Bugünün iş ilanlarında enteresan bir çelişki var.
Şirketler yapay zeka çağından bahsederken hala beş yıl deneyimli pazarlama uzmanı, kıdemli ürün yöneticisi veya veri analisti arıyor.
Oysa bu ünvanların hiçbiri artık kişinin gerçekte neler yapabildiğini anlatmak için yeterli değil.
Örneğin aynı okuldan mezun, aynı şirkette aynı sürede çalışmış ve LinkedIn profilinde aynı ünvanı taşıyan iki pazarlama uzmanı düşünelim. Biri kampanya sonuçlarını yorumlamak için veri departmanından bir rapor bekliyor. Diğeri ise yapay zekayla müşterilerini kategorize ediyor, her grup için ayrı bir kampanya hazırlıyor ve sonuçlara göre akışı sürekli güncel tutuyor.
Bu kişiler kağıt üzerinde aynı.
Ekonomik değerleri ise aynı değil.
Çünkü ünvan, aslında bir isim.
Yeni çalışma düzeni ise eylemlerle kuruluyor.
Denemek, inşa etmek, sadeleştirmek, büyütmek ve korumak…
Geleceğin çalışanını anlatacak kelimeler bunlar olabilir.
Organizasyon şemasına sığmayan ekip
Anthropic'te ilginç bir kural var: Herkesin ünvanı aynı.
Ürün yöneticisi de, tasarımcı da, veri uzmanı da kartvizitinde aynı title’ı kullanıyor: Member of Technical Staff, yani teknik kadro üyesi.
İlk duyduğunuzda bir Silikon Vadisi tuhaflığı gibi gelebilir, ancak öyle değil.
Çünkü bu tanım, çalışma hayatımızın önümüzdeki on yılına dair en net tanımlamalarından biri. Dünyanın en hızlı büyüyen teknoloji şirketlerinden biri, ünvanların artık işin gerçeğini anlatmadığına karar vermiş durumda. Ve bu kararın arkasındaki felsefeyi geçtiğimiz aylarda bizzat Claude Code'un yaratıcısı Boris Cherny paylaştı.
Ünvan yoksa, geriye ne kalıyor?
Cherny, Anthropic'in en kritik ürünlerinden birini yöneten bir isim. Ekibini gözlemlerken bir şey fark ediyor. Yapay zeka araçları güçlendikçe mühendislik, ürün, tasarım ve veri uzmanlığı rolleri birbirinin içinde eriyor.
Bunun nedeni basit. Eskiden tasarımcının kod yazması için mühendise, mühendisin kullanıcı davranışını anlamak için araştırmacıya, ürün yöneticisinin ise veri çekmek için analiste ihtiyacı vardı. Yapay zeka, bu bağımlılıkları tek tek ortadan kaldırdı.
Artık tasarımcılar kodluyor, mühendisler araştırma yapıyor, ürün yöneticileri ise kendi veri analizini çıkarıyor.
Peki herkes her işi yapabiliyorsa, insanları birbirinden ayıran şey ne?
Cherny'nin cevabı ise “Çalışanları artık ünvanları değil, nasıl çalıştıkları ayırıyor.” oluyor.
Ve bu bakış açısıyla, ekibinde beş çalışma karakteri gözlemliyor: Prototyper (Prototipçi), Builder (İnşacı), Sweeper (Temizlikçi), Grower (Büyütücü) ve Maintainer (Koruyucu).
İşin beş farklı hali
1. Prototyper - Prototipçi. Sürekli yeni fikirler üretiyor. Çoğunun tutmayacağını biliyor ama yine de durmadan denemeye devam ediyor. Onun değeri, ürettiği fikirlerin isabet oranında değil; ürettiği fikirlerin hacminde ve hızında.
2. Builder - İnşacı. Ham fikirleri alıp gerçek ürüne çeviren kişi. Prototipçinin masada bıraktığı prototipi üretim kalitesine taşıyor. Fikir onun elinde somutlaşıyor.
3. Sweeper - Temizlikçi. Dağınıklığı toparlıyor, gereksiz verileri temizliyor ve sadeleştiriyor. Bu, basit bir iş gibi görünüyor ama durum hiç öyle değil. Hızla büyüyen her yapının en önemli işlerinden biri gereksiz verilerin temizlenmesi. Çünkü herkes veri üretmeyi iyi biliyor ancak verileri temizlemeyi bilen oldukça az. Yapay zeka çağında üretmek ucuzlarken elemek pahalılaşacak. Bu nedenle Temizlikçi’nin asıl değeri dosya silmek değil, neyin artık şirkete hizmet etmediğine karar verebilmek.
4. Grower - Büyütücü. Ürünü kullanıcıya götürüp büyüten kişi. İnşa edilmiş olanı alıyor, pazarla buluşturuyor, geri bildirimle besleyip ölçekliyor.
5. Maintainer - Koruyucu. Sistemi ayakta tutan, büyüdükçe çökmesin diye nöbet tutan kişi. Kimse fark etmiyorsa işini iyi yapıyor demektir. Çünkü onun başarısı, hiçbir şeyin bozulmaması.
Boris Cherny’ye göre çoğu insan bu tiplerden birkaçına birden sahip olabiliyor.
Ama asıl enteresan olan, bu tiplerin hiçbirinin bir meslekle doğrudan eşleşmiyor olması bana kalırsa.
Anthropic'te bazı tasarımcılar Prototipçi, bazıları Temizlikçi.
Bazı mühendisler İnşacı, bazıları ise Koruyucu.
Aynı ünvanı taşıyan iki kişi, tamamen farklı değerler üretiyor.
Yani kartvizitler aynı ama katma değerler bambaşka oluyor.
Aynı meslek, farklı gelir
Bu çerçevenin asıl gücü, teknoloji şirketlerinin dışına çıktığınızda ortaya çıkıyor.
Bir pazarlama uzmanı düşünün. Eskiden ne yapardı? Kampanyasını kurar, reklamını verir, raporunu beklerdi. Şimdi ise aynı kişi yapay zekayı kullanarak kendi veri analizini yapıyor, müşterilerini segmentlere ayırarak her segmente özel kampanya kurgusunu kendisi üretiyor. O kişi artık pazarlamacı değil. “Growth” ekibinin önemli bir parçasına dönüşüyor ve iş yeri için çok daha değerli hale geliyor.
Ya da bir muhasebeci... Eskiden defter tutardı. Şimdi yapay zekayla müşterisinin tüm finansal verilerini analiz ederek ona strateji öneriyor. Yani Koruyucu'dan İnşacı'ya geçmiş oluyor.
Dünya Ekonomik Forumu'nun 2030'a kadar 92 milyon iş tanımının ortadan kalkacağı ve 170 milyon yeni iş kolunun doğacağı öngörüsünü daha önce bu köşede paylaşmıştım. O 170 milyon yeni işin ilanları yazılırken, ilan başlıklarında eski ünvanları bulmak oldukça zor.
Ayrıca PwC’nin 2026 Küresel AI İş İlanları Barometresi, yapay zeka becerisi isteyen ilanlardaki ortalama ücret priminin yüzde 62’ye ulaştığını gösteriyor.
Denklemin öteki yarısı
Birkaç ay önce bu köşede dijital çalışanları kim yönetecek diye sormuş, AI Agent'ların kurumsal hayata girişiyle doğan Agent Manager mesleğini anlatmıştım. Cherny'nin çerçevesi o denklemin bir diğer yarısını tamamlıyor: Bir tarafta yönetilmeyi bekleyen dijital çalışanlar, diğer tarafta ise kimliği yeniden tanımlanan çalışanlar…
Çünkü yapay zeka yalnızca işi değiştirmiyor; işi yapanın kim olduğu sorusunun cevabını da değiştiriyor.
Eski cevap ünvandı. Yeni cevap çalışma biçimi.
Cherny'nin çerçevesinin bir boyutu daha var ve yöneticiler için asıl ders orada saklı. Sağlıklı bir ekip, ürünün yaşam evresine göre farklı tiplerin bir karışımını gerektirir.
Yani doğru insan diye bir şey yok; doğru evrede doğru tip var.
Yanlış evrede doğru tip, en pahalı işe alım hatasıdır. Olgun bir sisteme Prototipçi alırsanız sıkılır ve gider. Sıfır noktasındaki girişime Koruyucu alırsanız koruyacak bir şey bulamaz.
Türkiye'de işe alırken hâlâ ünvan soruluyor
Türkiye'nin insan kaynakları düzeni ise hala bu dönüşümün gerisinde diyebilirim.
İş ilanlarımızda hala ünvan ve deneyim yılı var. "En az 5 yıl deneyimli pazarlama müdürü" gibi.
Mülakatlarda ise hala diploma, sertifika ve önceki şirket isimleri konuşuluyor. Özgeçmiş formatımız 2010'ların formatında.
Oysa o ünvan listesi, adayın Prototipçi mi Koruyucu mu olduğuna dair neredeyse hiçbir şey söylemiyor.
Kurumsal iştah bu kez de yüksek. Türkiye'de yapay zeka araçlarını işe entegre eden şirketlerin sayısı hızla artmaya devam ediyor. Ama işe alım mimarisi aynı hızla yenilenmiyor. Araçlar 2026, ilanlar ise 2015 model.
Aradaki bu makas kapanmazsa şirketler yanlış pozisyonlara doğru ünvanları yazmaya devam edecek gibi görünüyor. Ayrıca en kritik pozisyonlarda kartviziti parlak ancak konumlandırması yanlış insanların oturması çok muhtemel.
Kartvizitinize değil, aynaya bakın
Cherny'nin perspektifinden çıkan asıl soru kurumsal değil, tamamen kişisel diyebiliriz.
Önümüzdeki yıllarda kariyerinizi ünvanınız değil, çalışma tipiniz taşıyacak. Yapay zeka sizin yerinize kod yazmaya devam edecek, analizlerle raporlar hazırlayacak. Ancak Prototipçi, İnşacı, Temizlikçi, Büyütücü, ya da Koruyucu mu olduğunuza karar veremeyecek.
Bu yüzden bugün kendinize sormanız gereken soru, bir sonraki terfinin hangi ünvanı getireceği değil.
Hangi çalışma tipini taşıdığınız.
Çünkü yeni ekonomi bir isim aramıyor. Bir eylem arıyor. Ve o eylemi kartvizitiniz değil, siz belirliyorsunuz.