Son yıllarda sıkça tekrarlanan bir cümle var: “Uzmanlık çağı bitti.” Yapay zekanın bilgiye erişimi bu kadar hızlandırdığı, her konuda anında cevap üretebildiği bir dünyada uzman olmanın anlamını yitirdiği söyleniyor. İlk bakışta ikna edici gibi duran bu söylem, aslında meseleyi yanlış yerden okuyor. Bitmekte olan uzmanlık değil, uzmanlığı nasıl tanımladığımız.
Uzmanlık uzun yıllar boyunca bilgi birikimiyle eş anlamlıydı. Bir konuda ne kadar çok şey biliyorsanız, o kadar uzmandınız. Bilgi kıttı, erişim zordu ve uzman, bu kıt kaynağın taşıyıcısıydı. Bugün bu denklem kökten değişti. Bilgi artık kıt değil. Aksine, aşırı bol. Yapay zeka bu bolluğu daha da görünür hale getirdi. Ancak bilgi bolluğu, otomatik olarak iyi karar üretmiyor. Tam aksine, bilgi arttıkça ayırt etme ihtiyacı büyüyor. Bugün değerli olan şey ‘bilmek’ değil, neye bakılmaması gerektiğini bilmek.
Uzmanlığı öldüren yapay zeka değil, bilginin demokratikleşmesi. Yapay zeka bu süreci sadece hızlandırıyor. Bu noktada kritik ayrımı yapmak gerekiyor. Bilgi üretimi ile muhakeme aynı şey değil. Yapay zeka bilgi üretiminde son derece güçlü. Farklı kaynakları birleştiriyor, örüntüler yakalıyor, seçenekler sunuyor. Ancak muhakeme; bağlam kurmayı, önceliklendirmeyi, riskleri tartmayı ve sonuçların sorumluluğunu almayı gerektirir. Bu, hâlâ insana özgü bir eşiğe dayanıyor. Bugün ‘uzmanlık öldü’ diyen söylemler çoğu zaman şunu gözden kaçırıyor: Uzmanlık hiçbir zaman sadece bilgi değildi. İyi bir uzman, hangi bilginin işe yaramadığını da bilen kişiydi. Deneyim, tam olarak budur. Deneyim, doğru cevabı bilmek değil, yanlış seçenekleri eleme becerisidir.
Yapay zeka çağında bu beceri daha da değerli hale geliyor. Çünkü sistemler çok sayıda seçenek üretiyor. Ancak bu seçeneklerin hangisinin anlamlı olduğunu söylemiyor. İşte tam da bu noktada devreye muhakeme giriyor. Yani yeni uzmanlık, daha çok bilmekten değil, daha iyi ayıklamaktan geçiyor. Bu dönüşüm özellikle akademide ve beyaz yakalı dünyada ciddi bir kırılma oluşturuyor. Yıllarca ‘en çok bilen’ olarak konumlanan roller, bugün hızla erozyona uğruyor. Çünkü bilgiye erişim avantajı ortadan kalktı. Ancak bu, akademinin ya da uzmanlığın bittiği anlamına gelmiyor. Aksine, akademinin asıl işlevine geri dönmesi için bir fırsat sunuyor: Yorumlamak, bağlam kurmak ve eleştirel süzgeç olmak.
Kurumsal dünyada da benzer bir durum var. Eskiden uzman, cevap veren kişiydi. Bugün uzman, doğru soruyu tanımlayan ve yanlış cevapları ayıklayan kişi olmak zorunda. Çünkü cevap üretmek ucuzladı. Yargı üretmek ise pahalılaştı. Bu nedenle yapay zeka çağında gerçek uzmanlık, teknik bilgi birikiminden çok muhakeme kapasitesi üzerine inşa ediliyor. Hangi verinin anlamlı olduğu, hangi çıktının dikkate alınması gerektiği ve hangi kararın uzun vadede neye yol açacağı hâlâ otomatikleşmiş değil. Belki de otomatikleşmesi de mümkün değil. Buradaki risk şu: Eğer uzmanlığı sadece ‘cevap üretme’ ile tanımlamaya devam edersek, gerçekten de uzmanlık anlamsızlaşır. Ama uzmanlığı ‘yargı üretme’ olarak yeniden tanımlarsak, yapay zeka bu rolü ortadan kaldırmaz. Tam tersine, daha görünür ve daha kritik hale getirir. Dolayısıyla yaşadığımız şey uzmanlığın sonu değil, uzmanlığın seviye atlamasıdır. Bilgi katmanından muhakeme katmanına geçiyoruz. Bu geçişi fark edemeyenler için uzmanlık biter. Fark edenler içinse yeni bir çağ başlar.
Belki de bugün asıl sorulması gereken soru şu: Yapay zeka uzmanları mı işsiz bırakacak, yoksa uzmanlığı yanlış tanımlayanları mı. Çünkü bu çağda değerli olan, cevabı bilen değil, kararın ağırlığını taşıyabilendir.