McGregor’dan günümüze: Yapay zeka çağında hayatın insani yönü
Çalışma hayatı, öğrenme ve kendi hayatımız üzerinde söz sahibi olmak.
Article in Journal, Turkish
Douglas McGregor’ın 1960’ta yayımlanan The Human Side of Enterprise kitabı, yöneticilerin çalışanlar hakkındaki varsayımlarının yönetim biçimini ve çalışanların davranışlarını nasıl şekillendirdiğini inceliyor. X Teorisi, insanların çalışmaktan kaçındığını ve sorumluluk almak istemediğini varsayarak sıkı denetimi gerekli görür. Y Teorisi ise uygun koşullar sağlandığında insanların sorumluluk üstlenebileceğini, kendi çalışmalarını yönlendirebileceğini ve yaratıcı çözümler üretebileceğini savunur. McGregor, yöneticileri kendi varsayımlarını sorgulamaya ve çalışanların kişisel amaçlarıyla kurumun hedeflerini birlikte gerçekleştirebilecekleri bir çalışma ortamı kurmaya çağırıyor.
McGregor’ın kitabını günümüz bağlamında yeniden düşündüğümüzde, yapay zekadan elde edeceğimiz faydayı insanların öğrenme, karar verme ve kendi hayatları üzerinde söz sahibi olma imkanlarıyla birlikte değerlendirmek gerekiyor.
Kullandığımız teknolojiyle birlikte yönetim anlayışımızı da geliştirmeliyiz
McGregor’ın temel düşüncesi, insanların davranışlarını içinde bulundukları koşullarla birlikte anlamamız gerektiğidir. Sürekli denetlenen, kararlarına güvenilmeyen ve sorumluluk almasına izin verilmeyen bir kişinin zamanla edilgenleşmesi mümkündür. Y kuramı, insanların gelişebileceği ve sorumluluk üstlenebileceği koşulların oluşturulmasını önerir.[1]
Yapay zeka, bu iki yönetim anlayışının da hizmetine girebilir. Aynı teknolojinin nasıl farklı kullanılabileceğini şöyle düşünebiliriz:
| Alan | X kuramına yakın kullanım | Y kuramına yakın kullanım |
|---|---|---|
| İşin yürütülmesi | Her adımı izlemek ve davranışı standartlaştırmak | Bilgiye erişimi kolaylaştırmak ve çalışanın karar alanını genişletmek |
| Performans | Üretilen metin, kapatılan talep veya yazılan kod satırı sayısını öne çıkarmak | Doğruluğu, çözülen sorunu ve yapılan katkıyı değerlendirmek |
| Öğrenme | Yeni araçlara hızla uyum sağlanmasını beklemek | Öğrenmek ve denemek için zaman, destek ve geri bildirim sağlamak |
| Dönüşüm | Önceden alınmış kararları çalışanlara uygulatmak | İşin nasıl değişeceğini çalışanlarla birlikte tasarlamak |
Bu ayrım günümüz için somut bir karşılık taşıyor. OECD’nin araştırması, işlerin yönlendirilmesi, izlenmesi ve değerlendirilmesinde kullanılan yazılımları incelerken çalışanların sürece katılmasının önemini vurguluyor. Bu araçlar kararları destekleyebiliyor; aynı zamanda sorumluluğun kimde olduğu ve kararların nasıl verildiği konusunda belirsizlik yaratabiliyor.[2]
Değişime uyum için güvence ve söz hakkı gerekiyor
McGregor’ın yaklaşımını bugüne taşırken gelir ve iş güvencesinin zaten çözülmüş olduğunu varsayamayız. Mesleki geleceği belirsizleşen biri için güvence yeniden öncelik kazanabilir.
Örneğin bir çalışan, bilgisini yapay zeka sistemine aktardığında kendi işinin gereksizleşeceğini düşünüyorsa temkinli davranabilir. Bu davranışı anlamak için kurumun hangi beklentileri ve kaygıları yarattığına da bakmak gerekir.
Bu nedenle yapay zeka dönüşümünde şu konuların açıklığa kavuşması önemlidir:
- Hangi görevler değişecek, hangi sorumluluklar insanda kalacak?
- İnsanlara yeni beceriler edinmeleri için nasıl destek verilecek?
- Verimlilikten doğan kazanç çalışanlara nasıl yansıyacak?
- Çalışanlar kendilerini etkileyen kararlarda nasıl söz sahibi olacak?
İnsanlardan değişime katılmalarını beklemek, onlara değişimin içinde kendileri için bir gelecek görebilecekleri koşullar sunmayı da gerektirir. Bu, McGregor’ın güvenlik ve gelişme ihtiyaçlarının bugünkü karşılığıdır.
Öğrenmeyi, yapay zeka kullanımının içine yerleştirmeliyiz
Yapay zekayla başarılı bir sonuç üretmek ile o işi kendi başına yapabilecek yetkinliği kazanmak arasında fark olabilir.
Türkiye’de bir lisede yaklaşık bin öğrenciyle yapılan kontrollü bir araştırma bunu gösteriyor: Standart bir yapay zeka yardımcısı alıştırma sırasındaki performansı yükseltirken, araç kaldırıldığında öğrencilerin sonraki sınav performansı kontrol grubundan düşük kalmış. Öğretmenlerin hazırladığı ipuçlarıyla öğrenmeyi destekleyen grup ise bu olumsuz etkiyi büyük ölçüde gidermiş. Bu sonuç, belirli bir sayısal eğitimi ortamına ait; bütün yapay zeka araçlarına genellenemez.[3]
McGregor açısından buradaki ölçüt, insanın kapasitesinin gelişmesidir. Gündelik hayatta bunun karşılığı; bir konuyu önce kendimiz çözmeye çalışmak, ardından yapay zekadan açıklama, karşı örnek ve geri bildirim istemek olabilir. İşyerinde de başlangıç düzeyindeki görevler otomasyona devredilirken yeni çalışanların mesleği nasıl öğreneceği ayrıca tasarlanmalıdır.
Kazanılan zamanın nasıl kullanılacağına karar vermeliyiz
Yapay zekanın sağladığı hızın çalışma ve yaşam koşullarına etkisi, bu hızla ne yaptığımıza bağlıdır.
ILO’nun Haziran 2026’da yayımladığı araştırma derlemesi, üretkenlik kazanımlarının görevlere ve çalışma ortamlarına göre değiştiğini; bildirilen zaman tasarruflarının incelenen verilerde daha yüksek kazanç veya istihdama kendiliğinden dönüşmediğini belirtiyor.[4]
Berkeley araştırmacılarının 200 kişilik tek bir teknoloji şirketindeki sekiz aylık gözlemlerinde ise yapay zeka kullanımıyla görevlerin kapsamı genişlemiş, aynı anda yürütülen işler artmış ve çalışma molalara ve akşamlara taşmış. Bu sınırlı örnek, hız kazanmanın işin yoğunlaşmasıyla da sonuçlanabileceğini gösteriyor.[5]
McGregor’dan hareketle, kazandığımız zamanı öğrenmeye, düşünmeye, ekip arkadaşlarımızla çalışmaya ve dinlenmeye ayırabilmeyi de başarı ölçütlerine ekleyebiliriz. Daha fazla sorumluluk üstlenebilmek kadar, işin temposu üzerinde söz sahibi olmak da değerlidir.
Gündelik hayatımızda amaç belirleme ve muhakeme alanımızı korumalıyız
Bu yaklaşım işyerinin dışına da taşınabilir. Yapay zekayı seçenekleri karşılaştırmak, düşüncelerimizi sınamak, bir beceriyi geliştirmek veya gündelik işleri kolaylaştırmak için kullanabiliriz. Kendi önceliklerimizi belirlemek, ilişkilerimize zaman ayırmak ve verdiğimiz kararların sorumluluğunu üstlenmek de bu kullanımın parçası olmalıdır.
Burada Y kuramının insanlara ilişkin bir yaklaşım olduğunu hatırlamak gerekir. İnsanlara güvenmek ve yetki vermek, yapay zeka çıktılarının doğruluğunu kontrol etme ihtiyacını ortadan kaldırmaz. Görevleri devrederken amaçları, sınırları ve sorumlulukları açık tutmak gerekir.
Bu uyarlamanın önerdiği başarı ölçütü; yapay zeka sayesinde daha yetkin, daha fazla söz sahibi ve önem verdiğimiz uğraşlara zaman ayırabilen insanlar haline gelmemizdir. McGregor’ın insanın gelişebileceği koşulları oluşturma düşüncesi, bugün teknolojiyi hayatımıza nasıl yerleştireceğimize dair güçlü bir rehber sunuyor.
Kaynakça
Kuramsal çerçeve McGregor’ın makalesine dayanır. Güncel araştırmaların bulguları, incelendikleri ortam ve kapsamla birlikte aktarılmıştır. Metindeki öneriler, bu kaynaklardan hareketle yapılan yorumlardır.
- Douglas M. McGregor — The Human Side of Enterpriseİnsanların davranışları, yönetim anlayışı, güvenlik ve gelişme ihtiyaçları üzerine özgün metin. Kullanıcının paylaştığı PDF.
- OECD — How widespread is algorithmic management in workplaces?İşlerin yönlendirilmesi, izlenmesi ve değerlendirilmesinde kullanılan yazılımlar; çalışanların katılımı ve yönetsel sorumluluklar.doi.org/10.1787/cda7a114-en
- Hamsa Bastani ve diğerleri — Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematicsTürkiye’de bir lisede yaklaşık bin öğrenciyle yürütülen matematik eğitimi araştırması. Öğrenme sırasında yardım almak ile sonraki bağımsız performans arasındaki farkı inceliyor.doi.org/10.1073/pnas.2422633122 · Yazarın paylaştığı tam metin
- ILO — The impact of GenAI on jobs, productivity and work organization: a review of the empirical evidenceÜretken yapay zekanın istihdam, üretkenlik ve işin örgütlenmesi üzerindeki etkilerine ilişkin araştırmaların derlemesi.doi.org/10.54394/00034628
- Laura Counts / UC Berkeley Haas — AI promised to free up workers’ time. UC Berkeley Haas researchers found the opposite.Maggie Ye ve Aruna Ranganathan’ın 200 kişilik tek bir teknoloji şirketinde sekiz ay süren gözlemlerinin aktarımı. Bulgular bu sınırlı örneğin bağlamında değerlendirilmiştir.