2024–2025’te Yapay Zeka Uzmanı Maaşları: Kapsamlı Bir Rapor

Kaynaklar: Glassdoor tarafından bildirilen veriler 365DataScience tarafından özetlenmiştir ^{[39] [40]}, Analytics Insight aracılığıyla CalTech CTME ^[41].Rakamlar, taban maaş ve ikramiyeleri içermektedir.Gerçek maaşlar deneyime ve şehre göre değişiklik gösterir (ör.ABD’deki büyük şehirlerde maaşlarşehirlerde ulusal ortalamanın üzerindedir).

Diğer Bölgeler: Kuzey Amerika, Avrupa ve Asya dışında, yapay zeka maaş verileri daha az yaygın olsa da artan fırsatlara işaret etmektedir. Avustralya’da ortalama veri bilimi maaşları yaklaşık 79.000 $ (AUD ~120 bin) ^[42] seviyesindedir ve Avrupa düzeyleriyle benzerdir. Orta Doğu, yapay zeka yeteneklerini çekmek için cazip (ve genellikle vergisiz) paketler sunmaya başlamıştır; örneğin, BAE ve İsrail gibi ülkeler yapay zeka merkezlerine yatırım yapmış ve rekabetçi maaşlar sunabilmektedir (ancak kesin rakamlar oldukça değişkendir). Afrika’da maaşlar genellikle çok daha düşüktür – örneğin Güney Afrika’da ortalama bir veri bilimci yaklaşık 44.436 $ ^[43] kazanırken, Mısır’da bu rakam sadece 14.368 $ ^[44] civarındadır. Bu farklar küresel bir eğilimi ortaya koyuyor: Yapay zeka uzmanlığı her yerde maaş primine sahip ancak yerel ekonomik koşullar ve talebin olgunluğu mutlak maaş seviyelerini önemli ölçüde etkiliyor. Özellikle, satın alma gücüne göre ayarlandığında bazı farklar azalıyor; bir raporda da belirtildiği gibi maaşın yanında yaşam maliyetini göz önünde bulundurun, çünkü “New York’taki bir doların alım gücü Mumbai veya Doğu Avrupa’daki bir dolardan farklıdır” ^{[45] [46]}.

(Aşağıda, ülkelere göre ortalama Yapay Zeka/Veri Bilimi maaşlarının özetini gösteren Tablo 1’e bakınız.)

Tablo 1. Yapay Zeka Uzmanları / Veri Bilimciler için Ortalama Yıllık Maaş, Seçili Ülkeler (2024–25) ^{[47] [48]}

Yukarıda gösterildiği gibi, Kuzey Amerika maaşları dünyada başı çekiyor (ABD çok önde), Batı Avrupa ve gelişmiş Asya ülkeleri orta seviyede yer alıyor ve gelişmekte olan bölgeler AI uzmanları için mutlak olarak daha düşük ödemeler sunuyor. Ancak, talep artışı küresel – daha düşük ücretlerin olduğu bölgelerde bile AI işe alımı ve maaşlarında yıldan yıla hızlı artışlar görülüyor, çünkü AI adaptasyonu yaygınlaşıyor ^{[49] [50]}. Örneğin, Hindistan’ın AI iş gücü dünyanın en büyüğünden biridir (~600.000 profesyonel) ve 2027’ye kadar iki katına çıkması beklenmektedir; bu, maaşların artmasına yol açıyor (hala önemli bir yetenek açığı olsa da) ^{[51] [52]}. Avrupa’da ise, iş ilanlarında yapay zeka becerilerine yapılan referanslar 2019’dan 2024’e %330 arttı. Bu, artan talebin maaşlar üzerinde yukarı yönlü baskı oluşturacağını gösteriyor ^{[53] [54]}. Dolayısıyla bölgesel maaş farklılıkları devam etse de, genel eğilim tüm büyük pazarlarda yapay zeka maaşlarında güçlü bir artış, çünkü her yerdeki kuruluşlar AI yetenekleri için rekabet ediyor.

Role ve Deneyime Göre Maaş Dağılımı

Role Göre: Farklı yapay zeka iş pozisyonlarının sorumlulukları ve yetenek kıtlığına bağlı olarak maaş aralıkları farklılık gösterir. Genel olarak, daha uzmanlaşmış veya araştırma odaklı işler (ör. AI araştırma bilim insanları) ya da doğrudan ürün gelirini etkileyen roller (ör. büyük teknoloji şirketlerinde makine öğrenimi mühendisleri) daha genel rollere göre daha yüksek maaşlar alır. Aşağıda bazı anahtar roller ve tipik maaş seviyeleri yer almaktadır:

• Makine Öğrenimi Mühendisi: ML mühendisleri, ML modellerini ve altyapılarını tasarlar ve dağıtır. Teknoloji ve diğer sektörlerde son derece yüksek talep görürler. ABD’de, ML Mühendisleri genellikle 100.000 $ civarında başlar ve deneyimle birlikte özellikle rekabetçi pazarlarda 180.000 $+ kazanabilirler ^{[55] [56]}. Küresel olarak, bu pozisyon en yüksek medyan maaşlardan birine sahiptir: AI/ML işlerine yönelik geniş çaplı bir ankette “Makine Öğrenimi Mühendisi” rollerinin medyanı 189.000 $ olarak bulunmuştur (4.500+ katılımcıdan alınan veriler) ^{[57] [58]}. Bu oran, birçok yazılım mühendisliği pozisyonuyla aynı düzeyde veya daha yüksektir ve ML becerilerine verilen önemi yansıtır.
• Veri Bilimci: Veri bilimciler (verileri analiz eden ve öngörücü modeller geliştirenler) yıllardır öne çıkan bir rol olup, iyi maaş almaya devam ediyorlar. ABD’de veri bilimciler ortalama olarak 116.000 $ (Glassdoor) kazanıyor ve yaygın aralıklar yaklaşık 90 bin $ ila 150 bin $ arasında değişiyor ^[59]. Deneyimle veya yüksek maaşlı sektörlerde, ABD’li veri bilimciler 150 bin $’ın üzerinde kazanabiliyor ^{[60] [61]}. Dünya genelinde, “Veri Bilimci” rolleri medyan maaş olarak yaklaşık 152.000 $ gösteriyor ^[62] – fakat bu küresel endeksten alınan sayı muhtemelen yüksek maaşlı ABD pozisyonlarına doğru kayıyor. Avrupa’da veri bilimciler biraz daha düşük (Almanya’da medyan 67 bin € ^[63]), fakat orada bile on yıl tecrübe, yılda yaklaşık 90.000 € (100 bin $) gelir sağlayabiliyor ^[64]. Stepstone’da iş gücü piyasası uzmanı Dr. Tobias Zimmermann, şunları kaydediyor: “Veri bilimcilerine yüksek talep var… Veri bilimcilerinin iyi maaş almalarına şaşmamak gerek. On yıl tecrübeyle, yılda yaklaşık 90.000 euro kazanmayı bekleyebilirler” ^[65].
• Yapay Zeka Araştırma Bilimcisi / Araştırmacı: Bunlar, yapay zekanın sınırlarını zorlayan doktora seviyesindeki uzmanlardır (genellikle Ar-Ge ekiplerinde veya laboratuvarlarında çalışırlar). Özellikle üst düzey şirketlerde çok yüksek maaşlar alırlar. “Araştırma Bilimcisi” (AI) pozisyonları için küresel medyan maaş yaklaşık 184.300 $ ^{[66] [67]} düzeyindedir ve binlerce veri noktasına dayanmaktadır. Pratikte, büyük ABD teknoloji firmalarında bir araştırma bilimcisi toplamda yaklaşık 200 bin dolar seviyesinde başlayabilir ve çok daha yukarı çıkabilir. Örneğin, Google’da bir Araştırma Bilimcisi giriş seviyesinde (L3) yaklaşık 193.000 $‘dan başlarken, üst seviyelerde (L8) 893.000 $+‘ya kadar çıkabilir ^[68]. Endüstrideki yapay zeka araştırma rolleri genellikle önemli miktarda hisse de içerir ve bu da toplam kazancı artırır. (İlerleyen bölümlerde, elit laboratuvarlardaki üst düzey araştırmacıların yedi haneli paketler görebileceği anlatılacak.) Akademide veya kâr amacı gütmeyen kuruluşlarda yapay zeka araştırmacıları çok daha az kazanır (aşağıda “Akademi vs Endüstri” başlığına bakınız); bu nedenle pek çok üst düzey araştırmacı endüstriye geçiş yapmaktadır.
• Yapay Zeka/Makine Öğrenimi Programcısı / Yazılım Mühendisi: AI modellerini yazılıma entegre etmeye uzmanlaşmış geliştiriciler (bazen sadece AI mühendisi veya AI yazılım geliştiricisi olarak da adlandırılırlar) diğer yazılım mühendisleriyle benzer maaşlar kazanır, ancak talep gören AI becerilerine sahipseler ek bir prim alırlar. ABD’de AI yazılım geliştiricileri genellikle yaklaşık 85 bin dolardan başlayabilir ve üst düzey pozisyonlarda 130 bin $‘ın ötesine geçebilirler ^{[69] [70]}. Bir kaynağa göre, AI mühendisleri (geniş bir terim) diğer yazılım mühendislerine kıyasla yaklaşık %5 daha yüksek maaş ve %10–20 daha fazla hisse alıyor, çünkü sahip oldukları uzmanlık becerileri çok değerli ^{[71] [72]}. Küresel bir anket, “AI Mühendisi” maaşının medyanını yaklaşık 152.000 $ olarak gösteriyor ^[73]. Benzer şekilde, şirketlerde AI algoritması geliştirenlere verilen “Uygulamalı Bilimci” (Applied Scientist) pozisyonlarının medyanı da yaklaşık 160.000 $ ^[74]. Özetle, güçlü AI/ML bilgisine sahip bir mühendis, bu uzmanlığı olmayan benzer bir mühendisten genellikle daha fazla kazanacaktır.
• Yeni Ortaya Çıkan Roller (Prompt Mühendisi, Yapay Zeka Etik Uzmanı, vb.): Üretken yapay zeka devrimi, birkaç yıl öncesine kadar neredeyse hiç olmayan “Prompt Mühendisi” (büyük dil modelleri için istemlerin hazırlanması ve optimize edilmesi) gibi yeni iş unvanlarının ortaya çıkmasına yol açtı. Dikkat çekici bir şekilde, bu pozisyonların bazıları son derece yüksek maaşlar sunuyor. 2023 yılında, yapay zeka prompt mühendisleri için yayınlanan iş ilanlarında maaşlar 200.000 $’dan başlayıp 300.000 $+’ya kadar ^[75] ulaşırken, Anthropic gibi şirketlerin deneyimli prompt mühendislerine yaklaşık 250 bin – 375 bin dolar arasında ödeme yaptığı bildiriliyor ^[76]. Her “prompt mühendisi” bu kadar kazanmasa da, bu durum üretken yapay zeka becerilerinin ne kadar değerli hale geldiğini gösteriyor. Benzer şekilde, kurumlar Yapay Zeka Etik Sorumluları ve Yapay Zeka politika uzmanları işe alıyor ve sorumlu yapay zeka geliştirilmesini sağlıyor. Bu roller iyi maaş verse de teknik AR-GE pozisyonları kadar yüksek değil – ABD’de bir Yapay Zeka Etik Sorumlusu genellikle 95.000 $’dan başlayıp, kıdeme göre 135.000 $+ seviyelerine çıkabiliyor ^[77]. (Önemi yeni yapay zeka düzenlemeleriyle giderek artıyor, mühendislik maaşlarına ulaşmasa da.)
• Diğer İlgili Roller: Pek çok başka uzmanlaşmış yapay zeka rolü de vardır: MLOps Mühendisleri (makine öğrenimi operasyonları) yapay zeka modellerinin dağıtımını yönetir (genellikle ABD’de yazılım/DevOps mühendisleriyle benzer, alt-orta altı hanelerde maaş alırlar), Veri Mühendisleri yapay zeka için veri boru hatlarını yönetir (dünya genelinde medyan maaş ~140 bin $ ^[78]), Bilgisayarla Görü Mühendisleri (ABD’de genellikle yaklaşık 100 bin – 150 bin $ aralığında) ^[79], Robotik Mühendisleri (ABD’de yaklaşık 80 bin – 140 bin $) ^[80] vb. Bir diğer niş kesişim alanı Siber Güvenlikte Yapay Zeka: “Yapay Zeka Güvenlik Uzmanı” gibi roller ortaya çıkıyor ve ABD’de ortalama maaşlar 130 bin – 180 bin $ seviyesinde; çünkü hem yapay zeka hem de güvenlik bilgisi gerektiriyor ^{[81] [82]}. Sonuç olarak, yapay zeka uzmanlığını başka bir alanla (güvenlik, sağlık, finans vb.) birleştiren her rol yüksek maaşla ödüllendirilir; çünkü bu yetenek birleşimi nadirdir.

Deneyim Seviyesine Göre: Deneyim, AI maaşlarında önemli bir faktördür. Çoğu meslekte olduğu gibi, yeni başlayan profesyonellerin maaşları, orta veya kıdemli personele göre çok daha düşüktür – ancak AI alanında, başlangıç maaşı bile ulusal ortalamalara göre oldukça yüksek olabilir ve büyüme eğrisi dik bir şekilde artar.

Amerika Birleşik Devletleri’nde Glassdoor verilerine göre, giriş seviyesi (0–1 yıl) bir veri bilimcisinin toplam maaşı 117.000 $ civarında beklenmektedir ^[83]. Birkaç yıl deneyim kazandıklarında maaş hızlıca artar – 4–6 yıl deneyimli olanlar ortalama 141.000 $ civarında kazanır ^[84] ve 7–9 yıl (kıdemli bireysel katkı düzeyinde) olanlar ise yaklaşık 153.000 $ ^[85]. Oldukça deneyimli uzmanlar (10+ yıl) veya liderlik pozisyonundakiler veri bilimi rollerinde 180–190 bin $ seviyesine yaklaşabilir hatta geçebilir ^[86]. Hatta 15+ yıl deneyimli olanlar için Amerika’da ortalama maaş neredeyse 190.000 $ idi; bu analizlerden birine göre ^[87]. Bu gidişat – maaşın giriş seviyesinden kıdemliye yaklaşık iki katına çıkması – AI profesyonelleri için alanda kalıp gelişme konusunda güçlü bir motivasyon kaynağıdır. 365DataScience raporunda belirtildiği gibi, bu “azimli olmanın önemi”ni ve kariyer inşa etmede kararlılığın rolünü göstermektedir ^{[88] [89]}.

Yapay zeka mühendisleri ve araştırmacılar için benzer (hatta daha belirgin) bir desen mevcut. Yeni mezun bir makine öğrenimi mühendisi (üst düzey bir teknoloji şirketinde) toplamda yaklaşık 150.000–200.000 ABD doları kadar bir ücret alabilirken, aynı şirkette on yıllık deneyime sahip bir kıdemli makine öğrenimi mühendisi veya araştırma bilimcisi yıllık toplamda (hisse dahil) 300.000 ABD dolarının çok üzerinde kazanıyor olabilir. Örneğin, ABD’de bir baş veya lider veri bilimci yıllık 240.000$’ın üzerinde gelir elde edebilir ^[90] ve üst düzey bir “Seçkin” yapay zeka mühendisi ya da araştırmacısı (15+ yıl, büyük bir firmada) 500.000$+ paketlerle karşılaşabilir (bu aşırı örnekler için bir sonraki bölümde daha fazla bilgi var). Buna karşılık, giriş seviyesi yapay zeka becerilerine sahip olanlar, iyi maaş alsalar da yaklaşık 100.000$ civarında kazanabilirler (bu birçok alana kıyasla yüksek olsa da, tecrübeli uzmanların kazandığının sadece bir kısmı).

Ayrıca kariyer yolunun da önemli olduğunu belirtmek gerek: yönetim veya yönetici pozisyonlarına (örneğin, yapay zeka ekip liderleri, yapay zeka direktörleri) geçiş yapanlar, benzer tecrübedeki bireysel katkıcılardan daha yüksek maaşlara sahip olabilirler. Ancak, 2024 yılında veri/yapay zeka alanlarında bazı yönetici maaşlarının biraz azaldığı gözlemlendi ^[91] (muhtemelen şirketlerin yeniden yapılanması ve yönetici yükünü artırmada ihtiyatlı davranmaları nedeniyle). Yine de, tecrübeli yapay zeka yöneticileri (örneğin, liderlik de dahil 10+ yıl deneyim) özellikle büyük teknoloji şirketleri veya unicorn startuplarda çok yüksek maaşlar alabilirler – genellikle kıdemli bireysel katkıcıların maaşına yönetim primi eklenmiş hali kadar olabilir. Örneğin, “Makine Öğrenimi Başkanı” unvanının 2024’te küresel medyan maaşı yaklaşık 336.500$ idi (her ne kadar küçük bir örneklemden gelse de) ^[92]. Benzer şekilde, “Makine Öğrenimi Direktörü” gibi pozisyonların küresel medyanı 205.800$ civarındaydı ^[93]. Bu rakamlar, yapay zeka liderliğine yükselmenin oldukça kazançlı olabileceğini gösteriyor.

Erken kariyer vs. Kıdemli örnek: Somutlaştırmak gerekirse, OpenAI gibi yapay zekâ odaklı bir şirketteki yazılım mühendislerini düşünelim. Levels.fyi verilerine göre, OpenAI’de bir L2 (giriş seviyesi) Yazılım Mühendisi’nin toplam maaşı yaklaşık 238.000 $, buna karşın bir L6 (kıdemli/staff) Yazılım Mühendisi’nin yıllık paketi yaklaşık 1,34 Milyon $ ^[94]. Bu kıdemli seviye muhtemelen on yıl veya daha fazla tecrübeye ve olağanüstü bir performansa sahip birine karşılık geliyor. OpenAI’de tüm seviyeler arasındaki medyan maaş ise yaklaşık 875.000 $ olarak bildirildi ^[95]; bu da en üst kademedeki kazançların maaş ortalamasını nasıl yükselttiğini gösteriyor. OpenAI, maaş skalasında bir istisna olsa da, bir yapay zekâ uzmanın tecrübe ve sorumlulukta üst seviyeye çıktığında gelirinin ne kadar artabileceğine örnek oluşturuyor.

Özetle, AI uzmanları deneyimle birlikte önemli maaş artışları görüyor. Giriş seviyesi profesyoneller pek çok alana göre zaten yüksek maaşlar alıyor, ancak AI’da kıdemli bireysel katkıcı seviyesine ya da lider pozisyonlarına ulaşanlar maaşlarının katlandığına tanık olabiliyor. Ayrıca, pek çok şirketin hisse bazlı maaş paketleri sunması bu durumu daha da artırıyor – başarılı bir AI şirketinde erken başlayan kıdemli biri milyonlarca dolar değerinde hisseye sahip olabilir. Raporun ilerleyen bölümlerinde, bu dinamiğin Büyük Teknoloji ve önde gelen laboratuvarlarda tecrübeli AI uzmanlarının eşi benzeri görülmemiş maaşlar almasına nasıl yol açtığını inceleyeceğiz.

Sektör Farklılıkları: Büyük Teknoloji vs Girişimler vs Akademi vs Diğerleri

AI yeteneğine neredeyse her sektörde ihtiyaç duyuluyor, ancak her sektör aynı oranlarda maaş ödemiyor. Büyük bir teknoloji şirketi, girişim, akademik kurum, finans şirketi, sağlık hizmetleri, hükümet vb. gibi alanlarda çalışıp çalışmamanıza bağlı olarak maaşlarda belirgin farklılıklar var. Aşağıda, AI maaşlarında sektör bazlı bazı temel eğilimleri inceliyoruz:

• Büyük Teknoloji Şirketleri (Big Tech): Google, Meta, Amazon ve Microsoft gibi şirketler, AI yeteneklerine en yüksek maaşları ve yüklü hisse paketlerini sunmalarıyla ünlüdür. Büyük teknoloji şirketleri, önemli kârlar elde eder ve avantajlarını koruyabilmek için AI uzmanlığı konusunda yoğun bir rekabete girerler, bu da çok cömert maaşlara yol açar. Örneğin, bir FAANG şirketinde çalışan bir AI araştırma bilimcisi veya mühendisi, yıllık toplam (maaş + bonus + hisse) olarak kolayca orta-yüksek altı haneli rakamlara ulaşabilir. Google’ın dahili seviyelerine göre, Araştırma Bilimcileri için doğrudan maaş ~$193K (başlangıç) ile ~$893K (kıdemli) arasında değişiyor ^[96]. Ayrıca, günümüzde Büyük Teknoloji’deki orta ve kıdemli düzey AI araştırmacıları genellikle yıllık $500.000 ile $2.000.000 arasında toplam paketlere sahip oluyor – bu rakamlar birkaç yıl öncekinden belirgin şekilde daha yüksek ^[97]. Financial Times araştırma bilimcileri için (yarım milyon ile çok milyon dolar arası maaşların) birkaç yıl önceki yaklaşık $400k+’dan yükseldiğini bildirdi ^[98]. Büyük Teknoloji’de hisse senedi hibeleri devasa bir unsur olabilir: Google, Meta ve Microsoft gibi şirketler, kıdemli AI personeline nakit maaşı ikiye katlayabilecek oranda sık sık hisse verir ^[99]. Bir veri kaynağına göre, “büyük teknoloji şirketlerindeki en iyi mühendisler” (yalnızca AI ile sınırlı olmamakla birlikte) ortalama olarak $281.000 maaş ve $261.000 yıllık hisseyle beraber toplamda yaklaşık $542.000 kazanıyor ^[100]. AI uzmanları ise, en çok değer görenler arasında olduklarından, genellikle bu rakamları bile geçebiliyor (özellikle doğrudan AI ürün geliştirme veya araştırmaya bağlı rollerde).
  • Büyük teknoloji içinde, AI Araştırma Laboratuvarları (Google DeepMind, Meta AI, Microsoft Research vb.) en dikkat çekici maaşları sunar. Bu gruplar bazen yarı-bağımsız şekilde çalışır ve dünya çapında doktora sahip uzmanları çekmek için gerekli maaşları öderler. Belirli örnekleri bir sonraki bölümde detaylandıracağız fakat Büyük Teknoloji’de baş araştırmacı seviyesine gelen AI uzmanlarının yedi rakamlı gelirlere sahip olması şaşırtıcı değil. Bir teknoloji işe alım uzmanının gözlemiyle, “orta ve kıdemli araştırma bilimcileri artık Büyük Teknoloji gruplarında $500k ile $2m arasında toplam ödeme bekleyebilir” ^[101]. Bu yarış, maaşları teknolojide daha önce görülmemiş seviyelere çıkardı (bazı durumlarda hedge fonu trader’ları veya profesyonel sporcular ile yarışıyor).
• Startuplar: Startup şirketleri de yapay zeka yetenekleri arıyor, ancak maaş stratejileri Büyük Teknoloji şirketlerinden farklılık gösteriyor. Erken aşamadaki startuplar, FAANG seviyesinde maaşlar ödeyecek nakde sahip olmayabilir, ancak genellikle şirkette hisse (sahiplik payı) sunarak, startup başarılı olursa oldukça kârlı olabilecek fırsatlar sağlarlar. 2021–2022’nin hareketli piyasasında, iyi fonlanmış bazı yapay zeka startupları da yetenek için yarışmak adına çok yüksek maaşlar teklif etmişti. Ancak 2024 yılına gelindiğinde, startuplar genel olarak daha yalın bir yaklaşıma geçti – “daha az ile daha fazlasını yapmak” – verimliliğe ve dikkatli işe alıma odaklandılar ^{[102] [103]}. Carta’nın verilerine (SignalFire aracılığıyla) göre, teknoloji startuplarında ortalama maaşlar 2024’te kısa bir düşüşten sonra yeniden artmaya başladı, ancak hisse oranları zirveden bu yana yaklaşık %35 azaldı ^{[104] [105]}. Yine de, Yapay Zeka pozisyonları parlak bir alan olarak kalmaya devam ediyor: “Yapay zeka mühendisleri, 2025 için en çok aranan pozisyonlar; diğer mühendislik rollerine göre %5 maaş primi ve %10–20 hisse primi alıyorlar” ^{[106] [107]}. Pratikte, bu bir startup’ın yapay zeka mühendisine Google’dan biraz daha az nakit ödeyebileceği, ancak hisse opsiyonlarıyla bunu telafi etmeye çalışacağı anlamına geliyor (ancak startup opsiyonları daha risklidir). Örneğin, bir Seri A startupsı, bir yapay zeka uzmanına 150 bin dolarlık maaş ve şirket büyürse (kağıt üzerinde) çok değerli olabilecek hisse sunabilir. Bir trend olarak: startuplarda lokasyon bazlı ödeme artık daha az uç noktalarda – startupların yaklaşık %85’i ödemeyi lokasyona göre ayarlamaya devam etse de, uzaktan çalışmanın yaygınlaşmasıyla aradaki fark azalıyor. ABD’nin bazı küçük şehirlerinde artık teknoloji pozisyonları için San Francisco maaşlarının yaklaşık %85–90’ı ödenmekte ^{[108] [109]}. Bu da, Austin veya Charlotte gibi bir şehirdeki bir startup’ta çalışan bir yapay zeka mühendisinin neredeyse Silikon Vadisi seviyesinde maaş alabileceği anlamına geliyor ki bu önceden daha az yaygındı. Genel olarak, startuplar farklılık gösterebilir: en üst düzey “unicorn” startuplar, kilit yapay zeka pozisyonları için bazen büyük teknoloji şirketleriyle neredeyse aynı maaşları (nadiren de olsa, yetenek çok kritikse daha fazla) ödeyebiliyor; ancak çoğu startup, orta düzeyde nakit teklif ediyor ve büyüme ile hisse vaatlerinin yetenek çekeceğini umuyor.
• Akademi (Üniversiteler & Araştırma Enstitüleri): Endüstriyle tam bir tezat oluşturan şekilde, yapay zeka uzmanları için akademik maaşlar çok daha düşüktür. Üniversitelerdeki profesörler ve araştırmacılar genellikle özel sektörde kazanabileceklerinin çok daha azını kazanır. ABD’de, iyi bir üniversitede tipik bir yardımcı doçent bilgisayar bilimi/YZ alanında yaklaşık 120 bin–150 bin dolar (dokuz aylık taban maaş) alabilir ^[110]. En iyi kurumlardaki tam profesörler yaklaşık 250 bin–350 bin dolar kazanabilir (ve yalnızca çoklu hibe sahibi ya da idari görevi olan süperstarlar 500 bin dolara yakın maaş alabilir) ^[111]. Stanford YZ fakültesi için yayımlanmış bir tahmin: yardımcı doçent ~150–200 bin dolar; doçent ~200–300 bin dolar; profesör ~300–500 bin dolar+ (ve yalnızca en üst düzey olanlar 500 binin üzerine çıkar) ^[112]. Yani, en yüksek maaşı alan profesörler (belki 400 bin dolar) bile sektörün en iyi araştırmacılarının kazancının on katı daha az kazanıyor (ki, belirtildiği üzere, üst düzey araştırmacılar toplamda 4 milyon dolar ve üzerine çıkabiliyor). Daha yaygın olarak, yeni doktora mezunları genellikle akademide doktor sonrası araştırmacı olarak bir süre çalışırlar ve bu, yılda yalnızca 60 bin–80 bin dolar maaş alabilir ^[113] – bu da büyük bir laboratuvarda kazanç potansiyelinin neredeyse onda biri demektir. Bu fark, YZ akademisyenlerinin endüstri laboratuvarlarına kaymasına – bilinen adıyla ‘beyin göçüne’ neden olmuştur. Bir Reddit kullanıcısının ironik bir şekilde belirttiği gibi, “Bir doktora sonrası için 60 bin dolar… On yıllarca deneyimli, tanınmış bir [sektör] araştırmacısı için 500 bin dolar” ^[114]. Kamu araştırma laboratuvarları ve kar amacı gütmeyen kuruluşlar da endüstriyle rekabet edemez: Örneğin ABD hükümetinin, özel şirketlerin YZ uzmanlarına ödediği maaşları yasal olarak karşılaması mümkün değildir ve katı maaş kademeleri vardır ^[115]. Sonuç olarak, birçok devlet YZ pozisyonu yaklaşık 180 bin doların altında kalır ^[116] ve kurumlar en iyi yetenekleri çekmekte zorlanır – bu da taşeronlara olan bağımlılığın artmasına yol açar. Fark o kadar büyüktür ki, en iyi YZ profesörleri genellikle gelirlerini danışmanlık yaparak veya şirket kurarak artırır. Bir YZ profesörünün Google veya OpenAI gibi bir şirkete katılıp çok milyon dolarlık bir paket alması nadir bir durum değildir – bu, akademide elde edilmesi mümkün olmayan bir maaştır. Akademideki avantaj ise farklıdır: Kişinin kendi araştırma ilgi alanını özgürce takip edebilmesi, açıkça yayın yapabilme imkânı ve yeni nesli eğitim yoluyla şekillendirme şansı. Ancak sadece maaş açısından bakıldığında, akademi YZ alanında endüstrinin çok gerisinde kalmaktadır. (İyi bir gelişme: bir çok hükümet ve üniversite, YZ hocalarını elde tutmak için burslar, özel sandalyeler veya başka teşvikler sunmanın yollarını araştırıyor, ancak fark hâlâ çok büyük.)
• Finans & Kuant Firmaları: Büyük teknoloji şirketlerinin dışında, finans sektörü (özellikle hedge fonlar, yatırım bankaları ve kantitatif işlem firmaları) AI ve veri yeteneği için son derece yüksek maaşlar ödemesiyle bilinir. Jane Street, Citadel, Two Sigma gibi firmalar AI/ML uzmanlarını (genellikle kantitatif araştırmacı veya veri bilimci olarak adlandırılır) işe alır ve büyük teknoloji şirketleriyle yarışacak paketler sunabilirler. Hatta, giriş seviyesi kuant pozisyonlarında (bu roller algoritmik işlemlerde AI/makine öğrenimi içerebilir) maaşlar oldukça yüksek olabilir: örneğin Jane Street’in yeni mezun yazılım/kuant mühendisleri için 2023 itibarıyla 325.000 $ teklif ettiği bildirildi ^[117]. Bu firmalar genellikle yüksek taban maaşa ek olarak cömert primler de verir. Finans sektöründe orta kariyerde bir AI kuant uzmanı, firmaya kâr sağlıyorsa yılda 500 bin – 1 milyon $+ kazanabilir. Finans sektörü, ticaret algoritmaları, risk modellemesi ve fintech inovasyonu gibi konularda AI’yı rekabet avantajı olarak görür. Bu nedenle, aynı doktora derecesine sahip istatistikçileri ve ML uzmanlarını çekmek için yarışıyorlar. Finans pozisyonları halka açık profiliyle teknoloji devi AI rollerinin yanında daha sönük olabilir, ancak tazminatlar genellikle benzer seviyededir. Ayrıca bazı büyük bankaların artık operasyonlarını modernize etmek için doğrudan AI mühendisleri ve veri bilimcileri işe aldığını da belirtmekte fayda var, fakat bankalar genellikle hedge fonlardan daha az öder (banka rolleri genellikle diğer büyük işletmelerle paraleldir – iyi maaş, ancak genellikle aşırı yüksek teknoloji/kuant düzeyinde değil). Özetle, finans sektörü AI uzmanları için en yüksek maaş paketlerinden bazılarını sunar, özellikle hedge fonlarda ve yüksek frekanslı ticarette, çünkü başarılı bir ML algoritması devasa kârlar getirebilir.
• Sağlık & Biyoteknoloji: Sağlık sektörü (ilaç şirketleri, tıbbi cihaz firmaları ve sağlık teknolojisi girişimleri dahil) ilaç keşfi, tıbbi görüntüleme, hasta veri analitiği gibi alanlarda AI’yı benimsiyor. Sağlıkta AI rolleri için maaşlar değişkendir. Büyük ilaç şirketleri (ör. Roche, Novartis) ve AI araştırmacısı alan biyoteknoloji firmaları iyi maaşlar sunabiliyor, fakat genellikle saf teknoloji şirketleri kadar yüksek olmaz – deneyimli AI bilim insanı için belki altı rakamların başı ile ortasında kalır. Sağlık teknolojisi girişimleri nakit sıkıntısı yaşıyor olabilir, ancak yeterince fonlanmışlarsa rekabetçi paketler sunabilirler (ve hayat kurtaran teknoloji üzerinde çalışma motivasyonu da cabası). Bir örnek olarak, ilaç keşfinde AI: Büyük bir ilaç Ar-Ge’sinde çalışan bir AI doktoralı kişi, baz maaş olarak 150 bin dolar, primlerle belki 200 bin $+ alabilir; bu oldukça iyi, ancak bir FAANG maaşının altında. Tıbbi görüntüleme AI alanında ise, hastaneler ve sağlık teknolojisi şirketleri tanısal algoritmalar geliştirmesi için AI uzmanları işe alıyor; bu roller, sağlık sektöründeki diğer yazılım rolleriyle benzer maaşlar verebilir (deneyimli personel için muhtemelen 100-150 bin $ arası, büyük şehirlerde veya büyük firmalarda daha fazla olabilir). Genel olarak sağlık, AI için büyük bir büyüme alanıdır (hastaneler artık veri bilimcisi de işe alıyor, ^[118]), fakat maaşlar çoğu zaman sağlık kuruluşlarının bütçesi ve birçok rolün kar amacı gütmeyen veya klinik ortamlarda olması nedeniyle sınırlı kalabiliyor. Yine de özel sektör sağlık teknolojisi büyüdükçe, teknoloji maaşlarıyla kesişmeler görüyoruz – örneğin Silikon Vadisi’nde ileri seviye genomik teknolojiler üzerine çalışan bir biyomedikal AI bilimcisi, oradaki diğer AI mühendisleri gibi (yani kıdemli ise yüksek altı rakamlar) ödeme alabiliyor.
• Devlet ve Kamu Sektörü: Devlet kurumları ve kamu sektörü, (savunma, politika, kamu hizmetleri vb. için) yapay zeka yeteneğine büyük ihtiyaç duyar, ancak sektörler arasında genellikle en düşük ücreti sunar. Belirtildiği gibi, ABD hükümeti bazı zorluklarla karşı karşıyadır çünkü uzmanlar için federal maaş skalaları (en üst GS veya SES seviyelerinde bile) sektör maaşlarının çok altında bir seviyede – genellikle düşük 100 bin dolarlarda – maksimuma ulaşır. Hükümette “AI uzmanı” ilanı örneğin yıllık 120 bin dolar ile ilan edilebilir, bu da aynı kişiyi işe almak isteyen özel şirketlerin 300 bin dolar ödemesiyle rekabet edemez. Bir Hacker News yorumcusu şu gözlemde bulunuyor: “ABD hükümeti şu anda AI uzmanlarını bulmak için gerekli maaşları yasal olarak ödeyemiyor” ve bu işlerin çoğunun piyasa şartlarında ödeme yapabilen taşeronlara gittiğini belirtiyor ^[119]. Bu taşeronlar (Booz Allen vb.), biraz daha iyi ödeyebiliyor, ancak yine de hükümet sözleşmeli AI rolleri genellikle orta-yüksek 100 bin dolarlarda oluyor. ABD dışında, bazı hükümetler (ör. bazı Avrupa ülkeleri veya Birleşmiş Milletler kuruluşları) da benzer şekilde ılımlı maaşlar belirlemiştir. Örneğin, Avrupa’da hükümette bir AI danışmanı rolü yaklaşık 80 bin dolar eşdeğerinde olabilir. İstisnalar var – örneğin savunma projeleri veya özel ekonomik bölgeler bonuslar sunabilir – ancak genel olarak, devlet, bir AI uzmanı için en düşük maaşı veren yoldur. Bu alana katılan kişiler genellikle finansal çıkar yerine bir misyona ya da etki yaratma arzusuyla katılırlar. Son zamanlarda hükümette teknik uzmanlar için özel maaş skalaları oluşturulması çağrıları yapıldı (AI yeteneği çekebilmek için) ^[120], ancak bu tür önlemler zaman alıyor. O zamana kadar, hükümet kurumları, taşeronlarla ortaklık kurmaz veya başka parasal olmayan faydalar sunmazlarsa, AI yeteneklerini özel sektöre kaptırma riskiyle karşı karşıyalar.
• Akademi ve Sivil Toplum Kuruluşları (STK’lar): (Yukarıda akademi başlığı altında zaten ele alındı – özel sektöre göre aynı şekilde düşük maaş. STK laboratuvarları veya STK’lar, üniversitelerden biraz daha iyi ödeme yapabilir ama büyük teknoloji firmalarına yaklaşamaz. Örneğin, Allen Institute for AI (AI2) veya AI etiği üzerine çalışan hayır kurumları en iyi araştırmacılar için ortalama yüz binlerin ortası bir maaş sunabilir, ancak genellikle misyon odaklı yaklaşıma güvenirler.)
• Diğer Sektörler: Günümüzde neredeyse her sektör bir dereceye kadar yapay zeka uzmanları işe alıyor. Üretim şirketleri yapay zeka ve robotik mühendisleri işe alıyor (çoğunlukla üretimdeki diğer mühendislerle benzer maaşlar – ki bu genellikle yazılım sektörüne göre daha düşük, ABD’de yaklaşık 100 bin $ civarında). Perakende şirketleri öneri motorları için veri bilimcileri, telekom şirketleri ise ağ optimizasyonu için veri bilimcileri işe alıyor. Sektör maaş anketleri, ABD’de veri bilimi/yapay zeka rolleri için en yüksek maaş veren sektörler arasında telekomünikasyon (~163 bin $), teknoloji (BT) (~161 bin $), sigorta (~160 bin $) ve finansal hizmetler (~158 bin $) olduğunu gösteriyor ^{[121] [122]} – yani esasen veri ve yapay zekanın doğrudan gelir getirdiği sektörler. Daha düşük maaşlı sektörler (nispeten) arasında tarım (136 bin $) veya eğitim (120 bin $) gibi alanlar yer alıyor ^{[123] [124]}. Ancak bu “düşük” sektörlerde bile, yapay zeka işleri genellikle sektörün genel ortalamasının üzerinde maaşlar sağlıyor; örneğin, eğitim alanında çalışan bir yapay zeka uzmanı 120 bin $ kazanıyorsa, tipik bir öğretmenden çok daha fazla gelir elde ediyor demektir. Bu da şunu ortaya koyuyor ki, yapay zeka becerileri her yerde bir prim taşıyor: PwC’nin analizine göre ortalama %56 oranında bir maaş primi, yani yapay zeka ile ilgili roller benzer tecrübeye sahip diğer rollere göre maaşların yarısından daha fazla bir oranda yüksek ^[125].

Özetle, nerede çalıştığınız AI maaşları için oldukça önemlidir. Büyük teknoloji ve finans şirketleri, AI profesyonellerini milyoner yapabilir; startuplar daha yüksek büyüme potansiyeli sunabilir ancak mevcut maaş biraz daha düşük olabilir (iyi finansmanlı olanlar hariç); akademi/devlet ise entelektüel ödüller sunar fakat maaşta bir düşüş gerektirir. Birçok AI uzmanı, sektörü kişisel önceliklerine göre seçer (ör. kısa vadeli kazançlar mı, araştırma özgürlüğü mü, kamu politikası üzerinde etki mi). Ancak bir yakınlaşma gözlemliyoruz: geleneksel sektörler olan telekom, sigorta ve danışmanlık, AI yeteneklerini çekmek için maaşları artırıyor ve teknoloji sektörü ile aradaki farkı kapatıyor ^{[126] [127]}. Örneğin, danışmanlık firmaları artık AI ekipleri kurmak için agresif davranıyor ve veri bilimcilere yüksek maaşlar ödüyor çünkü müşterilerine AI konusunda danışmanlık yapmaları gerekiyor ^[128]. Genel etkisi şu ki, AI uzmanlarının çok fazla seçeneği var – ve birçoğu kariyerleri boyunca sektörler arasında dolaşmayı (ör. akademide başlamak, büyük teknoloji veya startupta devam etmek, belki ileride bir devlet görevi almak) tercih ediyor ve değerli yeteneklerini farklı şekillerde kullanıyorlar.

En İyi Şirket Kıyaslamaları: OpenAI, DeepMind, Meta, Microsoft, vb.

AI maaşlarının uç noktalarını anlamanın aydınlatıcı bir yolu da bazı AI alanında bilinen önemli şirket ve laboratuvarlara bakmaktır. Bunlar, AI odaklı araştırma firmalarını ve büyük teknoloji şirketlerinin AI bölümlerini içerir. Burada, birkaç önemli oyuncunun maaş kıyaslamalarını ve raporlarını öne çıkarıyoruz:

• OpenAI: ChatGPT’nin yaratıcısı ve önde gelen bir yapay zeka laboratuvarı olarak OpenAI, özellikle kıdemli personeline çok cömert maaşlar teklif ettiğiyle biliniyor. Levels.fyi’nin yakın tarihli verilerine göre, OpenAI’de bir yazılım mühendisi yıllık ortalama toplam 875.000 $ maaş alıyor (ABD’de) ^[129]. Aradaki fark dikkat çekici: Yeni başlayan bir mühendis (L2) yaklaşık 238.000 $ kazanırken, kıdemli mühendis (L6) yılda 1,34 milyon $ kazanabiliyor ^[130]. OpenAI ayrıca çalışanlarına “Kâr Paylaşım Birimleri” ile bir kâr paylaşım yapısı sunuyor, ki şirketin değeri arttıkça bu da maaşları daha da artırabiliyor. Reuters’a göre, “Üst düzey OpenAI araştırmacıları yılda düzenli olarak 10 milyon doların üzerinde ücret paketleri alıyor” ^{[131] [132]}. Bu rakam inanılmaz görünüyor ancak yoğun yetenek rekabeti sırasında kaynaklar tarafından doğrulandı. Örneğin, bazı OpenAI araştırmacılarına rakipler tarafından teklif gelince, OpenAI onları tutabilmek adına 1–2 milyon $ tutarında ekstra prim ve 20 milyon $’ın üzerinde hisse artışı teklif etti ^[133]. Bu bağlılık paketleri, bir OpenAI araştırmacısının toplam maaşının (maaş + hisse) son derece yüksek olabileceğini – bazı durumlarda sekiz haneli rakamlara ulaştığını gösteriyor. OpenAI’nin stratejisi, rekabetçi olmakla birlikte misyonunu da ön plana çıkarmak; bir araştırmacı olan Noam Brown, heyecan verici çalışmalar nedeniyle OpenAI’ye katılmak için aslında daha düşük maaş kabul ettiğini belirtti (ancak burada “daha az” bile muhtemelen oldukça yüksek bir teklif anlamına geliyordu) ^[134].
• Google DeepMind (Alphabet): Google’ın yapay zeka araştırma kolu, artık Google Brain ve DeepMind birleşimi olan bu ekip, çalışanlarına oldukça yüksek maaşlar vermesiyle bilinir. Birkaç yıl önce, DeepMind’ın Londra’daki ortalama maaşının yaklaşık 295.000 £ (~400.000 $) olduğu ortaya çıkmıştı; bu miktara bonuslar da dahildir ^[135]. Google’ın büyük bir sermayesi var ve yetenekli çalışanları çekmek için inanılmaz rakamlar önermiştir. Reuters, Google DeepMind’ın en iyi araştırmacılara yılda 20 milyon dolara kadar tazminat paketleri sunduğunu ve anlaşmaları cazip kılmak için hisse hakedişlerini bile revize ettiğini bildirdi ^[136]. Bunlar istisnai durumlar olabilir (muhtemelen dünyaca ünlü yapay zeka öncülerine yönelik), ancak masada nelerin olduğunu gösteriyor. Karşılaştırma yapmak gerekirse, ABD’de çalışan standart bir Google Araştırma Bilimcisi yaklaşık 900.000 $’a kadar çıkabiliyor ^[137], ancak DeepMind özellikle birleşmeden önce uzmanları çekmek için standartın çok üzerinde maaşlar verebiliyordu. Bilinen bir anekdotta, Google belirli bir yapay zeka araştırmacısının (Geoff Hinton, 2013) şirkete katılması için 100 milyon dolardan fazla ödeyerek bir girişimi satın aldı – adeta bir “yetenek satın alma” işlemi. Şimdi ise rekabet kızışmışken, Google ne gerekiyorsa yapıyor gibi görünüyor: dönem dışı hisse senedi hibeleri, kısaltılmış hakediş süreleri ve önemli çalışanlar için çok milyon dolarlık teklifler ^[138].
• Meta (Facebook) AI: Meta, 2023–2025 yılları arasında yapay zeka çalışmalarını büyük ölçüde artırdı, yeni bir “Yapay Zeka Süper Bilgisayarı” girişimi başlattı ve en iyi yetenekleri çekmeye çalıştı. Sektör söylentilerine ve ardından OpenAI’nin CEO’su tarafından kamuya açıklanan bilgilere göre, Meta bazı araştırmacılara (muhtemelen birkaç yıla yayılmış) 100 milyon dolara kadar paketler sunuyordu ^{[139] [140]}. 2025’in ortalarında, Sam Altman (OpenAI CEO’su), Meta’nın OpenAI araştırmacılarını 100 milyon dolarlık imza bonusları ve daha da büyük yıllık maaşlarla işe almaya çalıştığını iddia etti ^{[141] [142]}. Bu iddia bir anlatının parçası olmakla birlikte (ve Meta yorum yapmadı), sonraki analizler Meta’nın gerçekten de bazı AI liderlerine yıllık 10 milyon dolardan fazla teklif ettiğini gösteriyor ^{[143] [144]}. Hatta Meta’nın CEO’su Mark Zuckerberg’in, en iyi adaylarla 10 milyon dolar veya daha fazla teklif etmek için bizzat iletişime geçtiği belirtiliyor ^[145]. Ayrıca Meta’nın, 2025 yılına kadar sıradan üst düzey araştırmacılara yapılan teklifler için yıllık 2 milyon dolar sınırını geçtiği bildirildi ^[146]. Bu kadar yüksek rakamlara rağmen, OpenAI ve diğerleri insanları elde tutmayı başardı; bu, yalnızca paranın bu üst düzeyde her zaman belirleyici olmadığını gösteriyor – fakat aynı zamanda “Yapay zeka laboratuvarlarının işe alım süreçlerine satranç oyunu gibi yaklaştığını… özel uzmanlığa sahip adaylar için çok para ödemeye hazır olduklarını” çarpıcı biçimde gösteriyor ^[147]. (Bu canlı alıntı, yetenek savaşını anlatan eski OpenAI araştırmacısı Ariel Herbert-Voss’a aittir ^[148].) Meta’nın seviyelerine bakıldığında: Daha tipik pozisyonlarda, Meta (Facebook) yazılım mühendisleri yapay zekaya odaklandıklarında birkaç yüz bin dolar kazanabiliyor (Meta’daki E5 seviyesi ~300-400 bin dolar olabilir). Ancak Meta’nın AI Araştırma grubu (FAIR) tarihi olarak çok iyi öder ve sık sık imza bonusları ve araştırma hibeleri içerir.
• Microsoft Research / Microsoft AI: Microsoft, yapay zekâya büyük yatırımlar yaptı (OpenAI ile 10 milyar doları aşan bir ortaklık dahil). Microsoft’un kendi yapay zekâ pozisyonları için sunduğu maaş paketleri büyük teknoloji devleriyle yarışabilir seviyede, ancak en üst düzeyde Google/Meta’nın biraz gerisinde kalabilir. Bir Microsoft “Partner” düzeyindeki yapay zekâ liderinin toplam kompsensasyonu 1 milyon doların üzerinde olabilir, fakat daha az kişi OpenAI/Google’da görülen astronomik rakamlara ulaşabiliyor. Microsoft’tan bazı yetenekler daha küçük yapay zekâ laboratuvarlarına geçti (ör. Sébastien Bubeck, 2023’te MSR’dan ayrılıp OpenAI’a katıldı ^[149]), bu da zaman zaman daha küçük laboratuvarların büyük şirketleri geçebildiğini gösteriyor. Ancak Microsoft, diğer teşvikleri de dahil etmeye eğilimli (ör. birinin projeleri için araştırma bütçesi ve şimdi, OpenAI ortaklığı sayesinde, en yeni teknolojiler üzerinde yakın çalışma imkânı). Somut rakamlar: Levels.fyi’ye göre Microsoft’ta 66 seviyesinde (“Researcher”—yaklaşık kıdemli) biri ~300 bin dolar, Partner seviyesi (yönetici) biri ise ~800 bin–1 milyon dolar arası toplam gelir elde edebiliyor (hisse dahil). Ayrıca, Microsoft genellikle primleri yapay zekâ ürünlerinin performansına bağlıyor (örneğin, bir Azure AI uzmanının maaşında satış primi olabilir). Kısacası, Microsoft yapay zekâ için üst düzey maaşlar ödüyor, ancak medyada OpenAI, Meta ve Google arasında geçen maaş savaşları kadar öne çıkmadı. Bunun nedeni muhtemelen, Microsoft’un stratejik olarak OpenAI yatırımını kullanması: En yüksek maaş alan bazı araştırmacıları fiilen OpenAI maaş bordrosuna yönlendirip, onların yeniliklerinden kendisinin de faydalanması.
• Amazon ve Diğerleri: Amazon (AWS), birçok yapay zekâ mühendisi çalıştırıyor (AWS AI hizmetleri, Alexa vs.) ve genellikle kıdemli pozisyonlar için diğer büyük teknoloji şirketleriyle benzer maaşlar ödüyor (yüksek altı haneli rakamlar). Apple da bu yarışta yer alıyor – Apple’ın AI/ML pozisyonlarının maaşları genellikle diğerlerine göre biraz daha düşük (Apple’da daha gizli bir kültür ve bazen daha düşük hisse opsiyonu oluyor, fakat yine de yüz binlerce dolar seviyesinde ödeme yapılıyor). Kilit bir yapay zekâ çip şirketi olan Nvidia da yapay zekâ araştırmacılarını transfer ediyor ve iyi maaşlar veriyor, ama daha çok mühendislik tarafında.
• Dikkat Çeken Yapay Zekâ Startupları: Birkaç öncü yapay zekâ girişimi yüksek maaş teklifleriyle haber oldu. Örneğin, Anthropic (OpenAI’a rakip), kariyerinin ortasındaki Mühendislere yüz binlerce dolarlık maaşlar teklif etti. Daha da çarpıcı olarak, xAI (Elon Musk’ın girişimi) piyasaya çıktığında rakiplerden yetenek alabilmek için yüksek maaşlara ulaşmak zorunda kaldı. Küçük bir girişim genellikle birine yılda 10 milyon dolar veremez, ama başarılı olursa değeri on milyonlarca doları bulabilecek hisselerle onları cezbedebilir. Smythos bülteni şöyle özetledi: “2025’te Meta, 2 milyon dolarlık teklifleri geçti ve hâlâ rakiplere yetenek kaptırıyordu… Meta, piyasada rekabet etmiyor – daha yüksek maaş seviyeleri icat ederek piyasayı yeniden şekillendirmeye çalışıyor” ^{[150] [151]}. Bu, büyük fonlanan startupların da mevcut maaş standartlarını aşarak yetenek çekebileceğini gösteriyor. Bir örnek: Lightmatter (AI donanım girişimi), Google’dan üst düzey ML araştırmacılarını ortak gibi hisse vererek ekibine kattı. Net maaşlar kamuya açık değil, ancak startuplarda maaş ve yan hakların ne kadar yaratıcı olabileceğini gösteriyor.

Sonuç olarak, Yapay Zeka maaşlarında üst sınır az sayıda kilit şirket tarafından sürekli olarak yeniden tanımlanıyor. 2024–2025 itibarıyla bazı somut kıstaslar şunlardır:

• OpenAI’de üst düzey yapay zeka mühendisleri: ~$1M medyan, yeni başlayan→kıdemli arası ~240 bin $ ila 1,3 milyon $ aralığında ^[152].
• OpenAI’de üst düzey araştırmacılar: Bazı “süperstarlar” için >10 milyon $/yıl (Reuters’a göre) ^[153].
• Google DeepMind: Bazı araştırmacılar için yıllık 20 milyon $’a kadar teklif etti ^[154].
• Meta AI: Çok aranan yetenekler için toplam 10–25 milyon $’a varan sembolik teklif (ör. çok yıllık anlaşmalar veya çok büyük tek seferlik primler) ^{[155] [156]}.
• Günümüzde bir büyük teknoloji şirketinde (zirvede olmayan) tipik kıdemli yapay zeka araştırma bilimci: Toplamda 500 bin – 800 bin $ yaygın ^{[157] [158]}.
• Buna karşılık, daha küçük bir şirkette ya da orta-alt düzeyde bir şirkette tipik bir yapay zeka uzmanı: 150 bin – 300 bin $ arası rol ve lokasyona bağlı olarak, ki bu rakam çoğu işe göre hâlâ çok yüksektir.

Bu rakamlar inanılmaz görünebilir fakat onlar, alanında liderlerin tüm endüstrilerin geleceğini şekillendireceğine inandığı bir teknoloji dalında “yetenek kıtlığı” gerçeğini yansıtıyor. Bir analizde belirtildiği gibi: “en üst düzey yapay zeka yeteneği artık eskiden bütün şirketlere biçilen bir değer ile fiyatlanıyor” ^[159]. Sonraki bölümde bunun neden böyle olduğu, talebin niteliği, yetenek açığı ve uzaktan çalışma gibi eğilimlerin etkisi ele alınacak.

Maaş Trendlerinin Sürücüleri: Yapay Zeka Talebi, Yetenek Açığı & Uzaktan Çalışma

Tartışılan olağanüstü maaşlar ve trendler, AI iş gücü piyasasındaki daha büyük güçlerin bir göstergesidir. Üç ana itici güç şunlardır: AI yeteneklerine olan patlayıcı talep (tüm sektörlerde), deneyimli AI yeteneği eksikliği ve rekabeti artıran uzaktan çalışma gibi değişen çalışma modelleri. Burada, her bir faktörün maaşları nasıl etkilediğini analiz ediyoruz:

AI Yeteneklerine Artan Talep: ChatGPT’nin 2022’nin sonlarında yaşanan atılımı ve üretken AI dalgasından bu yana, AI uzmanlarına olan talep fırladı. Büyük Teknoloji şirketlerinden bankalara ve perakendecilere kadar her türlü şirket, AI’yı ürünlerine ve operasyonlarına entegre etmek için yarışıyor ^{[160] [161]}. Bu altına hücum zihniyeti (“AI insanlarına hemen ihtiyacımız var!”) kanıtlanmış AI uzmanlığı olan herkes için ücret savaşlarına yol açtı. LinkedIn analizine göre AI iş ilanları keskin şekilde arttı: Örneğin, ABD’de AI rollerinin teknoloji işleri içindeki oranı 2019’da %8,8’den 2024 ortasında %14,3’e çıktı ^{[162] [163]}. Her sektör artık işe alım yapıyor (finans, sağlık, üretim, danışmanlık vb. hepsi AI yeteneği için yoğun şekilde personel arıyor ^{[164] [165]}), açık pozisyonların sayısı nitelikli adayların çok üzerinde. Basit ekonomi devreye giriyor: Talep arzı geçtiğinde, fiyatlar (maaşlar) artar.

Önemli olarak, Yapay Zekâ bir stratejik zorunluluk olarak görülüyor – şirketler, en son Yapay Zekâyı hayata geçiremezlerse geri kalmaktan korkuyorlar, bu yüzden yeteneklere agresif şekilde yatırım yapıyorlar. Bu aciliyet, üst düzey Yapay Zekâ uzmanları için profesyonel sporculara ya da Hollywood yıldızlarına benzeyen maaş paketlerine dönüşüyor. Reuters’a konuşan bir düzine sektör içinden kişi, ChatGPT’nin çıkışından bu yana Yapay Zekâ araştırmacılarının işe alımının “profesyonel sporcu seviyesine yükseldiğini” belirtti ^[166]. Bunun bir sebebi, şirketlerin bir üst düzey Yapay Zekâ araştırmacısının milyar dolarlık yenilikler yaratabileceğine inanması (sözde “10x mühendis” kavramının Yapay Zekâda “10.000x araştırmacı”ya büyütülmesi) ^[167]. Sam Altman, Twitter’da “bu 10.000x araştırmacılar” şakası yaptı ^[168] – bir kişinin Yapay Zekâya katkısının ortalamadan kat kat fazla olabileceğine işaret ederek. Bir şirket, belirli bir Yapay Zekâ uzmanını işe almanın başarısını belirleyebileceğine inanırsa, neredeyse her fiyatı ödemeye razı olur – ki bunu 10 milyon doları aşan tekliflerde görüyoruz.

En üst seviye dışında bile, yaygın talep tüm seviyelerde maaşları yükseltiyor. Örneğin, belki milyonlar ödeyemeyecek küçük ve orta ölçekli şirketler bile, Google’dan ya da ünlü bir girişimden teklif alabilecek orta seviyede bir Yapay Zekâ mühendisini çekebilmek için çok rekabetçi maaşlar (ve esnek çalışma, ilginç projeler gibi yan haklar) sunmak zorunda. Bu durum, medyan maaşların yıldan yıla artmasına sebep oluyor. Gerçekten de, 2024 itibarıyla, “Yapay Zekâ ile ilgili meslekler en ödüllendirici olanlar arasında, deneyim ve uzmanlık arttıkça rekabetçi maaş sunuyor” ^[169]. Özellikle Üretken Yapay Zekâ patlaması, yüksek maaşlarla yeni unvanlar yarattı (ör. Prompt Engineer, LLM Developer), çünkü talep o kadar hızlı doğdu ki arz geride kaldı. Nisan 2025’te, toplam ortalama Yapay Zekâ iş maaşı yıllık yaklaşık 160.000 $ olarak bildirildi ^[170] – bu çok yüksek bir medyan olup, bu rollerin çoğunun en çok maaş ödeyen sektörlerde yer aldığını yansıtıyor.

Yetenek Kıtlığı (Sınırlı Arz): Pek çok kişi yapay zeka ile ilgili alanlara giriyor olsa da, gerçekten deneyimli yapay zeka uzmanları (özellikle ileri düzey derecelere veya önemli proje tecrübesine sahip olanlar) hâlâ nispeten az bulunuyor. Modern yapay zeka (derin öğrenme, vb.) genç bir alan – son on yılda patlama yaşadı. Bu, örneğin 10+ yıl derin öğrenme tecrübesine sahip profesyonellerin çok az olduğu anlamına geliyor. Kime sorduğunuza bağlı olarak, dünya çapında son teknoloji yapay zeka modelleri inşa edebilen kişi sayısı sadece binlerle sınırlı ^[171]. Reuters’ın bir kaynağı, elit grubun birkaç düzine ile birkaç yüz kişi arasında değiştiğini ve bu kişilerin büyük LLM atılımlarına öncülük ettiğini belirtti ^[172]. Zirvedeki bu aşırı kıtlık maaşları arttırıyor: Bunlar istedikleri işvereni seçebilen “Yapay Zeka süperstarları”. Şirketlerin işe alım sürecini “satranç oyunu gibi” yürütmelerinin, kilit oyuncuları kapabilmek için strateji ve harcama yapmalarının nedeni de bu ^[173].

Daha az seçkin seviyelerde bile, birçok iş ilanı doldurulamıyor. Dünya Ekonomik Forumu’nun bir raporu, küresel çapta önemli bir yapay zeka yetenek açığı olduğunu ortaya koydu; birçok ülkede beceri talebi, arzı büyük ölçüde aşıyor ^{[174] [175]}. Hindistan gibi yerlerde, çok sayıda mühendis yetiştirilmesine rağmen, şirketler önümüzdeki 3 yıl içinde 2,3 milyon yapay zeka iş fırsatı öngörüyor ve bunları dolduracak yeterli nitelikli aday bulunamıyor ^{[176] [177]}. Benzer şekilde, Avrupa da yapay zeka yeteneğini elde tutmakta zorlanıyor (bazı ülkelerde yapay zeka mezunlarının yarısı ABD’ye gidiyor) ^{[178] [179]}. Yetenek sıkıntısı, şirketleri iki şey yapmaya zorluyor: Sınırlı yeteneğe daha fazla ödeme yapmak ve geleneksel olmayan işe alımları düşünmek (örneğin, fizikçi veya matematikçileri işe alıp onları yapay zeka araştırmacısına dönüştürmek) ^{[180] [181]}.

Bu eksiklik, şirketlerin iç eğitim (beceri geliştirme programları) kurması ve uluslararası işe alımı kullanması gibi yaratıcı yaklaşımlara da yol açtı. Ancak kısa vadede, soruna para saçmak en hızlı çözüm – bu nedenle bu kadar büyük maaşlar var. Ariel Herbert-Voss, yapay zeka laboratuvarlarının uzmanları değerli satranç taşları gibi gördüğünü anlattı – yeterli sayıda “kale” ve “at”ınız olması gerekir ve bir taş eksik olmamak için ne gerekiyorsa ödersiniz ^[182]. Yapay zeka bu çağın dönüştürücü teknolojisi olmaya devam ettiği ve uzmanlık ani bir şekilde üretilemediği sürece, az sayıdaki yetenek alıcı piyasası koşullarının keyfini sürmeye devam edecek.

Uzaktan Çalışma ve Yeteneğin Küreselleşmesi: Uzaktan ve hibrit çalışmanın yükselişi, yapay zeka maaş trendlerine yeni bir boyut kazandırdı. Bir yandan, uzaktan çalışma işverenler için yetenek havuzunu genişletiyor – şirketler coğrafi sınırlarının ötesinde, daha düşük ücretlerin geçerli olduğu bölgelerden de işe alım yapabiliyor. Bu, şirketlerin daha ucuz piyasalarda uzaktan işe alım yapmayı tercih etmesi durumunda, bazı pozisyonlarda maaşlar üzerinde aşağı yönlü baskı oluşturabilir. Gerçekten de, bazı firmalar çalışanlara yaşam maliyetine göre ödeme yapmaya çalıştı (lokasyon bazlı maaş), bu da teoride daha düşük maliyetli bölgelerden işe alım yapıldığında tasarruf sağlayabilirdi. Örneğin bir şirket, ABD’deki maaşın çok daha altında bir ücretle Doğu Avrupa veya Hindistan’dan bir yapay zeka mühendisi işe alabilir. Ancak, uzaktan çalışma aynı zamanda küresel yetenek rekabetini de artırdı; yani, yetenekli bireyler artık sadece yerel değil, dünyanın en yüksek maaşlı işverenlerine de erişebiliyor. Pratikte ise, bu durum birçok bölgede maaşlar üzerinde yukarı yönlü baskı oluşturdu, çünkü yerel işverenler yurtdışından gelen tekliflerle rekabet etmek zorunda kaldı.

Lokasyon bazlı maaş farklarının daraldığına dair kanıtlar görüyoruz. 2024 yılında yapılan bir startup maaş araştırmasına göre, startupların %85’i hâlâ maaşları lokasyona göre ayarlıyor, ancak geleneksel merkezlerin dışındaki şehirler hızla farkı kapattı – örneğin Miami ve Charlotte artık teknoloji işleri için San Francisco maaşlarının yaklaşık %85-90’ını sunuyor ^{[183] [184]}. Tarihsel olarak daha düşük maaş veren bölgeler (Ortabatı vb.) bile teknoloji maaşlarını ülke seviyesinin üstüne çıkardı. Bunun muhtemel nedeni, uzaktan çalışmanın bu bölgelerdeki yeteneklerin kıyı şirketlerinden de teklif alabilmesini sağlaması; onları elde tutmak isteyen yerel firmaların ise maaşları yükseltmek zorunda kalması. Başka bir deyişle, uzaktan çalışma, üst düzey yapay zeka yeteneği için daha bütünleşik bir küresel piyasa yarattı. Polonya ya da Nijerya’da yetenekli bir ML mühendisi, artık taşınmadan ABD’deki bir şirkette çalışabilir ve yerel bir şirketin ödeyebileceğinden çok daha ABD standartlarına yakın bir maaş talep edebilir. Pratikte birçok şirket hâlâ bu durumlarda daha düşük ödeme yapıyor (yaşam maliyeti farkını gerekçe göstererek), ancak tercih seçeneklerinin artmasıyla aradaki fark giderek azalıyor.

Çalışan açısından bakıldığında, uzaktan çalışma fırsatları büyük bir avantaj oldu. Yapay zeka profesyonelleri, düşük maliyetli bölgelerde yaşarken yüksek maaşlar kazanabiliyor ya da sadece daha fazla seçeneğe sahip olabiliyor (bu da pazarlık güçlerini artırıyor). Anketlere göre, uzaktan çalışanlar genellikle lokasyona göre ayarlandığında biraz daha düşük maaşlarla karşılaşıyor (bazı araştırmalara göre %10-15 daha az, muhtemelen şirketlerin ayarlamalarından ötürü) ^{[185] [186]}. Ancak bu ayarlamalar da giderek azalıyor. Ayrıca, uzaktan çalışma dünyadaki daha fazla kişinin yapay zeka alanına girmesine olanak tanıdı; bu da uzun vadede bilgi yayılımı yoluyla yetenek açığını hafifletebilir.

Başka bir açı ise iş-yaşam tercihleri: Birçok yapay zeka uzmanı esnekliğe değer verir ve biraz daha düşük maaş olsa bile uzaktan çalışma imkanı sunan bir işi tercih edebilir. Ancak, piyasa bu kadar hareketliyken, şirketler adayları kazanmak için genellikle hem yüksek maaş hem de esneklik sunmak zorunda kalıyor. Örneğin, revaçta olan bir ML mühendisi işe almak isteyen bir şirket, en yüksek maaşı ve tam zamanlı uzaktan çalışma imkanı vermek zorunda kalabilir, çünkü aksi halde adayın aynı şartlarda 5 farklı teklifi olabilir.

Özetle, uzaktan çalışma AI maaşlarını küresel olarak daha rekabetçi hale getirdi. Bölgesel bazı farklılıkları azaltıyor (örneğin, yetenekli bir Brezilyalı AI geliştiricisi artık ABD seviyesinde maaş veren bir işi uzaktan bulabilir ve bu durum yerel Brezilya şirketleri için çıtayı yükseltir). Ayrıca, şirketlerin çok daha geniş bir yelpazeden çalışana ulaşabilmesini sağlar; bu da yerel olarak doldurulması zor olan pozisyonların doldurulmasını mümkün kılar (böylece yurtdışından ek arz sağlanarak belirli pozisyonlardaki aşırı maaş artışını dengeleyebilir). Ancak, en üst düzey uzmanlık gerektiren roller için yetenek savaşı o kadar şiddetli ki, uzaktan veya ofiste olmasının etkisi küçüktür – bu kişiler kendi şartlarını belirleyebilir ve gerekirse taşınabilirler. Orta düzey roller için ise uzaktan çalışma kesinlikle fırsatları artırır ve işlerin küresel olarak dağıtılması sayesinde maaşların aşırı yükselmesinin önüne geçebilir.

Kısaca özetlersek: “Uzaktan çalışma, yetenek havuzunu küresel olarak genişletir ve işverenler arasında daha iyi avantajlar sunma konusunda rekabeti artırır” ^[187]. Bu, yapay zeka yetenekleri için daha büyük ve rekabetçi bir piyasa yaratır. Kısa vadede, bu rekabet çoğunlukla çalışanların yararına olur (çünkü birçok işveren onlara teklif verir) ve böylece maaşları artırır veya yukarıya doğru eşitler. İşverenler ise her yerden çalışan bulabilmenin avantajını yaşar, ancak en iyi yetenekler için daha az ödeme yapma şansları olmaz – sadece daha geniş bir yeteneğe ulaşma imkanı kazanırlar.

Diğer Faktörler: Dikkate değer başka etkiler de var:

• Enflasyon ve Yaşam Maliyeti: 2022–2023 yıllarındaki yüksek enflasyon, birçok işverenin maaşları ayarlamasına veya yaşam maliyeti artışı yapmasına neden oldu. Teknoloji maaşları, yıllarca süren büyümeden sonra 2023’te genel olarak durağanlaştı ^{[188] [189]} ve enflasyon nedeniyle reel anlamda aslında maaşlarda düşüş yaşandı. 2024’te ortalama teknoloji maaşı yalnızca yaklaşık %1,2 arttı ve enflasyonun gerisinde kaldı ^{[190] [191]}. Ancak, yapay zeka pozisyonlarında, yüksek talep bu eğilimi genellikle bozdu – birçok yapay zeka uzmanı terfi veya rakip teklifleri nedeniyle enflasyonun oldukça üzerinde zamlar aldı. Yine de, yüksek maliyetli şehirlerdeki (SF, NYC) enflasyon, şirketlerin çalışanların yaşam standartlarını koruyabilmesi için daha yüksek nominal maaşlar teklif etmesi yönünde baskı oluşturdu. Bazı şirketler, 2022’nin sonlarında enflasyonu telafi edebilmek için herkese yönelik ayarlamalar (örn. %5 zam) yaptı, ancak 2023’te bütçeler daralınca bu yaygın olmadı ^[192]. Sonuç olarak, enflasyon etkili oldu fakat ikincil bir etken olarak kaldı; yapay zekadaki arz-talep dengesizliği maaşları yukarı çeken ana güçtür, genel enflasyon değil.
• Girişim Sermayesi & Finansman İklimi: Refah dönemlerinde (ör. 2021), bol miktarda girişim sermayesi ile donanmış startuplar, YZ çalışanlarına çok yüksek maaşlar (büyük hisse senedi paketleri dahil) teklif etti. Daha yavaş dönemlerde (2023’te teknolojideki durgunluk gibi), bazı startuplar tekliflerini geri çekti. Sonuç biraz döngüseldir. 2024–2025 yıllarında, üretken yapay zekanın girişim sermayesinin gözdesi olmasıyla YZ girişimlerine fon akışı yeniden arttı ve onların ödeme kapasitesi de yükseldi. Ancak, yatırımcılar artık startupların daha verimli olmasını istiyor, bu nedenle daha hedefli işe alımlar görüyoruz (sadece kritik pozisyonlar için prim ödeniyor). SignalFire raporuna göre, “Seri A startupları 2020’ye göre %20 daha küçük” çalışan sayısına sahip ^{[193] [194]}, yani daha az insan işe alıyorlar ama yine de anahtar YZ mühendisi veya bilim insanı için yüksek maaşta yatırım yapmaktan çekinmiyorlar.
• Düzenleme ve Politika: Ortaya çıkan yapay zeka düzenlemeleri (örneğin AB’nin Yapay Zeka Yasası) maaşları dolaylı olarak etkileyebilir. Örneğin, uyum gereklilikleri yapay zeka etikçileri ve hukuk uzmanlarına olan talebi artırıyor (AI etik yetkilileri için maaş aralıklarını ~$95 bin–$135 bin arasında gördük ^[195]). Eğer düzenlemeler bir bölgede yapay zekanın yayılmasını yavaşlatırsa, şirketler işe alımda daha temkinli olabilir (bu da maaş artışını yavaşlatabilir). Aksine, hükümetlerin yapay zekaya yaptığı yatırımlar (ABD’nin yapay zeka araştırmaları fonunu da içeren CHIPS ve Bilim Yasası gibi ya da farklı ülkelerde ulusal yapay zeka stratejileri) yeni işler yaratabilir ve yetenek için rekabeti artırabilir. Göçmenlik politikaları da önemlidir: ABD’de H-1B vizesi kotası, bazı şirketlerin yurtdışından yeterli sayıda yapay zeka yeteneği getirememesine yol açıyor, bu da açığı artırıyor ve iç piyasadaki maaşları yükseltiyor. Kanada ve Birleşik Krallık, yapay zeka profesyonellerini çekmek için daha açık vize uygulamaları başlattı; bu, zamanla baskıyı hafifletebilir (ya da Birleşik Krallık örneğinde, Londra’nın yapay zeka sektörünün büyümesine ve yerel talebin artmasına katkı sağlayabilir). Özetle, politika arka planda şekillendirici bir faktör – yetenek akışını değiştirebilir, ancak genel küresel açık ve yüksek talep devam ediyor.
• Sektörel Hype ve Yan Haklar: Maaşın ötesinde, birçok yapay zeka uzmanının önemli haklar aldığına dikkat çekmek gerekir: hisse senedi opsiyonları, araştırma bütçeleri, imza bonusları vb. Örneğin, yapay zekada elde tutma bonusları çok yüksek olabiliyor (OpenAI’ın 2 milyon dolarlık bonusları ^[196], ya da büyük firmalardaki cömert imza bonusları gibi). Birçok şirket, anlaşmayı cazip kılmak için sınırsız tatil, uzaktan çalışma ödenekleri gibi ekstralar da sunuyor. Akademide ise, sektörün cazibesine karşı koymak için üniversiteler bazen daha hafif ders yükü veya profesörlerin danışmanlık yapmasına izin veriyor (bu da gelirlerini artırabiliyor). Tüm bu unsurlar, toplam kazanca ve yaşam kalitesine katkıda bulunuyor ve saf maaşı, bulmacanın sadece bir (ama en büyük) parçası haline getiriyor.

Bu bölümü sonuçlandırmak gerekirse: Yapay zeka maaşlarındaki artış, temelde çok yüksek talep ve kısıtlı arzdan kaynaklanmaktadır. Şirketler yapay zeka yeteneklerini kritik yatırımlar olarak görüyor (bu yüzden “Yapay zeka yeteneği dokuz haneli değere sahip” ifadesi kullanılmakta ^{[197] [198]} bazı durumlarda). Yetenek açığı çözülene kadar (ki bu, yapay zekaya artan ilgiyle birlikte yıllar alabilir, hatta hiçbir zaman tamamen çözülmeyebilir), maaşların yüksek kalmasını bekleyebiliriz. Uzaktan çalışma, yetenek savaşı küresel çapta yoğunlaştırdı; bu da bölgeler arasında daha dengeli (ve sıklıkla daha yüksek) ücret skalalarına yol açtı. Bir ücretlendirme uzmanı startup’lara şöyle tavsiye ediyor: “Yapay zeka yetenek maliyetlerine hazırlıklı olun” ve işe alımlarda hisse değerini açıkça anlatmaya hazır olun ^{[199] [200]} – yani yüksek maaşlar zaten kabul edilmiş durumda; şirketlerin iyi yönetmesi gereken ise teklifin diğer unsurları.

Ücretleri Etkileyen Bölgesel ve Ekonomik Faktörler

Yapay zeka işgücü piyasasında arz ve talebin ötesinde, çeşitli bölgesel ve makroekonomik faktörler de yapay zeka uzmanlarının maaşlarını etkilemektedir:

• Yaşam Maliyeti ve Enflasyon: Daha yüksek yaşam maliyetine sahip bölgeler, genellikle o lokasyonlara yetenek çekmek için daha yüksek nominal maaşlar sunar. Örneğin, aşırı konut maliyetleriyle bilinen San Francisco Körfez Bölgesi genellikle maaş primine sahiptir. Daha önce belirtildiği gibi, California ve birkaç başka eyalet ABD ortalamasının üzerinde maaş öder (California yapay zeka işleri ~%14 daha yüksek, Washington ~%10 daha yüksek, vb.) ^[201]. Benzer şekilde Avrupa’da da, Londra, Zürih, Cenevre gibi şehirlerde yapay zeka pozisyonları için maaş seviyeleri, daha küçük şehirlere kıyasla kısmen yaşam maliyeti farkı nedeniyle daha yüksektir ^{[202] [203]}. Son yıllarda yüksek enflasyon, işverenler üzerinde maaşları genel olarak artırma baskısı oluşturdu. Birçok teknoloji çalışanı yalnızca yılda %4-5 civarında mütevazı zamlar aldı (kabaca enflasyonla eşit) ^[204], bazı şirketler ise önemli pozisyonlar için ilave piyasa ayarlamaları yaptı; böylece tekliflerini yeni maliyet gerçeklerine göre ayarlayan rakiplere yetenek kaptırmamış oldular. Örneğin, 2022’nin sonlarında enflasyon ~%8’e fırladığında, şirketlerin kilit mühendisler ve veri bilimcilere tek seferlik bonuslar veya yıl ortası maaş artışları verdiğine dair raporlar vardı. Yüksek enflasyon devam ederse, düşük maliyetli bölgelerdeki şirketlerin çalışanlarının alım gücünü koruması için maaşları daha da artırması gerekebilir ve böylelikle büyük şehir maaş seviyelerine biraz daha yaklaşabilirler. Buna karşılık, enflasyon dengelenirse, 2023’teki hafif düşüşten sonra teknoloji sektöründe reel ücretlerin yeniden artışını görebiliriz ^[205].
• Yerel Teknoloji Patlamaları: Belirli bir şehir veya bölge, devlet desteği veya kümelenme etkileriyle teknoloji merkezi olarak ün kazandığında, o bölgede maaşlar yoğun talepten dolayı hızla yükselebilir. Örneğin, Montreal, Kanada bir AI araştırma merkezi haline geldi (Yann LeCun, vb. ile), bu da birçok girişimin ve laboratuvarın orada kurulmasına yol açtı – yerel AI maaşları buna bağlı olarak arttı (hala ABD’den düşük olsa da, Montreal şirketleri arasında yetenek için rekabet büyüdü). Toronto da benzer şekilde AI işleri ve maaş skalasında artış yaşadı; Google Brain gibi şirketler ofis açınca bu ivme devam etti. Avrupa’da, Berlin ve Amsterdam gibi şehirler teknoloji merkezleri olarak öne çıkarak, oradaki maaş normlarını Londra’ya yaklaştırdı. Almanya’da yapılan bir Stepstone analizinde, iş gücü piyasasının dönüşümü vurgulandı – AI uzmanı talebi neredeyse tüm sektörlerde, hatta inşaat gibi beklenmeyen alanlarda bile arttı (2019-2023 arasında 4 kat büyüme) ^{[206] [207]}. Bu geniş kapsamlı benimseme, daha küçük şehirlerde bile yukarı yönlü baskı yaratıyor; yerel firmalar, AI yeteneklerini işe almak veya elde tutmak için daha fazla ödemeleri gerektiğinin farkına varıyor çünkü bu kişiler büyük şehirlere kolayca taşınabilir veya uzaktan çalışabilirler. Ayrıca, bazı ülkeler teknoloji şirketlerine teşvik sunarak maaşları dolaylı olarak artırabiliyor. Örneğin, İrlanda düşük vergilerle birçok teknoloji firmasını cezbetti; Dublin şimdi canlı bir teknoloji ortamına ve buna uygun maaşlara sahip (Londra’nın biraz altında olsa da). Dubai ve Abu Dhabi, sıfır gelir vergisi ve lüks araştırma tesisleriyle AI yeteneklerini çekmek için çeşitli girişimler başlattı – oraya taşınan bir AI bilim insanı, vergi olmadığı için çok yüksek net maaş pazarlığı yapabilir. Zamanla, bu yeni gelişen merkezler başarılı olursa, kendileri de yüksek maaşlı noktalar haline gelebilirler.
• Beyin Göçü vs Beyin Kazanımı: Beyin göçü yaşayan (en iyi yapay zeka yeteneklerini başka ülkelere kaptıran) bölgelerde, yerel olarak kalanlar için ironik bir şekilde piyasa maaşları yükselebilir (fakat çoğu zaman pozisyonları dolduramazlar). Örneğin, İsrail’in yapay zeka mezunlarının yarısından fazlasının son yıllarda ABD’ye gittiği belirtiliyor ^{[208] [209]}. İsrail’in teknoloji sektörü güçlü ama nispeten daha küçük; bu nedenle yeteneği elde tutmak için maaşları artırmaları veya startup’larda hisse gibi başka teşvikler sunmaları gerekebilir (İsrail’de maaşlar yüksek ama yine de pek çoğu Silikon Vadisi’ndeki daha yüksek ücretler için ayrılıyor). Avrupa’daki bazı ülkeler de benzer şekilde, ABD maaşlarının iki katı olması nedeniyle doktora derecesine sahip kişileri ellerinde tutmakta zorlanıyor. Bu dinamik yerel şirketleri de etkiliyor – pek çok Avrupa firması, önemli yapay zeka pozisyonlarında ABD standartlarına daha yakın ücretler sunmak zorunda kaldı, yoksa eleman kaybı riskiyle karşılaşıyor. AB’nin “dijital egemenlik” çabası da, yapay zeka yeteneğini elde tutmak için cazip işler yaratmayı içeriyor ve muhtemelen daha iyi maaş veya araştırma pozisyonları için fon anlamına geliyor.
• Regülasyonlar ve Temkinlilik: İlginç bir şekilde, yoğun şekilde düzenlenen veya yapay zekanın temkinli şekilde benimsendiği bölgelerde talep (ve dolayısıyla maaş artışı) biraz yavaşlayabilir. Örneğin, AB’nin Yapay Zeka Yasası sıkı uyum maliyetleri getirirse, bazı şirketler AI projelerini erteleyebilir, bu da Avrupa’daki işe alım çılgınlığını ABD’ye kıyasla biraz yavaşlatabilir. Ancak, bu etkinin şu ana kadar küçük olduğu görülüyor – Avrupa’da yapay zeka yetenek talebi hala hızlı şekilde artıyor ^[210]. Öte yandan, yasal düzenleme gereklilikleri yeni pozisyonlar yaratıyor (uyum, denetim, etik), daha önce bahsedildiği gibi. Bu roller (yapay zeka denetçileri, önyargı değerlendirenler, vb.) artık yapay zeka iş ekosisteminin bir parçası ve iyi maaşlar alıyorlar (çoğu teknoloji odaklı firmada altı haneli), bu da genel ücret trendlerini yukarı çekiyor.
• Kültürel ve Yaşam Tarzı Faktörleri: Bazı durumlarda, bir bölgedeki yaşam tarzı veya kültürel tercihler, yetenek çekmek için ne kadar maaş verilmesi gerektiğini etkileyebilir. Örneğin, Avrupa daha fazla tatil, yan hak ve bazen daha iyi bir iş-yaşam dengesi sunar, fakat ABD’ye göre maaşlar biraz daha düşüktür. Bazı yapay zeka uzmanları, örneğin Barselona veya Viyana’da yaşamak için biraz daha az maaşı kabul edebilir; bu kişisel yaşam kalitesi tercihleriyle ilgilidir. İşverenler küresel piyasa ücretlerinden çok sapamazlar ama örneğin ABD’de 120 bin doları reddeden birini, kişisel nedenlerle Avrupa’da 70 bin euroya işe almayı başarabilirler. Bu bireysel tercihler piyasa oranlarını belirlemez; ancak paranın tek faktör olmadığını ve bazı farklılıklara izin verebileceğini gösteriyor. Yine de, yapay zeka temel stratejik bir alan haline geldikçe, şirketler yetenek çekmek için toplam ödül paketine – esnek çalışma, ilginç projeler ve sosyal etki gibi – odaklanıyor, çünkü her kuruluş maaşla yarışamayabilir.
• Ekonomik Döngüler: Genel ekonomi de önemli bir rol oynar. Durgunluklarda veya teknoloji sektöründeki gerilemelerde, işten çıkarmalar yaşanırsa maaşların durgunlaşması veya hatta düşmesi beklenebilir. Gerçekten de, 2023 teknoloji sektörü işten çıkarmaları ve işe alım dondurmaları, genel yazılım pozisyonlarındaki maaş artışını yavaşlattı ^[211]. Ancak AI pozisyonları büyük oranda yalıtılmıştı – başka departmanlarda kesintiye giden birçok şirket, AI ekiplerinde işe alıma devam etti (örneğin, Meta diğer departmanlarda binlerce kişiyi işten çıkardı ancak aynı anda AI laboratuvarı için işe alım yapıyordu). Bu nedenle, ekonomi soğurken dahi AI maaşları artmaya devam etti. Şiddetli bir durgunluk olursa belki AI işleri bile baskı görebilir, fakat 2025 itibarıyla AI’daki ivme o kadar güçlü ki, makroekonomik ters rüzgârlara karşı koyuyor. Örneğin, ortalama IT maaşları 2024’te yalnızca ~%2 arttı (neredeyse sabit kaldı) ^[212] fakat raporlara göre AI ve güvenlik pozisyonlarında hâlâ artış ve güçlü talep gözlendi. AI’dan beklenen verimlilik artışı da işverenlerin daha fazla ödeme yapmasını haklı çıkarabilir – bir PwC araştırması, AI’nın büyük bir verimlilik yükselişi sağladığını ve AI pozisyonlarındaki çalışanlar için yaklaşık %56’lık bir maaş primi olduğunu belirtti ^[213]. Yani şirketler, bu çalışanlar çok daha fazla değer yarattığı için yüksek maaş talebini mantıklı bulabilir.

Özetle, bölgesel ve ekonomik faktörler AI maaşlarının bağlamını şekillendiriyor – yeteneklerin nereye yönlendirileceğini ve bütçelerin nasıl tahsis edileceğini etkiliyor – ancak genel küresel eğilim yukarı yönlü. Hızla büyüyen teknoloji ekosistemlerine sahip yerlerde maaşlar daha hızlı artacaktır (Doğu Avrupa aday – düşükten başlasa da her yıl büyük % artışlar görebilir ^[214]). Yüksek maliyetli bölgeler, genellikle başkalarına ölçüt olan yüksek nominal maaşlar sunarak avantajlarını koruyor.

İlginç bir gelişme de, hükümetlerin yetenek çekmekte maaşın önemini fark etmeleri. Örneğin, Birleşik Krallık 2023’te “AI Yetenek Vizesi” ve 1.000 AI doktora bursu programı açıkladı ve temelde hem yetenek yetiştirmeyi hem de ithal etmeyi hedefledi; bu zaman içinde arzı artırarak maaşların dengelenmesini sağlayabilir. Beyaz Saray’ın AI Yetenek Raporu, ABD’nin uluslararası AI öğrencilerini çekmesinin ardından onların ABD’de çalışmasından faydalandığını kabul ediyor ^{[215] [216]}. Yani, yetenek akışını etkileyen politikalar, bir bölgede maaş baskılarını dolaylı olarak hafifletebilir veya şiddetlendirebilir.

Genel olarak, yapay zeka maaşlarındaki bölgesel farklılıklar daralıyor ve enflasyon gibi ekonomik faktörler gerçek olsa da, teknoloji ve yetenek faktörlerinin yanında ikincil kalıyor. Bir veri bilimcisinin maaşı bugün Silikon Vadisi ile örneğin Varşova arasında büyük farklılık gösterebilir, ancak eğer uzaktan çalışma ve Doğu Avrupa teknoloji yatırımları devam ederse (bir analistin belirttiği gibi, Doğu Avrupa’nın büyüyen girişim sahnesi zamanla maaşlar açısından “Batı Avrupa ile eşleşebilir” ^[217]), beş yıl içinde bu fark biraz kapanabilir. Yine de, yerel koşullar her zaman önemli olacaktır – çok daha düşük yaşam maliyetine sahip bir ülkedeki bir yapay zeka işi için muhtemelen San Francisco maaşı alamazsınız ancak yabancı bir şirket için uzaktan çalışmadığınız sürece.

Yapay Zeka Ücretlerini Etkileyen Son Trendler, Haberler ve Politika Güncellemeleri

Yapay zeka alanı hızla değişiyor ve maaşlar etrafındaki tartışmalar da öyle. İşte yapay zeka uzmanlarının maaşlarını ve iş piyasasındaki beklentilerini etkileyen en son trendler ve güncel haberler (2024–2025):

• “Yapay Zeka Yetenek Savaşı” Kızışıyor: Daha önce de belirtildiği gibi, şirketler arasındaki yapay zeka yetenekleri için silahlanma yarışı en büyük haberlerden biri oldu. 2023 sonu ve 2024’te, birçok medya kuruluşu benzeri görülmemiş maaş paketlerine vurgu yaptı. Örneğin, Reuters (Mayıs 2025), Silikon Vadisi’nin “yıldız araştırmacılar” için yürüttüğü mücadeleyi anlatan ve “OpenAI’nin en iyi araştırmacılarının yılda 10 milyon dolardan fazla kazanabildiğini” belirten bir haber yayınladı ^{[218] [219]}. Aynı haberde, Google DeepMind ve xAI’nin muazzam hisse senedi teşvikleriyle aktif olarak yetenek yarışı içinde olduğu da belirtildi ^[220]. Financial Times (Haziran 2023) “yapay zeka yetenek savaşları” terimini kullanarak araştırma bilim insanları için 500 bin – 2 milyon dolar arası maaş ve orta seviyedeki çalışanlara da ciddi zamlar verildiği raporlarını paylaştı ^[221]. Bu haberler yapay zeka uzmanlarını teknolojinin yeni rock yıldızları haline getirdi; “milyon dolarlık maaş çekleri” ile ilgili başlıklar neredeyse iş dünyası basınında olağan hale geldi ^[222]. Bu gibi haberler kendi başına bir trend yaratabilir – daha çok profesyonel bu kazançları duyunca yapay zekaya yönelebilir ve mevcut uzmanlar da piyasa değerlerini bilerek daha sıkı pazarlık yapabilir.
• Meta vs OpenAI Anlatısı: Çok haber değeri taşıyan bir olayda, Sam Altman (OpenAI CEO’su) Meta’yı, OpenAI çalışanlarını cezbetmek için “çılgın” miktarlarda maaş teklif ettiği gerekçesiyle kamuoyuna açıkladı – özellikle de 100 milyon dolarlık teklifler ^{[223] [224]}. Bu iddia 2025 yılının ortasında bir podcast’te ortaya çıktı ve yaygın olarak rapor edildi. Bu tür iddiaları bağlamında değerlendirmek gerekse de (teklifler çok yıllık olabilir veya abartılmış olabilir), yine de bu rekabetin ne kadar büyük bir öneme sahip olduğunu dünyaya gösterdi. Meta’dan gelen bir yalanlama olmaması da bu doğrultuda bir şeylerin yaşandığına dair inancı güçlendirdi ^[225]. Bu gelişme maaş beklentilerini etkileyebilir: Eğer üst düzey bir yapay zeka bilimciyseniz, artık birden fazla işverenin sizi sekiz veya dokuz haneli bir değerde görebileceğini biliyorsunuz ve bu elbette pazarlık gücünü artırır. Öte yandan, bu durum sürdürülebilirlik hakkında sorular ortaya çıkardı ve “yapay zeka balonu”nda olup olmadığımızı sorgulattı. Bazı analistler, bu maaş seviyelerinin kısa vadeli bir sıçrama mı yoksa yeni bir norm mu olduğunu merak ediyor.
• Teknolojide Ekonomik Uyumlar: 2023 yılında birçok teknoloji şirketinde işten çıkarmalar yaşandı, ancak ilginç bir şekilde, yapay zeka pozisyonları genellikle korunmuş veya hatta artırılmıştı. Google ve Microsoft gibi şirketler geleneksel bölümlerde çalışanlarını işten çıkardı, fakat aynı zamanda yapay zekaya yapılan yatırımların arttığını duyurdular. Bu ikilik maaş anketlerinde de görüldü: 2023’te genel teknoloji maaş artışları durakladı ^[226], ancak yapay zeka parlayan bir nokta olarak kaldı. 2024’ün sonlarına doğru, ekonomi biraz iyileşince işe alımlar yeniden hızlandı; Dice’ın 2024 Teknoloji Maaş Raporu, 3–5 yıl deneyime sahip personeller için bir yıl önceki düşüşten sonra (neredeyse +%6 maaş artışıyla) bir toparlanma olduğunu bildirdi ^{[227] [228]} – bu da muhtemelen aranan orta seviye profesyonellerin (örneğin birçok yapay zeka mühendisi gibi) tekrar zam almaya başladığını gösteriyor. Yani, sıradan BT pozisyonlarında durgunluk yaşanmış olsa da, yapay zeka pozisyonları yukarı yönlü bir seyir izliyor.
• Maaş Şeffaflığı Yasaları: ABD’de ve başka yerlerde, yeni yasalar iş ilanlarında maaş aralıklarının belirtilmesini gerektiriyor (örneğin, Kaliforniya ve New York’ta bu tür yasalar var). 2023–2024 itibarıyla etkili olan bu şeffaflık trendi, daha önce gizli olan bazı AI işleri için maaş aralıklarını görünür hale getirdi. Örneğin, iş ilanlarında “Kıdemli ML Mühendisi: 150 bin–250 bin dolar taban maaş + bonus” gibi bilgiler kamuya açık şekilde gösterilebiliyor. Bunun iki etkisi var: (1) Adaylara müzakere gücü kazandırıyor (üst sınırı görüp ona göre pazarlık yapabiliyorlar); bu da tekliflerin daha sık şekilde aralığın üstüne yaklaşmasını sağlıyor. (2) Şirketler de rakiplerinin maaş aralıklarını gördüklerinde kendi aralıklarını rekabetçi tutmak için ayarlayabiliyor. Zamanla, bu şeffaflık anormallikleri dengeler ve insanların piyasa oranına daha yakın ücret almalarını sağlar. Ayrıca maaş ayrımcılığının da azalmasına katkı sağlayabilir. Sonuç olarak, maaş şeffaflığı kurallarının genel olarak az maaş alanların ücretlerinin artmasını ve piyasada daha fazla verimlilik olmasını sağlaması bekleniyor – ki yüksek talep gören bir alan olan AI’da bu muhtemelen ortalama maaşların daha yüksek olacağı veya en azından daha fazla kişinin üst sınırdan maaş alacağı anlamına gelir.
• Sendikalaşma ve Çalışan Savunuculuğu: AI’da başka bazı alanlar kadar yaygın olmasa da, daha iyi çalışma koşulları için organize olan teknoloji çalışanlarının sayısı artıyor. Örneğin, Google’ın Etik AI ekibindeki olaylar (Timnit Gebru’nun 2020’de kovulması vb.) çalışanların sesine dikkat çekti. Şimdiye kadar AI’da maaş artışı için özel olarak grev veya sendikal eylem yaşanmadı, fakat daha geniş teknoloji sektörü işçi hareketi gelecekteki tartışmalara etki edebilir (örneğin, adil bonus dağılımı veya hisse hakkı sağlanması gibi). Bazı araştırmacılar, bu yüksek maaşlı işlerle bazen birlikte gelen aşırı çalışma saatleri veya stresi geri çevirebilir. Eğer iş–yaşam dengesi bir satış noktası haline gelirse, bazı çalışanlar maaştan biraz ödün vermeye yanaşabilir, fakat şu anda eğilim şirketlerin hem yüksek maaş hem de yan haklar sunarak çalışanları mutlu tutmaya çalışmaları yönünde.
• Becerilerdeki Trendler AI İçinde Maaşı Değiştiriyor: AI alanında belirli beceriler şu anda ekstra prim getiriyor. Üretken AI ve büyük dil modeli uzmanlığı en değerli yetenekler arasında – eğer GPT veya benzeri LLM’ler üzerinde çalıştıysanız, son derece “aranan” birisiniz. Bazı haberlerde, meslek profesyonellerinin bu akıma katılmak için prompt mühendisliği veya LLM ince ayarı konusunda kendini geliştirdiği belirtiliyor. Siber güvenlikte AI da diğer sıcak bir kesişim noktası (siber rollerde AI gerektiren ilanlarda %25 artış var ^[229]). Muhtemelen bu ileri düzey becerilere sahip uzmanlar, diğer AI çalışanlarına göre bile ortalamanın üzerinde maaş talep edebiliyor. Öte yandan, bazı eski nişler (ör. klasik kural tabanlı AI veya bazı eski sistemler) aynı primi göremeyebilir. Bu durumun içsel bir tabakalaşma yarattığı anlamına geliyor: Örneğin, bir bilgisayarlı görü uzmanı, otonom araçlar alanında daha fazla talep görebilirken, geleneksel gözetim gibi azalan bir sektörde çalışıyorsa biraz daha az talep görebilir (tamamen varsayımsal örnek). Yine de, neredeyse tüm AI alt alanları büyümeye devam ediyor. Sadece şu anda NLP/LLM’ler ve üretken AI en hızlı artışı gösteriyor ve bu da maaş tekliflerine yansıyor.
• Eğitim ve Sertifikasyon: Yapay zeka sertifikalarında, çevrimiçi kurslarda (Coursera vb.) ve hatta AI profesyonellerini eğitmek için özel yüksek lisans programlarında bir artış yaşanıyor. Daha fazla insan bu yeterlilikleri aldıkça, bunun giriş seviyesi pozisyonları doyurup doymayacağı ve yeni başlayan maaşlarını aşağı çekip çekmeyeceği merak konusu. Şimdilik, fazlalık olduğuna dair net bir kanıt yok – talep o kadar büyük ki, AI becerisi olan yeni mezunlar hâlâ birden fazla teklif alıyor. Ancak bazı işverenler biraz daha seçici davranabilir (uygulamalı proje tecrübesi olanları tercih edebilir). Teknoloji eğitimiyle ilgili son haberler gösteriyor ki, şirketler hâlâ ağırlıklı olarak üst düzey üniversitelerden (Stanford’un AI yüksek lisans programı yerleştirmelerinin çoğu büyük teknoloji şirketleri veya iyi fonlanmış girişimler) alım yapıyor. Yani prestij ve kanıtlanmış yetenek, en yüksek maaşları elde etmek için kilit önemini koruyor. Hatta AI eğitiminin bu kadar yaygınlaşması, maaş cazibesinin bir sonucu – herkes yüksek maaşları görüyor ve bu alanın içine girmek istiyor.
• Küresel Yetenek Hareketliliği: Dünyadaki ülkeler, AI yeteneğini çekmek veya elde tutmak için politikalarını güncelliyor. Örneğin, Kanada, ABD’de kura çekiminde seçilemeyen H-1B vizesi sahipleri için özel bir çalışma izni başlattı ve yetenekli teknoloji çalışanlarını Kanada’nın gelişen AI sahnesine (özellikle Toronto/Montreal) çekmeyi hedefliyor. Birleşik Krallık (BK), AI uzmanlarını ülkeye hızlıca almak için “Scale-up Visa” ve diğer yolları duyurdu. Birleşik Arap Emirlikleri, 100.000 yazılımcıyı (AI uzmanları dahil) altın vize ve teşviklerle davet eden “Coder programı”nı başlattı. Tüm bu hamleler yetenek dağılımını bir miktar değiştirebilir. Daha fazla yetenek örneğin Kanada’ya yönelirse, bu kez Kanada’daki maaşlar önce talep ile yükselebilir, sonra arz arttıkça dengeye oturabilir. ABD hâlâ en fazla yeteneği çeken ülke – bir analize göre üst düzey AI araştırmacılarının yaklaşık %60’ına ev sahipliği yapıyor ^{[230] [231]} – fakat vize engelleri bazılarının başka yerlere yönelmesine yol açtı. Yine de net etki, ABD’deki şirketlerin genellikle o çalışanı almak için sponsor olup ne gerekiyorsa ödemeye devam etmeleri; göçmenlik hukuku masrafları ise artık AI sektöründe iş yapmanın sıradan bir maliyeti olarak görülüyor.
• Etik ve Toplumsal Baskı: Medyada, “NBA oyuncuları” gibi maaşlar alan yapay zeka uzmanlarının varken diğer teknoloji çalışanlarının işten çıkarılması gibi konuların sağlıklı veya sürdürülebilir olup olmadığına dair bir anlatı var. Bazı etikçiler, bu kadar yüksek maaşların teşvikleri bozabileceği (araştırmacıların kamu yararına olan araştırmalar yerine kurumsal parayı kovalaması) konusunda endişelerini dile getirdi. Ayrıca çeşitlilik sorunu da var: yüksek maaşlı yapay zeka rolleri orantısız şekilde belirli demografik gruplar tarafından dolduruluyor (çoğunlukla erkek, Batılı veya Doğu Asyalı). Bazı girişimler, yetenek havuzunun çeşitlenmesi için yapay zeka eğitimine erişimi genişletmeyi amaçlıyor. Zamanla daha geniş ve çeşitli bir yetenek havuzu, bu açığı hafifletebilir ve belki de maaşları dengeleyebilir – ancak bunun gerçekleşmesi muhtemelen yıllar alacaktır. Bu arada, teknoloji maaşlarının kamuoyunda tartışma konusu haline geldiğini görüyoruz (örneğin, “Yapay zeka maaşları toplumun geri kalanına kıyasla aşırı yüksek” eleştirileri ^[232]). Bu tür tartışmalar şu ana kadar maaşlara üst sınır getiren bir politikaya yol açmadı – daha çok toplumsal bir gözlem niteliğinde. Hatta bu durum, yüksek maaşların cazibesinden dolayı farklı geçmişlere sahip daha fazla insanı bu alana yönlendirebilir ki bu olumlu olabilir.
• Verimlilik Kazançları ve Şirket Stratejileri: Son olarak, şirketlerin yapay zekayı kullanarak verimliliği artırmayı ve belli görevler için gereken çalışan sayısını azaltmayı hedeflemesi bir trend olarak öne çıkıyor. Ironik bir şekilde, eğer yapay zeka araçları bazı programlama veya analiz görevlerini kolaylaştırırsa, yapay zeka uzmanlarına olan talebin sabitlenebileceği düşünülebilir. Ancak bugüne kadar kanıtlar tam tersini gösteriyor: Yapay zeka bazı görevleri otomatikleştiriyor ama aynı zamanda yenilerini yaratıyor (ve hala bu sistemleri kuracak, sürdürecek ve yorumlayacak uzmanlara ihtiyaç var). 2024 yılında yapılan bir CFO anketi, birçok şirketin bu sistemleri uygulamak için daha az düşük vasıflı, ancak daha fazla yüksek vasıflı (yapay zeka) çalışan gerekeceğine inandığını gösterdi ^[233]. Yani, yapay zeka bazı işleri ortadan kaldırsa da bir yandan da yapay zeka uzmanı rollerinin önemini ve gerekliliğini artırıyor – bu da onların yüksek değerini (ve maaşını) daha da sağlamlaştırıyor.

Özetle, en son haberler Yapay zeka maaşlarının güçlü bir yükselişte olduğunu ve ana akım tartışmalarda yer aldığını teyit ediyor. Şirketler açıkça birbirlerinin maaş tekliflerini aşmaya çalışıyor; hükümetler politikalarını uyarlamak için yarışıyor; işgücü ise uzaktan çalışma ve beceri artırımıyla bu duruma uyum sağlıyor. 2024 sonu itibarıyla genel kanı, bu eğilimlerin 2025’te de devam edeceği yönünde: “2024 itibarıyla, yapay zeka ile ilgili kariyerler en kazançlı alanlardan biri ve deneyim ve uzmanlık arttıkça maaşlar da artıyor” ^[234]. Yapay zeka balonunun patlaması ya da büyük bir yetenek akını olmadıkça, yapay zeka uzmanlarının iş piyasasında en yüksek maaş alan profesyonellerden olmaya devam etmesi bekleniyor.

Uzman Alıntıları ve Görüşler

Daha fazla içgörü sağlamak için, işte yapay zeka maaşları ve yetenek piyasası ile ilgili bazı uzman ve sektör liderlerinden dikkat çekici alıntılar:

• “Yapay zeka laboratuvarları işe alımı satranç oyunu gibi ele alıyor… Mümkün olduğunca hızlı hareket etmek istiyorlar, bu yüzden özel ve tamamlayıcı uzmanlığa sahip adaylara yüksek ücret ödemeye istekliler, tıpkı oyun parçaları gibi.” – Ariel Herbert-Voss, bir yapay zeka girişimi CEO’su ve eski OpenAI araştırmacısı ^[235]. (Bu, önde gelen yapay zeka işverenlerinin nasıl strateji kurduğunu ve doğru uzman ekibini toplamak için hiçbir masraftan kaçınmadıklarını canlı bir şekilde anlatıyor.)
• “Veri bilimcileri yüksek talep görüyor. Onlar, giderek daha fazla şirkette acil olarak ihtiyaç duyulan son derece ilgili bir beceri setine sahipler… Bu nedenle veri bilimcilerinin iyi maaşlar aldığı şaşırtıcı değil. On yıl deneyimi olanlar [Almanya’da] yılda yaklaşık 90.000 euro kazanmayı bekleyebilirler.” – Dr. Tobias Zimmermann, Stepstone iş piyasası uzmanı ^[236]. (Avrupa’da maaşlar ABD’den düşük olmasına rağmen, deneyimli yapay zeka profesyonellerinin ortalamanın üzerinde maaş aldığını vurguluyor.)
• “Önde gelen laboratuvarlarda, taban maaşlar şimdi 440.000 dolara ulaşıyor. Prim ve hisse senediyle birlikte, birçok araştırmacı yılda 1 milyon dolardan fazla kazanıyor. 2025’te Meta tekliflerinde 2 milyon dolar sınırını aştı… Zuckerberg 10 milyon dolar veya daha fazla kişisel tekliflerle doğrudan iletişim kurdu. OpenAI ise 2 milyon dolarlık elde tutma primleri ve 20 milyon doların üzerinde hisse anlaşmalarıyla karşılık verdi.” – Ore Bakare, teknoloji içerik uzmanı, sektör raporlarını özetliyor ^{[237] [238]}. (Bu alıntı, SmythOS makalesinden alınmış olup, 2025’teki yetenek savaşının durumunu gözler önüne seren çarpıcı gerçekleri derlemektedir.)
• “Orta ve kıdemli araştırma bilim insanları bugün Büyük Teknoloji şirketlerinde toplamda 500.000 ila 2 milyon dolar arasında maaş paketleri bekleyebilir, bu rakam birkaç yıl önce 400.000 dolardı…” – Financial Times raporu (2023) ^[239]. (Nitelikli yapay zeka araştırmacılarına yönelik maaşların kısa sürede nasıl hızla arttığını vurgular.)
• “Yapay zeka alanındaki işler için yıllık medyan maaş 160.056 dolar’a ulaştı Nisan 2025’te… Bu [önemli bir artışı] gösteriyor.” – Lurnable 2025 Yapay Zeka Kariyer Yolları raporu. (Sadece en üst düzey değil, ortalama maaşların bile altı haneli yüksek seviyelere çıktığını pekiştiriyor.)
• “10.000x” araştırmacıların çok küçük bir kısmının orantısız katkılar yaptığına dair bir inanç var… ve bu kişiler bir AI modelinin başarısını belirleyebilir veya yok edebilir.” – Reuters, sektör duygusunu özetliyor ^[240]. (Bu, şirketlerin belirli bireyler için astronomik meblağlar ödemeye istekli olmalarının altındaki nedeni açıklıyor.)
• “Uzaktan çalışma, yetenek havuzlarını küresel olarak genişletir ve işverenler arasında daha iyi avantajlar sunmak için rekabeti artırır.” – WomenTech Network içgörüsü (2023) ^[241]. (Uzaktan çalışma trendlerinin, işverenlerin tazminat konusunda daha rekabetçi olmasını gerektirdiğine dikkat çekiliyor; çünkü yetenekler her yerden işe alınabilir veya her yere gidebilir.)

Bu bakış açıları bir araya geldiğinde, daha önce hiç görülmemiş bir yapay zeka iş piyasasının tablosunu çiziyor: uzmanlaşmış yeteneklerin üst düzey yöneticiler ve eğlence yıldızları kadar değerli olduğu, coğrafyanın daha az engel teşkil ettiği ve talebin arzı çok aştığı bir piyasa. Alıntılar ayrıca bunun sadece bir heyecan olmadığını da doğruluyor – gerçek şirketler gerçekten bu rakamları ödüyor ve gerçek uzmanlar gerekçelerini (acil talep, nadir beceriler) kabul ediyor.

Bir yapay zeka profesyoneli ya da bu alanda çalışmayı düşünen biri olarak, çıkarım şudur ki fırsatlar muazzam. Ancak, yüksek ödüller yüksek beklentileri de beraberinde getirir – 300 bin dolar veya 3 milyon dolar ödeyen şirketler dünya standardında sonuçlar bekleyecektir. Bu durum aynı zamanda işverenler ve politika yapıcılar için, sadece teklif savaşlarına girilmesini önlemek adına AI yeteneği yetiştirmeye (eğitim yoluyla vb.) yatırım yapmanın kritik olduğu sinyalini verir.

Sonuç ve Gelecek Görünümü

Sonuç olarak, 2024–2025 dönemi, dünyanın dört bir yanında AI uzmanları için olağanüstü yüksek ve artan maaşlarla işaretlenmiştir. Bu kapsamlı bakıştan çıkan temel bulgular şunlardır:

• Rekor Seviyede Maaşlar: Yapay zeka ve makine öğrenimi uzmanları günümüzde en yüksek maaş alan profesyoneller arasındadır. ABD’de birçok pozisyonun ortalama maaşları altı basamaklarda yer almakta ^{[242] [243]}, giriş seviyesinde dahi genellikle altı basamakla başlamakta, kıdemli pozisyonlarda ise maaşlar yedi basamaklara kadar ulaşmaktadır ^{[244] [245]}. Diğer büyük bölgelerde (Avrupa, Asya) maaşlar mutlak anlamda daha düşük olsa da, yine de diğer alanlara göre ciddi bir prim sunmaktadır ^{[246] [247]}.
• Pozisyon ve Sektöre Göre Farklılık: Açık bir tabakalaşma mevcuttur – ML Mühendisleri, Yapay Zeka Araştırmacıları ve Veri Bilimcileri gibi pozisyonlar (özellikle teknoloji ve finans sektörlerinde) maaş skalasının en üstünde yer alırken, akademi ya da kamu gibi alanlarda ücretler daha düşük olsa da yine de teknoloji dışı işlerle karşılaştırıldığında oldukça iyidir. Büyük teknoloji şirketleri, Google, OpenAI, Meta gibi, tazminat paketlerinde üst sınırları belirler ve benzeri görülmemiş seviyelere ulaşabilir ^{[248] [249]}. Startuplar ve diğer sektörler de genellikle öz sermaye ile desteklenen, biraz daha düşük olsa da cazip paketler sunar ^{[250] [251]}.
• Talep ve Açık: Devam eden yapay zeka yetenek açığı ve neredeyse her sektörde hızla artan talep, bu maaş trendlerinin temel itici gücüdür ^{[252] [253]}. Kuruluşlar, üretici yapay zeka gibi yeni teknolojilerden faydalanmak için hızla yapay zeka uzmanları işe almaya çalışıyor ve bu da maaşların giderek yükselmesine neden oluyor.
• Uzaktan ve Küreselleşme: Uzaktan çalışma, yapay zeka işe alımını küresel bir yarışa dönüştürdü. Yetenekli bireyler, bulundukları yerden bağımsız olarak yüksek maaşlı işlere erişebiliyor ve bu durum şirketleri maaş konusunda rekabetçi olmaya zorluyor ^{[254] [255]}. Bu durum, bölgesel farkları bir ölçüde azaltırken daha fazla uzmana yüksek maaşlı pozisyonlara erişim imkânı sağlıyor ve şirketlerin dünyanın dört bir yanından yetenek havuzundan faydalanmasına olanak tanıyor.
• Güncel Trendler: “Yapay zeka yetenek savaşları” ve milyon dolarlık maaşlar son dönemin haberlerinde öne çıkıyor ^{[256] [257]}. Yeni vizeler ve eğitim programları gibi politika yanıtları ortaya çıkıyor ancak yakın vadede yüksek maaş ortamı devam edecek. Şeffaflık yasaları ve artan farkındalık, yapay zeka çalışanlarının değerlerini bilmelerini sağladı ve yüksek maaş beklentilerini daha da güçlendirdi.

İleriye baktığımızda, ne bekleyebiliriz? Yapay zekaya olan ilginin beklenmedik bir şekilde azalması dışında, yapay zeka uzmanlığına duyulan ihtiyaç artmaya devam edecek. ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu’nun 2026 projeksiyonlarına göre, 2026’ya kadar veri bilimci istihdamında neredeyse %28 artış öngörülüyor ^{[258] [259]} – bu, talebin yavaşlamadığının bir göstergesi. Yeni yapay zeka alt alanlarının (ör. yapay zeka güvenliği, yapay zeka etiği, yapay zeka hukuku) ortaya çıkmasıyla birlikte muhtemelen yeni iş kategorileri ve buna uygun maaş standartları oluşacak.

Ancak, aynı zamanda normalleşmenin başlangıçlarını da görebiliriz: daha fazla üniversite AI mezunu verdikçe ve daha fazla çalışan AI konusunda yeniden eğitim aldıkça, yetenek havuzu yavaşça genişleyecek. Bu, belki de maaşları dengelerken, en üstteki aşırı yetenek açığını kademeli olarak hafifletebilir. Fakat, AI uygulamalarının sürekli artan kapsamı böyle bir etkiyi dengeleyebilir. Temelde, AI maaşlarının tavanı belki patlayıcı şekilde artmasa da (insan merak ediyor, sırada 50 milyon dolarlık maaş tekliflerini mi duyacağız? Belki rutinde değil), taban ve medyan maaşlar muhtemelen AI her sektöre yayıldıkça daha da yükselecek.

Şirketler için en büyük zorluk bu maliyetleri yönetmek olacak – her işletme yılda yarım milyon dolara bir AI doktoru istihdam edemez. AI yeteneklerine doğrudan işe almak yerine erişmek için (taşeronluk, akademiyle iş birliği vb.) daha yaratıcı çözümler görebiliriz; bu da maaş baskılarını hafifletebilir. Start-up’lar ise sayıca daha fazla mühendislerini daha iyi AI araçlarıyla (AutoML vb.) donatmaya odaklanabilir, böylece az bulunan uzmanlara olan bağımlılıklarını azaltabilirler. Ancak şu anda ve öngörülebilir gelecekte, AI konusunda gerçek bilgiye sahip olanlar imrenilecek bir pozisyondalar.

Profesyoneller ve yeni mezunlar için, AI sektöründe olmanın tam anlamıyla hiç bu kadar iyi bir zamanı olmamıştı. Kariyer, finansal açıdan “en ödüllendirici” olanlardan biri ^[260] ve entelektüel olarak heyecan verici. Bir SSS’de şöyle sorulmuştu: “Veri bilimcileri çok para kazanabilir mi? Kesinlikle… üst düzey pozisyonlarda maaşlar çoğunlukla 200.000 doların üzerinde… en iyi firmalar medyan maaş olarak 250.000 doların üzerinde ödüyor.” ^[261]. Gördüklerimizden yola çıkarsak, bu cevap bile az kalmış olabilir.

Özetle, 2024–2025’te AI uzmanları adeta kusursuz bir fırtınanın meyvelerini topluyor: devrim niteliğinde teknoloji, doyumsuz bir sektör iştahı ve sınırlı yetenek havuzu. Maaşlar tarihi zirvelere ulaşarak manşetlere çıktı. Piyasa dengeleri uzun vadede yerini bulsa da, kısa vadede organizasyonlar için en iyi öneri AI yeteneklerine cömert bütçe ayırmak – bireylere ise AI alanında kendini geliştirmek ve özgüvenle müzakere etmek, çünkü avantaj sizin elinizde. Atasözünün dediği gibi, “Nitelikli yetenek pahalı değildir, paha biçilmezdir” – ve AI alanında şirketler bunu gerçekten gösteriyor, o yeteneği kazanmak için gösterdikleri olağanüstü çabalar (ve bütçeler) ortada.