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 adımArama kutusunu kullanın ya da popüler listeden seçin. Otomatik tamamlama, siz yazarken 50’den fazla mesleği daraltır.
Ortadaki sayı, 5 yıllık maruz kalma oranıdır. İnce yay, veri kaynakları arasındaki anlaşmazlığı gösterir — ne kadar genişse o kadar belirsiz.
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.
Her görev renklendirilmiştir: kırmızı = bugün otomatikleştirilebilir, amber = YZ araçlarıyla destekleniyor, yeşil = hâlâ insan önderliğinde. Yeniden beceri planlamasını yeşil ve amber havuzları etrafında yapın.
"İlgili" paneli, aynı SOC ailesindeki komşuları risk skorlarıyla birlikte gösterir — kariyer değişikliği düşünenler için kullanışlıdır.
Mesleğinizin ne kadar risk altında olduğunu gerçek 2026 veri setlerinden derlenen güven aralığıyla görün.
Meslek önerin ABD BLS meslek kodlarını harmanlıyoruz — modern niş roller (SEO, DevOps, SMM…) henüz sınıflandırmada olmayabilir. Bize bildirin, en yakın BLS ailesine eşleyelim.
🔥 Popüler aramalar
⚠️ En yüksek otomasyon riski
🛡️ En düşük otomasyon riski
Ölçülen Claude kullanımı yok
Anthropic Economic Index bu meslek için Claude kullanımı kaydetmedi. Bu genellikle şu anlama gelir: elle yapılan fiziksel çalışma, yüz yüze etkileşim ya da daha az metin tabanlı görevler. %0 puanı "bugün ölçülen yapay zeka etkileşimi yok" olarak okunmalı; "yapay zeka yardım edemez" anlamına gelmiyor.
İlgili mesleklerden seçin veya yukarıya yazın.
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.
İlgili becerilerle daha güvenli roller Bileşik risk yüksek olduğunda, bunlar aynı sektördeki daha düşük riskli eşdeğer mesleklerdir — beceri transferi yakınlığına göre sıralanır (daha yakın SOC kökü önce).
Yapay zekanın kolayca kopyalayamadığı beceriler Bu meslekte öne geçmek istiyorsanız nereye yatırım yapmalısınız. Kendi görev dağılımınız ile sektörde insana özgü kalan niteliklerin bir bileşimi.
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.
Bu meslek için 2013 tahmini bulunmuyor — Frey & Osborne 702 SOC kodu inceledi; bu meslek orijinal sette yer almıyordu.
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.