomasyon riski taşımaktadır.⁶ Türkiye’de tekstil, montaj, muhasebe ve çağrı merkezi gibi işgücü yoğun sektörler bu riskten en çok etkilenecek alanlar arasında yer almaktadır.

TÜİK verilerine göre Türkiye’de istihdam edilen nüfusun önemli bir bölümü rutin veya yarı rutin işlerde çalışmaktadır. Bu işlerin otomasyona devredilmesi, kısa vadede yapısal işsizliğe yol açabilir.

2.2.2 Nitelik Uyumsuzluğu Ve Mesleki Yeniden Uyum Sorunu

Yapay zekanın ürettiği talep, geleneksel iş gücünün mevcut becerilerinin çok ötesinde dijital yetkinlikler gerektirmektedir. Türkiye’deki çalışanların önemli bir bölümü yükseköğretim dışında kalmakta ve ileri düzey teknoloji eğitiminden yoksun bulunmaktadır. Bu durum, “beceri uçurumu” (skills gap) olarak adlandırılan ve emek piyasasında ciddi dengesizliklere yol açan sorunu derinleştirebilir.

2.2.3 Bölgesel Ve Sektörel Eşitsizliklerin Derinleşmesi

Yapay zekanın sunduğu fırsatlardan yararlanabilme kapasitesi, ülke genelinde eşit dağılmamaktadır. İstanbul, Ankara ve İzmir başta olmak üzere büyük şehirlerdeki işletmeler ve kurumlar dijital dönüşümü daha hızlı benimseyebilirken, kırsal kesimler ve Doğu Anadolu illeri bu süreçte geride kalma riskiyle karşı karşıyadır. Bu tablo, bölgesel kalkınma farklılıklarını daha da keskinleştirebilir.

2.2.4 Veri Güvenliği, Mahremiyet Ve Etik Sorunlar

Yapay zeka sistemlerinin büyük veri kümeleri üzerinde çalışması, bireysel verilerin gizliliği ve güvenliği konusunda ciddi endişeler doğurmaktadır. Türkiye’de Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK) bu alanda temel bir düzenleyici çerçeve sunmakla birlikte, gelişen yapay zeka uygulamalarının gerektirdiği düzenleyici kapasiteyle henüz tam anlamıyla örtüşememektedir. İşe alım süreçlerinde kullanılan algoritmaların ayrımcı kararlar verebileceği de giderek artan bir endişe kaynağı olmaktadır.

2.2.5 Yoğunlaşan Piyasa Gücü Ve Küçük İşletmelerin Dışlanması

Büyük teknoloji şirketleri ve çok uluslu firmalar yapay zeka altyapılarına yapılan devasa yatırımlar sayesinde rekabette açık bir üstünlük elde etmektedir. Türkiye ekonomisinin omurgasını oluşturan küçük ve orta ölçekli işletmeler (KOBİ’ler) ise maliyet ve uzman insan kaynağı yetersizliği nedeniyle bu teknolojilere erişmekte güçlük çekmektedir. Bu durum, yapay zeka çağında piyasa konsantrasyonunu artırabilir ve rekabeti kısıtlayabilir.

2.2.6 Psikolojik Ve Toplumsal Etkiler

İş güvencesine ilişkin belirsizlikler ve sürekli yeniden beceri edinme baskısı, çalışanlar üzerinde ciddi psikolojik yükler yaratmaktadır. Özellikle orta yaş grubundaki çalışanlar için mesleki geçiş hem mali hem de duygusal açıdan son derece zorlu bir süreç olabilmektedir. Bunun yanı sıra, bazı araştırmalar aşırı ekran süresi ve insan etkileşiminin azalmasıyla bağlantılı olarak uzun vadede toplumsal yabancılaşmanın artabileceğine dikkat çekmektedir.

3. Yapay Zekanın SMMM Ve YMM Mesleklerine Olası Etkileri

Muhasebe ve denetim dünyası, yapay zeka dalgasından payını alan meslekler arasında en ön safta yer almaktadır. Serbest Muhasebeci Mali Müşavirler (SMMM) ve Yeminli Mali Müşavirler (YMM), bu dönüşümün hem en büyük fırsatçıları hem de en kırılgan aktörleri olma potansiyelini taşımaktadır.

Türkiye’de 100.000’i aşkın SMMM ve yaklaşık 5.000 YMM bulunmaktadır.⁷ Bu meslek mensuplarının sunduğu hizmetlerin önemli bir bölümü; veri girişi, beyanname hazırlama, dönem sonu kapanış işlemleri ve standart denetim prosedürleri gibi tekrar eden ve kurallara dayalı görevlerden oluşmaktadır. Söz konusu görevler, yapay zekanın en hızlı ve en verimli biçimde üstlenebileceği iş türleridir. Bu nedenle muhasebe ve denetim mesleği, küresel ölçekte yapay zeka kaynaklı dönüşümün en derinden hissedileceği alanlar arasında değerlendirilmektedir.

3.1 Yapay Zekanın SMMM Ve YMM Mesleklerine Olumlu Etkileri

3.1.1 Rutin İş Yükünün Azalması Ve Verimliliğin Artması

Yapay zeka tabanlı muhasebe yazılımları; banka ekstrelerini otomatik olarak sınıflandırabilmekte, fatura verilerini gerçek zamanlı olarak işleyebilmekte ve dönemsel raporları insan müdahalesi gerektirmeksizin üretebilmektedir. Türkiye’de yaygın biçimde kullanılan Logo, Mikro ve Luca gibi muhasebe paketleri, yapay zeka modülleri ekleyerek bu süreci hızlandırmaya başlamıştır. Bu gelişme, SMMM ve YMM’lerin veri girişi ve tekrar eden hesaplama görevlerinde harcadığı zamanı ciddi ölçüde kısaltmaktadır.

Bir araştırmaya göre, yapay zeka destekli otomasyon uygulamaları muhasebe süreçlerindeki rutin görev sürelerini yüzde kırktan yüzde elliye kadar azaltabilmektedir.⁸ Bu kazanım, meslek mensuplarına daha katma değerli ve analitik işlere odaklanmaları için alan açmaktadır.

3.1.2 Hata Oranlarının Düşmesi Ve Uyum Kalitesinin Yükselmesi

Vergi mevzuatının karmaşıklığı ve sık değişen yasal düzenlemeler, SMMM ve YMM’lerin en büyük iş yükü kaynaklarından birini oluşturmaktadır. Yapay zeka sistemleri, Gelir İdaresi Başkanlığı (GİB) mevzuatını ve Türkiye Muhasebe Standartları (TMS/TFRS) güncellemelerini anlık olarak takip edebilmekte; beyannamelerdeki tutarsızlıkları otomatik biçimde tespit edebilmekte ve yasal uyum süreçlerini uçtan uca yönetebilmektedir. Bu sayede hem hata riski düşmekte hem de vergi cezası gibi mali yaptırımlarla karşılaşma olasılığı azalmaktadır.

3.1.3 Stratejik Danışmanlık Ve Katma Değerli Hizmetlere Odaklanma

Rutin görevlerin otomasyona devredilmesiyle birlikte SMMM ve YMM’ler; finansal planlama, vergi optimizasyonu, işletme danışmanlığı, kurumsal yeniden yapılanma ve yatırım fizibilite analizleri gibi yüksek katma değerli hizmetlere daha fazla zaman ve enerji ayırabilecektir. Bu dönüşüm, mesleğin algılanan değerini ve müşteri başına elde edilen geliri önemli ölçüde artırabilir. Günümüzde küresel muhasebe firmalarının bu modele geçişi hızlanmakta; teknoloji operatörü yerine stratejik iş ortağı kimliği ön plana çıkmaktadır.

3.1.4 Denetimde Tam Nüfus Analizi Ve Yapay Zeka Destekli Risk Tespiti

Geleneksel denetim metodolojisi, büyük veri kütlelerinden örneklem alınarak gerçekleştirilen testlere dayanmaktadır. Yapay zeka ve büyük veri analitiği, YMM’lerin tüm işlem kütlesini incelemesine olanak tanıyarak örnekleme hatası riskini ortadan kaldırmaktadır. Bu yaklaşım; anormal işlemlerin, usulsüzlüklerin ve hile girişimlerinin çok daha erken ve güvenilir biçimde tespit edilmesini sağlamakta, denetim kalitesini köklü biçimde yükseltmektedir.

3.1.5 E-Dönüşüm Ve Entegre Dijital Ekosistem

Türkiye’de e-fatura, e-arşiv, e-defter ve e-irsaliye uygulamalarının zorunlu hale gelmesi, muhasebe süreçlerini büyük ölçüde dijitalleştirmiştir. Bu altyapı, yapay zekanın entegrasyonu için son derece elverişli bir zemin sunmaktadır. GİB’in yapay zeka destekli vergi analiz sistemleri ve Risk Analiz Merkezi (RAM) uygulamaları, SMMM ve YMM’lerin müşterileri adına daha proaktif ve öngörülü bir vergi yönetimi sergilemesine imkân tanımaktadır.

3.2 Yapay Zekanın SMMM Ve YMM Mesleklerine Olumsuz Etkileri

3.2.1 Hizmet Talebinin Daralması Ve Gelir Baskısı

Yapay zekanın rutin muhasebe görevlerini üstlenmesi, özellikle küçük ölçekli işletmelere yönelik temel muhasebe hizmeti talebini önemli ölçüde daraltabilir. Basit ölçekteki bir işletme, gelecekte tam hizmet veren bir SMMM’ye ihtiyaç duymaksızın yapay zeka tabanlı bir yazılımla vergi beyannamelerini hazırlayabilecek ve muhasebe işlemlerini yürütebilecektir. Bu tablo, meslek mensuplarının müşteri tabanını ve hizmet başına elde ettiği ücreti aşağıya çekebilir.

3.2.2 Mesleki Yeterliliklerin Hızla Eskimesi

Yapay zekanın muhasebe uygulamalarına entegrasyonu hızlandıkça, günümüzde mesleğin temel yetkinlikleri arasında yer alan teknik bilgiler giderek değer yitirebilir. Pek çok deneyimli SMMM ve YMM, mesleki kariyerlerinde dijital araçlara ve veri analitiğine bu denli yoğun biçimde ihtiyaç duymamıştır. Hızla değişen teknoloji ortamına ayak uydurmak, özellikle olgunluk dönemindeki meslek mensupları için ciddi bir uyum yükü ve psikolojik baskı yaratabilir.

3.2.3 Bağımsız Meslek İcrasının Anlamsızlaşma Riski

Küçük ölçekli, bağımsız çalışan SMMM bürolarının büyük muhasebe yazılım şirketleri veya yapay zeka platformlarıyla rekabet etmesi giderek zorlaşabilir. Ölçek ekonomisi avantajına sahip büyük firmalar, yapay zeka yatırımlarını daha kolay finanse edebilirken; solo veya küçük ortaklıklı bürolarda çalışan meslek mensupları bu yatırımları karşılamakta güçlük çekebilir. Bu durum, mesleğin yapısını bireysel uygulayıcıdan kurumsal platforma doğru dönüştürebilir.

3.2.4 Hukuki Ve Etik Sorumluluk Belirsizlikleri

Yapay zekanın ürettiği finansal rapor veya vergi beyannamelerinde hata oluşması durumunda hukuki sorumluluk kimin üzerinde kalacağı henüz netlik kazanmamıştır: algoritmayı geliştiren yazılım şirketi mi, beyannamede imzası bulunan SMMM mi, yoksa yapay zeka sistemini kullanan mükellef mi sorumlu tutulacaktır? Türkiye’de 3568 sayılı Serbest Muhasebeci Mali Müşavirlik ve Yeminli Mali Müşavirlik Kanunu bu konuda yeterli açıklığı sağlamamaktadır. Bu belirsizlik, mesleğin hukuki güvencesini zayıflatabilir.

3.2.5 Veriye Erişim Ve Siber Güvenlik Riskleri

SMMM ve YMM’lerin müşterilerine ait finansal veriler, ticari sırlar ve kişisel bilgileri barındıran hassas veri tabanları, yapay zeka sistemlerine entegre edildikçe siber saldırı ve veri ihlali riskleri de artmaktadır. Meslek mensuplarının kişisel veri güvenliği konusundaki farkındalığı ve teknik kapasitesi çoğunlukla sınırlı kalmaktadır. Bu durum, hem müşteri güvenini hem de mesleki itibarı tehdit edebilecek ciddi güvenlik açıklarına zemin hazırlayabilir.

3.3 SMMM Ve YMM Meslekleri İçin Öneriler

• Türkiye Serbest Muhasebeci Mali Müşavirler ve Yeminli Mali Müşavirler Odaları Birliği (TÜRMOB) bünyesinde zorunlu yapay zeka okuryazarlığı ve veri analitiği eğitim programlarının hayata geçirilmesi
• 3568 sayılı Kanun‘un yapay zeka çağının gerekliliklerine uyum sağlayacak şekilde güncellenmesi; yapay zeka kaynaklı hatalarda hukuki sorumluluk sınırlarının açıkça belirlenmesi
• SMMM ve YMM’lerin yapay zeka platformlarını makul maliyetle edinebilmesi için TÜRMOB aracılığıyla toplu lisans anlaşmaları ve mali teşvik mekanizmalarının oluşturulması
• Yapay zekayla insan uzmanlığını birleştiren hibrit hizmet modellerinin geliştirilmesi; danışmanlık, stratejik planlama ve etik denetim gibi alanların mesleğin yeni uzmanlık çekirdeği olarak konumlandırılması
• Meslek mensuplarının yapay zeka çıktılarını eleştirel bir bakışla değerlendirebilmesi için analitik düşünme ve teknoloji yönetimi yetkinliklerinin sürekli mesleki eğitim müfredatına entegre edilmesi

4. Sonuç Ve Politika Önerileri

Yapay zekanın Türkiye iş gücü piyasası üzerindeki etkileri, hem heyecan verici fırsatlar hem de ciddi riskler barındırmaktadır. Bu sürecin dengeli bir şekilde yönetilmesi; devletin, özel sektörün, akademinin ve sivil toplumun ortaklaşa hareket edeceği kapsamlı ve tutarlı politikalar gerektirmektedir.

4.1 Temel Politika Önerileri

• Eğitim sisteminin yapay zeka çağının gerektirdiği beceriler doğrultusunda yeniden yapılandırılması; kodlama, veri okuryazarlığı ve eleştirel düşüncenin müfredata zorunlu unsurlar olarak entegre edilmesi
• Çalışanlar için ömür boyu öğrenme programlarının ve sektörel yeniden beceri edinme (reskilling) girişimlerinin kamu finansmanıyla yaygınlaştırılması
• Yapay zeka çağının gerekliliklerine uyum sağlayan bir evrensel gelir güvencesi veya genişletilmiş işsizlik sigortası modelinin tasarlanması
• Yapay zeka etiğini, şeffaflığı ve hesap verebilirliği güvence altına alan kapsamlı bir yasal düzenleyici çerçevenin oluşturulması
• KOBİ’lerin yapay zeka teknolojilerine erişimini kolaylaştıracak sübvansiyon, vergi teşviki ve teknik destek mekanizmalarının hayata geçirilmesi
• Bölgesel eşitsizlikleri gidermek amacıyla gelişmekte olan illerde dijital altyapı yatırımlarının önceliklendirilmesi
• Yapay zeka uygulamalarında cinsiyet eşitliği ve kapsayıcılık ilkelerinin etkin biçimde hayata geçirilmesi

Sonuç olarak yapay zeka, Türkiye için bir tehdit olduğu kadar tarihi bir fırsatı da temsil etmektedir. Doğru politikalar eşliğinde yönetildiğinde bu teknoloji, ülkenin ekonomik kalkınmasına güçlü bir ivme kazandırabilir, sosyal refahı yükseltebilir ve Türkiye’yi küresel dijital ekonomide rekabetçi bir konuma taşıyabilir. Bu dönüşümün kazananları kapsayıcı, maliyetleri ise adil biçimde paylaşılmış olması, sürecin meşruiyeti ve sürdürülebilirliği açısından belirleyici önem taşımaktadır.

Dipnotlar

[1] World Economic Forum (2023). “The Future of Jobs Report 2023.” Cenevre: WEF.

[2] Türkiye İstatistik Kurumu – TÜİK (2024). Dış Ticaret İstatistikleri. Ankara: TÜİK.

[3] McKinsey Global Institute (2023). “Notes from the AI Frontier: Modeling the Impact of AI on the World Economy.” McKinsey & Company.

[4] T.C. Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi (2021). Türkiye Yapay Zeka Stratejisi 2021-2025. Ankara.

[5] Türkiye İstatistik Kurumu – TÜİK (2024). Tarım İstatistikleri. Ankara: TÜİK.

[6] Frey, C. B. ve Osborne, M. A. (2017). “The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerisation?” Technological Forecasting and Social Change, 114, 254–280.

[7] TÜRMOB – Türkiye Serbest Muhasebeci Mali Müşavirler ve Yeminli Mali Müşavirler Odaları Birliği (2024). Meslek Mensupları İstatistikleri. Ankara: TÜRMOB.

[8] Accenture (2023). AI and the Future of Accounting: Automation, Augmentation and Advisory. Accenture Research.

Kaynakça

— Acemoglu, D. ve Restrepo, P. (2018). “Artificial Intelligence, Automation and Work.” NBER Working Paper No. 24196. National Bureau of Economic Research.

— Autor, D. H. (2015). “Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation.” Journal of Economic Perspectives, 29(3), 3–30.

— Brynjolfsson, E. ve McAfee, A. (2014). The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. New York: W. W. Norton & Company.

— Frey, C. B. ve Osborne, M. A. (2017). “The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerisation?” Technological Forecasting and Social Change, 114, 254–280.

— McKinsey Global Institute (2023). Notes from the AI Frontier: Modeling the Impact of AI on the World Economy. McKinsey & Company.

— OECD (2023). OECD Employment Outlook 2023: Artificial Intelligence and the Labour Market. Paris: OECD Publishing.

— T.C. Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi (2021). Türkiye Yapay Zeka Stratejisi 2021-2025. Ankara: Dijital Dönüşüm Ofisi.

— Türkiye İstatistik Kurumu – TÜİK (2024). Hanehalkı İşgücü İstatistikleri. Ankara: TÜİK.

— World Economic Forum (2023). The Future of Jobs Report 2023. Cenevre: WEF.

— World Economic Forum (2020). The Future of Jobs Report 2020. Cenevre: WEF.

— Accenture (2023). AI and the Future of Accounting: Automation, Augmentation and Advisory. Accenture Research.

— TÜRMOB – Türkiye Serbest Muhasebeci Mali Müşavirler ve Yeminli Mali Müşavirler Odaları Birliği (2024). Meslek Mensupları İstatistikleri. Ankara: TÜRMOB.

— Gelir İdaresi Başkanlığı – GİB (2024). E-Dönüşüm Türkiye Projesi Uygulama Kılavuzu. Ankara: T.C. Hazine ve Maliye Bakanlığı.

— Mısırlıoğlu, İ. U. (2022). Muhasebe Mesleğinde Dijital Dönüşüm ve Yapay Zeka Uygulamaları. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 95, 1–22.