28 Nisan Dünya İş Sağlığı ve Güvenliği Günü, bu yıl farklı bir soruyu gündeme taşıyor. ILO’nun 2026 teması net: “Sağlık ve Güvenliği Devrim Niteliğinde Değiştirmek: İşyerinde Yapay Zeka ve Dijitalleşmenin Rolü.”
Yapay zeka ve dijitalleşme iş güvenliğine katkı sağlıyor: tehlikeli ortamlarda robot kullanımı, kaza tahmin sistemleri, ergonomik analiz araçları. Ama aynı teknolojiler yeni bir uyuşmazlık türü doğuruyor. Algoritmik yönetim, yapay zeka gözetimi, otomatik işe alım ve işten çıkarma kararları; bunların yarattığı gerilimler hem iş sağlığını tehdit ediyor hem de mahkeme koridorlarına taşınan uyuşmazlıklara dönüşüyor.
Bu yazı, yapay zekanın işyerinde yarattığı yeni uyuşmazlık türlerini ve bu uyuşmazlıkların nasıl çözülebileceğini ele alıyor.
Yapay Zekanın İşyerine Getirdiği Yeni Riskler
Algoritmik yönetim ve psikososyal riskler
Kurye, lojistik ve perakende sektörlerinden başlayıp beyaz yakalı işlere doğru genişleyen bir uygulama: algoritmik yönetim. Çalışanın verimliliği, molalar, hareket hızı ve hatta yüz ifadesi bir yazılım tarafından anlık olarak izleniyor ve değerlendiriliyor. İnsan yöneticinin takdir yetkisinin yerini alan bu sistemler, çalışanlarda kronik stres, tükenmişlik ve kontrol kaybı hissi yaratıyor.
Bu durum yalnızca bireysel bir sağlık meselesi değil; işyeri güvenliği açısından da ciddi bir risk. ILO’nun psikososyal riskler üzerine yürüttüğü araştırmalar, iş stresi ve tükenmişliğin kaza riskini doğrudan artırdığını gösteriyor. Algoritma tarafından yönetilen çalışanların bu riski çok daha yoğun yaşadığı biliniyor.
Yapay zeka gözetimi ve mahremiyet ihlalleri
Uzaktan çalışmanın yaygınlaşmasıyla birlikte işverenler çalışan izleme yazılımlarına yöneldi. Ekran görüntüsü alma, tuş vuruşu sayımı, kamera ile izleme, konum takibi; bu araçların kullanımı hem Türkiye’de hem de küresel ölçekte hızla artıyor.
Avrupa’da bu konudaki içtihat netleşiyor: Avrupa İnsan Hakları Mahkemesi, çalışan gözetiminin belirli koşulları sağlaması gerektiğini açıkça ortaya koydu. Türkiye’de ise kişisel verilerin korunması mevzuatı kapsamında çalışan verilerinin işlenmesine ilişkin sınırlar hukuki tartışmaların odağına yerleşiyor.
Yapay zeka ile işe alım ve işten çıkarma kararları
2024 yılında ABD’de yapay zeka destekli işe alım araçları 30 milyondan fazla başvuruyu işledi ve yüzlerce ayrımcılık şikayeti doğurdu. Algoritmanın yaş, cinsiyet ya da etnik köken gibi değişkenler üzerinden sistematik dışlama üretip üretmediği sorusu hem hukukçuların hem de çalışanların gündeminin üst sıralarına taşındı.
İşten çıkarma süreçlerinde yapay zeka kullanımı da benzer soruları beraberinde getiriyor. Bir algoritmanın ürettiği performans değerlendirmesi temelinde işten çıkarılan bir çalışan, kararın gerekçesini anlayabilmesi için algoritmanın nasıl çalıştığını bilmek zorunda. Bu “algoritmik şeffaflık” talebi, işverenlerle çalışanlar arasında yeni bir uyuşmazlık eksenine dönüşüyor.
İş kazalarında yapay zeka sorumluluğu
Bir yapay zeka sistemi iş güvenliği ihlalini tespit etmedi ya da yanlış bir tavsiyede bulundu ve kaza meydana geldi. Bu senaryoda sorumluluk nerede başlar, nerede biter? Yazılım geliştiricisi mi, işveren mi, sistemin entegrasyonunu yapan üçüncü taraf mı? Bu sorular hem iş hukuku hem de ürün sorumluluğu hukuku açısından henüz yanıtsız; uyuşmazlık potansiyeli ise çok büyük.
Türkiye’deki Hukuki Çerçeve
Türkiye’de iş sağlığı ve güvenliği uyuşmazlıkları 6331 Sayılı İş Sağlığı ve Güvenliği Kanunu ve 4857 Sayılı İş Kanunu çerçevesinde ele alınıyor. İş uyuşmazlıklarında ise zorunlu arabuluculuk sistemi 2018’den bu yana uygulanıyor.
Yapay zeka kaynaklı işyeri uyuşmazlıkları bu çerçevede henüz özelleşmiş bir düzenlemeye kavuşmuş değil. Ama mevcut mevzuat bu uyuşmazlıkları karşılamakta zorlanıyor; algoritmik kararların denetimi, veri işleme sınırları ve yapay zeka sorumluluğu konularında hukuki boşluklar var.
Bu boşluk hem bir risk hem de bir fırsat. Uyuşmazlıkların mahkemeye taşınmadan önce çözüme kavuşturulması, hem taraflar hem de kurumlar için çok daha avantajlı bir tablo sunuyor.
Bu Uyuşmazlıklar Neden ADR’ye Özellikle Uygun?
Yapay zeka kaynaklı işyeri uyuşmazlıklarının birkaç özelliği, onları arabuluculuk ve ADR yöntemlerine özellikle uygun kılıyor.
Teknik karmaşıklık
Bir algoritmanın nasıl karar verdiğini mahkemede ispat etmek son derece güç. Arabuluculukta ise taraflar teknik uzmanların da dahil olduğu bir ortamda algoritmik kararların gerekçelerini birlikte inceleyebilir. Çözüm, bir yargı kararından çok daha hızlı ve çok daha az maliyetle ortaya çıkabilir.
İlişkinin devamı
İşyeri uyuşmazlıklarının büyük çoğunluğunda taraflar uyuşmazlık bittikten sonra da birlikte çalışmak zorunda. Mahkeme süreci bu ilişkiyi çoğu zaman telafi edilemez biçimde zedeliyor. Arabuluculuk ise ilişkiyi koruyarak çözüm üretmeye odaklanıyor.
Gizlilik
Özellikle yapay zeka sistemleri ve veri işleme uygulamaları söz konusu olduğunda, ticari sırların ve çalışan verilerinin kamuya açık bir yargı sürecine taşınması her iki taraf için de ciddi riskler barındırıyor. Arabuluculuk bu bilgileri gizli tutar.
Hız
Yapay zeka teknolojisi hızla değişiyor. Uyuşmazlık konusu olan bir algoritma, dava sonuçlanana kadar çoktan değiştirilmiş ya da devre dışı bırakılmış olabiliyor. ADR bu hıza çok daha uygun bir çözüm zemini sunuyor.
İşyerinde Proaktif Yaklaşım: Uyuşmazlık Doğmadan
Yapay zekanın işyerinde yarattığı riskleri yönetmek yalnızca uyuşmazlık çıktıktan sonra harekete geçmekle mümkün değil. Proaktif adımlar hem uyuşmazlık riskini azaltır hem de uyuşmazlık çıktığında çözümü kolaylaştırır.
- Şeffaflık politikaları: Çalışanlara hangi yapay zeka sistemlerinin kullanıldığını, bu sistemlerin hangi kararları etkilediğini ve nasıl çalıştığını açıklayan net politikalar oluşturmak.
- İç şikayet mekanizması: Algoritmik kararlara itiraz edebilecekleri, mahremiyet ihlallerini bildirebilecekleri güvenli bir kanal kurmak. Kurumsal ombudsmanlık sistemleri bu işlevi yerine getirebilir.
- Sözleşme hazırlığı: İş sözleşmelerine ve tedarikçi anlaşmalarına yapay zeka kaynaklı uyuşmazlıkları arabuluculukla çözme yükümlülüğü eklemek.
- Düzenli denetim: Kullanılan yapay zeka sistemlerinin ayrımcı sonuçlar üretip üretmediğini, psikososyal risk yaratıp yaratmadığını periyodik olarak bağımsız gözle incelemek.
28 Nisan’ın Bu Yıl Farklı Bir Anlamı Var
Her yıl 28 Nisan’da iş kazaları ve meslek hastalıklarını anıyor, daha güvenli işyerleri için mücadeleyi hatırlıyoruz. Bu yıl ILO bize başka bir şeye de dikkat çekiyor: Teknoloji güvenliği dönüştürürken, güvenliğe yönelik tehditleri de dönüştürüyor.
Fiziksel tehlikelerin yanına psikososyal riskler, veri ihlalleri, algoritmik kararlar ve yapay zeka sorumluluğu eklendi. Bu yeni tehditler yeni uyuşmazlık türleri doğuruyor. Bu uyuşmazlıkları nasıl çözdüğümüz, hem çalışanların haklarını hem de kurumların sürdürülebilirliğini doğrudan etkiliyor.
Arabuluculuk ve ADR yöntemleri bu tabloda güçlü bir çözüm zemini sunuyor. Mahkeme öncesi, hızlı, gizli ve ilişkiyi koruyan bir zemin. ADRİstanbul Bu Alanda Ne Yapıyor? ADRİstanbul, yapay zeka kaynaklı işyeri uyuşmazlıkları dahil olmak üzere iş hukuku ve kurumsal uyuşmazlıklarda arabuluculuk ve fasilitasyon hizmetleri sunuyor. Algoritmik yönetimden doğan çalışan şikayetleri, yapay zeka gözetim uyuşmazlıkları, işe alım ve işten çıkarma itirazları ve iş kazası sonrası tazminat süreçleri bu hizmetin kapsamında yer alıyor. Uyuşmazlığınızın hangi yönteme uygun olduğunu anlamak için ön değerlendirme talep edebilirsiniz.
Size Nasıl Yardımcı Olabiliriz?
Uyuşmazlık çözüm yöntemlerimiz, süreçlerimiz ve durumunuza özel yaklaşımlar hakkında detaylı bilgi için bizimle iletişime geçin.
Kaynaklar
ILO. (2026). World Day for Safety and Health at Work 2026: Revolutionizing Health and Safety. ilo.org.
ILO. (2023). Safe and Healthy Working Environments Free from Violence and Harassment. ilo.org.
6331 Sayılı İş Sağlığı ve Güvenliği Kanunu. mevzuat.gov.tr.
4857 Sayılı İş Kanunu. mevzuat.gov.tr.
6698 Sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu. mevzuat.gov.tr.
Foley & Lardner. (2026). Navigating Workplace AI When Federal, State Policies Clash. foley.com.
HR Defense Blog. (2025). AI in Hiring: Emerging Legal Developments and Compliance Guidance for 2026.
Carter, C. (2025). AI Surveillance: Reclaiming Privacy Through Informational Control. Journal of Labor Law.
Pollack Peacebuilding Systems. (2026). AI-Driven Mediation: Best Practices, Challenges and Future Directions.
Program on Negotiation, Harvard Law School. (2026). AI Mediation: Using AI to Help Mediate Disputes. pon.harvard.edu.
