İş dünyası, içinde yaşadığımız toplumun ayrılmaz bir parçası ve mevcut ekonomik sistemin yapı taşı. Bu dünya, politik, ekonomik, demografik, toplumsal ve kültürel sistemlerin etkisi altında şekilleniyor ve iş dünyasında olup bitenler de bu sistemleri karşılıklı olarak ve doğrudan etkiliyor. Dolayısı ile karmaşık bir ilişki ve etkileşim ağından bahsediyoruz. Son zamanlarda, özellikle eksponansiyel hızda ilerleyen teknolojik ilerlemelerin etkisi altında, iş dünyasının geleceğine dair öngörülerde bulunabilmek hayli zor hale geldi. Çok sayıda değişken ve bu değişkenlerin arasındaki karmaşık ilişkiler, gelecekte nasıl bir dünyada yaşayacağımızı ve iş yapacağımızı tahminleme gücümüzü önemli derecede zayıflatıyor. Ancak öte yandan, stabilite, güven ve denge arayışındaki iş dünyası ve ekonomik sistemler açısından da geleceğin öngörülebilmesi hayati önem taşıyor. Geleceğin iş dünyasını öngörmeye çabamız, pek çok sistem, katman ve kurum üzerinde düşünmeyi gerektiriyor: teknolojik dönüşüm hızı, ekonomik büyüme, yatırım sermayesi akışı, demografik faktörler, kentleşme eğilimi, iklim krizi, kurumların iş modellerindeki değişimler, eğitim sistemi, işgücü piyasalarındaki dönüşüm, devlet politikaları, teknolojik dönüşüm hızı, kültürel dönüşüm hızı vb... Normal şartlarda biz bir konuyu, olayı ya da nesneyi analiz ederken onu parçalarına ayırıp, bu parçaları inceleyerek sorunun kaynağını bulmaya ve elimizdeki araçlarla müdahale etmeye çalışırız. Ancak bu tümevarımcı analiz yöntemi çoğu zaman hataya sebep olur. Çünkü nesneler, olgular ya da olaylar birbirinden bağımsız hareket eden parçalardan değil, birbiri ile sıkı sıkıya etkileşimde olan sistemlerden oluşurlar. İş dünyasında da durum bundan farklı değil. Birçok karmaşık sistemin etkisi ile şekillenen ve bu sistemleri etkileyen dev bir yapının ne yöne evrileceğini, ancak ve ancak bu karmaşık sistemleri ve bu sistemlerin birbiri ile olan ilişkilerini anlayabilirsek, kısmi olarak tahmin edebiliriz. Şirketlerin makine öğrenmesi, yapay zeka, blockchain, nesnelerin interneti, cloud, otonom sistemler gibi teknolojileri ve sistemleri uygulamaya alma hızı ve bu uygulamaların yaygınlaşarak tabana yayılması, geleceğin iş dünyasını şekillendiren temel faktörlerden biri olacak. Bu noktada akıllara gelen ilk soru bu yeni dünyada insana gerek olup olmayacağı ve rolümüzün hangi alanlarda, nereye kadar gerileyeceği. Dünya Ekonomik Forumu tarafından yayımlanan Future of Jobs 2020 araştırmasının sonuçlarına göre şirketlerin %43’ü 2025 yılına kadar teknoloji entegrasyonu nedeni ile iş gücünde önemli düzeyde azaltmaya gitmeyi planlıyorlar. 2025 yılı itibariyle makinelerle insanların kurumlar içindeki rollerinin %50 - %50 olarak eşitleneceği öngörülüyor. Dünya Ekonomik Forumu, bu tabloya bakarak makineleşme ve yeni nesin teknolojilerin kullanımı nedeni ile 85 milyon iş kaybı yaşanırken, bu teknolojilerin gerektireceği yeni meslek alanları dolayısıyla 97 milyon yeni işin ortaya çıkacağı tahmininde bulunuyor. Bu rakamlar 2018 tarihli bir önceki raporda daha olumlu bir tablo çizmekteydi (75 milyon iş kaybı ve 133 milyon yeni iş yaratımı). Peki bu öngörülerin gerçekleşmesi hangi faktörlere bağlı? Bu sorunun cevabını verebilmek için konuya sistem odaklı düşünme ile bakmak gerekiyor. Dilerseniz kısa bir örnekle durumun ne kadar girift olduğunu açıklayalım: Makine öğrenmesi ve yapay zeka için büyük veriye ihtiyacınız var. Elinizde ne kadar çok veri varsa, bu teknolojilerden faydalanabilme düzeyiniz de o ölçüde artıyor. Ancak ortada büyük verinin bireylerden ne şekilde toplanacağı, bu süreçte bireylerin haklarının nasıl korunacağı, elde edilen verilerin kimlerle hangi koşullarda paylaşılabileceği, hangi ülke sınırları içinde saklanacağı, kimlerin bu veriye erişiminin olacağı gibi pek çok soru var. Hükümetler vatandaşlarını korumak için kişisel verilerin toplanmasına ve veri mahremiyetine ilişkin düzenlemeleri ardı arkasına yürürlüğe koyuyorlar. Örneğin Avrupa Birliği, 2018 yılında Avrupa Birliği Genel Veri Koruma Yönetmeliği GDPR’ı yürürlüğe koydu. Bu korumacı yönetmelik şirketler açısından son derece kısıtlayıcı düzenlemeler içeriyor. Bu koşullarda şirketlerin makine öğrenmesine ilişkin teknolojileri ne hızla uygulamaya alabilecekleri faaliyet gösterdikleri ülkelerdeki hükümetlerin bakış açısına, vatandaşların veri güvenliğine dair bilinç ve talep düzeylerine ve politik faktörlere bağlı. Durumu başka bir açıdan daha ele alalım: bu teknolojileri uygulamaya geçirebilmek için yazılımcılara, veri bilimcilere, veri güvenliği ve yapay zeka uzmanlarına ihtiyacınız var. Eğer faaliyet gösterdiğiniz ülkede yetişmiş insan kaynağı yoksa, bu durum da teknolojik dönüşüm hızını ve hatta yatırım kararlarınızı doğrudan etkileyecek. Dolayısı ile eğitim sisteminden toplumsal yapıya kadar pek çok faktör de teknolojik adaptasyonu ve iş dünyasının değişim hızını belirliyor. Bu örnek, oyunu şekillendirecek olan değişkenlerin sayıca çokluğunun ve giriftliğinin bir sonucu olarak konunun neden tahminlenebilir olmaktan bu denli uzak olduğunu açık bir biçimde gösteriyor. Geleceğin iş dünyası, ekonomik, politik, toplumsal ve kültürel sistemler ve bu sistemlerin karmaşık etkileşimlerinin bir türevi. Dolayısı ile bu dünyayla ilgili makul ve isabetli öngörülerde bulunabilmek için bu sistemlere ilişkin öngörülere de hakim olmamız, ama bunun da ötesinde bu yapılar arasındaki girift ilişkileri de hesaba katarak, bütüncül bir bakış açısıyla, farklı alternatiflerin beraberinde getireceği olasılık evrenini de görebilmemiz gerekiyor.