SHRM: Çalışanlar Yapay Zekâyla Haftada 6 Saat Kazanıyor, 4 Saatini Çıktıyı Düzeltmeye Harcıyor

SHRM'in 5.875 ABD'li çalışanla yürüttüğü araştırma, yapay zekânın sağladığı zaman tasarrufunun büyük bölümünün düşük kaliteli çıktıyı düzeltmeye gittiğini ve giriş seviyesi çalışanların yapay zekâ kullanma baskısını en fazla hisseden grup olduğunu gösteriyor.

Kazanılan zamanın büyük kısmı düzeltmeye gidiyor

SHRM'in 4 Haziran 2026'da yayımladığı 'Navigating AI in the Workplace: 2026' raporu, mart-nisan 2026'da 5.875 ABD'li tam veya yarı zamanlı çalışanla yapılan ankete dayanıyor. Rapora göre çalışanların yüzde 41'i işinde yapay zekâ kullanıyor ve şirketlerin yüzde 47'sinde yapay zekâ artık uygulamaya geçmiş durumda.

Ancak veriler, kazanılan verimliliğin göründüğünden az olduğunu gösteriyor: çalışanlar yapay zekâ sayesinde haftada ortalama 6 saat kazanırken, bu sürenin yaklaşık 4 saatini yapay zekânın ürettiği hatalı veya düşük kaliteli çıktıyı ('AI slop') düzeltmeye harcıyor. Yapay zekâ kullanan çalışanların yüzde 44'ü, kendi ürettiği içerikte bu tür düşük kaliteli çıktıyla karşılaştığını itiraf ediyor.

Baskı en çok kıdemsiz çalışanların üzerinde

Rapora göre yönetici ve üstü kademedeki çalışanların yüzde 63'ü işinde yapay zekâ kullanırken, bireysel katkı sağlayan çalışanlarda bu oran yüzde 34'e düşüyor — kademe arttıkça yapay zekâ kullanımı da artıyor.

Buna karşın, yapay zekâ kullanma baskısını en fazla hisseden grup giriş seviyesi ve kariyerine yeni başlayan çalışanlar: bu grubun yüzde 45'i, işinde yapay zekâ kullanması yönünde açık ya da örtük bir baskı hissettiğini söylüyor. SHRM'in analizi, güçlü bir kurumsal kültüre sahip şirketlerde çalışanların yapay zekâ çıktısını eleştirel biçimde değerlendirme eğiliminin daha yüksek olduğunu da ortaya koyuyor.

Türkiye'deki İK ekipleri için anlamı

Türkiye'deki şirketlerde yapay zekâ benimseme raporlaması genelde 'kaç kişi kullanıyor' sorusuyla sınırlı kalıyor; SHRM'in verisi asıl önemli sorunun 'kazanılan zaman nereye gidiyor' olduğunu gösteriyor. Düzeltme süresi hesaba katılmadan yapılan verimlilik projeksiyonları gerçekçi olmayabilir.

Giriş seviyesi çalışanlar üzerindeki yapay zekâ kullanma baskısı Türkiye'de de benzer biçimde görülüyor; bu baskının kalite kontrol mekanizmalarıyla desteklenmemesi, düşük kaliteli çıktının kurum içinde fark edilmeden yayılması riskini taşıyor. İK ekiplerinin yapay zekâ eğitimlerine çıktı denetimi ve eleştirel değerlendirme modüllerini eklemesi bu riski azaltabilir.

Layers’tan

LayersYapay Zekâ Destekli İK Platformu

İşe alımdan bordroya, performanstan analitiğe — İK operasyonunuzun tüm katmanları tek platformda.

Layers’ı keşfedin →