ChatGPT’nin genişleyen iş dünyası
OpenAI Ekonomi Araştırmaları ekibi, araştırmacıların yapay zekâ ve emek konularını daha derinlemesine incelemesi için veri yayımlıyor.
Bugün, bireysel kullanıcıların ChatGPT’yi iş için nasıl kullandığını ortaya koyan, 100’e yakın ülkede 165 iş faaliyetini inceleyen OpenAI Signals verilerini yayımlıyoruz. Bu veriler, öğretim materyali hazırlama ve pazarlama içeriği geliştirmeden programlama ve iş verilerini analiz etmeye kadar insanların ChatGPT’ye taşıdığı iş faaliyetleri hakkında yeni bilgiler sunarak araştırmacılara yapay zekânın ekonomideki rolünü incelemek için yeni bir yol açıyor.
Araştırmacılar bu verilerle ChatGPT’nin iş amaçlı kullanımının ülkeler arasında nasıl farklılaştığını inceleyebilir, zaman içindeki değişimleri izleyebilir ve bu verileri diğer ekonomik göstergelerle eşleştirebilir. Yayımladığımız veriler, ChatGPT kullanımını Orta Düzey İş Faaliyetleri (IWA) olarak adlandırılan 165 iş faaliyeti kategorisiyle ilişkilendiriyor. IWA’lar, farklı mesleklerde yapılan işleri tanımlamak için yaygın olarak kullanılan görev kategorileridir. Veriler, 2025’in ilk çeyreğinden 2026’nın üçüncü çeyreğine kadar olan dönemi kapsıyor ve çeyreklik olarak sunuluyor.
Yeni verilerimiz, mesleğe özgü görevleri farklı mesleklerde ortak olan daha geniş iş faaliyeti kategorilerinde gruplandıran standart bir çerçeve olan O*NET’e dayanıyor. Ortak bir çerçeve kullanmak, araştırmacıların ChatGPT kullanımını diğer meslek ve istihdam verileriyle karşılaştırmasını kolaylaştırıyor.
Aşağıdaki etkileşimli grafikle, geniş faaliyet gruplarından daha ayrıntılı faaliyetlere geçerek bu iş faaliyetlerinin belirli bir ülkede zaman içinde nasıl değiştiğini inceleyebilirsiniz. Veriler, insanların ChatGPT’yi iş için kullanma biçimlerinin ülkeler arasında büyük farklılıklar gösterdiğini ortaya koyuyor.
İnsanların ChatGPT’ye taşıdığı işleri keşfedin. İçerdiği görevleri ve bunların zaman içinde nasıl değiştiğini görmek için bir faaliyet grubu seçin veya iş ile ilgili mesajların dağılımını incelemek için bir ülke seçin.
Bu verilerin IWA’larla ilişkilendirilmesi, iş amaçlı kullanımın en yaygın faaliyetlerdeki yoğunlaşmasının azaldığını gösterdi. Bu, ülkelerin zamanla yaptıkları işlerde uzmanlaşma eğiliminde olduğu ve farklı ülkelerin farklı iş türlerinde uzmanlaştığı anlamına geliyor. Bu farklılıklar, ülkelerde yapılan işlerin türündeki veya yapay zekâ araçlarına erişimdeki farklılıkları yansıtıyor olabilir. Bu soruları incelemek, araştırmacıların yeni verilerle yürütebileceği pek çok araştırmadan yalnızca biri.
Her çeyrekte gözlemlenen 74 ülkede, en yaygın on faaliyetin her ülkenin sınıflandırılmış iş mesajları içindeki ortalama payı, 2025’in ilk çeyreğinde %56,0 iken 2026’nın üçüncü çeyreğinde %51,1’e düştü.
ChatGPT kullanım verilerinin IWA’larla ilişkilendirilmesi, araştırmacıların ChatGPT mesajlarını ABD’deki mesleklerde yürütülen faaliyetlerle karşılaştırmasını sağlıyor. Aşağıdaki iki görselleştirme, insanların ChatGPT’yi nasıl kullandığını ABD’deki mesleklerde yürütülen faaliyetlerle karşılaştırıyor. Bu karşılaştırma, insanların ChatGPT’yi iş için kullanma biçimleriyle ABD ekonomisinde fiilen yapılan işler arasındaki farkı gösteriyor. İki dağılım arasında önemli farklar var. Bunun başlıca nedeni, eşleştirilen ABD mesleklerinin istihdama göre ağırlıklandırılmış görev dağılımının yaklaşık %43’ünün, ayrı ayrı raporlanan kategorilerin dışında kalan Diğer IWA’lar grubuna girmesi. Bunlar arasında malzeme taşıma, araç kullanma ve sağlık veya tıbbi kayıtları tutma gibi faaliyetler yer alıyor. Ayrı ayrı raporlanmayan bu kategoriler, başlangıçtaki ABD ChatGPT örnekleminde tutarlı temsil için belirlediğimiz eşiği karşılamadı.
Bir faaliyetin ChatGPT kullanımındaki payını ABD ekonomisi genelindeki payıyla karşılaştırmak için bir faaliyet seçin.
Bu veri paylaşımı, insanların yapay zekâyı nasıl kullandığına dair bulguları paylaşmak için sürdürdüğümüz OpenAI Signals çalışmalarını temel alıyor. Veriler, bireysel ChatGPT planlarındaki iş ile ilgili mesajları kapsıyor; kurumsal mesajları veya Codex kullanımını içermiyor. Araştırmacıları verileri keşfetmeye, diğer kaynaklarla ilişkilendirmeye ve bu örüntülerin çalışanlar ve işletmeler için ne anlama geldiğini incelemeye davet ediyoruz.
Kullanıcıların gizliliğini korumak için araştırmacılar bireysel konuşmaları okumuyor. Kimliği belirleyebilecek bilgiler kaldırıldıktan sonra mesajlar otomatik sistemler tarafından sınıflandırılıyor. Toplulaştırılmış istatistikler yayımlıyor, küçük gruplara ait sonuçları paylaşmıyor ve bireysel mesajları korumak için istatistiksel gürültü ekliyoruz.
