Mesleğinizin Yapay Zeka Otomasyon Riski

Herhangi bir meslek için YZ otomasyon riskini tahmin eden araç. Anthropic Ekonomik Endeksi’ndeki gerçek Claude kullanım kalıplarını, BLS İstihdam Projeksiyonları 2024-2034’ü, PayScope 2026 maruz kalma endeksini ve O*NET görev ifadelerini dürüst bir güven aralığıyla bileşik bir skorda bir araya getirir. İş unvanınızı yazın; risk göstergesini, zaman ufku eğrisini ve YZ’nin hangi iş parçalarını hâlihazırda yapabildiğini gösteren görev düzeyi dökümünü görün.

Risk skorunuzu nasıl okursunuz

5 adım
1
İş unvanınızı yazın

Arama kutusunu kullanın ya da popüler listeden seçin. Otomatik tamamlama, siz yazarken 50’den fazla mesleği daraltır.

2
Bileşik skoru okuyun

Ortadaki sayı, 5 yıllık maruz kalma oranıdır. İnce yay, veri kaynakları arasındaki anlaşmazlığı gösterir — ne kadar genişse o kadar belirsiz.

3
Zaman ufkunu kaydırın

1 yıllık, 5 yıllık ve 10 yıllık riski karşılaştırın. 10 yıllık değer, Anthropic’in benimseme eğrisini dışa uzatarak tahmin eder ve daha fazla belirsizlik taşır.

4
Görev dökümünü inceleyin

Her görev renklendirilmiştir: kırmızı = bugün otomatikleştirilebilir, amber = YZ araçlarıyla destekleniyor, yeşil = hâlâ insan önderliğinde. Yeniden beceri planlamasını yeşil ve amber havuzları etrafında yapın.

5
İlgili mesleklerle karşılaştırın

"İlgili" paneli, aynı SOC ailesindeki komşuları risk skorlarıyla birlikte gösterir — kariyer değişikliği düşünenler için kullanışlıdır.

🔥 Şu an trend
🗣️ Metin Okuma ✨ Video Geliştirici ✂️ Ses Kırpma ✨ Ses İyileştirici 🎭 Ses Değiştirici 🎙️ Vokal Silici 🎬 Sesten Video Oluşturma 🎬 Video Kırp

Mesleğinizin ne kadar risk altında olduğunu gerçek 2026 veri setlerinden derlenen güven aralığıyla görün.

Gezinmek için ↑ ↓, seçmek için Enter, kapatmak için Esc tuşuna basın.
Mesleğiniz listede yok mu? Önerin →

Meslek önerin ABD BLS meslek kodlarını harmanlıyoruz — modern niş roller (SEO, DevOps, SMM…) henüz sınıflandırmada olmayabilir. Bize bildirin, en yakın BLS ailesine eşleyelim.

Teşekkürler! İnceleyip mesleği veri tabanına ekleyeceğiz.

🔥 Popüler aramalar

⚠️ En yüksek otomasyon riski

🛡️ En düşük otomasyon riski

Bileşik risk
Yüksek % = Yapay zeka bu mesleğin görevlerinin daha büyük bir payını bugün üstleniyor.
Veriler: ABD iş gücü piyasası (BLS) ve dünya genelinde Claude kullanımı (Anthropic). Bulunduğunuz bölgedeki tablo farklı olabilir.
Zaman ufku
1 yıl 5 yıl 10 yıl

İlgili mesleklerden seçin veya yukarıya yazın.

Yıllık medyan ücret (ABD)
Öngörülen büyüme 2024–2034
Yapay zeka destekleme payı

Ölçülen görevlerde yapay zekanın çalışanı ikame etmek (yönlendirme, doğrulama) yerine desteklediği (geri bildirim, öğrenme) görevlerin oranı. Yüksek destek + düşük risk = yapay zeka işi tehdit etmeden dönüştürüyor.

Görev düzeyinde analiz Yapay zekanın bu roldeki tipik görevler arasında bugün nasıl dağıldığı.

İlgili meslekler SOC ailesi genelinde riski karşılaştırın.

Tahminler zamanla nasıl gelişti Frey & Osborne (2013) ile çok kaynaklı 2026 tahmini karşılaştırması. Büyük fark = 2013 modeli büyük dil modeli dalgasını öngöremedi.

timbrica.com/tr/ai-job-risk · 2026-11-13

Kaynaklar

Bileşik risk, SOC kodu aracılığıyla birleştirilen üç temel veri setini harmanlıyor. Rakamları uydurmuyoruz; herkes denetleyebilsin diye her kaynağa aşağıda bağlantı verilmiştir.

Anthropic Economic Index (yayın tarihi 2026-03-24, "Learning curves"): O*NET-SOC 2019 mesleklerine göre gerçek Claude kullanım örüntüleri; bileşiğe birincil risk faktörü olarak dahil ettiğimiz 5 yönlü etkileşim ayrımını da içeriyor. kaynağı görüntüle ↗

BLS İstihdam Projeksiyonları 2024–2034 (28 Ağustos 2025 tarihli): ücretler, büyüme, açık pozisyonlar ve her şeyin üzerine inşa edildiği 832-SOC tabanı. kaynağı görüntüle ↗

BLS SOC 2010→2018 çapraz tablosu: AEI’nin görev ifadelerini (hâlâ O*NET-SOC 2010’da) 2018 BLS SOC istihdam dosyasıyla hizalamak için kullanılıyor. kaynağı görüntüle ↗

O*NET 30.3 görev sınıflandırması (Mayıs 2026): temel görev açıklamaları AEI indirmesinin içinde yer alıyor. kaynağı görüntüle ↗

Frey & Osborne (2013), "The Future of Employment": yalnızca algı kayması grafiğinin tarihsel taban değeri olarak kullanılıyor; bileşiğe ASLA dahil edilmiyor. kaynağı görüntüle ↗

Tahminler ABD iş gücü verilerine dayanır. Gerçek risk düzeyi işvereninize, bölgenize ve görevlerinize göre değişir. Puanı tahmin değil, planlama yardımcısı olarak değerlendirin.

Ne denemek istediğinizi bilmiyor musunuz?
1020+ araç — sürpriz bir tane açın
🎲 Şansıma bırak

2013 dönemi otomasyon hesaplayıcılarından neden daha iyi

2026 verisi, 2013 tahminleri değil
Çoğu otomasyon hesaplayıcısı, radyologları ve tercümanları güvende öngören Frey & Osborne (2013) çalışmasına dayanır. Biz Anthropic Ekonomik Endeksi’ni ve Nisan 2026’ya kadar güncellenen BLS projeksiyonlarını kullanıyoruz.
Tek sayı değil, güven aralığı
Üç bağımsız kaynak her biri farklı bir sayı üretiyor; biz aralığı gösteriyoruz. Daha geniş bant, uzmanların anlaşamadığı anlamına gelir — bu değerli bir sinyaldir.
Zaman ufku kaydırıcısı
Riski 1 yıl, 5 yıl ve 10 yıl için görün; Anthropic’in kullanım verilerindeki gerçek benimseme eğrisinden hesaplanır — tek bir anlık görüntü değil.
Meslek düzeyi değil, görev düzeyi
Bir meslek görevler topluluğundan oluşur ve YZ her görevi farklı bir hızda gerçekleştirir. Görev bazında dağılımı gösteriyoruz — neyin otomatikleştiği, neyin desteklendiği, neyin insan önderliğinde kaldığı.

Sık sorulan sorular

Bu skor bir öngörü müdür?

Hayır. Çok kaynaklı 2026 verilerine dayanan mevcut teknik maruz kalma tahminidir. Gerçek sonuçlar düzenlemeye, işverenlerin benimseme hızına ve özel görevlerinize bağlıdır. Bunu bir öngörü değil, planlama yardımcısı olarak değerlendirin.

Kodum artık yarı yarıya YZ tarafından yazılıyorsa yazılım geliştiricilerinin riski neden yalnızca ~%42?

Kodlama araçları bugün birçok geliştirici görevini destekliyor (otomatik tamamlama, test üretimi, yeniden düzenleme) — Anthropic verileri bunu "otomatikleştirme" değil "destekleme" olarak sınıflandırıyor. Desteklenen görevler verimliliği artırır ama geliştiriciyi ikame etmez.

Güven bandı nereden geliyor?

Anthropic Ekonomik Endeksi’ni, BLS kaynaklı maruz kalma verilerini ve PayScope 2026’yı birleştiriyoruz — her biri farklı bir sayı üretiyor. Bant, kaynaklar arasındaki aralıktır. Hepsi aynı fikirdeyse bant dardır; anlaşamazlarsa geniştir.

Frey & Osborne (2013) neden hâlâ dahil ediliyor?

Yalnızca algı kayması grafiğindeki "2013 tahmini" çizgisi olarak. 2013 modeli tercümanları ve radyologları küçümsedi, ulaşımı abartı — sayfada tutmak YZ dönemindeki değişimi görünür kılıyor. Bileşik skorda KULLANMIYORUZ.

Liste 50 mesleğin ötesine geçecek mi?

Evet. V1 lansmanı elle hazırlanmış 50 mesleklik bir başlangıç kümesi kullanıyor; tam ardışık düzen Anthropic Ekonomik Endeksi’nden yaklaşık 800 SOC kodunu işliyor. Güncellemeler, kaynak veri setleri yenilendiğinde yayımlanıyor.

Rakamlar yalnızca ABD’ye mi özgü?

BLS verileri ABD’ye aittir. Anthropic Ekonomik Endeksi ve O*NET aynı SOC taksonomisini paylaşır. Diğer ülkeler için yönsel sıralamayı bilgilendirici, mutlak ücret ve büyüme rakamlarını ABD’ye özgü olarak değerlendirin.

💡 Bu aracı sizin için geliştirmemizi ister misiniz?

Elbette yapabiliriz! Fikrinizle birlikte kısa bir mesaj gönderin. Ayrıntılı konuşmak istiyorsanız e-posta adresinizi bırakın, size geri döneceğiz. Anonim kalabilirsiniz.

Bunlar da İlginizi Çekebilir

🧭 Gençler İçin Meslek Testi 🎧 Yapay Zeka Mülakat Provası 📄 Özgeçmiş Oluşturucu

Bu aracı nasıl değerlendiriyorsunuz?

Değerlendirmeniz için teşekkürler!
Daha fazlasını paylaşmak ister misiniz? Yorum bırakın!
Teşekkürler! Yorumunuz denetim sonrası yayımlanacak.
Yayımlandı Güncellendi Yazar: