Bir çalışanın sabah hangi görevi yapacağına, vardiyasının ne zaman başlayacağına, performansının yeterli olup olmadığına ve hatta bir sonraki hafta kaç saat çalışacağına yöneticisi değil de bir yazılım karar veriyorsa, burada yalnızca teknolojik bir yenilikten söz edebilir miyiz?
Bu soru artık geleceğe ilişkin bir senaryonun parçası değil.
Lojistikten bankacılığa, müşteri hizmetlerinden sağlık sektörüne kadar birçok alanda çalışanların işlerini planlayan, performanslarını ölçen ve yöneticilerin kararlarını destekleyen algoritmik sistemler kullanılmaya başladı. Uluslararası Çalışma Örgütü (ILO), bu sistemi genel olarak çalışanlardan elde edilen verilerin görev verme, çalışma sürecini izleme, denetleme ve performansı değerlendirme amacıyla kullanılmasına dayanan “algoritmik yönetim” kavramıyla açıklıyor.
İlk bakışta mesele oldukça basit görünebilir: Teknoloji daha fazla veriyi daha kısa sürede işliyor, yöneticinin yükünü azaltıyor ve işletmenin daha verimli çalışmasını sağlıyor.
Fakat konu insan olduğunda verimlilik tek başına yeterli bir ölçü değil.
Çünkü bir algoritmanın verdiği karar yalnızca üretim miktarını değil; bir insanın çalışma saatini, gelirini, terfi ihtimalini ve iş yerindeki geleceğini de etkileyebilir.
Algoritmik yönetim tam olarak ne yapıyor?
Algoritmik yönetim denildiğinde çoğu kişinin aklına son derece gelişmiş yapay zekâ sistemleri geliyor. Oysa sistemin mutlaka yapay zekâ kullanması gerekmiyor.
Basit bir yazılım dahi çalışanların performans verilerini karşılaştırabilir, görevleri otomatik olarak dağıtabilir veya belirli ölçütlere göre bir çalışanı diğerinden daha düşük performanslı olarak sınıflandırabilir.
Bugün bu sistemler farklı biçimlerde karşımıza çıkıyor.
Bir lojistik şirketinde çalışanların hangi teslimat rotasını izleyeceği yazılım tarafından belirlenebiliyor. Bir çağrı merkezinde görüşmelerin süresi ve müşteri değerlendirmeleri otomatik olarak analiz edilebiliyor. Bir dijital platformda hangi çalışanın hangi işi göreceği, sistemin topladığı geçmiş verilere göre şekillenebiliyor.
OECD’nin 2025 yılında yayımladığı araştırma, algoritmik yönetimin incelenen ülkelerde düşünüldüğünden daha yaygın olduğunu gösteriyor. Araştırmanın kapsadığı Avrupa ülkelerinde işletmelerin önemli bir bölümünde çalışanlara talimat verme, onları izleme veya değerlendirme amacıyla en az bir algoritmik yönetim aracının kullanıldığı görülüyor.
Dolayısıyla tartışmanın merkezindeki soru artık “Bu teknoloji kullanılacak mı?” değil.
Asıl soru şu: Bu teknoloji hangi kurallarla kullanılacak?
Verimlilik arttığında sorun çözülmüş oluyor mu?
Algoritmik sistemlerin işletmeler açısından önemli avantajları bulunuyor.
Binlerce veri noktasının kısa sürede analiz edilebilmesi yöneticilerin işini kolaylaştırabilir. Çalışma programları daha hızlı oluşturulabilir, kaynaklar daha etkin kullanılabilir ve bazı rutin karar süreçleri otomatikleştirilebilir.
Ancak çalışma hayatı yalnızca ölçülebilen verilerden oluşmuyor.
Bir çalışanın performansının düşük görünmesinin arkasında teknik bir problem, olağan dışı bir müşteri talebi veya sistemin hesaba katmadığı başka bir durum bulunabilir.
İnsan bir yönetici bu bağlamı fark edebilir.
Algoritma ise kendisine verilen veriler ve kurallar üzerinden karar verir.
Tam da bu nedenle iş yerindeki dijitalleşmenin yalnızca “ne kadar verim elde edildiği” üzerinden değerlendirilmesi eksik kalıyor. Teknolojik dönüşüm aynı zamanda kararların nasıl alındığını, çalışanların bu kararlara ne ölçüde itiraz edebildiğini ve kararın sorumluluğunun kime ait olduğunu da yeniden düşünmemizi gerektiriyor.
“Neden bu kararı verdi?” sorusu önem kazanıyor
Bir yöneticinin verdiği karara çalışan itiraz edebilir.
“Neden vardiyam değişti?”
“Neden performansım düşük değerlendirildi?”
“Neden bu pozisyon için uygun görülmedim?”
Bu soruların muhatabı bellidir.
Karar bir algoritma tarafından üretildiğinde ise tablo değişebilir.
Sistem kararını hangi verilere dayanarak vermiştir? Kullanılan veri doğru mudur? Çalışan hakkında hangi bilgiler toplanmıştır? Kararı değiştirebilecek bir insan var mıdır? Hatalı bir karar ortaya çıkarsa sorumluluk yazılım geliştiricisinde mi, işverende mi yoksa sistemi kullanan yöneticide midir?
OECD'nin araştırmalarında yöneticilerin dile getirdiği kaygılar arasında algoritmik kararların mantığının kolayca takip edilememesi ve sorumluluğun yeterince açık olmaması da yer alıyor.
Bu nedenle algoritmik yönetim tartışmasının merkezindeki kavramlardan biri açıklanabilirlik.
Bir insanın çalışma hayatını etkileyen kararın yalnızca “sistem böyle hesapladı” denilerek açıklanması giderek daha az kabul edilebilir hâle geliyor.
İş yerindeki yeni mesele: Veri sınırı
Algoritmik sistemlerin çalışabilmesi için veriye ihtiyaçları var.
Fakat işverenin çalışan hakkında veri toplayabilmesi, sınırsız bir gözetim hakkına sahip olduğu anlamına gelmez.
Çalışma süresi, tamamlanan işler veya üretim miktarı gibi bilgilerle başlayan veri toplama süreci; konum bilgisi, iletişim davranışları ve daha ayrıntılı kişisel verilere doğru genişleyebilir.
Burada önemli bir sınır ortaya çıkıyor: Çalışanı yönetmek için gerekli olan veri ile çalışanı sürekli gözetlemek arasındaki çizgi nerede başlıyor?
Bu konu özellikle dijital platformlarda daha görünür hâle geldi. Avrupa Birliği'nin platform çalışanlarının çalışma koşullarına ilişkin 2024 tarihli düzenlemesi de algoritmik yönetimi doğrudan ele alıyor. Düzenleme, otomatik izleme ve karar sistemleriyle çalışanların duygusal veya psikolojik durumları gibi bazı kişisel verilerin işlenmesine sınırlamalar getiriyor.
Bu yaklaşım önemli bir değişime işaret ediyor.
Dijital çalışma hayatında tartışma artık yalnızca verinin korunması değil, hangi verinin neden toplanabileceği meselesine doğru ilerliyor.
Algoritma tarafsız mıdır?
Teknolojik sistemler çoğu zaman insan kararlarından daha nesnelmiş gibi algılanır.
Oysa algoritmalar boşlukta çalışmaz.
Geçmiş verilerle eğitilen veya belirli insan davranışlarına göre tasarlanan bir sistem, geçmişteki hataları da öğrenebilir. Kullanılan ölçütler bazı çalışan gruplarını sistematik biçimde dezavantajlı hâle getirebilir.
Örneğin geçmiş performans verilerine göre ideal çalışan profili çıkaran bir sistem, geçmişteki iş gücü yapısının özelliklerini gelecekte de tercih edebilir.
Buradaki sorun algoritmanın “kötü niyetli” olması değildir.
Sorun, teknolojik kararların tarafsız olduğu varsayımıyla sorgulanmadan uygulanmasıdır.
Dolayısıyla insan kaynaklarında veya çalışan performansının değerlendirilmesinde kullanılan sistemler için yalnızca teknik doğruluk değil; ayrımcılık riski, veri kalitesi ve kararların çalışanlar üzerindeki etkisi de değerlendirilmelidir.
İnsan yöneticinin yerini algoritma mı alacak?
Algoritmik yönetim tartışmasını “insan mı makine mi?” ikilemine indirgemek kolay fakat yanıltıcıdır.
Daha gerçekçi senaryoda algoritmalar yöneticilerin tamamen yerine geçmekten ziyade onların karar verme biçimini değiştiriyor.
Yöneticinin önüne daha fazla veri geliyor. Bazı kararlar otomatik olarak öneriliyor. Çalışanların performansı sürekli ölçülebiliyor.
Bu durum yöneticinin rolünü ortadan kaldırmak yerine başka bir sorumluluk yüklüyor: Algoritmanın verdiği sonucu sorgulayabilmek.
Çünkü yöneticinin görevi yalnızca sistemin önerisini onaylayan son halka olmaksa, insan denetimi kâğıt üzerinde var olsa bile gerçekte etkisini kaybedebilir.
İnsan denetiminin anlamlı olması için yöneticinin sistemi anlayabilmesi, karara müdahale edebilmesi ve gerektiğinde algoritmanın önerisini reddedebilmesi gerekir.
Çalışanın masada olmadığı bir dijital dönüşüm eksik kalabilir
Teknolojik sistemlerin iş yerlerine nasıl yerleştirildiği de en az sistemin kendisi kadar önemli.
ILO'nun farklı ülkelerdeki örnekleri inceleyen 2025 tarihli çalışması, çalışan temsilcilerinin yapay zekâ ve algoritmik yönetim süreçlerine katılımının; çalışma koşulları, istihdam ve çalışan hakları konularındaki uygulamaları etkileyebildiğini gösteriyor.
OECD'nin çalışmalarında da çalışanlarla istişarenin teknolojiye ilişkin risklerin azaltılması ve yeni sistemlerin kabulünün kolaylaşması açısından önemli olabileceği vurgulanıyor.
Bu nedenle dijital dönüşümü sadece yönetim ve teknoloji ekiplerinin konusu olarak görmek yeterli değil.
Çalışanlar sistemin en fazla veri üreten unsurları olduğu gibi, alınan kararların sonuçlarından da doğrudan etkileniyor.
Bir iş yerinde yeni bir algoritmik sistem kurulurken çalışanların sistemin hangi verileri kullandığını, hangi kararları etkilediğini ve hangi durumlarda insan müdahalesinin mümkün olduğunu bilmesi, yalnızca iyi bir insan kaynakları uygulaması değil; geleceğin çalışma hayatında giderek önem kazanan bir yönetişim meselesi.
Sosyal politika için yeni bir gündem
Sanayi Devrimi çalışma saatlerini, iş güvenliğini ve sosyal güvenliği nasıl sosyal politikanın merkezine taşıdıysa, dijital dönüşüm de yeni soruları beraberinde getiriyor.
Çalışanın verisi kime aittir?
Otomatik bir karara itiraz hakkı nasıl kullanılmalıdır?
Algoritmik performans puanı hangi koşullarda geçerli kabul edilmelidir?
İnsan denetimi ne zaman zorunlu olmalıdır?
İşverenin verimlilik hakkı ile çalışanın mahremiyeti arasındaki sınır nasıl kurulmalıdır?
Bunların hiçbiri yalnızca mühendislerin cevaplayabileceği sorular değil.
Hukukçuların, iktisatçıların, sosyologların, insan kaynakları uzmanlarının, işletmelerin, çalışanların ve kamu otoritelerinin aynı masada tartışması gereken konular.
Çünkü çalışma hayatının dijitalleşmesi teknik bir dönüşüm olarak başlasa bile sonuçları son derece insani.
Sonuç: Mesele algoritmanın karar vermesi değil
Algoritmalar çalışma hayatından çıkmayacak.
Aksine daha fazla karar sürecinin parçası hâline gelmeleri muhtemel.
Bu nedenle sağlıklı yaklaşım teknolojiyi bütünüyle reddetmek olmadığı gibi, teknolojinin ürettiği her sonucu tarafsız ve doğru kabul etmek de değil.
Asıl mesele, insanı ilgilendiren kararların hangi ilkelere göre verildiğini belirleyebilmek.
Şeffaflık, hesap verebilirlik, mahremiyet, itiraz hakkı ve insan denetimi gibi kavramlar önümüzdeki yıllarda çalışma hayatının en önemli başlıkları arasında yer alacak.
Belki de dijital çağın çalışma hayatına yönelteceği temel soru şimdiden önümüzde duruyor:
Bir kararın algoritma tarafından verilmesi mümkün olabilir. Peki o kararın adil olduğundan kim emin olacak?
