Site Loader

İşin geleceği birçok insan için pek iç açıcı görünmüyor. McKinsey Danışmanlık firmasına göre ABD’deki tüm işlerin yarısına yakını önümüzdeki on yılda otomatik hale gelecek, dünya genelinde ise bu yüzde yirmibeşlerde.

Peki ama otomatikleşecek işler hangileri ve neden otomatikleşecekler? Bu işler, tekrarlayan ve rutin işler olduğu için makina öğrenmesi ile bir robot veya yazılım tarafından kolayca yapılabilecek işler olacak. Röntgen sonrası X-ışınlarının okunması, kamyon şoförlüğü, depo hizmetleri bunlardan birkaçı. Bunlara ek olarak robotik yazılım tarafından yapılacak olan ön muhasebe, call center işlerini de unutmayalım.

Ortadan kaybolacak işler hakkında çok şey yazılmış olmasına rağmen, hangi işlerin hangi yönlerinin otomotikleşeceği hiç konuşulmuyor.

Örneğin, doktorluk mesleğini düşünün: Hastalıkların teşhis edilmesinin yakında (zaten değilse) makineler tarafından insanlardan daha iyi yapılacağı aşikar. Makine öğrenmesi, çok çeşitli hastalıklar ve rahatsızlıklar için gerekli veri toplandığında olağanüstü etkili bir şekilde teşhis koymaya başlayacak. Ancak, tedavi seçeneklerini bir aileyle robotun yapması mümkün olur mu? Bu öngörülebilir gelecekte çok daha düşük bir ihtimal olarak gözüküyor.

Bunu çok farklı bir sektörle karşılaştıralım. Bir barista sadece kahveyi hazırlayan kişi değil. Müşteriler ile sohbet etmek önemli iş tanımlarından biri. Aynı doktorluk gibi, bu işi de kolayca iki bileşene ayırabiliriz: tekrarlayan ve rutin olanlar (kahvelerin karıştırılması ve servis edilmesi) ve müşterileri dinlemeyi ve konuşmayı içeren daha etkileşimli, öngörülemeyen kısım.

Çok sayıda meslek ve mesleğin özelliklerini inceledikten sonra, rutin olmayan iki iş türü bana çok yaygın geliyor ve otomatikleştirilmesi zor görünüyor:

İlk olarak, duygu. Duygu, insan iletişiminde önemli bir rol oynuyor (ailenin yanında oturan hekimin ya da müşterilerle etkileşime giren baristaları düşünün). Her iki işte de duygu ve empati ön plana çıkıyor. Duygular bilim dünyası için hem karışık hem de ilginç bir konu… Yıllardır süren araştırmalar ile isim koyduğumuz duyguların bize aslında neler hissettirdiği, yüzümüzden bunların okunup okunamadığı, duygu okumada insanların ne kadar başarılı olduğu açıklanmaya çalışılıyor. 

İkincisi, bağlam. İnsanlar karar alırken veya başkalarıyla etkileşime girerken kolayca bağlamı dikkate alırlar. Bağlam özellikle ilginçtir çünkü açık uçludur – Olaylar, durumlar, ilişkiler örgüsü veya bağlantısı,  kontekst farklıdır. Dahası, bağlamdaki değişiklikler (örneğin, deprem paniği), faktörlerin birbirleriyle olan etkileşimini değil, yeni faktörleri getirebilir ve faktörlerin organizasyonunu yeniden yapılandırabilir. Bu, daha önce tanım gereği farklı bir bağlamda oluşturulmuş veri kümelerinde çalışan makine öğrenmesi için bir problem olur. Bu nedenle, bağlamı göz önünde bulundurmak otomasyon için zordur.

Duyguyu yönetme ve kullanma ve bağlamın etkilerini dikkate alma becerimiz, eleştirel düşünmenin, yaratıcı problem çözmenin, etkili iletişimin, uyarlamalı öğrenmenin ve iyi karar vermenin anahtar bileşenleridir. Bu yetkinlikler yapılan işlerin otomatize olması mümkün değildir. Tüm bunlar, eğitim sistemlerimizin insanların teknolojiyle nasıl etkileşime girdiğine (örneğin, öğrencilere kodlamayı öğreterek) değil, aynı zamanda teknolojinin yakında yapamayacağı şeyleri nasıl yapabileceklerine de odaklanması gerektiğini göstermektedir.

Zeynep DERELİ

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir