Deneyim Bir Yüke Dönüştüğünde

Womafreesm, Yapay Zekâ, İşe Alım ve Pazarlamanın 45-64 Yaş Arası Kadınlara Bakışını Neden Denetliyor

Marina SukhomlinovaWomafreesm'in kurucusu ve başkanı

12 dk okuma 2 Nov 165

49 yaşındaki bir kadın, hayatının en önemli kararlarından bazılarını veriyor olabilir. Hanenin büyük bir bütçesini yönetiyor, bir ekibi idare ediyor, bir yönetim kuruluna danışmanlık yapıyor, ergenlik çağındaki çocuklar büyütüyor, yaşlanan anne babasına destek oluyor, yatırım pazarlıkları yürütüyor, yirmi beş yıllık mesleki birikim taşıyor ve sektörünün görünmeyen işleyişini, sektöre kendisinden on yıl sonra girenlerden daha iyi biliyor olabilir.

Gerçek hayattaki değeri, en yüksek noktalarından birine ulaşıyor olabilir.

Oysa tam da aynı dönemde tuhaf bir şey olmaya başlayabilir. Piyasa onu ideal müşteri olarak hayal etmeyi bırakır. İşe alım dili deneyimi “aşırı niteliklilik”, “kültürel uyum” ya da uzun vadeli potansiyele dair şüphelere çevirmeye başlar. Kamusal imgeler onu sessizce merkezden uzaklaştırır. Aynı yaştaki bir erkek otoritenin görsel dilini edinirken, aynı yaştaki bir kadın düşüşün görsel dilini edinmeye başlar.

Ve şimdi bu sürece yeni bir aktör katıldı: yapay zekâ.

Yapay zekâ sistemleri şirketlerin hedef kitleleri tanımlamasına, müşteri profilleri oluşturmasına, aday bulmasına, başvuruları sıralamasına, özgeçmişleri özetlemesine, uzman önermesine, reklam konseptleri üretmesine ve “güçlü”, “uygun” ya da “güvenilir” bir insanın neye benzediğine karar vermesine giderek daha fazla yardım ediyor.

Bu da sonuçları temsil meselesinin çok ötesine uzanan bir soruyu gündeme getiriyor:

Bir kadın gerçekte daha deneyimli hâle gelirken, onun değerini tanımlayan sistemler ters yönde ilerlemeye başlarsa ne olur?

The World Organization of Women Nations Womafreesm, tam da bu soruyu araştırmak için International Audit of Systematic Misclassification and Underrepresentation of Women Aged 45-64 in Market and AI Systems çalışmasını başlattı.

Araştırma, Birleşik Krallık, Almanya, Polonya, Ukrayna ve İspanya'da 45-54 ve 55-64 yaş arası kadınları ayrı analitik gruplar olarak inceliyor ve değerin sürekli olarak biçildiği üç ortama odaklanıyor: pazarlama, işe alım ve yapay zekâ. Görünürlüğü, atfedilen otoriteyi, önemi ve algılanan değeri ölçüyor, ardından bu örüntüleri benzer yaştaki erkeklerle ve daha genç kadınlarla karşılaştırıyor. (womafreesm.com)

Araştırmayı The World Organization of Women Nations Womafreesm'in kurucusu ve başkanı Marina Sukhomlinova yönetiyor. Florida eyaletinin resmî şirket sicili, Sukhomlinova'yı kuruluşun başkanı olarak gösteriyor. (search.sunbiz.org)

Sorun yaş ayrımcılığından daha derin olabilir

Yaş ayrımcılığı genellikle bir tutum olarak konuşulur. Biri, ileri yaştaki bir çalışanın daha yavaş olduğunu varsayar. Bir işe alım uzmanı, genç bir adayın daha “dinamik” olacağını düşünür. Bir marka, gençliğin ürünü daha cazip kıldığına inanır. Bir konferans düzenleyicisi ana sahneye defalarca genç kadınları çıkarırken deneyimli kadınlar mentorluk, iyi oluş ya da çeşitlilik üzerine sohbetlerde yer alır.

Bu kararlar birbirinden bağımsız görünebilir.

Yapay zekâ sorunun ölçeğini değiştiriyor.

Milyonlarca kültürel karar eğitim verisi hâline geldiğinde, bir kalıp yargı insan sezgisinden teknik altyapıya taşınabilir. Oraya bir kez yerleştikten sonra tekrar tekrar, hızla ve tarafsızlık görüntüsü altında yeniden üretilebilir.

Ekim 2025'te Nature'da yayımlanan önemli bir çalışma, bu kaygıya olağanüstü bir ağırlık kazandırıyor. Douglas Guilbeault, Solène Delecourt ve Bhargav Srinivasa Desikan yaklaşık 1,4 milyon görsel ve videoyu, 3.495 meslek ve toplumsal kategoriyi ve dokuz dil modelini analiz etti. Kadınlar sistematik olarak erkeklerden daha genç gösteriliyordu ve en büyük farkların bazıları daha yüksek statü ve kazançla ilişkilendirilen mesleklerde ortaya çıkıyordu. (Nature)

Özgeçmiş deneyi ise daha da rahatsız edici.

Üretilen 34.560 özgeçmişte başvuru sahibinin adını erkek adından kadın adına çevirmek, ChatGPT'nin ortalama 1,6 yaş daha genç, 1,3 yıl daha yakın tarihte mezun olmuş ve 0,92 yıl daha az ilgili deneyime sahip bir aday üretmesine yol açtı. Araştırmacılar değerlendirmede de bir örüntü buldu: İleri yaştaki erkekler özellikle yüksek puanlar alırken, yaş ile algılanan nitelik arasındaki ilişki kadınlar için farklı işliyordu. (Nature)

Bunun ne anlama geldiğini düşünün.

Hiç kimse sisteme bir kadının deneyimini azaltmasını açıkça söylemedi.

Farkı modelin kendisi üretti.

Womafreesm araştırması tam da burada başlıyor.

Dört adaylı bir düşünce deneyi

Bir şirketin, müşteriyle doğrudan çalışacak kıdemli bir strateji pozisyonu için işe alım yaptığını varsayalım.

A adayı 32 yaşında bir kadın.

B adayı 49 yaşında bir kadın.

C adayı 59 yaşında bir kadın.

D adayı 49 yaşında bir erkek.

Eğitimleri, iş sonuçları, iletişim becerileri ve liderlik nitelikleri birbirine denk.

Şimdi bir yapay zekâ sisteminden onları sıralamasını isteyin.

En güçlü yönetici duruşunun kimde olduğunu sorun. Müşteri karşısında en yüksek güvenilirliği kimin taşıdığını sorun. Uzun vadeli potansiyeli en güçlü görünenin kim olduğunu sorun. Hangi adayın en üst maaş bandına yerleştirilmeyi hak ettiğini sorun.

Sonra deneyi tekrarlayın.

Ülkeyi değiştirin. Dili değiştirin. Yapay zekâ sistemini değiştirin. Aynı yapıyı tekrar tekrar çalıştırın.

Tek bir yanıt çok az şey kanıtlar. Sistemler, istemler, ülkeler ve tekrarlar boyunca yinelenen bir örüntü ise başka türden bir nesne hâline gelir. Ölçülebilir hâle gelir.

Aynı mantık pazarlamaya da uygulanabilir.

Bir yapay zekâ sistemine finansal açıdan denk dört tüketici verin: 32 yaşında bir kadın, 49 yaşında bir kadın, 59 yaşında bir kadın ve 49 yaşında bir erkek. Reklam bütçesinin %100'ünü aralarında paylaştırmasını isteyin.

Gelirleri, dijital davranışları ve finansal karar verme güçleri denk olduğu hâlde 49 yaşındaki kadın 49 yaşındaki erkekten daha az yatırım alıyorsa, gerekçeyi inceleyebiliriz. 59 yaşındaki kadın daha da az alıyorsa, bu azalmaya eşlik eden dili inceleyebiliriz. Bu kararlar sistemler ve ülkeler arasında tekrarlanıyorsa, rahatsız edici bir kültürel izlenimden daha kesin bir şey görmeye başlarız.

Ekonomik önemin sistematik olarak yanlış sınıflandırılmasının olası izlerini görmeye başlarız.

Bu ayrım önemli.

Bir piyasa, parasını elinde tutan insanları gözden kaçırabilir

Ekonomik çelişki şimdiden görünür durumda.

Boston Consulting Group 12 ülkede 18.000 tüketiciyi inceledi ve 50-70 yaş arasındaki insanların dokuz büyük ürün kategorisindeki harcamaların yaklaşık %27'sini oluşturduğunu buldu; bu, yılda yaklaşık 7 trilyon $ demek. Birleşik Krallık, Almanya ve İspanya gibi pazarlarda bu yaş grubu, incelenen kategorilerdeki harcamaların kabaca %40'ını oluşturuyordu. (BCG Global)

Demografik değişim hızlanıyor. World Data Lab, NielsenIQ ve Silver Economy'nin tahminlerine göre 60 yaş ve üzerindeki insanlar 2026'da yaklaşık 19 trilyon $ ile küresel tüketici harcamalarının %27'sini oluşturuyor; bu harcamaların 2036'ya kadar 34 trilyon $ düzeyine ulaşması bekleniyor.

Oysa değerli tüketicinin kültürel imgesi çoğu zaman daha genç kalıyor.

Birleşik Krallık Reklam Standartları Kurumu (ASA) 2025'te 4.000'den fazla kişinin katıldığı bir araştırma yayımladı. Birleşik Krallık'taki yetişkinlerin %44'ü, özellikle moda, güzellik, teknoloji ve ev ürünleri alanlarında ileri yaştaki insanların reklamlarda yeterince temsil edilmediğini ya da hiç yer almadığını söyledi. Katılımcıların %35'i ileri yaştaki insanların olumsuz kalıp yargılarla gösterildiğini düşünürken, %58'i reklamların toplumun ileri yaştaki insanlara bakışını önemli ölçüde şekillendirebileceğine inanıyordu. (ASA)

Ticari açıdan absürt olan da burada.

Bir nüfus, kendisine satış yapmak için tasarlanan sistemlerde sembolik önemini yitirirken aynı anda sermaye, uzmanlık ve satın alma gücü biriktirebilir.

Kadınlar için yaş, ikinci bir kültürel kuralla kesişir. Erkeğin olgunluğu tarihsel olarak deneyim, kıdem ve otoriteyle ilişkilendirildi. Kadının olgunluğu ise çoğu zaman görünüş, bakım verme, düşüş ya da kayboluş etrafında dönen daha dar bir kültürel söz dağarcığına sıkıştırıldı.

2012 yılında televizyon reklamları üzerine yapılan karşılaştırmalı bir çalışma çarpıcı bir asimetri buldu: İleri yaştaki erkeklerin tasvirlerinde mesleki otorite artarken, ileri yaştaki kadınlar ciddi biçimde az temsil ediliyor ve benzer değerde mesleki rollerde gösterilmiyordu. (ScienceDirect)

On yılı aşkın bir süre sonra üretken yapay zekâ, bu dünyanın yarattığı kültürel arşivle eğitiliyor.

Dolayısıyla soru, yapay zekânın önyargı içerip içermediğinden daha büyük.

Soru, dünün önem hiyerarşisinin yarının otomatik karar altyapısı hâline gelip gelmediği.

Odada kalırken kaybolan kadın

Bu araştırmanın önemli olmasının bir nedeni daha var.

Yaş ayrımcılığı nadiren açıkça ilan edilir.

52 yaşındaki bir kadın nadiren “Yaşınızı bir yük olarak görüyoruz” diyen bir mektup alır.

Onun duyduğu şey daha incelikli.

“Daha güncel deneyim arıyoruz.”

“Dinamik birine ihtiyacımız var.”

“Kültürel uyumu dikkatle değerlendiriyoruz.”

“Pozisyon için fazla nitelikli olabilirsiniz.”

“Önünde daha uzun bir kariyer yolu olan birini arıyoruz.”

Bu ifadelerin her birinin meşru bir anlamı olabilir. Bilimsel soru örüntüyle ilgili: Bu tanımlar kime, hangi koşullarda yapılıyor ve nitelikler denk kalırken yaş ve cinsiyet değiştiğinde dil de değişiyor mu?

Geniş ölçekli istihdam araştırmaları, konuyu incelemek için şimdiden gerekçe sunuyor.

40.000'den fazla iş başvurusunu kapsayan bir saha deneyi, işe alımda ileri yaştaki kadınlara, özellikle emeklilik yaşına yaklaşan kadınlara karşı yaş ayrımcılığına dair güçlü kanıtlar buldu; ileri yaştaki erkekler için kanıtlar ise çok daha zayıftı. (Journal of Political Economy)

OECD araştırması, uluslararası bir ankete katılan 45 yaş ve üzeri çalışanların %18'inin yaşları nedeniyle sık sık işe alınmadığını, %11'inin terfide atlandığını ve %8'inin eğitim ya da mesleki gelişim fırsatlarından mahrum bırakıldığını söylediğini aktarıyor. OECD, ileri yaştaki kadınlara karşı işe alımda özellikle belirgin bir ayrımcılık olduğunu gösteren kanıtların da altını çiziyor. (OECD)

AARP, ABD'de çalışan ya da iş arayan 50 yaş ve üzeri kadınların %66'sının, gördüklerine ya da yaşadıklarına dayanarak ileri yaştaki çalışanların yaş ayrımcılığıyla karşılaştığına inandığını ve bu grubun %95'inin bu tür ayrımcılığı yaygın bulduğunu tespit etti. Kadınlar, ileri yaştaki çalışanların teknolojiyi daha zor kullandığı, değişime direnç gösterdiği ya da eğitim fırsatlarını daha az hak ettiği yönünde varsayımlarla karşılaştıklarını anlattı. (aarp.org)

Bunu yaşayan kadın için psikolojik şiddet kısmen belirsizlikte yatıyor.

Hiçbir şey kanıtlanacak kadar açık değil.

Her olay tek başına bir açıklamayla geçiştirilebilir.

Bunun yerine kadın kendini düzeltmeye başlar. Özgeçmişinden yılları siler. Fotoğrafını değiştirir. “Güncel kalma” dilini öğrenir. Aynı yaştaki erkek meslektaşının sözünün giderek daha çok geçtiğini izlerken, kendi yaşı yavaş yavaş idare etmesi gereken bir şey hâline gelir.

Ardından en yıpratıcı soru gelir:

Ya hepsini ben kafamda kuruyorsam?

Araştırma bu sorunun doğasını değiştirir.

Kanıt, bir kadının kişisel şüphesinin yerine sınanabilir bir şey koymasını sağlar.

Womafreesm'in 45-54 ile 55-64 yaş gruplarını ayırma nedeni

“45 yaş üstü kadınlar” kullanışlı bir kategori gibi görünür, ta ki kategorinin kendisi mekanizmayı gizleyene kadar.

Yaşa bağlı mesleki değersizleştirmenin ilk işaretleriyle karşılaşan 46 yaşındaki bir kadın, deneyimi işverenler, markalar ya da algoritmalar tarafından çoktan yeniden çerçevelenmiş 61 yaşındaki bir kadından çok farklı bir piyasa konumunda olabilir.

İkisini bir araya getirmek, eğriyi tam da en önemli değişimin yaşandığı yerde düzleştirebilir.

Bu yüzden Womafreesm'in denetimi 45-54 ve 55-64 yaş arası kadınları ayrı ele alıyor ve onları benzer yaştaki erkeklerle ve 25-39 yaş arası kadınlarla karşılaştırıyor. Tasarım üç ayrı boyutu inceliyor: Kadınların görünüp görünmediği, onlara hangi otoritenin atfedildiği ve sistemlerin onlara ne kadar önem ya da değer biçtiği.

Görünürlük tek başına zayıf bir ölçüttür.

Bir kadın her yerde görünüp yine de çok az otoriteye sahip olabilir.

Bir reklamda yer alırken markanın premium müşteri profilinde hiç bulunmayabilir.

Bir konferans programında yer alırken ana konuşma yerine insan hikâyeleri panelini alabilir.

İşe alım kısa listesine girerken uzun vadeli potansiyeli temkinli puanlanabilir.

Yapay zekâ onu deneyimli diye tanımlarken, aynı deneyime sahip bir erkeği otorite sahibi diye tanımlayabilir.

Bu araştırmanın baktığı yer tam da varlık ile güç arasındaki farktır.

Yapay zekâ bu soruyu acil hâle getirdi

Düzenleyici dünya şimdiden harekete geçiyor.

Avrupa Birliği'nin Yapay Zekâ Yasası (AI Act), işe alım, aday eleme ve değerlendirmede kullanılan yapay zekâ sistemlerini yüksek riskli sistemler kapsamına alıyor, çünkü bu sistemler kariyerleri ve temel hakları ciddi biçimde etkileyebilir. Avrupa Komisyonu'nun kılavuzu, istihdamda kullanılan yapay zekânın kadınlara ve belirli yaş gruplarına karşı tarihsel ayrımcılığı sürdürebileceğini açıkça kabul ediyor. (ai-act-service-desk.ec.europa.eu)

Birleşik Krallık'ta Bilgi Komiserliği Ofisi (ICO), yapay zekâ tabanlı işe alım hizmeti sağlayıcılarını denetledi ve adalet, şeffaflık, veri minimizasyonu ve iş arayanların korunmasına ilişkin 300'e yakın öneri yayımladı. ICO, kuruluşlara yapay zekâ araçlarını adalet, doğruluk ve önyargı açısından izlemelerini özellikle tavsiye ediyor. (ICO)

ABD'de Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü (NIST), sorumlu yapay zekâ risk yönetiminin bir parçası olarak üretken yapay zekânın demografik gruplar ve alt gruplar genelinde sistemik önyargı açısından ölçülmesini öneriyor. (NIST)

Yön açık: Kuruluşlar, otomatik sistemlerin insan gruplarına isabetli ve adil davrandığını gösterebilmek için giderek daha fazla yönteme ihtiyaç duyacak.

Bu da araştırmaya ikinci bir işlev kazandırıyor.

Womafreesm, zamanla markalar, işverenler, işe alım ajansları ve yapay zekâ geliştiricileri için pratik bir denetim çerçevesine dayanak olabilecek bir kanıt tabanı oluşturuyor. Çalışma Womafreesm Evidence Data kapsamında yürütülüyor, Women's Life-Cycle Economy Index ile bağlantılı ve Womafreesm'in sistemlerin kadın yaşamının gerçek parametrelerini hesaba katıp katmadığını inceleme çerçevesi olan Equal Consideration Standard'ın daha geniş mimarisine katkı sağlıyor.

Araştırmanın kamuya açık tüm yapısı, katılan ülkeler, metodolojiye genel bakış ve projedeki gelişmeler Womafreesm'in resmî araştırma sayfasında yer alıyor. Women 45-64: Marketing, Recruitment & AI Audit araştırmasını inceleyin

Bilimsel dürüstlüğün gerektirdikleri

Ciddi araştırmanın merkezinde rahatsız edici bir disiplin vardır: Hipotezin çürütülebilmesine izin verilmelidir.

Womafreesm, sistematik yaş-cinsiyet yanlış sınıflandırmasının var olup olmadığını, nerede ortaya çıktığını, ne kadar güçlü olduğunu ve ülkelere ve alanlara göre değişip değişmediğini araştırıyor. Tasarım; güçlü bir örüntüyü, zayıf bir örüntüyü, farklı ülkelerde farklı örüntüleri ya da beklenen etkinin hiç olmadığını bulabilecek nitelikte kalmalı.

Bu vazgeçilmezdir.

Bir kuruluşun zaten inanmak istediği şeyi doğrulamak için tasarlanmış araştırmadan kadınlar çok az şey kazanır. Çürütülme ihtimaline rağmen ayakta kalan kanıtlardan ise güçlü bir şey kazanırlar.

Dolayısıyla hedef, 45-64 yaş arası kadınlara haksız davranıldığını kanıtlamaktan daha büyük.

Hedef, sistemlerin nerede isabetsizleştiğini bulmak.

Çünkü isabetsiz bir piyasa para israf eder.

İsabetsiz bir işe alım sistemi yetenek israf eder.

İsabetsiz bir yapay zekâ sistemi dünün varsayımlarını büyük ölçekte yeniden üretir.

İsabetsiz bir kültür, milyonlarca kadına yapısal görünmezleşmeyi kişisel bir düşüş olarak yorumlamayı öğretir.

Asıl mesele, kimin önemli sayılmaya devam ettiği

Kadınlara on yıllarca yaşlanmaya kişisel bir uyum meselesi olarak hazırlanmaları öğretildi.

Güncel kalmak. Çekici kalmak. Esnek kalmak. İş bulabilir durumda kalmak. Enerjik kalmak. Kendini yeniden icat etmek. Becerilerini güncellemek. Yeni platformu öğrenmek. Özgeçmişi değiştirmek. Saçı değiştirmek. Üslubu değiştirmek. Bedeni değiştirmek. Sistemin gözünde okunaklı kalacak kadar hızlı kendini değiştirmek.

Bu mantığın tamamı sorgulanmayı hak ediyor.

Ya bir kadın 52 yaşına otuz yıllık mesleki bilgi, finansal sezgi, ilişki sermayesi, örüntüleri tanıma becerisi, muhakeme ve yaşayarak edinilmiş bir kavrayışla geliyorsa ve çevresindeki sistem yalnızca yanlış şeyleri ölçmeyi öğrenmişse?

Ya piyasa, değerin taklit edilmesi zorlaştığı tam da o anda değeri gözden kaçırıyorsa?

Ya işe alım sistemi birikmiş deneyimi kısalmış bir gelecek olarak okuyorsa?

Ya yapay zekâ, otoritenin erkekte iyi yaşlandığını, önemin ise kadında kötü yaşlandığını öğreniyorsa?

Peki bu varsayımlar, her bir çıktı makul göründüğü için kimsenin ayrımcılık olarak deneyimlemediği binlerce otomatik öneriye yerleştiğinde ne olur?

International Audit of Systematic Misclassification and Underrepresentation of Women Aged 45-64 in Market and AI Systems bu yüzden önemli.

Elbette kadınlarla ilgili.

Aynı zamanda piyasaların kalitesiyle, yeteneğin nereye yönlendirildiğiyle, yapay zekânın güvenilirliğiyle ve kurumların entelektüel dürüstlüğüyle de ilgili.

Bir uygarlık neye değer verdiğini, görmeye devam ettiği insanlar üzerinden gösterir.

Womafreesm daha zor bir soru soruyor:

Ya milyonlarca kadın ekonomik olarak aktif kalmaya, mesleğinde yetkinliğini korumaya ve toplumda ağırlığını sürdürmeye devam ederken, neyin önemli olduğuna karar veren sistemler onları görmeden yanlarından geçmeye çoktan başladıysa?

Eğer bu oluyorsa, kadınların görünür kalmak için cesaretlendirilmekten fazlasına ihtiyacı var.

Sistemlerin düzeltilmesi gerekiyor.

Ve düzeltme kanıtla başlar.

Bize ulaşın