Teknoloji sektörü son iki yıldır modern ekonomi tarihinin en büyük ve en sessiz sermaye yer değiştirmelerinden birine sahne oluyor. On binlerce beyaz yakalı çalışan, bazen yalnızca tek bir e-posta ile sistem dışına itilirken, aynı şirketlerin bilançolarında milyarlarca doların insan emeğinden çekilip NVIDIA çiplerine, sıvı soğutmalı devasa veri merkezlerine ve otonom yazılım katmanlarına aktığı görülüyor.Bu tablo, klasik bir kriz küçülmesini ya da talep daralmasını andırmıyor. Aksine, birçok büyük teknoloji şirketi kârlılığını korurken organizasyonlarını radikal biçimde küçültüyor. Amaç, bugünün maliyetlerini kısmak değil yalnızca; geleceğin pazar payını satın almak. İnsan kaynağı ise bu stratejik yeniden tahsisin en hızlı tasfiye edilen kalemi haline gelmiş durumda. Bu dönüşümü meşrulaştırmak için iş dünyasının vitrine sürdüğü kavram ise giderek daha sık duyuluyor: AI-Washing.AI-Washing: Algı Yönetimi ve Finansal KalkanAI-Washing, şirketlerin maliyet azaltma, pandemi sonrası artan insan kaynağını geri çekme veya hissedar baskısı kaynaklı kararlarını yapay zekâ dönüşümü anlatısı içinde yeniden çerçevelemesi olarak tanımlanabilir. Bu çerçevede yapay zekâ, teknik bir zorunluluktan çok stratejik bir iletişim aracına dönüşüyor.Kavramın işlevi çift yönlüdür. İlk olarak, toplu işten çıkarmaların yarattığı negatif algıyı teknolojik kaçınılmazlık söylemiyle yumuşatıyor. İkincisi ise sermaye piyasalarına güçlü bir mesaj veriyor: Biz geleceğe yatırım yapıyoruz. Böylece organizasyonel daralma, geriye gidiş değil, ileri atılım gibi sunulabiliyor. Ancak bu anlatının arkasındaki ekonomik gerçeklik daha karmaşık bir tabloyu işaret ediyor.Performans Değil, BeklentiSektörün en saygın analiz platformlarının yayımladığı veriler, işten çıkarmaların büyük ölçüde yapay zekânın mevcut performansına değil, gelecekteki potansiyeline dayandığını ortaya koyuyor.Harvard Business Review’da Ocak 2026’da yayımlanan ve Aralık 2025’te 1.006 küresel yöneticiyle yapılan ankete dayanan çalışma, işten çıkarmaların önemli bir kısmının AI’ın bugünkü verimliliği nedeniyle değil, gelecekte yaratacağı öngörülen verimlilik beklentisiyle gerçekleştirildiğini gösteriyor. Şirketler, henüz tam anlamıyla ölçeklenmemiş bir teknolojinin potansiyel getirilerini bugünden fiyatlıyor; maliyet tarafında ise insan kaynağını hızla azaltarak bilanço alanı açıyor.Dünyanın önde gelen teknoloji araştırma ve danışmanlık devi Gartner, bu sürece dair oldukça temkinli bir tablo çiziyor. Gartner’ın yayımladığı stratejik öngörülere göre, üretken yapay zekâ (GenAI) projelerinin en az yüzde 30’unun 2025 yılı sonuna kadar henüz pilot aşamasından hemen sonra terk edilmesi bekleniyor. Sektörün en güvenilir otoritesi olarak kabul edilen kurumun bu vazgeçiş tahmini; tırmanan maliyetler, veri kalitesindeki yetersizlikler ve en önemlisi, bu yatırımların somut bir iş değerine dönüşüp dönüşmeyeceğine dair süregelen belirsizliklerle gerekçelendiriliyor.Üstelik GenAI projelerinin bazı dağıtım senaryolarında $5 ila $20 milyon arasında değişen yatırım gereksinimleri söz konusu. Bu tablo, çarpıcı bir gerilimi ortaya koyuyor: Şirketler, henüz ölçeklenmiş başarı hikâyelerine dönüşmemiş projelere kaynak ayırırken, mevcut insan sermayesini hızla azaltıyor. Yani bir yanda geleceğe dönük yüksek beklenti; diğer yanda bugün üreten organizasyonel hafızanın tasfiyesi.Yapay Zekâ Bir Kılıf mı?Şubat 2026’da Block CEO’su Jack Dorsey’in şirket çalışanlarının yaklaşık yarısını işten çıkarma kararı, bu dönüşümün en görünür örneklerinden biri oldu. Dorsey’in kararı yapay zekâ araçlarının daha küçük ekiplerle daha yüksek çıktı üretme kapasitesiyle ilişkilendirdi. Bu yaklaşım, belirsizliği azaltmayı ve geride kalan ekipleri daha net performans hedeflerine odaklamayı amaçlıyordu. Ancak bu strateji aynı zamanda insan kaynağının yerini giderek daha fazla otomasyonun alabileceği gerçeğine değil, sadece bir varsayıma dayanıyordu.OpenAI CEO’su Sam Altman da bazı şirketlerin geçmişteki aşırı büyüme stratejilerinden kaynaklanan işten çıkarmaları yapay zekâ dönüşümü söylemiyle çerçevelediğine yönelik eleştirilere dikkat çekiyor. Bu perspektife göre yapay zekâ, teknik bir zorunluluktan çok, zorlayıcı yönetim kararlarını meşrulaştıran bir anlatı aracına dönüşebiliyor.Ancak mesele yalnızca maliyet değil, bilgi üretme kapasitesi. Bir çalışan işten çıkarıldığında şirket yalnızca bir maaş kalemini silmez. Aynı zamanda yıllar içinde oluşmuş bağlamsal bilgi, sezgisel karar mekanizmaları ve kurum içi sosyal ağları da kaybeder.Bu insansızlaştırma eğilimi üç temel risk barındırıyor:Kurumsal Hafıza Kaybı: Örtük bilgi ve deneyim kaybı, uzun vadede stratejik esnekliği zayıflatabilir.Güven Erozyonu: Sürekli küçülme dalgaları, çalışan bağlılığını ve kurumsal aidiyeti aşındırabilir.Yatırım Baskısı: Eğer beklenen verimlilik artışı gerçekleşmezse, şirketler hem insan kaynağını kaybetmiş hem de yüksek sermaye yatırımları altında kalmış olabilir.Yapay zekâ sistemleri büyük veri setlerini analiz edebilir; fakat örtük kurumsal bilgi, kriz anındaki sezgisel refleks ve kültürel bağlam üretimi hâlâ insan deneyimine dayanır. Organizasyonlar, algoritmik tutarlılığı artırırken yaratıcılık ve esneklik kapasitesini zayıflatma riskiyle karşı karşıya kalabilir. Uzun vadede inovasyon, sadece hız değil; bağlam ve çeşitlilik gerektirir.Son Soru: Devrim mi, Finansal Refleks mi?Mart 2026 itibarıyla tablo karmaşık ama net bir gerçeğe işaret ediyor: Yapay zekâ, işten çıkarmaların doğrudan teknik nedeni olmaktan ziyade, bu kararların meşrulaştırma dili haline gelmiş durumda.Bugün insanlar yerlerini doğrudan yapay zekâya bırakmıyor. Daha çok, henüz tam olgunlaşmamış bir teknolojinin gelecekte yaratması umulan değeri finanse etmek için sistem dışına itiliyorlar. Belki de bu dönemin en büyük dönüşümü, işlem hızında değil; şirketlerin en zor kararlarını bile teknolojik kaçınılmazlık anlatısıyla sunma becerisinde yaşanıyor.Gerçek soru hâlâ aynı: Tanık olduğumuz gündem bir verimlilik devrimi mi, yoksa beklenti temelli bir finansal refleks mi?Köşe yazarları tarafından burada paylaşılan görüşler, incturkiye.com’a değil, yazara aittir.Çok daha fazlası için Inc. Türkiye bültenlerine kaydolun.