Son dönemde teknoloji sektöründe art arda gelen işten çıkarmalar, artık yalnızca ekonomik kriz ve maliyet azaltma kararları olarak değil; şirketlerin AI merkezli yeni organizasyon yapısına geçiş sürecinin bir parçası olarak görülüyor. Son dönemde dünyanın en büyük teknoloji şirketlerinde yapılan bazı işten çıkarmalar ve şirketlerin bu işten çıkarmalar için sunduğu gerekçeker veya kamuoyunda geçen sebepleri ile ilgili bazı bilgiler şöyle:
LinkedIn: Yaklaşık %5 küçülmeye gitti (~875 kişi). Bu işten çıkarmalarda daha çok mühendislik, ürün, pazarlama ve iş ekipleri etkilendi. Şirket, AI dönüşümü ve organizasyonel sadeleşmeyi gerekçe gösteriyor.
Meta: Yaklaşık 8.000 çalışanı etkileyen yeni işten çıkarma dalgası başladı. Şirket, ekipleri “AI-native” yapıya dönüştürmeye çalışıyor. Bu kadar yüksek işten çıkarmanın sebebinin AI kaynaklı olmadığı, ekonomik krizin daha ağır bastığını söylemekle beraber AI etkisinin de yüksek olduğunu söyleyebiliriz.
Cisco: 4.000’e yakın çalışanı işten çıkaracağını açıkladı. AI yatırımlarına kaynak ayırmak ve operasyonları sadeleştirmek hedefleniyor.
Amazon: Farklı ekiplerde devam eden küçülmelerle 2026’daki toplam işten çıkarmalar 16.000+ seviyesine ulaştı. Özellikle operasyon, cihazlar ve bazı kurumsal ekipler bu işten çıkarmalardah daha çok etkileniyor.
Microsoft: Doğrudan büyük bir toplu duyuru olmasa da bazı ekiplerde küçülme ve gönüllü ayrılık programları yürütülüyor. AI ve veri merkezi yatırımlarına bütçe kaydırıldığı belirtiliyor.
Cloudflare: Yaklaşık %20 küçülme yaptı. Şirket daha verimli ve AI destekli organizasyon modeline geçtiğini belirtti.
Block: Jack Dorsey’nin şirketi, yıl içinde iş gücünün büyük bölümünü azaltacağını açıkladı. Şirketin %40'ına yakını olan yaklaşık 4.000 kişinin işten çıkarılacağı doğrudan şirket CEO'su tarafından açıklandı. Burada da ön plana çıkarılan sebep AI destekli verimlilik dönüşümü.
Oracle: Mart ve Nisan döneminde binlerce kişilik küçülme gerçekleştirdi. Özellikle klasik enterprise yazılım ekiplerinde yeniden yapılanma yapılıyor.
Şirketlerin ortak söylemi “organizasyonel sadeleşme” ve “AI-native dönüşüm” olsa da, sektör genelinde oluşan tablo; yapay zekânın yalnızca ürünleri değil, yazılım şirketlerinin mühendislik organizasyonlarını, ekip yapılarını ve işe alım stratejilerini de köklü biçimde değiştirmeye başladığını gösteriyor.
Bu noktada asıl tartışma yalnızca “AI sayesinde daha verimli miyiz?” sorusu değil; şirketlerin bu dönüşüm uğruna girdiği dev maliyetlerin gerçekten sürdürülebilir olup olmadığı. Çünkü bugün birçok teknoloji şirketi, “AI’ı kaçırmama” motivasyonuyla milyarlarca dolarlık veri merkezi, model ve altyapı yatırımları yaparken aynı anda organizasyonlarını küçültüyor. Ancak sektör içinde giderek daha fazla kişi, belirli alanlarda deneyimli insan ekipleriyle çalışmanın hâlâ daha verimli, daha yaratıcı ve daha düşük riskli olup olmadığını sorgulamaya başladı.
Özellikle yazılım geliştirme, güvenlik ve ürün kararları gibi yüksek sorumluluk gerektiren alanlarda AI sistemlerinin yaptığı hatalarda sorumluluğun kimde olduğu sorusu hâlâ net değil. Kullanılan model mi, onu ürüne entegre eden şirket mi, yoksa çıktıyı onaylayan mühendis mi sorumlu olacak? AI destekli çalışma modeli hızla yaygınlaşırken, sektörün önündeki en büyük belirsizliklerden biri de tam olarak bu “hesap verebilirlik” meselesi olmaya devam ediyor.