Beyaz Yakalının Sefaleti

Sevgili Genç Yoldaşlar,

1846'da Proudhon Sefaletin Felsefesi adında bir kitap yayımladı. Marx bir yıl sonra ona Felsefenin Sefaleti ile yanıt verdi. Proudhon, kapitalizmin "kötü yanlarını" ayıklayıp "iyi yanlarını" koruyabileceğimizi düşünüyordu. Marx ise iyi ile kötünün aynı ilişkinin iki yüzü olduğunu, makinenin hem zenginliği hem sefaleti aynı hareketle ürettiğini gösterdi.

Bu yazının başlığı o tartışmaya bir selam. Çünkü bugün plazalarda, ofislerde, ekranların başında yeni bir sefalet biçimi büyüyor ve bu sefalet, yokluktan değil bolluğun tam ortasından çıkıyor. Diploması olan, iki dil bilen, kod yazan, rapor hazırlayan, sunum yapan, "profesyonel" diye çağrılan bir kesim, uzmanlığının artık güvence anlamına gelmediğini görüyor. Bu sefalet her zaman cebin boş olması değildir. Kimi zaman kapının kapanmasıdır, kimi zaman sözleşmenin taşerona devredilmesi, kimi zaman mesainin akşam yemeğine kadar uzanması, kimi zaman da yazdığınız her e-postanın okunduğunu bilmek.

Marx'ın Almancasında "sefalet" için kullandığı kelime Elend'dir. Bu kelime yalnızca yoksulluğu değil, yurtsuzluğu, yabancılığı, insanın kendi hayatı üzerindeki denetimini kaybetmesini de anlatır. Beyaz yakalının sefaleti tam olarak budur: Emeğinin ürünü üzerinde olduğu kadar, kendi çalışma süreci, zamanı ve geleceği üzerinde de denetimi kaybetmek.

Vesile, 10 Ekim'de Bloomberg HT'de yayımlanan bir söyleşi oldu. Uluslararası işe alım şirketi Michael Page'in Türkiye Genel Müdürü Fatih Cömert, 2026'yı bir önceki yılla karşılaştırınca beyaz yakada işe alımlarda yüzde 32'lik bir düşüş gördüklerini söyledi (Bloomberg HT). Haber birkaç gün içinde "yapay zeka beyaz yaka istihdamını yüzde 32 azalttı" başlığıyla dolaştı (Gazete Oksijen). Bugün, 27 Ekim'de, TÜİK eylül ayı işgücü verilerini açıkladı ve işsizlik bir ayda yüzde 7,8'den yüzde 8,4'e çıktı.

Bu yazıda bu iki rakamdan yola çıkıp beyaz yakalının durumunu beş perdede anlatacağız: rakamlar, nedenler, sefaletin beş yüzü, kuram ve örgüt.

Önce özet, sonra ayrıntı.

Bu yazıdaki rakamlar 27 Ekim 2026 itibarıyla kamuya açık kaynaklardan derlenmiştir. Kaynaklar hem metin içinde hem sonda bağlantılıdır. Bağlantı verilemeyen belgeler adıyla anılmıştır.

---

Önce Özet: Bu Yazı Ne Diyor?

Acelesi olan için yazının tamamı on iki maddede:

• Yüzde 32 bir şirketin gözlemi, ülkenin istatistiği değil. Rakam, Michael Page'in kendi işe alım portföyündeki daralma; ağırlıkla kurumsal şirketlerin orta ve üst kademesi. Ülke genelinde beyaz yaka istihdamının yüzde 32 azaldığı anlamına gelmiyor. Ama bir işaret olarak ciddiye alınmalı.
• Resmi tablo da kararıyor. TÜİK'in bugün açıkladığı eylül verisine göre işsizlik yüzde 8,4'e, işsiz sayısı yaklaşık 2 milyon 967 bine, genç işsizliği yüzde 14,8'e çıktı. Atıl işgücü yüzde 31,2. DİSK-AR'ın hesabıyla geniş tanımlı işsiz sayısı 12 milyonun üzerinde. 15–34 yaşta 6,8 milyon genç ne eğitimde ne istihdamda; genç üniversite mezunlarında bu oran üçte bire yaklaşıyor.
• Neden yalnızca yapay zeka değil. Söyleşinin tamamında maliyet baskısı, kur ve enflasyon makası, ihracatçıların daralması ve bölgesel savaş da var. Haber başlığı yalnızca "yapay zeka" diyor. Krizin faturasını teknolojinin kaderi gibi sunmak, sorumluyu görünmez kılar.
• Ama yapay zeka etkisi gerçek ve yönü belli. ABD'de yapay zekaya en açık mesleklerde 22–25 yaş çalışanların istihdamı, diğerlerine göre yaklaşık yüzde 16 geriledi. İngiltere'de mezun ilanları 2020'den beri en düşük seviyede. ABD'de yılın ilk yedi ayında 112 bin işten çıkarmanın gerekçesi "yapay zeka" olarak açıklandı. ILO'ya göre en açık meslek grubu büro işi ve bu işlerde kadınlar çok daha fazla.
• Sefaletin birinci yüzü, kapı. Yapay zeka işçiyi işten atmaktan çok, işe almamayı kolaylaştırıyor. Mesleğin öğrenildiği alt basamaklar sökülüyor; genç mezun ise onun yerine geçen teknolojinin süzgecinden geçerek iş arıyor.
• İkinci yüzü, güvence. DeFacto Teknoloji'de Eylül'de dört bilişim çalışanı işten çıkarıldı. Sendika, boşalan pozisyonlara taşeron çalışan alındığını ileri sürüyor. Aynı işi yapanların farklı işverenlere bölünmesi, ortak pazarlığı zorlaştırıyor.
• Üçüncü yüzü, ücret. TMMOB'nin 2026 için önerdiği mühendis, mimar ve şehir plancısı taban ücreti brüt 94.500 TL; bağlayıcı değil. Asgari ücret brüt 33.030 TL. Uzmanlığın "değeri" ile emeğin fiilî karşılığı arasındaki mesafeyi belirleyen şey diploma değil, pazarlık gücü.
• Dördüncü yüzü, zaman. Uzaktan ve hibrit çalışma özerklik ve zaman tasarrufu getirdi, ama mesainin sınırlarını sildi. Ofise gitmeyen çalışanın işi evine geldi.
• Beşinci yüzü, gözetim. Kişisel Verileri Koruma Kurulu Eylül'de, işverenin kurumsal e-postaya teknik erişiminin sınırsız içerik denetimi hakkı vermediğine hükmetti. Karar önemli, ama gözetimin varlığını değil sınırını tartışıyor.
• Kapıyı açtıracak araç da yok. Özel sektörde toplu sözleşme kapsamı yüzde 4,2, gençlerde sendikalaşma yüzde 6,3. Ofis emeğinin ağırlık merkezi olan Ticaret ve Büro işkolunda 4,5 milyon işçinin yalnızca yüzde 6,6'sı temsil ediliyor.
• Ama arayış başladı. Bilişim emekçilerinin kendi sendikası Bilişim-Sen'in kuruluş işlemleri Kasım 2025'te tamamlandı. Sivil toplum kuruluşlarında bile çalışanlar toplu sözleşme talep ediyor. Dünyada İrlanda'dan İspanya'ya, ABD'deki senaristlerden İsveç'teki beyaz yaka sendikasına kadar yapay zeka maddeleri toplu sözleşmeyle yazdırılıyor.
• Sınıfın tavrı: Beyaz yaka artık "biz farklıyız" diyemeyecek bir yerde. Talebimiz yapay zekanın yasaklanması değil, yarattığı zamanın paylaşılması: ücret kesintisi olmadan çalışma süresinin kısaltılması, yapay zeka kaynaklı işten çıkarmalarda bildirim ve sendika denetimi, giriş seviyesi istihdam için kamusal yükümlülük, gözetime sınır ve beyaz yaka sendikalaşmasının önündeki engellerin kaldırılması.

Şimdi ayrıntıya geçelim.

---

Birinci Perde: Rakamlar

Bir Söyleşi, Bir Rakam

Başlıkta kalan cümle tek bir rakam. Söyleşinin tamamı ise çok daha karmaşık bir tablo çiziyor (Bloomberg HT, 10 Ekim 2026):

Konu	Cömert'in söyledikleri
Genel tablo	2026'yı 2025 ile karşılaştırınca beyaz yakada yüzde 32 düşüş. Türkiye, Fransa ve Almanya gibi zorlanan ülkeler arasında.
Danışmanlık	Danışmanlık firmalarına ihtiyaç daha da azaldı. Michael Page bu yüzden orta ve üst düzey rollere yöneldi.
Büyüyen alanlar	Savunma sanayi, veri analitiği, siber güvenlik. Üst düzey yönetici aramalarında savunma, enerji ve sağlık.
Daralan alanlar	Klasik ofis rolleri. Sektör olarak en çok ihracatçılar: otomotiv, yan sanayi, tekstil.
Ekonomik neden	Enflasyon ile kurun birlikte artmaması maliyet kontrolünü zorlaştırdı, büyüme yavaşladı.
Ortadoğu	Savaşla birlikte Dubai ve bölgedeki Türk çalışanlar geri dönmek istiyor.
Yapay zeka	Kullanım oranı yüzde 24'ten yüzde 41'e, bu yıl yüzde 60'a çıktı. İş arayanların yüzde 74'ü yapay zeka kullanıyor. İşverenler ön elemeyi ve ilk mülakatı yapay zekayla yapıyor, bu daha çok giriş seviyesinde. Yapay zeka beyaz yakayı mavi yakadan daha çok etkileyecek.
Ücret	Çalışanın birinci önceliği ücret. Küresel ortalamada yüzde 51, Türkiye'de yüzde 61.
Beklenti	2027 büyük ölçüde 2026'ya benzeyecek, toparlanma ancak 2027'nin ikinci yarısında.

İki şeye dikkat edelim.

Rakamın kaynağı. Michael Page bir işe alım ve yönetici arama şirketi; sattığı ürün aracılık. Gördüğü yüzde 32, kendi müşteri portföyündeki talep daralması. Şirketin ana ortaklığı PageGroup'un 13 Ekim'de açıkladığı üçüncü çeyrek sonuçlarında, Türkiye'nin de bulunduğu Avrupa, Ortadoğu ve Afrika bölgesinde brüt kâr yüzde 5, İngiltere'de yüzde 5,5 düştü (AJ Bell). Yani "Türkiye, Fransa ve Almanya zorlanıyor" sözü, aynı zamanda şirketin kendi bölgesel bilançosunun özeti. Bu, söylenenleri yanlış yapmaz; ama yüzde 32'yi okurken bir aracı şirketin kendi pazarındaki daralmayı da okuduğumuzu bilmeliyiz.

Nedenler. Söyleşide yapay zeka bir neden, ama tek neden değil. Haber başlığına ise yalnızca yapay zeka çıktı. Bunun ideolojik işlevine ikinci perdede döneceğiz.

Bir sınıfsal not daha: İşe alımın daralması yalnızca işsizlerin sorunu değil. İşe alım durduğunda çalışanın iş değiştirme olanağı da daralır; iş değiştirme olanağı daraldığında ücret pazarlığı gücü de zayıflar. İstihdam krizi, hâlen çalışan beyaz yakalının da krizidir.

---

Resmi Tablo: Ekim'in Son Verisi

Şirket gözlemini resmi verinin yanına koyalım. TÜİK'in bugün, 27 Ekim'de açıkladığı eylül 2026 işgücü istatistiklerine göre:

• İşsizlik oranı yüzde 8,4; bir ay önce yüzde 7,8'di.
• İşsiz sayısı yaklaşık 2 milyon 967 bin; bir ayda yaklaşık 227 bin artış.
• Genç (15–24) işsizliği yüzde 14,8; bir ay önce yüzde 13'tü.
• Kadınlarda işsizlik yüzde 11,3.
• Atıl işgücü oranı yüzde 31,2.

Bunlar bütün işgücü için geçerli; yalnızca beyaz yakayı göstermiyor. Ama yön açık: Ağustos'ta "işsizlik geriledi" diye sunulan tablo, bir ay sonra tersine döndü.

TÜİK işgücü yazısında "dar tanım ile geniş tanım arasındaki makas" demiştik. Bu makas hâlâ açık. Daha az insan "iş arıyorum" dediğinde resmi oran düşüyor; ama yarım iş yapanlar ve umudunu kesip aramayı bırakanlar atıl işgücünde birikiyor.

Beş kaynaktan bir tablo

Tek bir kaynağa yaslanmamak için aynı tabloya farklı pencerelerden bakalım:

Kaynak	Dönem	Ne diyor?
TÜİK (resmi)	Eylül 2026	Dar işsizlik %8,4; genç işsizliği %14,8; kadın işsizliği %11,3; atıl işgücü %31,2.
TÜİK (NEET, derleme)	2026 1. çeyrek	15–34 yaşta her 100 gencin 28'i ne eğitimde ne istihdamda: yaklaşık 6,8 milyon genç. Kadınlarda oran %40. 15–24 yaş üniversite mezunlarının yaklaşık üçte biri (1,1 milyonda 369 bin) ne eğitimde ne istihdamda (Ekonomi Gazetesi, Alaattin Aktaş).
İŞKUR (resmi)	Ağustos 2026	Kayıtlı iş arayan 2,34 milyon, bir yılda %1,6 arttı; dörtte biri 15–24 yaşında. Açık iş sayısı 201.790, yalnızca %2,7 arttı. En çok açık iş verilen on meslekte tek bir büro mesleği yok (İŞKUR Aylık Bülten).
BETAM (Bahçeşehir Üniv.)	2026 2. çeyrek	İstihdam bir yılda yerinde saydı (32,48 milyon), işgücü 233 bin küçüldü. İşsizlik oranının düşmesi iş yaratıldığı için değil, insanlar işgücünden çekildiği için. Sanayide istihdam %3,1 azaldı (Bloomberg HT).
DİSK-AR (sendikal araştırma)	Temmuz–Ağustos 2026	Temmuz'da geniş tanımlı işsizlik %30,6, yani 12,3 milyon kişi; kadınlarda %40. Çalışmak isteyip iş aramayı bırakan 5 milyon, eksik istihdamda 4,5 milyon kişi (DİSK-AR). Ağustos verisine göre oran %31'i aştı, gerçek işsiz sayısı bir ayda 322 bin arttı (Evrensel).

Michael Page'in gördüğü daralma, resmi istatistiğin dar tanımında geç görünüyor, geniş tanımında ise açıkça görünüyor. Beyaz yaka işsizi çoğu zaman "işsiz" sayılmaz. Ya staj ve proje işiyle "eksik istihdam" edilir ya da bir süre sonra aramayı bırakıp "potansiyel işgücü"ne geçer.

Bir boşluğu da not edelim: Türkiye'de yapay zekanın istihdama etkisini meslek ve yaş kırılımıyla ölçen resmi bir veri seti yok. SGK'nın meslek ve yaş kırılımlı bordro verisi araştırmacılara açılmadıkça, tartışma işe alım şirketlerinin portföy gözlemlerine mahkûm kalacak. Veriye erişim de bir sınıf meselesidir: İşveren kendi verisini görüyor, işçi görmüyor.

Mezunlar: Kapıda bekleyenler

TÜİK'in Yükseköğretim İstihdam Göstergeleri'ne göre 2015–2024 arasında mezun olan lisans mezunlarının en az beşte biri 2025'te kayıtlı istihdamda değil (eleman.net derlemesi):

Alan	İlk işe giriş süresi	Kayıtlı istihdamda olmayan / alan dışı çalışan
Sağlık ve refah	9 ay	Hekimlerde yaklaşık beşte biri alan dışında
Mühendislik, imalat, inşaat	11,6 ay	Yaklaşık üçte biri alan dışında
Sosyal bilimler, gazetecilik, enformasyon	17,7 ay	%31,3 istihdam dışı; çalışanların %80'i alan dışında
İşletme, yönetim, hukuk	18,3 ay	—

En uzun bekleme süresi işletme, yönetim ve hukuk mezunlarında. Bunlar klasik beyaz yakanın, yani raporun, sözleşmenin, sunumun, muhasebenin mezunları. Michael Page'in "klasik ofis rolleri daralıyor" dediği alan, mezunların en uzun kapıda beklediği alanla örtüşüyor.

---

İkinci Perde: Nedenler

Kur, Kriz ve Kader Dili

Haber başlığı "yapay zeka" dedi. Söyleşinin kendisi kur, enflasyon ve ihracat dedi. Bu ikisini ayırmak gerekiyor.

Türkiye'de 2026'da ihracatçıların sıkışmasının nedeni, enflasyonun kurdan hızlı artması, yani Türk lirasının reel olarak değer kazanması. Bu bir doğa olayı değil, bilinçli bir para politikası tercihi: Enflasyonu düşürmek için kur baskı altında tutuluyor. Bedeli ihracatçı sanayide ve onun etrafındaki beyaz yaka kadrosunda ödeniyor. Otomotiv, yan sanayi ve tekstil, Cömert'in en çok etkilenen sektörler diye saydığı alanlar, tam bu politikanın ilk muhatapları.

Aynı daralmayı iki cümleyle anlatalım:

• "Para politikası ihracatçıyı sıkıştırdı, şirketler maliyet kesiyor, beyaz yaka işe alımı durdu."
• "Yapay zeka geldi, beyaz yaka işleri azalıyor."

Birinci cümlenin bir öznesi var: politikayı yapan devlet ve maliyeti işçiye kesen şirket. Bu özne eleştirilebilir, ona karşı talep örgütlenebilir. İkinci cümlede özne yok, yalnızca teknoloji var. Teknolojiye karşı grev yapılmaz, teknolojiye toplu sözleşme dayatılmaz. Krizin faturasını teknolojinin kaderi gibi sunmak, sorumluyu görünmez kılar. Bu yüzden "yapay zeka işleri yiyor" başlığı, en çok kâr marjını korumak için işe alımı donduran işverenin işine yarar.

Bu, yapay zekanın etkisini inkâr etmek değil. İki süreç birbirini besliyor. Kriz dönemleri, şirketlerin zaten planladığı otomasyonu hızlandırdığı dönemlerdir. Maliyet baskısı geldiğinde "bu pozisyonu yeniden doldurmayalım, işi yapay zeka araçlarıyla kalanlara dağıtalım" kararı kolaylaşır. Kriz geçince de o pozisyon geri gelmez. Marx'ın Kapital'de anlattığı gibi, makine en hızlı bunalım dönemlerinde yayılır, çünkü sermaye canlı emekten tasarruf etmenin yolunu en çok o zaman arar.

Yapay zekanın etkisi, teknolojinin kapasitesi kadar şirketlerin tercihiyle de belirlenir. Bir yazılım ekibinde yapay zeka kod üretimini hızlandırdığında dört sonuç mümkündür: aynı kadroyla daha çok iş, daha kısa teslim süresi, yeni ürünlere yönelmek ya da daha az personel. Hangisinin seçileceğine algoritma değil, yönetim karar verir. Ve yönetimin kararını değiştirebilecek tek güç, karşısındaki örgütlü emektir.

---

Kanaryalar: Yapay Zeka Etkisi Ne Söylüyor?

Yapay zekanın istihdama etkisi konusunda en sağlam veri ABD'den geliyor. Stanford Dijital Ekonomi Laboratuvarı'ndan Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar ve Ruyu Chen, ABD'nin en büyük bordro şirketinin milyonlarca kaydını incelediler ve bulgularına "Kömür madenindeki kanaryalar" adını verdiler (Stanford Digital Economy Lab).

Bulgunun özü: Yapay zekaya en açık mesleklerde (yazılım geliştirme, müşteri hizmetleri, muhasebe gibi) 22–25 yaş arası çalışanların istihdamı, diğer mesleklere göre belirgin biçimde düştü. Aynı mesleklerde daha yaşlı ve deneyimli çalışanlarda böyle bir düşüş yok. Şubat 2026 güncellemesinde araştırmacılar faiz etkisini de ayırmaya çalıştı: En sıkı denetimle bile, en açık mesleklerdeki genç çalışanların göreli düşüşü Ekim 2025'e kadar yaklaşık yüzde 16'ya çıktı ve geri dönüş yok (Stanford, Şubat 2026). Araştırmacılar yapay zekayı tek neden saymadıklarını da açıkça yazıyor.

Desen şu: Yapay zeka işçiyi işten atmaktan çok, işe almamayı kolaylaştırıyor. Kıdemli çalışan yerinde kalıyor; yapay zeka onun elinde bir verim aracına dönüşüyor. Yeni gelecek olanın işini ise makine yapıyor. İşten çıkarma haberi olmadan, sessizce, bir kuşak kapının dışında kalıyor.

---

Dünyanın Aynası

Türkiye'deki tabloyu dünyanın yanına koyalım. Uyarı: Ülkeler işsizliği farklı yaş aralıkları, dönemler ve tanımlarla ölçüyor. Rakamlar birebir karşılaştırma için değil, yön ve büyüklük fikri vermek için.

Genel ve genç işsizliği

Ülke / bölge	Genel işsizlik	Genç işsizliği (25 yaş altı)	Dönem ve kaynak
Türkiye	%8,4	%14,8	Eylül 2026, TÜİK
Avro bölgesi	%6,4	%14,9	Temmuz 2026, Eurostat
Avrupa Birliği	%6,1	%15,1	Temmuz 2026, Eurostat
Almanya	%4,0	%7,2	Temmuz 2026, Eurostat
Fransa	%8,3	%20,7	Temmuz 2026, Eurostat
İspanya	—	%22,9	Temmuz 2026, Eurostat
İsveç	—	%24,4	Temmuz 2026, Eurostat
OECD ortalaması	%5,0	%11,5	Şubat 2026, OECD
ABD	%4,3	—	Mart 2026, OECD derlemesi

Kaynaklar: Eurostat, OECD derlemesi (DevelopmentAid).

"Türkiye'de genç işsizliği Avrupa ortalamasıyla aynı" demek kolay, ama yanıltıcı. İşsizlik oranı yalnızca iş arayanları sayar. Türkiye'de gençlerin büyük kısmı iş aramıyor bile: 15–24 yaşta her 100 gençten yaklaşık 24'ü, 15–34 yaşta 28'i, genç kadınlarda 40'ı ne eğitimde ne istihdamda. Avrupa'da genç işsiz "işsiz" sayılırken, Türkiye'de genç işsizin önemli bir kısmı evde oturan, hiçbir istatistikte işsiz görünmeyen bir kitleye dönüşüyor. Oran, istatistiğin dışına itilmiş bir kuşağı saklıyor.

Almanya ile Fransa arasındaki fark da öğretici. Genel işsizlikleri birbirine çok uzak değil, ama genç işsizliğinde Almanya %7,2, Fransa %20,7. Bu farkın en sık öne sürülen açıklamalarından biri, Almanya'daki ikili mesleki eğitim sistemi: Gençler okulla eş zamanlı olarak işyerinde ücretli çırak olarak çalışıyor, mesleğe giriş basamağı yasal ve kurumsal bir yükümlülük. Sistemin kendi sorunları var, tek başına bir model değil. Ama şunu söylüyor: Merdivenin alt basamağı piyasaya bırakılmadığında, gençler kapının dışında kalmıyor.

Yeni mezunlar ve beyaz yaka

Gösterge	Rakam	Dönem ve kaynak
Türkiye: 15–24 yaş üniversite mezunlarında ne eğitimde ne istihdamda olanlar	~%33	2026 1. çeyrek, TÜİK
ABD: 22–27 yaş yeni mezun işsizliği	%5,6 (diplomasız akranlarda %7,2)	2026 1. çeyrek, New York Fed
ABD: Yapay zekaya en açık mesleklerde 22–25 yaşın göreli istihdam kaybı	~%16	Ekim 2025'e kadar, Stanford
ABD: Giriş seviyesi iş ilanları	~%35 azalma	son 18 ay (Mayıs 2026), Revelio Labs
ABD: Diploma gerektirmeyen işe giren 2023 mezunları	%52	Burning Glass Enstitüsü
İngiltere: Mezun iş ilanları	yıllık %7 düşüş, 2020'den beri en düşük	Haziran 2026, Indeed
İngiltere: Yapay zekadan söz eden iş ilanlarının payı	%9,4 (rekor)	Haziran 2026, Indeed

Kaynaklar: New York Fed (Bloomberg Law), Revelio Labs (GZT), Burning Glass (eWeek), Indeed (Workplace Journal).

Desen ülkeden ülkeye ölçek farkıyla aynı: Mezun ilanları azalıyor, yapay zeka isteyen ilanlar artıyor. Sermaye bir yandan işe alımı daraltıyor, öbür yandan kalan çalışandan yapay zekayla daha çok iş çıkarmasını bekliyor.

İşten çıkarmalarda "yapay zeka" gerekçesi

Gösterge	Rakam	Dönem ve kaynak
ABD'de açıklanan toplam işten çıkarma	477 bin (2025'in aynı dönemine göre %41 az)	Ocak–Temmuz 2026, Challenger
Bunlardan gerekçesi "yapay zeka" olanlar	112.713 (toplamın %24'ü)	Ocak–Temmuz 2026, Challenger
2025'in tamamında yapay zeka gerekçeli işten çıkarma	54.836	2025, Challenger
Yapay zekanın en çok gösterilen gerekçe olduğu ardışık ay	5	Mart–Temmuz 2026, Challenger

Kaynak: Challenger, Gray & Christmas, Temmuz 2026, Mayıs 2026 derlemesi.

ABD'de toplam işten çıkarma geçen yıla göre %41 azalmış, ama "yapay zeka yüzünden" diye açıklananlar yedi ayda 2025'in tamamının iki katına çıkmış. İki okuma var ve ikisi de doğru olabilir. Birincisi, yapay zeka gerçekten iş tasfiyesinin aracı oluyor. İkincisi, yapay zeka işten çıkarmanın en kullanışlı gerekçesi oluyor. "Maliyet kesiyoruz" demek hissedara kötü, işçiye kışkırtıcı görünür. "Yapay zeka dönüşümü yapıyoruz" demek ise hissedara gelecek vaadi, işçiye kader gibi görünür.

Kimin işi daha açık?

ILO'nun Mayıs 2025'te yayımladığı küresel endekse göre (ILO):

Gösterge	Rakam
Dünyada üretken yapay zekaya potansiyel olarak açık işlerin payı	%25
Yüksek gelirli ülkelerde bu pay	%34
En yüksek maruziyetteki meslek grubu	Büro ve sekreterlik işleri
Yüksek gelirli ülkelerde en yüksek riskli işlerin kadın istihdamındaki payı	%9,6
Aynı işlerin erkek istihdamındaki payı	%3,5

En çok etkilenen alan, Michael Page'in "daralıyor" dediği klasik büro işi. Bu işlerde kadınlar çok daha fazla. Türkiye'de kadın işsizliğinin %11,3, genç kadınlarda ne eğitimde ne istihdamda olma oranının %40 olduğunu hatırlayın. Yapay zeka tartışması cinsiyet körü yürütülemez.

---

Üçüncü Perde: Sefaletin Beş Yüzü

Rakamlar bir çerçeve çiziyor. Şimdi çerçevenin içine bakalım. Beyaz yakalının sefaleti tek bir biçimde yaşanmıyor; beş yüzü var.

Birinci Yüz: Kapı

Bir ofiste mesleğin nasıl öğrenildiğini düşünelim. Yeni mezun bir avukat önce dilekçe taslağı yazar, içtihat tarar. Yeni mezun bir iktisatçı önce tablo temizler, rapor özetler. Yeni mezun bir yazılımcı önce test yazar, küçük hataları düzeltir. Yeni mezun bir pazarlamacı önce rakip analizi derler. Bu işler sıkıcıdır, ama mesleğin okulu bunlardır. Kıdemli çalışan, bu basamaklardan geçerek kıdemli olmuştur.

Bugün bu işlerin hepsini dil modelleri saniyeler içinde, kabul edilebilir bir kalitede yapıyor. Kıdemli avukat taslağı makineye yazdırıp kendisi düzeltiyor; junior avukata gerek kalmıyor. Ama on yıl sonra kıdemli emekli olduğunda, onun yerine geçecek olan junior hiç yetişmemiş oluyor.

Bu, sermayenin kısa vadeli rasyonelliği ile toplumun uzun vadeli yeniden üretimi arasındaki klasik çelişkidir. Tek tek şirket açısından junior almamak mantıklıdır: Eğitimin maliyetini o öder, getirisini başka şirkete geçen çalışan götürebilir. Ama bütün şirketler aynı kararı verdiğinde meslek kendini yeniden üretemez. Sermaye bu çelişkiyi kendiliğinden çözmez. Giriş seviyesi istihdam, piyasanın değil kamusal düzenlemenin konusu olmak zorundadır.

Bir ironi de var. Cömert'e göre işverenler ön elemeyi ve ilk mülakatı yapay zekayla yapıyor ve bu en çok giriş seviyesinde uygulanıyor. Öte yandan iş arayanların yüzde 74'ü de başvurusunu yapay zekayla hazırlıyor. Genç mezun, kendisinin yerine geçen teknolojiyle hazırladığı özgeçmişi, yine o teknolojinin süzgecinden geçirmeye çalışıyor. İki makine birbiriyle konuşuyor, arada insan elenmeyi bekliyor.

İkinci Yüz: Güvence

Kapıdan girebilenler için de zemin sağlam değil. Eylül'ün son haftasında yaşanan bir olay, bilişim emeğinin iş güvencesi tartışmasını görünür kıldı.

23 Eylül tarihli Evrensel haberine göre DeFacto Teknoloji'de bilişim çalışanları işten çıkarıldı (Evrensel). Haberde üç çalışanın işten çıkarıldığı, bir çalışanın ise prim gününü tamamlayarak ayrıldığı aktarıldı; başka haberlerde olay dört bilişim çalışanının işten çıkarılması olarak geçti. Bilişim Emekçileri Sendikası (Bilişim-Sen), şirketin envanter yönetimindeki sorunların çalışanlara yüklendiğini savunarak işe iade talep etti. Sendika ayrıca boşalan pozisyonlara taşeron çalışan alındığını ileri sürdü. Bu iddiaları şirketin gerekçeleri ve bağımsız hukuki tespitlerle birlikte değerlendirmek gerekiyor; dava ya da arabuluculuk süreci sonuçlanmadan kesin hüküm vermek doğru olmaz.

Ama olayın sınıfsal anlamı, ayrıntılarından bağımsız olarak açık. Haberin başlığındaki cümle bunu özetliyor: "Büyümenin bedelini işçiler ödemeyecek." Büyüyen, mağaza ağını genişleten, dijitalleşmeye yatırım yapan bir şirkette, teknolojinin kendisini üreten bilişim çalışanı bile kolayca değiştirilebilir bir maliyet kalemi olarak görülebiliyor.

Dış kaynak kullanımı kendi başına güvencesizlik demek değil. Ama aynı işi yapan çalışanların farklı işverenlere, farklı ücret sistemlerine ve farklı sözleşmelere bölünmesi, ortak pazarlığı zorlaştırır. Aynı ekipte oturan beş kişinin üçü farklı şirketlerin bordrosundaysa, kim kiminle, kimin karşısında pazarlık edecek? Taşeronlaşma, fabrikada olduğu gibi ofiste de en çok bu işe yarar: Kolektif bir özneyi bireylere ve şirketlere bölmeye.

Üçüncü Yüz: Ücret

Beyaz yaka "iyi kazanan" kesim olarak bilinir. Rakamlara bakalım.

TMMOB'nin 2026 için önerdiği mühendis, mimar ve şehir plancısı aylık brüt taban ücreti 94.500 TL. Bu bir öneri; bağlayıcı bir yasal asgari ücret değil. Aynı yıl yasal brüt asgari ücret 33.030 TL. Yani meslek örgütü, bir mühendisin emeğinin asgari ücretin yaklaşık üç katı olması gerektiğini söylüyor; ama hiçbir işveren bu öneriye uymak zorunda değil.

Burada mesele yalnızca iki rakam arasındaki fark değil. Uzmanlığın "piyasa değeri" ile emeğin fiilî karşılığı arasındaki mesafeyi belirleyen şey diploma değil, pazarlık gücüdür. Tavsiye edilen ücret, bağlayıcı olmadığı sürece bir dilekten ibarettir. Onu bağlayıcı kılabilecek tek araç toplu sözleşmedir. Mühendis, mimar, yazılımcı, ücretinin ne olması gerektiğini bir meslek odasından öğrenebilir; ama o ücreti alabilmesi için örgütlü olması gerekir.

Beyaz yaka ücretini doğru okumak için kıdem, uzmanlık, işverene bağımlılık, barınma maliyeti, fazla mesai ve ücretin enflasyon karşısındaki seyrine birlikte bakmak gerekir. İstanbul'da kira ödeyen, haftada elli saat çalışan, ücreti yılda bir kez güncellenen bir yazılımcının "yüksek" maaşı, enflasyonun yanında her ay biraz daha erir. Cömert'in kendi verisi de bunu doğruluyor: Türkiye'de çalışanların yüzde 61'i birinci öncelik olarak ücreti sayıyor, küresel ortalama yüzde 51.

Bir uyarı da gerekli: Bütün beyaz yakalıları tek bir gelir düzeyine ya da tek bir sınıf konumuna koymak doğru olmaz. Üst yöneticinin, kendi hesabına çalışan serbest profesyonelin ve ücretli uzmanın konumları farklıdır. Daha yüksek maaş alan bir yazılım mühendisinin işverene bağımlılığı ortadan kalkmaz; ama bir genel müdürle aynı konumda da değildir. Bu ayrımı dördüncü perdede açacağız.

Dördüncü Yüz: Zaman

Pandemiyle birlikte yaygınlaşan uzaktan ve hibrit çalışma, beyaz yakaya bir özgürlük vaadi olarak sunuldu: trafik yok, ofis yok, kendi saatini kendin belirle. Vaadin bir kısmı gerçekleşti. Ama bedeli de ortaya çıktı.

Hümeyra Taşçıoğlu'nun 20 Ekim 2026'da İmgelem dergisinde yayımlanan araştırması, Türkiye'de bilişim sektöründe çalışan 19 beyaz yakalının deneyimini inceliyor. Araştırmaya göre uzaktan ve hibrit çalışma zaman tasarrufu ve özerklik sağlıyor; ama mesai sınırları belirsizleşiyor, sürekli erişilebilir olma beklentisi oluşuyor ve çalışanlar kariyer olanakları konusunda kaygı yaşıyor. Bu, sektörü temsil eden nicel bir araştırma değil; ama önemli bir çelişkiye işaret ediyor: Çalışan ofise gitmese bile işin talepleri evine kadar uzanıyor.

Marx, işgününün uzunluğu için verilen mücadeleyi Kapital'in en uzun bölümlerinden birinde anlatır. Sekiz saatlik işgünü, Ekim Devrimi yazısında gösterdiğimiz gibi, bir yasa maddesi olmadan önce bir sınıf mücadelesinin kazanımıydı. Uzaktan çalışma, bu kazanımı sessizce aşındırıyor. Fabrikada mesai bitiminde düdük çalar; evde düdük yoktur. Slack bildirimi gece on birde de gelir. Mesai, saatle değil erişilebilirlikle ölçülmeye başlar.

TÜİK'e göre ortalama fiilî haftalık çalışma süresi Ağustos'ta 42,5 saate çıktı. Yapay zeka verimliliği artırırken çalışma süresinin kısalmaması, tam tersine uzaması, bu yazının ana tezini bir kez daha doğruluyor: Verimlilik artışı, çalışanın daha az çalışmasına değil, sermayenin daha çok el koymasına dönüşüyor.

Beşinci Yüz: Gözetim

Beyaz yakanın işi giderek dijital iz bırakıyor: e-posta, kurumsal mesajlaşma, erişim kayıtları, kod deposu geçmişi, toplantı kayıtları, ekran süresi. Bu izler bilgi güvenliği için toplanıyor; ama aynı izler çalışanı denetlemek için de kullanılabiliyor.

Bu alanda 2026'nın önemli bir hukuki gelişmesi yaşandı. Kişisel Verileri Koruma Kurulu, 16 Eylül 2026 tarihli 2026/2035 sayılı İlke Kararı'yla işverenlerin kurumsal e-posta ve diğer iş iletişim kanallarını denetlemesine sınır getirdi. Karara göre işverenin bir sisteme teknik erişim yetkisi olması, çalışanların iletişim içeriğine sınırsız erişim hakkı olduğu anlamına gelmiyor. Denetimin önceden açıkça bildirilmesi, meşru amaçla sınırlı ve ölçülü olması, gerektiğinde daha az müdahaleci yöntemlerin tercih edilmesi gerekiyor. Genel ve sürekli içerik incelemesi yerine somut gerekçeye dayalı denetim öngörülüyor.

Karar önemli ve kullanılmalı. Ama sınırını da görelim: Karar işyeri gözetimini yasaklamıyor, ona hukuki sınır ve gerekçelendirme yükümlülüğü getiriyor. Sistem güvenliğini sağlamak için veri toplamak ile çalışan davranışını sınırsız biçimde gözetlemek aynı şey değil; ama bu ikisini birbirinden ayıracak olan, kararın metni değil, işyerinde bu ayrımı denetleyebilecek bir çalışan örgütüdür.

Astor'daki çipli takip tartışmasında ve Panoptikonun Kapıcısı yazısında gözetimin fabrikadan şirket merkezine nasıl uzandığını göstermiştik. Plazada gözetim çip ve kamera ile değil, log ve algoritma ile işliyor; ama mantık aynı. Ve bu mantık işe alımın kapısına kadar gelmiş durumda: Yapay zekayla yapılan ön eleme, adayın henüz işçi olmadan gözetime girmesi demek.

Gözetimin örgütlenme açısından bir sonucu daha var. İşverenin görebildiği kurumsal kanallar, çalışanların kendi aralarındaki yazışmayı da görünür kılıyor. Plazada örgütlenmenin ilk adımı, yani "bunu bir de diğerleriyle konuşalım" demek, bu yüzden fabrikadan daha riskli olabiliyor. KVKK kararı bu riski azaltmak için bir araç; ama tek başına yeterli değil.

---

Dördüncü Perde: Kuram

Marksist Okuma: Organik Bileşim, Yedek Ordu, Proleterleşme

Organik bileşim. Marx sermayeyi ikiye ayırır: makineye, binaya, hammaddeye yatırılan değişmeyen sermaye ve ücrete yatırılan değişen sermaye. Kapitalizmin uzun vadeli eğilimi, ilkinin ikincisine oranla büyümesidir: aynı çıktı için daha az işçi, daha çok makine. 19. yüzyılda bu dokuma tezgâhında, 20. yüzyılda montaj hattında yaşandı. 21. yüzyılda ofise geldi. Yapay zeka modeli, ofisin dokuma tezgâhıdır.

Kristalleşmiş emek. Bu tezgâhın yeni bir yanı var. Dil modelleri, milyonlarca insanın yazdığı metinlerden, yani toplumun ortak zihinsel emeğinden eğitildi. Genel zekanın gaspı dediğimiz şey bu: Beyaz yakalıların on yıllardır yazdığı raporlar, e-postalar, sözleşmeler ve kodlar, onların yerine geçen makinenin hammaddesi oldu. İşçi, kendi emeğinden üretilmiş bir makineyle ikame ediliyor. Zihinsel Taylorizm dediğimiz şey de bunun öbür yüzü: Büro işi tıpkı fabrika işi gibi parçalanıyor, ölçülüyor, standartlaştırılıyor ve sonunda makineye devrediliyor.

Yedek sanayi ordusu. İşe alınmayan her genç mezun, Marx'ın yedek sanayi ordusu dediği kitleye katılır. Bu ordunun işlevi işi olanların ücretini aşağı çekmektir: "Sen istemiyorsan kapıda bekleyen çok." Atıl işgücünün yüzde 31'i aşması ve mezunların ilk işe girmek için 18 ay beklemesi, bu baskının ölçüsüdür.

Nispi artı-değer. İşe alınmayan junior'ın işi kaybolmuyor, kalana dağıtılıyor. Kıdemli çalışan yapay zeka araçlarıyla eskiden üç kişinin yaptığı işi yapıyor. Ücreti aynı kalıyor, yükü artıyor. Marx buna nispi artı-değer der. Anthropic'in 81 bin kişilik anketi üzerine yazarken buna "koşu bandı paradoksu" demiştik: Daha hızlı koşuyorsun, ama aynı yerdesin.

Beyaz Yaka Tek Bir Sınıf mı?

Hayır. "Beyaz yaka" bir sınıf değil, bir görünüm kategorisidir. Bir holdingin genel müdürü de, aynı holdingin çağrı merkezinde çalışan genç kadın da beyaz yakalıdır. Birincisi sermayenin işlevini yerine getirir; ikincisi ücretli emekçidir. Aradaki geniş kesim, yani orta kademe yönetici, uzman, mühendis, analist, uzun süre Marksist literatürde tartışma konusu oldu.

Harry Braverman, 1974'te yazdığı Emek ve Tekelci Sermaye'de büro işinin tıpkı fabrika işi gibi parçalandığını, standartlaştırıldığını ve vasıfsızlaştırıldığını gösterdi. Daktilo havuzları, muhasebe makineleri, delikli kart operatörleri, onun zamanının yapay zekasıydı. Erik Olin Wright ise yönetici ve uzman kesimleri "çelişkili sınıf konumları" olarak tanımladı: Ücretli emekçi oldukları hâlde işyerinde denetim yetkisi ve uzmanlık ayrıcalığı taşıyorlar. Bir ayakları emekte, bir ayakları sermayenin denetim işlevinde.

Bugün yapay zekanın yaptığı şey, bu çelişkinin "ayrıcalık" tarafını aşındırmak. Uzmanlık makineye aktarılıyor, denetim algoritmaya devrediliyor. Geriye kalan, çıplak ücretli emek ilişkisi. Çelişkili konum çözülüyor ve çözüldüğü yön belli. Bu, bütün beyaz yakalıların aynı hızda yoksullaştığı anlamına gelmiyor; bütün mesleklerin aynı tehditle karşı karşıya olduğu anlamına da gelmiyor. Ama yönün, uzmanlık ile güvence arasındaki bağın gevşemesi olduğunu gösteriyor.

"Beyaz yaka orta sınıftır" düşüncesi üç dayanağa sahipti: iş güvencesi, kariyer merdiveni ve kafa emeğinin el emeğinden ayrı tutulması. Üçü de çözülüyor. Güvence esnek sözleşme ve taşeronla, merdiven alt basamağın sökülmesiyle, kafa emeğinin ayrıcalığı yapay zekayla. Beyaz yaka, mavi yakanın onlarca yıldır yaşadığını yaşamaya başlıyor. Bu bir düşüş hikâyesi gibi anlatılabilir, ama sınıf açısından bir netleşme hikâyesidir.

Büyüyen Alanlar Ne Söylüyor?

Cömert'in büyüyen alanlar listesi kısa ama çok şey söylüyor: veri analitiği, siber güvenlik, savunma sanayi.

İlk ikisi, tekelci kapitalizmin yeni birikim düzeninin altyapısıdır: Veri analitiği veriyi toplar ve işler, siber güvenlik o veriyi korur. YZ balonu yazısında gösterdiğimiz gibi, bu alana yüz milyarlarca dolar akıyor ve bu sermaye kârını ancak canlı emeği ikame ederek çıkarabilir. Yani büyüyen alanların bir kısmı, daralan alanları daraltan teknolojinin kendisini üretiyor.

Üçüncüsü, savunma sanayi, piyasanın değil devletin talebidir. Savaşın bölgemizi sardığı bir dönemde nitelikli beyaz yaka emeğinin silah üretimine yönlendirilmesi bir tercih. Aynı mühendis, aynı yazılımcı, aynı veri analisti deprem güvenliği, kamusal sağlık, iklim uyumu ya da toplu taşıma için de çalışabilirdi. Hangi alanın "büyüyen" olacağına teknoloji değil, bütçeyi yapan ve sermayeyi yönlendiren siyaset karar veriyor.

Kısacası beyaz yaka emeği yeniden örgütleniyor, ama toplumsal ihtiyacın etrafında değil, gözetim, veri ve silahın etrafında.

---

Beşinci Perde: Örgüt

Bu tablonun Türkiye'de daha ağır yaşanmasının bir nedeni beyaz yakanın örgütsüzlüğü. Yapay zeka dalgası, kolektif bir aracı olmayan bir kesime çarpıyor. Almanya'da çırağı koruyan bir sistem, İsveç'te çalışma süresini pazarlık masasına koyan bir sendika, İrlanda'da bankayla yapay zeka maddesi imzalayan bir örgüt var. Türkiye'de plaza çalışanının karşısında ise çoğu zaman yalnızca insan kaynakları departmanı var.

Rakamlarla Örgütsüzlük

Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı'nın Temmuz 2026 istatistiklerine göre 17,63 milyon işçinin yaklaşık 2,43 milyonu sendika üyesi; resmi oran yüzde 13,8. Faaliyetteki 246 işçi sendikasının yalnızca 60'ı, toplu sözleşme yetkisi için aranan yüzde 1'lik işkolu barajını geçebiliyor. DİSK-AR'ın Temmuz 2026 Sendikal Haklar Raporu bu tabloyu derinleştiriyor (bianet):

• Kayıt dışı çalışanlar dahil 18,7 milyon işçinin yalnızca 2,4 milyonu sendikalı: her 100 işçiden 87'si sendikasız.
• Özel sektörde sendikalaşma yüzde 5,7, toplu iş sözleşmesi kapsamı ise yüzde 4,2. Özel sektörde her 100 işçiden yalnızca 4'ünün ücreti toplu pazarlıkla belirleniyor.
• Genel toplu sözleşme kapsamında Türkiye, yüzde 9,7 ile karşılaştırılan 27 ülke arasında Meksika'dan sonra sondan ikinci.
• 15–24 yaş grubunda sendikalaşma yüzde 6,3; 21 işkolunun hepsinde gençler işkolu ortalamasının altında.

Bu rakamlar özel sektör beyaz yakasının sendikalaşmasını doğrudan göstermiyor, ama genel yapıyı gösteriyor. Ve bir şeyi açıkça söylüyor: Yapay zekanın en çok vurduğu kesim gençler; gençler zaten en örgütsüz kesim. Kapının dışında bekleyen kuşak, kapıyı açtıracak araca da sahip değil.

Beyaz yakanın yoğun olduğu işkollarına bakalım. Fişek Enstitüsü'nün Temmuz 2026 istatistikleri üzerine değerlendirmesine göre barajı geçen sendikaların temsil oranları şöyle (Fişek Enstitüsü):

İşkolu	İşçi sayısı	Barajı geçen sendikaların temsil oranı
09 – Banka, Finans ve Sigorta	353 bin	%30,4
17 – Sağlık ve Sosyal Hizmetler	793 bin	%30,3
08 – Basın, Yayın ve Gazetecilik	92 bin	%12,5
07 – İletişim	209 bin	%12,3
10 – Ticaret, Büro, Eğitim ve Güzel Sanatlar	4,5 milyon	%6,6
Karşılaştırma: 20 – Genel İşler	1,1 milyon	%52,6

Tablonun kalbi 10 numaralı işkolu. Ofis çalışanının, satış temsilcisinin, çağrı merkezi çalışanının, özel okul öğretmeninin, danışmanlık şirketi uzmanının ve bilişim emekçisinin büyük kısmı bu işkoluna kayıtlı. 4,5 milyon işçi, Türkiye'deki sigortalı işçilerin dörtte birinden fazlası. Bu işkolunda 31 sendika faaliyet gösteriyor, yalnızca 3'ü barajı aşabiliyor ve temsil oranı yüzde 6,6. Beyaz yakanın ağırlık merkezi, Türkiye'nin en kalabalık ve en örgütsüz işkollarından biri.

(Bu oranlar "temsil oranı"dır; baraj altındaki sendikaların üyeleri sayılmaz, pasif üyeler nedeniyle de bir miktar şişkin olabilir. Ama büyüklük sırası değişmez.)

Neden Örgütsüz? Dört Engel

Birinci engel: İdeolojik. Plaza çalışanı uzun yıllar kendini işçi olarak değil, "profesyonel" olarak tanımladı. Sendikayı mavi yakanın işi, grevi fabrikanın konusu saydı. İnsan kaynaklarının dili bu algıyı besledi: Çalışan "yetenek"tir, ekip "aile"dir, ücret "paket"tir, işten çıkarma "yollarımızı ayırmak"tır. Bu dil, ücretli emek ilişkisini bir kariyer yolculuğu gibi gösterir. Herkesin ücretini gizlice pazarlık ettiği, maaşını konuşmanın ayıp sayıldığı bir işyerinde dayanışma kurmak zordur; çünkü dayanışmanın ilk koşulu ortak durumu görmektir.

İkinci engel: Hukuki. 6356 sayılı Kanun, toplu sözleşme yetkisi için hem işkolunda yüzde 1 baraj hem de işyerinde işçilerin yarıdan fazlasını, işletmede yüzde 40'ını şart koşuyor. Sık iş değiştirilen, çalışanların farklı şehirlerde ve uzaktan çalıştığı bir plaza şirketinde yarıdan fazlayı aynı anda örgütlemek, fabrikaya göre çok daha zor. Üstelik bir yazılım şirketi, bir reklam ajansı ve bir çağrı merkezi aynı geniş işkolunda toplanıyor; mesleki ortaklık yerine idari bir sınıflandırma örgütlenmenin çerçevesini belirliyor. Bankacılıkta başka bir engel var: 2016'da olağanüstü hâl kararnamesiyle (678 sayılı KHK) bankacılık hizmetlerindeki grevler hükümetin "erteleme" yetkisi kapsamına alındı (Evrensel). Erteleme, 60 günün sonunda grevin yerine Yüksek Hakem Kurulu kararını koyuyor. Beyaz yakanın en örgütlü işkolunda bile örgütün en güçlü aracı fiilen elinden alınabiliyor.

Üçüncü engel: İşin örgütlenme biçimi. Beyaz yaka işi giderek dağınık: hibrit ve uzaktan çalışma, proje bazlı sözleşmeler, serbest çalışma, taşeron danışmanlık, iki yıldan kısa kıdemler. DeFacto örneğinde gördüğümüz gibi, aynı işi yapanlar farklı bordrolara bölünebiliyor. Fabrikada vardiya değişiminde bir araya gelen işçinin yerini, birbirini yalnızca ekranda gören çalışanlar aldı. Bu dağınıklık tesadüf değil; kolektif pazarlığı zorlaştırdığı ölçüde sermayenin tercihi.

Dördüncü engel: İşveren pratiği. İş Kanunu'nun 25/II maddesi, "ahlak ve iyi niyet kurallarına uymayan hâller" gerekçesiyle tazminatsız fesih imkânı veriyor; DİSK bu maddenin keyfi işten çıkarmanın aracı olduğunu yıllardır söylüyor. Beyaz yakada buna performans değerlendirmesi ekleniyor: Sendikal faaliyet nedeniyle işten çıkarma yasak, ama "düşük performans" ya da "yeniden yapılanma" gerekçesi her zaman hazır. Bir de beşinci yüzde anlattığımız gözetim var.

Yeni Örgütlenme Arayışları

Tablo karanlık, ama boş değil. 2026'nın son aylarında iki gelişme, bilişim emeği ile daha geniş beyaz yaka emeği tartışmasının artık birbirinden ayrı ele alınamayacağını gösterdi.

Bilişim emekçilerinin kendi sendikası. Bilişim Emekçileri Sendikası'nın (Bilişim-Sen) 13 Haziran 2026 tarihli faaliyet raporuna göre sendikanın resmi kuruluş işlemleri 20 Kasım 2025'te tamamlandı. 2026'da İzmir birimi oluşturuldu, oyun sektörü çalışma grubu kuruldu, İstanbul ve İzmir'de örgütlenme toplantıları düzenlendi. Eylül'de DeFacto Teknoloji'deki işten çıkarmalara karşı işe iade talebiyle kamuoyu önüne çıktı. Bu çalışmalar henüz sektör genelinde belirleyici bir sendikalaşma düzeyine ulaşıldığını göstermiyor. Ama yazılımcıların, oyun geliştiricilerinin ve diğer bilişim çalışanlarının ortak mesleki ve ekonomik sorunlar etrafında örgütlenmesinin yeni bir örneği. Bilişim Emekçisinin El Kılavuzu'nda "bilişim emekçisi" derken yalnızca kod yazanı değil, ağ yöneticisinden tasarımcıya, ürün yöneticisinden içerik üreticisine herkesi kastetmiştik. Bu genişlik, beyaz yaka örgütlenmesinin genel dersi.

Sivil toplumda bile. Beyaz yaka emeğinin örgütsüzlüğü yalnızca kâr amaçlı şirketlerde değil, toplumsal amaçlı kuruluşlarda da yaşanıyor. Toplum Gönüllüleri Vakfı'nda (TOG) çalışanlar 2010'da DİSK Sosyal-İş'te örgütlenmiş ve 2021'e kadar altı toplu sözleşme imzalamıştı. 2021'de sendikal faaliyet sona erdi; çalışanlar daha sonra yeniden örgütlendi. Mayıs 2026'da, sendika ile yönetimin aylardır beklenen görüşmesinden bir gün önce, aralarında proje yöneticilerinin de bulunduğu çalışanlar işten çıkarıldı (bianet). Vakıf küçülme ve maliyet azaltma gerekçesi gösterdi; çalışanlar işten çıkarmaların örgütlenmeyle bağlantılı olduğunu savundu. Eylül'de çalışanlar toplu sözleşme talebini yeniden kamuoyuna taşıdı (Evrensel). DİSK Sosyal-İş ile yürütülen görüşmeler dört toplantının ardından sona erdi; çalışanlar mevcut haklarının güvenceye alınmasını ve görüşmelerin yeniden başlamasını istiyor.

Bu örnek tatsız ama öğretici. İşveren-çalışan ilişkisi, işverenin niyetinden bağımsız olarak bir sınıf ilişkisidir. Toplumsal barış, gençlik, gönüllülük için çalışan bir kurum da, işveren olarak davrandığında sendikayı bir maliyet ve bir tehdit olarak görebiliyor. Sermayenin değil toplumun yararını hedefleyen kuruluşların, kendi çalışanlarının örgütlenme hakkını ilk tanıyanlar olması gerekir. Bu, onların kendi değerleriyle tutarlılığının sınavıdır.

Gezi'nin "beyaz yakalıları". Türkiye'de beyaz yakanın kolektif bir özne olabileceği daha önce de görüldü: 2013'te Gezi direnişinde plaza çalışanları "beyaz yakalı" kimliğiyle sokağa çıktı ve bu kimliği ilk kez siyasal bir özne olarak tanımladı (bianet). O enerjinin işyerine taşınamamış olması, bugün yaşadığımız örgütsüzlüğün bir parçası. Ders şu: Sokakta görünür olmak yetmez, işyerinde örgütlü olmak gerekir.

Dünyada Beyaz Yaka Nasıl Örgütleniyor?

Beyaz yakanın örgütlenemeyeceği bir yasa yok. Dünyada güçlü beyaz yaka sendikaları var ve son yıllarda yapay zekayı doğrudan pazarlık masasına taşıyorlar:

Ülke	Örgüt	Ne yaptı?
İsveç	Unionen (ülkenin en büyük beyaz yaka sendikası)	Eylül 2026'da önümüzdeki toplu pazarlık turu için reel ücret artışı ve çalışma süresinin yeniden kısaltılması talebini önceliklendirdi (WageIndicator).
İrlanda	Financial Services Union (yaklaşık 10 bin finans çalışanı)	Mart 2025'te Bank of Ireland ile anlaşma: Yapay zeka istihdam kararlarında kullanılmayacak, işten çıkarma yerine yeniden eğitim önceliklendirilecek, yapay zeka süreçlerinde karar insanda kalacak (Partnership on AI).
İspanya	Ulusal bankacılık, kredi kuruluşları ve sigorta toplu sözleşmeleri	Çalışanın yalnızca otomatik değişkenlere dayalı karara tabi tutulmama hakkı; algoritmayı besleyen verinin, işleyiş mantığının ve sonuçlarının sendika temsilcilerine bildirilmesi zorunluluğu (IBA).
ABD	Writers Guild of America (senaristler)	2023'teki aylarca süren grevin sonunda: Yapay zeka çıktısı "kaynak metin" sayılmayacak, senarist yapay zeka kullanmaya zorlanamayacak, kullanılan yapay zeka metni bildirilecek, sendika üyelerin metinlerinin model eğitiminde kullanılmasına itiraz edebilecek (Fortune).
ABD	NewsGuild-CWA (gazeteciler) ve Microsoft'a bağlı ZeniMax çalışanları	NewsGuild'e göre 85–90 toplu sözleşmede yapay zeka maddesi var. ZeniMax sözleşmesinde yapay zekanın "çalışanı desteklemesi, yerine geçmemesi" ve yeni sistemler için sendikaya bildirim ve pazarlık zorunluluğu yer alıyor (Allwork).

Ortak ders: Yapay zekaya karşı en etkili koruma yasa değil, toplu sözleşmedir. Yasa genel kalır ve geç gelir; toplu sözleşme işyerinin somut teknolojisine, somut iş tanımına göre yazılır. WGA örneği bir şey daha gösteriyor: Beyaz yaka da grev yapabilir ve kazanabilir. Senaristler, kendi emeklerinden eğitilen modelin kendilerinin yerine geçmesine karşı aylarca iş bırakarak ilk kez sözleşmeye yapay zeka maddesi yazdırdı.

Ölçeği görmek için bir karşılaştırma: Sendika düşmanlığıyla bilinen ABD'de bile sendika kapsamındaki çalışanların oranı 2025'te yüzde 11,2. Türkiye'de özel sektörde toplu sözleşme kapsamı yüzde 4,2.

Nereden Başlanabilir?

Mevcut örgütlerin masasına yapay zekayı koymak. Banka, finans ve sigortada temsil oranı yüzde 30'un üzerinde; sağlıkta da öyle. Basın-yayında ve iletişimde yüzde 12 civarında örgütlü bir taban var. Bu işkollarındaki sendikaların bir sonraki toplu sözleşmesinde yapay zeka maddesi talep etmesi, ilk somut adım olabilir. İspanya'nın bankacılık sözleşmesi ve İrlanda'daki Bank of Ireland anlaşması örnek alınabilecek metinler.

10 numaralı işkolunda örgütlenme. 4,5 milyon işçinin yüzde 6,6'sının temsil edildiği bir işkolu, aynı zamanda Türkiye'nin en büyük örgütlenme potansiyeli. İşkolu düzenlemesinin meslek ortaklığına göre yeniden yapılması, bilişim için ayrı bir işkolu tanımlanması ve barajların kaldırılması, bu potansiyelin önündeki yasal engelleri kaldırır. DİSK'in de temel talepleri arasında barajların kaldırılması var.

Sendika öncesi dayanışma biçimleri. Toplu sözleşme yetkisi uzak görünse de beklemeye gerek yok. Ücret şeffaflığı (aynı işi yapanların ücretlerini birbirleriyle paylaşması), iş yükü haritası (yeniden doldurulmayan pozisyonların ve dağıtılan işin kaydı), güvenli iletişim kanalları ve meslek temelli dayanışma ağları, sendikal örgütlenmenin zeminini hazırlar.

Meslek odalarını ücret mücadelesinin parçası yapmak. TMMOB'nin tavsiye ettiği taban ücret bağlayıcı değil; ama bir referans noktası. Meslek odalarının ücret önerileri, sendikaların toplu sözleşme talepleriyle birleştiğinde bir dilekten bir pazarlık hedefine dönüşebilir. Oda ile sendika arasındaki iş bölümü, beyaz yaka örgütlenmesinin en az tartışılan ama en verimli alanlarından biri.

Mavi yakayla ortak talep. Beyaz yakanın tek başına örgütlenme gücü sınırlı; ama mavi yakayla ortak talepler etrafında birleşebilir. Çalışma süresinin kısaltılması, 25/II'nin düzenlenmesi, barajların kaldırılması, grev yasaklarının ve ertelemelerin sona ermesi, hem fabrikanın hem plazanın talebi. Bilişim Emekçisinin El Kılavuzu'nda tartıştığımız gibi depo işçisi, kurye ve yazılımcı aynı değer zincirinin halkaları. DeFacto örneği bunu çıplak gösteriyor: Aynı şirketin mağazasında kasiyer, deposunda depo işçisi, teknoloji biriminde yazılımcı çalışıyor ve hepsi aynı "büyümenin bedelini" ödüyor.

Yapay Zeka Maddesi İçin Örnek Talep Listesi

Dünyadaki örneklerden ve Türkiye'deki tartışmalardan yola çıkarak, bir toplu sözleşmeye ya da işyeri protokolüne girebilecek maddeleri şöyle derleyebiliriz:

Talep	İçerik
Bildirim ve danışma	Yeni bir yapay zeka sistemi devreye alınmadan önce sendikaya ya da çalışan temsilcilerine yazılı bildirim ve pazarlık.
İşten çıkarmama taahhüdü	Yapay zeka uygulaması gerekçesiyle işten çıkarma yapılmaması; etkilenen pozisyonlar için ücretli yeniden eğitim ve iç yerleştirme önceliği.
Taşeron yasağı	Yapay zeka ya da yeniden yapılanma gerekçesiyle boşalan kadrolu pozisyonların taşeron ya da dış kaynakla doldurulmaması.
Yeniden doldurma yükümlülüğü	Boşalan giriş seviyesi pozisyonların yapay zeka gerekçesiyle kapatılmaması.
Verimlilik payı	Yapay zeka kaynaklı verimlilik artışının ücret artışı ya da çalışma süresinin kısaltılması olarak paylaşılması.
Çevrimdışı olma hakkı	Mesai dışında e-posta ve mesajlara yanıt verme zorunluluğu olmaması; uzaktan çalışmada mesai sınırının yazılı tanımı.
İnsan kararı	İşe alım, performans, terfi ve işten çıkarma kararlarının yalnızca algoritmaya dayanmaması; itiraz ve insan değerlendirmesi hakkı.
Algoritma şeffaflığı	Çalışanlarla ilgili kararlarda kullanılan sistemin hangi veriyi kullandığının ve nasıl işlediğinin temsilcilere açıklanması.
Gözetim sınırı	KVKK 2026/2035 sayılı İlke Kararı'nın işyerinde uygulanması: içerik denetiminin önceden bildirilmesi, somut gerekçeye bağlanması ve sendikal yazışmaların izlenmemesi.
Emeğin mülkiyeti	Çalışanların ürettiği metin, kod ve belgelerin onay olmadan model eğitiminde kullanılmaması.

Bu liste bir başlangıç; her işyeri kendi teknolojisine ve iş tanımına göre uyarlamalı. Ama önemli olan şu: Bu maddeleri yazdırmanın tek yolu, onları masaya getirecek bir örgütün var olması.

---

Haber Başlığının Söylediği, Sınıfın Sorması Gereken

Haberin söylediği	Sınıfın sorması gereken
Beyaz yakada yüzde 32 düşüş var.	Bu rakam kimin portföyü? Atıl işgücü neden yüzde 31'in üzerinde?
Yapay zeka beyaz yaka işlerini azaltıyor.	Kur politikası ve maliyet kesintisi neden başlıkta yok?
Şirketler orta ve üst düzey uzmana yöneliyor.	Junior almayan şirketler on yıl sonra uzmanı nereden bulacak?
İşverenler mülakatı yapay zekayla yapıyor.	Elenen adayın itiraz hakkı var mı, algoritmayı kim denetliyor?
Şirket "yeniden yapılanıyor".	Boşalan kadroya kim, hangi sözleşmeyle, hangi ücretle alınıyor?
Mühendisin taban ücreti 94.500 TL olmalı.	Bu ücreti bağlayıcı kılacak toplu sözleşme nerede?
Uzaktan çalışma esneklik sağlıyor.	Mesainin bittiği saati kim belirliyor?
İşveren sistem güvenliği için log tutuyor.	Güvenlik ile gözetim arasındaki çizgiyi kim denetliyor?
Veri, siber güvenlik ve savunma büyüyor.	Nitelikli emeğin silaha ve gözetime yönlendirilmesine kim karar verdi?
2027 de 2026'ya benzeyecek.	Bir yıl daha kapıda bekleyecek mezun kuşağı için kim ne yapacak?

---

Peki Ne Yapmalı?

İzlemek: Önümüzdeki dönemin beş başlığı

1. İş güvencesi: Yeniden yapılanma ve dış kaynak kararlarında çalışanların hakları. DeFacto ve TOG süreçlerinin sonucunu takip edin.
2. Ücret ve çalışma süresi: Yapay zeka kaynaklı verimlilik artışının ücretlere, kadro sayısına ve mesai saatlerine nasıl yansıdığı.
3. Dijital denetim: Performans ölçümünün şeffaflığı, kişisel verilerin korunması ve algoritmik kararların denetlenebilirliği. KVKK kararının işyerlerinde nasıl uygulandığı.
4. Sendikal örgütlenme: Beyaz yakalıların toplu pazarlık hakkını kullanırken karşılaştığı hukuki ve kurumsal engeller.
5. Yeni mezunların konumu: Giriş seviyesi işlerde yapay zeka kullanımının mesleki deneyim ve kariyer basamakları üzerindeki etkisi.

Okumak

• Rakamı kaynağıyla okuyun. Bir işe alım şirketinin portföy verisi ile TÜİK verisi aynı şey değil. Her ay işsizlik oranının yanına atıl işgücünü, genç kadın işsizliğini ve mezun istihdamını koyun.
• "Yapay zeka yüzünden" başlıklarının nedenini sorun. Her işten çıkarma ya da işe alım dondurma haberinde iki soruyu yan yana sorun: Teknoloji ne kadar, maliyet kesintisi ne kadar? Şirketin aynı dönemdeki kârı ve yönetici primleri ne oldu?
• Kendi işyerinizin haritasını çıkarın. Son iki yılda hangi pozisyonlar yeniden doldurulmadı? Hangi işler yapay zeka araçlarıyla kalanlara dağıtıldı? Kim taşeron bordrosunda? İş yükünüz ve mesainiz nasıl değişti? Bu bilgiyi bir arkadaşınızla paylaşmak, örgütlenmenin ilk adımıdır.

Talep etmek

• Çalışma süresinin kısaltılması. Yapay zeka verimliliği artırıyorsa, karşılığı işsizlik değil, herkes için daha az çalışma olmalı. DİSK-AR'ın önerileri yol gösteriyor: gelir kaybı olmadan haftalık çalışma süresinin 37,5 saate indirilmesi, yıllık fazla mesai sınırının 270 saatten 90 saate düşürülmesi, keyfi işten çıkarmaya kapı açan 25/II maddesinin yeniden düzenlenmesi, İşsizlik Sigortası Fonu'nun amaç dışı kullanımına son verilmesi ve sendikal barajların kaldırılması (DİSK-AR). Bu talepler beyaz yaka için de aynen geçerli; plazada fazla mesaiyi "esneklik" adıyla en çok yapan kesim beyaz yakadır.
• Yapay zeka kaynaklı işten çıkarmalara denetim. İşverenin yapay zeka uygulamaları nedeniyle kadro azaltmadan önce sendikayı ve çalışanları bilgilendirmesi ve onlara danışması yasal yükümlülük olmalı.
• İşe alım algoritmalarının şeffaflaştırılması. Yapay zekayla yapılan ön elemede adayın gerekçe öğrenme ve insan değerlendirmesi isteme hakkı olmalı. KVKK'nın otomatik karar verme hükümleri bunun için kullanılabilir.
• Giriş seviyesi istihdam için kamusal yükümlülük. Belli büyüklüğün üzerindeki şirketlere, çalışan sayısıyla orantılı ücretli ve güvenceli junior pozisyon açma yükümlülüğü. Bugün staj adı altında ücretsiz ya da düşük ücretle çalıştırılan gençlerin emeği gerçek istihdama dönüştürülmeli.
• Kamusal sektörlerde nitelikli istihdam. Deprem güvenliği, kamusal sağlık, eğitim, iklim uyumu ve toplu taşıma, nitelikli beyaz yaka emeğine en çok ihtiyaç duyan alanlar. Savunmaya akan kaynakların bir kısmının bu alanlara yönlendirilmesi, hem işsizliğe hem toplumsal ihtiyaca yanıt olur.

Örgütlenmek

• Mezun arkadaşlarınızla konuşun. Junior pozisyon bulamayan mezun yalnız olduğunu düşünüyor; oysa bir kuşağın ortak durumu bu. Mezun dayanışma ağları ve üniversitelerde bu konunun konuşulması, bireysel çaresizliği kolektif bir talebe çevirir.
• Bir sendikaya üye olun. İşkolunuzda barajı geçmiş bir sendika olmasa bile, üyelik örgütlenmenin ön koşuludur. Baraj, üyeler çoğaldıkça aşılır.
• Teknolojinin ortak mülkiyetini tartışın. Sorun yapay zekanın kendisi değil, kimin elinde olduğu. Sosyalist Yapay Zeka Manifestosu'nda sorduğumuz gibi: Kimin elinde, kimin denetiminde, kimin yararına? Aynı teknoloji, toplumsal mülkiyet altında işsizlik değil boş zaman üretebilir.

---

Sevgili Yoldaşlar,

1847'de Marx, Proudhon'a yanıt verirken makinenin kendi başına bir ekonomik kategori olmadığını, onu anlamak için içinde kullanıldığı toplumsal ilişkilere bakmak gerektiğini savundu. Makineyi "iyi" ya da "kötü" diye yargılamak boşunadır; asıl soru, onu kimin, hangi ilişki içinde, kimin yararına kullandığıdır.

Yüz yetmiş dokuz yıl sonra aynı tartışmanın içindeyiz. Yapay zeka ne kurtarıcı ne felaket. O, beyaz yakalı emeğin kendi birikiminden doğmuş, şimdi onun karşısına sermaye olarak dikilmiş bir makine. Bir işi yarı sürede yaptırabiliyorsa iki yol vardır: Ya herkes yarı süre çalışır, ya da yarısı işsiz kalır. Kapitalizm her seferinde ikinci yolu seçer. Bunu değiştirecek olan teknolojik bir yenilik değil, örgütlü bir taleptir.

Beyaz yakalının sefaleti, uzmanlığın güvence anlamına gelmediğini öğrenmesidir. Ama bu öğrenme aynı zamanda bir kurtuluşun başlangıcı olabilir. Diploma, dil, sertifika ve kariyer planı bireysel bir güvence vaat ediyordu ve bu vaat bozuldu. Geriye kalan, tarihte her zaman işe yaramış tek güvence: birbirimiz.

Sevgili genç yoldaşlar, bu yazıdan tek bir şey kalacaksa şu olsun:

Beyaz yakalının sefaleti yoksulluk değil, denetimsizliktir: işe girmenin, işte kalmanın, mesainin, ücretin ve verinin denetimini kaybetmek. Yapay zeka bu kaybı yaratmadı, hızlandırdı. Sorun yapay zekanın iş alması değil; yarattığı zamanın sermayeye kâr, emeğe işsizlik olarak dönmesi. Beyaz yaka bunu bireysel kariyer stratejileriyle değil, mavi yakayla aynı safta, örgütlenerek değiştirebilir. Makine yeni, zincir eski; ve zinciri kıran algoritma değil, örgüttür.

---