60 bin dolarlık pazarlama pozisyonları yerine tek yüksek ücretli çalışan: Fortune yazarlarının örneği

Fortune’da yazan isimler, bir şirketin yıllık maaşı 60 bin dolar (yaklaşık 80,1 milyon won) olan birkaç pazarlama pozisyonu yerine yüksek ücretli tek bir çalışanı işe aldığını aktardı.

Fortune, 31 Ekim’de yayımladığı ortak yazıda bu örneğe yer verdi. Yazarlar, çalışan başına AI kullanımına üst sınır koymak yerine iş sonuçlarıyla maliyetin birlikte ölçülmesi gerektiğini savundu.

Yazıdaki örnek, mevcut çalışanların işten çıkarılmasını değil, yeni işe alım planının değiştirilmesini anlatıyor. Şirketin adı ve işe alınan çalışanın gerçek maaşı açıklanmadı.

Yazarlar, portföy şirketlerinden birinin web sitesi hazırlatmak için bir ajansdan 60 bin dolar (yaklaşık 80,1 milyon won) tutarında teklif aldığını yazdı. İş geliştirme ekibinden üç çalışan AI kullanarak siteyi üç günde hazırladı; token maliyetinin ise birkaç yüz dolar olduğu belirtildi.

Ajansın teklifi ve token fatura dökümü yayımlanmadı. Bu nedenle maliyet ve sonuçları bağımsız biçimde karşılaştırmaya yarayacak veri sunulmadı.

Yazıda, satın alma değerlendirmesi için hazırlanan yönetim kurulu belgelerinin AI ile yeniden düzenlenmesi sırasında bir hatanın fark edildiği başka bir örnek de anlatıldı. Yazarlar, AI’ın teklif fiyatının yüzde 40 düşürülmesini önerdiğini, öneriyi değerlendirdikten sonra teklif tutarını indirdiklerini aktardı. İşlemin tarafları ve fiyatlandırma belgeleri açıklanmadı.

Burada kullanılan “token”, AI modelinin girdileri ve çıktıları işlerken kullandığı veri birimini ifade ediyor. Kripto varlık token’larından farklı bir kavram.

Yazarların aktardığı örnekler, AI kullanım maliyetlerinin iş sonuçlarıyla birlikte değerlendirilmesi gerektiği görüşünü destekleyen deneyimler niteliğinde. Bunlar, farklı şirketleri ve meslekleri karşılaştıran bir araştırmanın sonuçları değil.

Accenture ($ACN), 29 Temmuz tarihli resmi yazısında, kendisinin de dahil olduğu incelediği dağıtım ortamlarının neredeyse tamamında kullanıcıların ve iş akışlarının yüzde 10’undan azının maliyetlerin çoğunu oluşturduğunu açıkladı.

Accenture, AI kullanımını iş sonuçlarıyla ilişkilendirmeyi ve görevin zorluğuna uygun model atamayı önerdi. Maliyeti yüksek modellerin de role veya iş gereksinimine göre yönetildiğini belirtti.

Jellyfish, 2026’nın ilk çeyreğinde 200 şirkette çalışan 12 bin geliştiriciyi analiz etti. Claude API’nin açıklanan fiyatları üzerinden tahmin edilen aylık token maliyeti, kullanım medyanındaki geliştirici başına 52,38 dolar (yaklaşık 70 bin won), 90. yüzdelik dilimdeki geliştirici başına ise 691,14 dolar (yaklaşık 923 bin won) oldu.

Kullanım bakımından en alt yüzde 20’lik grubun çeyrek başına ortalama birleştirilmiş kod değişikliği talebi (PR) sayısı 11, en üst yüzde 20’lik grubunki 23 olarak hesaplandı. PR başına tahmini token maliyeti ise sırasıyla 0,28 dolar (yaklaşık 374 won) ve 89,32 dolar (yaklaşık 119.242 won) oldu.

Token kullanımının yüksek olduğu grupta birleştirilen PR sayısı daha fazlaydı, ancak PR başına maliyet de daha yüksekti. Jellyfish, token kullanımını geliştirici çıktı verileriyle birlikte analiz etti. Bu sonuçlar tek başına daha fazla kullanımın daha yüksek üretime yol açtığını kanıtlamıyor.

Başlangıç düzeyindeki işlerdeki değişime ilişkin ayrı bir veride, Birleşik Krallık’taki şirket yöneticilerine yönelik ankete katılanların yüzde 19’u son bir yılda başlangıç düzeyindeki işe alımları azalttığını bildirdi. Araştırmanın katılımcıları ve bölgesi farklı olduğu için bu sonuç, söz konusu şirket örneğiyle aynı eğilim olarak değerlendirilemez.