Üretken yapay zekânın üretkenlik ve verimlilik üzerindeki etkilerine yönelik bir önceki yazıda bir kısmına değindiğimiz çalışmalar özel sektörde gerçekleştirilmiştir. Dolayısıyla bu eksikliği gidermek için kamu sektöründeki etkilere yönelik yeni çalışmalar da yapılmaktadır. Örneğin, İrlanda Merkez Bankası çalışanlarının belge anlama ve veri analizi görevlerini yerine getirmede üretken yapay zeka teknolojilerinin etkisini belirlemeye yönelik yeni bir çalışma yapılmıştır (Fitzpatrick vd., Assessing generative ai value in a public sector context: evidence from a field experiment. arXiv:2502.09479v1, 2025). Belge anlama görevinde bu teknolojilerin kaliteyi %17 oranında, görevi tamamlama süresini ise %34 oranında iyileştirdiği, ancak veri analizi görevinde olumlu bir katkısının olmadığı görülmektedir. Belge anlama görevindeki bu iyileştirmeden daha önceki çalışmalardaki bulgularla uyumlu olarak en fazla düşük performanslı çalışanların yararlandıkları görülmektedir. Dolayısıyla özel sektöre göre süreç ve işleyiş bakımından oldukça farklı olan kamu sektöründe de üretken yapay zekâ teknolojilerinin kalite ve üretkenliği önemli ölçüde artırabildiği, ancak bu olumlu etkinin göreve bağlı olduğu görülmektedir.
Yapay zekânın çalışanların performansına yönelik daha detaylı ve özellikle görevlerin farklı karakteristiklerini (basit-karmaşık veya açık-belirsiz) dikkate alan çalışmalar bu etkinin haritalanmasında önemli bulgular sağlamaktadır. Bu kapsamda yapılan yeni bir çalışma İngiltere’de çalışan nüfusu temsil eden bir örneklemle görev karakteristikleri açısından çalışanların performansına üretken yapay zekanın (ChatGPT) etkileri incelenmiştir (Haslberger vd., No great equalizer: Experimental evidence on AI in the UK labor market. Working paper, Birbeck College, University of London, 2024). Çalışma, üretken yapay zekânın çalışanların performansını cinsiyet, eğitim düzeyi veya mesleki geçmişlerinden bağımsız olarak hem zaman tasarrufu hem de kalite açısından iyileştirdiğini göstermektedir. Ancak, bu etkinin karmaşık ancak açık görevlerde çok daha belirgin olduğu, basit görevlerde önemli bir etki söz konusu olmazken karmaşık ve belirsiz görevlerde çalışanların becerilerinin performansı belirlediği görülmektedir.
Üretken yapay zekâ uygulamalarının performans ve kaliteye etkileri bilimsel araştırma ve makale yazımlarında da görülmektedir. Özellikle ChatGPT gibi üretken yapay zekâ uygulamalarının sunduğu fırsatlar bilim insanları tarafından hemen fark edilerek makale yazımlarında kullanılmaya başlanmıştır. Hatta yapay zekânın ortak yazar olarak dâhil edildiği makaleler yayımlanmaya başlamıştır. Bilimsel dergiler bu meydan okuyucu durumda nasıl bir politika uygulayacakları ile tartışmaları başlatmışlardır. Tartışmaların odağını sorumluluk alabilme kapasitesi oluşturmuş, yapay zekânın bu bağlamda sorumluluk alamayacağı kabul edilmiştir. Başlangıçta Science dergisi başta olmak üzere çoğu dergi yapay zekânın bilimsel bir çalışmada yazar olamayacağının ötesinde bu teknolojiler tarafından üretilen içeriklerin kullanılmasına karşı da olumsuz tavır takınırken bu tavır çoğu bilimsel dergi tarafından giderek esnetilmiştir.
Gelinen noktada yapay zekânın bilimsel bir makalede yazar olarak değerlendirilemeyeceği genel olarak kabul edilirken bu teknolojilerin bilimsel araştırmalarda ve makale hazırlanmasında çok önemli katkılar sunabileceği, dolayısıyla bu katkı ile yayınların kalitesinin artacağından bahisle bu katkının makalede açık bir şekilde belirtilmesi gerektiği kabul edilmektedir (Özer, Impact of ChatGPT on scientific writing. The Journal of Humanity and Society, 14(3), 210-217, 2024). Artık son zamanlarda yayımlanan çoğu makalede yapay zekâ katkısı açık bir şekilde belirtilmektedir. DeepSeek’in yeni platformu ile bu katkı artacaktır. Bu alanda da diğer alanlarda olduğu gibi özellikle genç ve yabancı dil eksiliği olan akademisyenler daha fazla katkı elde etmektedir. Benzer katkı eğitim sistemlerinde öğrencilerin bireysel eğitimle başarı farklarının kapatılmasında ve öğretmenlerin hizmet içi eğitimlerinde elde edilebilir.
Özet olarak, yapay zekâ teknolojilerinin çalışanların üretkenlik ve verimliliklerine olumlu katkı yaptığı görülmektedir. Elbette, bu katkı görevlerin niteliğine göre değişmektedir. Bu katkı daha çok rutin olmayan bilişsel ve karmaşık ancak açık görevlerde ortaya çıkmaktadır. Diğer taraftan, bu olumlu katkıdan en fazla yeni ve düşük performanslı çalışanların çok daha fazla yararlandıkları görülmektedir. Ayrıca, işletmelerde yeni çalışanlar beklenen yetkinliğe bu teknolojilerin yardımıyla çok daha kısa sürede ulaşmaktadır. Bu çalışmaların bulguları, yapay zekâ teknolojilerinin yaygınlaşmasıyla istidamı olumsuz etkileyen yol yerine, işletmelerde özellikle düşük ve orta becerili çalışanların performanslarının artırılmasının mümkün olduğuna işaret etmektedir. İnsanı tamamlayan yolun tercih edilmesiyle istihdamı daraltmadan işletmelerde verimliliğin ve dolayısıyla toplumsal refahın daha adil bir şekilde artırılabilmesi mümkündür. Bu şekilde orta sınıfların tahkimi de sağlanabilecektir. Elbette bu etkiler, otomasyonu yaygınlaştırmaya karşı yapay zekâ teknolojilerinin insanı tamamlayacak şekilde kullanılmasına yönelik güçlü bir politik tavırla ve bunun işletmelerin yönetimlerine yansımasıyla mümkün olacaktır.