TL;DR: Yan yana konulan iki bağımsız kamu veri seti rahatsız edici bir şey söylüyor. Pew Research Center 2021’den beri Amerikalılara yapay zeka hakkında aynı soruyu soruyor: endişeniz heyecanınızdan mı fazla, heyecanınız endişenizden mi, yoksa ikisi eşit mi? Cevap bir kez sert biçimde hareket etti, 2021’de yüzde 37 daha endişeliden 2023’te yüzde 52’ye, sonra durdu: 2024’te yüzde 51, 2025’te yüzde 50, 2026’da yüzde 52. Aynı 2023-2026 penceresinde ABD Sayım Bürosu’nun İş Eğilimleri ve Görünüm Anketi, firma yapay zeka kullanımının yüzde 3,7’den yüzde 19,8’e çıktığını kaydetti. On altı puanlık yeni deneyim, sıfır puanlık net tutum değişimi üretti. Hikaye erken yazıldı, ince kanıtla yazıldı ve sonra korundu. Bu yazı insanların gerçekte işlettiği dört anlatıyı adlandırıyor, her birine bir yanlışlanabilirlik testi iliştiriyor ve kendinizinkini denetlemeniz için bir protokol veriyor. Mesele iyimserlik değil. Mesele şu: yapay zeka hakkında yanlışlanamayan bir hikaye, hangi deneyleri yapacağınıza sessizce karar veriyor ve deneyler de önümüzdeki beş yılınıza karar veriyor.
Şu anda her yerde belirli bir tür profesyonel konuşma yaşanıyor. Biri yapay zeka hakkında gözlem gibi duran bir cümle kuruyor, oysa o bir tahmin ve o tahmin hiç test edilmedi. “Her şeyin yerini alacak.” “Çoğunlukla balon.” “Ortalık durulana kadar bekleyeceğim.” Bunların her biri gerçekliğe dair bir okuma olarak sunuluyor. Her biri aslında bir hikaye ve her hikaye çoktan iş görüyor: o kişinin bu çeyrekte neyi deneyip neyi denemeyeceğine karar veriyor.
Bunu ciddiye almaya değer, çünkü artık hikayelerin dünyayı takip edip etmediğini kontrol edecek kadar kamusal veri var. Etmiyorlar.
Anlatı, deneyim gelmeden kilitlendi
Tutum serisiyle başlayalım. Pew Research Center 2021’den beri Amerikalı yetişkinlere günlük hayatta yapay zeka kullanımının artması hakkında tutarlı bir soru soruyor. 22-28 Haziran 2026 tarihlerinde American Trends Panel üzerinden 3.488 ABD’li yetişkinle yapılan Haziran 2026 dalgasında yüzde 52 endişesinin heyecanından fazla olduğunu, yüzde 37 ikisinin eşit olduğunu, yüzde 9 heyecanının endişesinden fazla olduğunu söyledi.
İlginç olan seviye değil. Eğrinin biçimi.
| Yıl (Pew Research Center, ABD’li yetişkinler) | Endişesi heyecanından fazla olanlar |
|---|---|
| 2021 | %37 |
| 2022 | %38 |
| 2023 | %52 |
| 2024 | %51 |
| 2025 | %50 |
| 2026 | %52 |
Doğrulanmış veri. Kaynak: Pew Research Center’ın günlük hayatta artan yapay zeka kullanımına dair endişe trendi, Haziran 2026 dalgası.
Tüm hareket tek adımda, 2022 ile 2023 arasında gerçekleşiyor: artı 14 puan. Sonra dört yıl boyunca esasen hiçbir şey. 2026 okuması 2023 okumasıyla birebir aynı.
Şimdi davranış serisini yanına koyun. ABD Sayım Bürosu, İş Eğilimleri ve Görünüm Anketi’nde firmalara doğrudan yapay zeka kullanımını sormaya Eylül 2023’te başladı. Sayım Bürosu’nun o ilk pencereye dair kendi çalışma raporu (Bonney, Breaux, Buffington, Dinlersoz, Foster, Goldschlag, Haltiwanger, Kroff ve Savage) oranın Eylül 2023’te firmaların yüzde 3,7’sinden Şubat 2024’te yüzde 5,4’üne yükseldiğini bildiriyor. Aralık 2025 ile Mayıs 2026 arasını kapsayan yayında genel kullanım yüzde 17 ile 20 arasında seyretti; 3 Mayıs 2026 itibarıyla ulusal ortalama yüzde 19,8’di ve işletmelerin yüzde 20 ila 23’ü altı ay içinde yapay zeka kullanmayı bekliyordu.
İkisini birleştirin.
| Pencere | Anlatı: endişesi heyecanından fazla olanların payı (Pew) | Davranış: yapay zeka kullanan ABD firmalarının payı (Sayım Bürosu BTOS) |
|---|---|---|
| 2021’den 2023’e | %37’den %52’ye, +15 puan (1,41x) | Ölçülmedi; BTOS yapay zeka sorusu Eylül 2023’te başladı |
| Eylül 2023’ten Mayıs 2026’ya | %52’den %52’ye, 0 puan (1,00x) | %3,7’den %19,8’e, +16,1 puan (5,35x) |
CEOtudent editöryel çerçevesi: Pew Research Center tutum serisi ile ABD Sayım Bürosu İş Eğilimleri ve Görünüm Anketi benimseme serisi birleştirilerek türetilmiştir. Hiçbir kaynak bu karşılaştırmayı yapmıyor. Çarpanlar yayımlanmış rakamlardan hesaplanmıştır.
O ikinci satırı bir daha okuyun. Firma benimsemesi beş katından fazla büyüdü. Net kamusal tutum hiç kıpırdamadı.
Hiçbir kurum nedensel bir bağ iddia etmiyor ve etmemeli. Tutumlar ile firma benimsemesi, farklı yöntemlerle ölçülen farklı popülasyonlar. Ama örüntü yine de tüm çekincelerden sağ çıkan bir şey söylüyor: keskin tutum kayması, neredeyse hiç kimsenin teknolojiyle doğrudan kurumsal deneyimi olmadığı yılda gerçekleşti ve gerçek deneyim yılları hiçbir ek net kayma üretmedi. 2023’te hikayeyi her ne oluşturduysa, kullanım değildi. Ve kullanım o hikayeyi o günden beri gözden geçirmedi.
Aynı şey yalnızca popülasyonlarda değil, bireylerin içinde de oluyor
Ulusal bir anket size mekanizmayı gösteremez. Randomize bir deneme gösterebilir.
2025’te METR, 16 deneyimli açık kaynak yazılımcısıyla, ortalama 22.000’den fazla yıldıza ve bir milyondan fazla satır koda sahip büyük depolardaki 246 gerçek iş kaydı üzerinde randomize kontrollü bir deneme yürüttü. Yazılımcılar, iş kaydı bazında, yapay zeka araçlarıyla ya da onlarsız çalışmak üzere rastgele atandı. Ortaya üç sayı çıktı.
Başlamadan önce yazılımcılar yapay zekanın kendilerini yüzde 24 hızlandıracağını öngördü. Ölçüldüğünde, yapay zeka araçlarıyla yüzde 19 daha uzun sürdü. Sonrasında, deneyimi henüz yaşamış olarak, hâlâ yapay zekanın kendilerini yüzde 20 hızlandırdığına inanıyorlardı.
Burada önemli olan üçüncü sayı. Yavaşlatılmış olmanın doğrudan deneyimi, hızlandırılmış olma inancının üzerine yazmadı. Hikaye, kanıtı üreten tam da o insanların içinde, kanıtla temastan sağ çıktı.
Dürüstlük bir güncelleme gerektiriyor: METR’in kendisi bu sonucun güncelliğini yitirdiğini söyledi. Şubat 2026’da kurum bir not yayımlayarak, 57 yazılımcıdan oluşan daha büyük bir kohort ve 2025 sonu araçlarıyla 800’den fazla görev içeren takip deneyinin çok daha küçük bir etki ürettiğini (yaklaşık yüzde 4 yavaşlama, güven aralığı yüzde 15 yavaşlamadan yüzde 9 hızlanmaya uzanıyor) ve bu yeni verinin güvenilmez bir sinyal olduğunu açıkladı; çünkü yazılımcıların kayda değer bir bölümü artık yapay zeka olmadan çalışmayı gerektiren bir çalışmaya katılmayı reddediyor. METR’in mevcut görüşü, yazılımcıların 2026’da 2025 denemesinin gösterdiğinden muhtemelen daha fazla hızlandığı yönünde.
Bunu ciddiye alın ve verimlilik manşeti dağılsın. Dağılmayan şey algı farkı. Revizyon, yapay zekanın ne kadar yardım ettiğiyle ilgili. İnsanların yapay zekanın kendi işleri üzerindeki etkisine dair tahmininin, ölçümü yaşadıktan hemen sonra ve kendi ön hikayeleri yönünde kabaca 39 yüzde puanı yanlış olduğu bulgusuna dokunmuyor. Yapay zeka hakkındaki öz bildirim, önceki iki saati düşünen deneyimli mühendisler grubunda güvenilmezse, önceki iki yılı düşünen sizde daha güvenilir değildir.
Bunun pratik bağlantısı şurada: yapay zeka sizin yerinize düşündüğünde beyninize ne olduğu üzerine araştırmalar gösteriyor ki bir aracın etkisine dair hissedilen duygu, etkinin kendisinden ayrı üretiliyor.
Daha fazla maruziyet daha fazla sakinlik üretmedi
Rahatlatıcı versiyon doğru olsaydı, yapay zekayı en çok kullananlar en az endişeli olurdu. Pew’in 2026 yaş verisi tam tersi yönde.
| Yaş grubu (Pew, 2026) | Endişesi fazla | Heyecanı fazla | Yapay zeka daha az iş getirecek, 2024 | Yapay zeka daha az iş getirecek, 2026 | Değişim |
|---|---|---|---|---|---|
| 18-29 | %55 | %11 | %61 | %73 | +12 puan |
| 30-49 | %51 | %12 | %66 | %74 | +8 puan |
| 50-64 | %47 | %8 | %69 | %72 | +3 puan |
| 65 ve üzeri | %59 | %4 | %58 | %63 | +5 puan |
Doğrulanmış veri, Pew Research Center, Haziran 2026 dalgası; değişim sütunu yayımlanmış 2024 ve 2026 rakamlarından CEOtudent tarafından hesaplanmıştır.
En genç yetişkinler, yani yapay zeka sohbet botlarını en çok kullandığı bildirilen grup, 2024 ile 2026 arasında iş karamsarlığına doğru en fazla hareket eden grup oldu: artı 12 puan, 50-64 yaş grubundaki kaymanın dört katı. Tüm yetişkinler genelinde yapay zekanın daha az işe yol açmasını bekleyenlerin oranı 2024’te yüzde 64’ten 2026’da yüzde 71’e çıktı; daha fazla iş bekleyenler yüzde 5’te kaldı.
Maruziyet bir sakinleştirici değil. Bu, insanların yapay zekadan endişe etmesinin nedeninin denememiş olmaları olduğu yönündeki rahat fikri öldürüyor. En endişelilerin çoğu onu en çok deneyenler.
Aynı zamanda bunun ayna görüntüsü fikri de öldürüyor: endişenin basitçe doğru olduğu, çünkü endişeli insanların bilgili olanlar olduğu fikrini. Endişe, deneyimden önceki yılda 14 puan yükseldi ve o günden bu yana geçen üç yılda hiç kıpırdamadı. Endişe kanıtı takip ediyor olsaydı, kanıt geldiğinde hareket ederdi.
Her ikisi de birer hikaye. Hiçbiri bir okuma değil.
Dört anlatı ve her birinin geçemediği test
İşte operasyonel nokta. Bunlardan birini işletiyorsunuz. Çoğu insan kendininkini yaklaşık on saniyede tanımlayabiliyor ve neredeyse hiç kimse ona bir test iliştirmiş değil.
| Anlatı | Altındaki cümle | Sessizce öngördüğü şey | Ürettiği davranış | Yanlışlanabilirlik testi |
|---|---|---|---|---|
| Kıyamet | “İşimi elimden alacak, o yüzden çabalamak anlamsız.” | Hızlı, geniş, tekdüze yerinden etme | Geri çekilme; deney yok; henüz kaybedilmemiş alanın peşinen teslimi | Son 90 gününüzde yapay zekanın hiçbir inceleme ve düzeltme olmadan uçtan uca tamamladığı bir görev söyleyin. Söyleyemiyorsanız tahmininiz kanıtınızın önünde koşuyor. |
| Balon | “Aslında hiçbir şey yapamıyor; bu bir balon.” | Yeteneğin aşağı yukarı bugünkü seviyede platoya oturması | Reddetme; beceri inşası yok; bir meslektaş bir şey yayımlayınca şaşkınlık | Son 90 günde test etmeyi reddettiğiniz bir görevi söyleyin. Bir kez test edin. Yorumlamadan önce sonucu kaydedin. |
| Seyirci | “Ortalık durulunca dahil olacağım.” | Yakında gelecek istikrarlı bir son durum | Erteleme; birikim yok; avantajın bittiği anda giriş | Ortalığın durulduğunu size söyleyecek belirli, gözlemlenebilir olayı yazın. Yazamıyorsanız o koşul bir koşul değil; kalıcı bir bahane. |
| Operatör | “İşimin hangi parçalarının kıt olduğunu değiştiriyor.” | Görev düzeyinde eşitsiz kaymalar, bazıları hızlı, bazıları asla | Görev düzeyinde test; ölçüm; kontrol noktası koyma | İncelemenizin hâlâ hata yakaladığı görevleri listeleyin. O liste boşsa inceleme yapmıyorsunuz; onaylıyorsunuz. |
CEOtudent Anlatı Denetimi. Anket verisi değil, editöryel çerçevedir. Yapay zeka etkisinin işlemsel biriminin iş değil görev olduğu tezinden kurulmuştur.
Bu tabloda iki şey kasıtlı.
Birincisi, her anlatının geçemediği test bir argüman değil, bir ölçüm. Bir anlatının dışına akıl yürüterek çıkamazsınız, çünkü akıl yürütmenizi yapan şey zaten o anlatıdır. METR denemesindeki 16 yazılımcı, zamanlama verisinin üstünde otururken kendi anlatılarının dışına akıl yürüterek çıkamadı. Bir anlatıyı kıran şey, o anlatının öngörmediği belirli, tarihli, yazılı bir gözlemdir.
İkincisi, Operatör anlatısı iyimser olan değil. Listede fark edeceğiniz bir şekilde yanlış olabilecek tek anlatı o. Kıyamet, Balon ve Seyirci normalde tutuldukları haliyle yanlışlanamaz: yerinden etme hep gelmektedir, balon hep patlamak üzeredir, ortalık hep henüz durulmamıştır. Operatör görev düzeyinde iddia kurar; bu da cumaya kadar kontrol edilecek kadar küçüktür.
Bu, tezin CEO yarısının öğrenci yarısıyla birlikte çalışmasıdır. Bir CEO’nun iyimser olması gerekmez; bir CEO’nun kanıtla gözden geçirilebilir bir pozisyona ihtiyacı vardır. Bir öğrencinin emin olması gerekmez; bir öğrencinin deneyi sürdürmesi gerekir. Testsiz kesinlik ikisi de değildir.
Hikaye neden teknolojiden daha fazla iş görüyor?
Dört anlatının gerçekte neyi belirlediğini düşünün.
Hangi görevleri deneyeceğinizi belirliyorlar. Kıyamet’i tutan biri iş akışı kurmaz, çünkü sonuç sabitse kurmak anlamsızdır. Balon’u tutan biri test etmez, çünkü test etmek bir tavizdir. Seyirci’yi tutan biri başlamaz, çünkü başlamak erkendir. Üçü de aynı davranışa üç farklı yoldan varır: haftalarında hiçbir şey değişmez.
Neyi fark ettiğinizi belirliyorlar. Bir hikaye, bir sonuç olmadan önce bir filtredir. Hikayeniz araçların işe yaramadığını söylüyorsa iyi bir sonuç şans eseri, kötü bir sonuç doğrulama olarak okunur. Bu bir karakter kusuru değil; daha uzun bir zaman ölçeğinde işleyen sıradan ilk-sonuç yanlılığı.
Başka insanlardan neyi duyabileceğinizi belirliyorlar. Kilitli bir anlatının en pahalı etkisi, meslektaşlardan gelen doğru bilginin, hangi yöne kestiğine bağlı olarak, ya panik ya da satış konuşması gibi duyulmasına yol açmasıdır.
Bunların hiçbiri yapay zeka sistemlerinin ne kadar yetenekli olduğuna dair bir iddia değil. O soru açık, tartışmalı ve büyük ölçüde sizin kontrolünüz dışında. Bu çeyrekte hangi deneyleri yapacağınız ise tamamen kontrolünüzde.
Denetim: beş hamle, kabaca iki saat
Protokol bu. Kasıtlı olarak mekanik, çünkü isteğe bağlı öz inceleme, METR sonucunun tam da güvenmeyin dediği şey.
Bir. Cümlenizi yazın. Tek satır, kendi kelimelerinizle, yapay zekanın önümüzdeki üç yılda işiniz için ne anlama geldiği üzerine. Cilalamayın. Cilasız versiyon, işlemekte olan versiyondur.
İki. İçindeki tahmini adlandırın. Yukarıdaki tablodaki her cümle, kendisine bir zaman ölçeği iliştirilmiş bir dünya iddiası içerir. Kendinizinkini çıkarın ve zaman ölçeğini açıkça yazın. “Yakında” bir zaman ölçeği değildir.
Üç. Yanlışlanabilirlik testini yazın. Cümlenizin yanlış olduğu sonucuna varmanız için tam olarak hangi gözlemlenebilir şeyin olması gerekir? Hiçbir şey gerekmiyorsa burada durun. Bir görüşünüz yok; bir ruh haliniz var ve bu protokolün geri kalanı yardımcı olamaz.
Dört. 30 günde görev düzeyinde üç test yürütün. Araç testi değil, görev testi. Gerçekten yaptığınız üç şeyi seçin, süre tutulabilecek kadar dar tanımlayın. Her birini bir kez yapay zekayla, bir kez onsuz yapın. Süreleri ve düzeltme çabasını ayın sonunda değil, yapma anında yazın. Karar günlüğünün tüm amacı budur: kayıt, yorumdan önce tutulmalıdır.
Beş. Cümlenizi kayda karşı yeniden okuyun. Ayı hatırlayışınıza karşı değil. Yazılı kayda karşı. İkisi arasındaki fark anlatı tuzağınızın büyüklüğüdür ve yazılımcıların 39 puanlık farkı gibi ölçülebilir.
Bunu yapanların çoğu cümlelerinin yön olarak doğru, kapsam olarak çarpıcı biçimde yanlış olduğunu buluyor. Kıyamet’i tutanlar gerçekten giden bir görev ve dokunulmamış on bir görev buluyor. Balon’u tutanlar gerçekten dönüşmüş bir görev ve etkilenmemiş geri kalanı buluyor. İkisi de aynı şeyi keşfediyor: dürüst cevap hiçbir zaman iş düzeyinde değildi. Her zaman görev düzeyindeydi ve hangi kararların devredileceğine, hangilerinin asla otomatikleştirilmeyeceğine dair karar da orada verilmek zorunda.
Küresel tablo ne ekliyor?
Amerikan çerçevesine bir düzeltme. Pew’in Ekim 2025’te yayımlanan 25 ülkelik anketi, yetişkinlerin medyan yüzde 34’ünün endişesinin heyecanından fazla, yüzde 42’sinin ikisinin eşit, yüzde 16’sının heyecanının endişesinden fazla olduğunu buldu. ABD bu dağılımın karamsar ucunda, yaklaşık her iki yetişkinden birinin endişesinin heyecanından fazla olduğu İtalya, Avustralya, Brezilya ve Yunanistan’ın yanında yer alıyor.
Bu, ABD dışında okuyan herkes için iki nedenle önemli. Amerikan tutum verisinin küresel bir sabit olmadığı anlamına geliyor ve içselleştirdiğiniz anlatının kısmen teknolojinin ne yaptığından ziyade bilginizin nereden geldiğinin bir fonksiyonu olduğu anlamına geliyor. Bir ülkede yüzde 52, 25 ülke genelinde ise üçte bire yakın yaygınlıkta olan bir hikaye, teknolojinin okuması değildir. Bir medya ortamının okumasıdır.
Aynı anket üzerinde durmaya değer bir ayrım buldu: Güney Kore’de yapay zekadan daha haberdar olanların yüzde 39’unun heyecanı endişesinden fazlaydı; daha az haberdar olanlarda bu oran yüzde 19’du. Farkındalık farklı yerlerde farklı yönde kesiyor. Bu da hikayenin nesneden türetilmediğine dair ek kanıt.
Rahatsız edici özet
Burada toplanan kanıt dört iddiayı destekliyor, fazlasını değil.
Amerikalıların yapay zekaya dair endişesi bir kez, kitlesel kurumsal benimsemeden önceki yılda sert biçimde yükseldi ve o günden bu yana geçen üç benimseme yılı boyunca düz kaldı. O düz pencerede firma benimsemesi beş katından fazla büyüdü. Kontrollü bir ortamda deneyimli profesyonellerin yapay zekanın kendi işleri üzerindeki etkisine dair tahminleri, olaydan hemen sonra, önceki beklentileri yönünde kabaca 39 yüzde puanı yanlıştı. Ve en genç yetişkinlerde daha fazla maruziyet, daha az değil daha fazla iş karamsarlığıyla birlikte gitti.
Bunların hiçbiri size endişelenip endişelenmemeniz gerektiğini söylemiyor. Size şunu söylüyor: yapay zeka hakkında şu an hissettiğiniz şey büyük olasılıkla kanıt tarafından üretilmedi, kanıt tarafından gözden geçirilmesi de muhtemel değil ve buna rağmen neyi deneyeceğinize karar veriyor.
Düzeltme daha iyi bir tutum değil. Test edilebilir bir tutum. Cümleyi yazın, tahmini çıkarın, testi iliştirin, üç görev yürütün, kaydı okuyun. Bundan sağ çıkan şey bir görüştür. Geri kalan her şey, sizin adınıza kararlarınızı veren bir hikayedir.
Sıkça sorulan sorular
Bu, insanların yapay zeka konusunda daha iyimser olması gerektiğine dair bir argüman mı?
Hayır. Buradaki kanıt inanç ile davranış arasındaki ilişkiyle ilgili, hangi inancın doğru olduğuyla değil. Görev düzeyinde yanlışlanabilir tahminler kuran karamsar bir görüş, hiç tahmin kurmayan iyimser bir görüşten iyidir. Tablodaki Operatör anlatısı sonucuyla tanımlanmıyor; kontrol edilebilir olmasıyla tanımlanıyor.
39 yüzde puanlık fark nereden geliyor?
METR denemesinin ölçülen sonucu (yazılımcıların yapay zeka araçlarıyla yüzde 19 daha uzun sürmesi) ile aynı yazılımcıların çalışma sonrası inancı (yapay zekanın kendilerini yüzde 20 hızlandırdığı) arasındaki mesafedir. Çıkarma işlemi basittir; rakamlar METR’e aittir. METR’in Şubat 2026’daki, verimlilik sonucunun güncelliğini yitirdiğine ve yazılımcıların 2026 araçlarıyla muhtemelen daha hızlı olduğuna dair açıklamasını da not edin. Ayakta kalan kısım algı farkıdır.
Pew ile Sayım Bürosu karşılaştırması deneyimin fikirleri değiştirmediğini kanıtlıyor mu?
Kanıtlamıyor ve yazı kanıt iddia etmiyor. İki seri farklı popülasyonları, bireyleri ve firmaları, farklı araçlarla ölçüyor. Karşılaştırmanın kurduğu şey daha dar ve yine de yararlı: kurumsal yapay zeka kullanımında büyük ve belgelenmiş bir büyüme döneminde, aynı ülkedeki net kamusal tutum hareket etmedi. Yapay zekaya yönelik kamusal tutumların herhangi bir açıklaması bunu hesaba katmak zorunda.
Zaten her gün yapay zeka kullanıyorum. Anlatı denetimi bana da uygulanır mı?
Özellikle. Yoğun kullanım dört anlatının hepsiyle uyumludur; kullanımın teslimiyetçi olduğu Kıyamet ve kullanımın yüzeysel ve ölçülmemiş olduğu Balon dahil. 2026 yaş verisi bunu somutlaştırıyor: yapay zeka sohbet botlarını en çok kullanan grup, aynı zamanda iş karamsarlığı en çok yükselen grup. Kullanım bir pozisyon değildir.
Yanlışlanabilirlik testim geri gelir ve hikayem doğru çıkarsa?
O zaman bir ruh halini bir bulguya dönüştürmüşsünüzdür ki bütün amaç budur. Test edilmiş bir karamsarlık bir varlıktır: hangi zemini savunmayı bırakmanız, hangisini tutmanız gerektiğini tam olarak söyler. Bu yazının hedeflediği başarısızlık biçimi yanılmak değil. Ayırt edememek.
Kaynakça
Pew Research Center, American Trends Panel üzerinden 22-28 Haziran 2026’da 3.488 ABD’li yetişkinle yapılan anket; yapay zekaya dair endişe ve heyecan ile yaş gruplarına göre işlere dair beklentiler.
Pew Research Center, Amerikalıların yapay zekaya bakışına dair temel bulguların özeti, Mart 2026; işyerinde yapay zeka kullanımı ve yapay zekayla etkileşim sıklığı dahil.
Pew Research Center, 25 ülkedeki yetişkinlerle yapay zekaya bakış anketi, Ekim 2025; endişe ve heyecan için ülkeler arası medyanlar.
Amerika Birleşik Devletleri Sayım Bürosu, İş Eğilimleri ve Görünüm Anketi, Aralık 2025-Mayıs 2026 dönemini kapsayan yapay zeka kullanım tahminleri; ulusal, firma büyüklüğü ve sektör kırılımları dahil.
Kathryn Bonney, Cory Breaux, Catherine Buffington, Emin Dinlersoz, Lucia Foster, Nathan Goldschlag, John Haltiwanger, Zachary Kroff ve Keith Savage, Tracking Firm Use of AI in Real Time: A Snapshot from the Business Trends and Outlook Survey, ABD Sayım Bürosu Ekonomik Araştırmalar Merkezi Çalışma Raporu CES-24-16, Mart 2024.
METR, Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity; 16 yazılımcı ve 246 iş kaydıyla randomize kontrollü deneme, Temmuz 2025.
METR, yazılımcı verimliliği deney tasarımındaki değişikliklere dair not, Şubat 2026; 57 yazılımcı ve 800’den fazla görevlik takip kohortu ile kurumun gözden geçirilmiş görüşü.
Bu içerik, derinlemesine bir araştırmanın ardından yapay zeka desteğiyle derlenmiş ve CEOtudent editör ekibi tarafından yazılıp yayına hazırlanmıştır.
