Amazon, aynı gün veya ertesi gün teslimatla ilgili on milyonlarca siparişi karşılamak için mobil robotlara, robotik kollara ve yapay zekâ modellerine dayanan ağı kapsamında depolarında günün her saati bir milyondan fazla robot işletiyor. Şirket, 2025 yıllık raporuna göre 1,5 milyondan fazla tam ve yarı zamanlı çalışanı istihdam etmeyi sürdürürken bu filoyu genişletmeyi planlıyor.
Bu genişleme, insanların tamamen yerini almak anlamına gelmiyor; bunun yerine sipariş karşılama merkezlerindeki işin niteliğini değiştiriyor. Robotlar rafları taşıma, paketleri ayırma, ürünleri alma ve depolama görevlerini üstlenirken çalışanlar, otomatik sistemlerin geniş ölçekte hâlâ gerçekleştiremediği işleri yapmayı sürdürüyor.
Kiva’dan bir milyonu aşan filoya
Büyük dönüşüm, Amazon’un 2012 yılında Kiva Systems’ı satın almasının ardından başladı. Kiva Systems, çalışanları raflar arasında dolaşmaya zorlamak yerine rafları çalışanın yanına taşıyan mobil robotlar geliştiren ilk şirketlerden biriydi. Şirketin adı daha sonra Amazon Robotics olarak değiştirildi; şirket sistemlerin çoğunu Massachusetts’teki tesislerde geliştiriyor.
Amazon ayrıca Teksas eyaletindeki Austin’de ve Indiana eyaletindeki Greenwood’da ek fabrikalar kurduğunu açıkladı. Mevcut filonun çoğunluğunu Hercules ve Titan dâhil mobil robotlar oluşturuyor. Sequoia sistemi ise robot sürülerini koordine ederek ürünleri belirleyip depolayabiliyor; şirket, bu hızın önceki yöntemlere kıyasla yüzde 75’e ulaştığını belirtiyor. Proteus ise insanların yakınında daha özgürce hareket etmesini sağlayan sensörler kullanıyor.
Robotlar arasındaki trafik darboğazlarını çözmek için şirket, yoğunluğu öngörmek ve hareketi koordine etmek amacıyla DeepFleet adlı bir grup temel yapay zekâ modeli kullanıyor.
Robotik kollar daha yetenekli hâle geliyor
Amazon, robotik kol sayısının 2026 yılı boyunca mevcut seviyesinin iki katını aşmasını bekliyor; hâlihazırda açıklanan sayı ise birkaç bin düzeyinde kalıyor. Bu filo, karışık yığınlardan paketleri ayıran Robin’i ve 50 libreye kadar ağırlıktaki paketleri daha yoğun bir şekilde arabaların içine yerleştiren Cardinal’i içeriyor.
Robin, başlangıçta 394 binden fazla alma işlemiyle eğitilen bir makine öğrenimi modeline dayandı. Bir milyondan fazla işlemi aşan bir denemede en iyi makine öğrenimi yöntemi yüzde 93,73 başarı oranına ulaştı; geleneksel bir algoritmada bu oran yüzde 92,28’di. Böylece yaklaşık 16.500 daha az başarısız işlem gerçekleşti. İki milyon işlemi kapsayan başka bir denemede ise başarısızlık oranında yüzde 20 düşüş görüldü.
Sparrow ise temel modeller kullanarak ürünleri tanımak ve her ürünün elle programlanmasına gerek kalmadan kavrama yöntemlerini belirlemek suretiyle yüz milyonlarca farklı ürünle çalışmak üzere tasarlandı. Vulcan, kuvvet geri bildirimi sensörleri, başka bir deyişle dokunma hissine benzer bir özellik ekleyerek kolun ürünleri dar alanlardan almasına veya kumaş rafların içine yerleştirmesine yardımcı oluyor. Vulcan, 2025 yılında Washington eyaletindeki Spokane ve Almanya’daki Hamburg tesislerinde çalışmaya başladı; şirket kullanımını 2027’de genişletmeyi bekliyor.
Otomasyon neden mutlaka daha kolay iş anlamına gelmiyor?
Amazon, robotların rafların üst sıralarına uzanmak veya ağır yüklerle çalışmak gibi en yorucu ve tehlikeli görevleri üstlendiğini söylüyor. Ancak işçi kuruluşlarının raporları ve ABD Senatosu Sağlık, Eğitim, Çalışma ve Emeklilik Komitesi’nin yürüttüğü bir soruşturma, otomasyon ile çalışanlar üzerindeki hız baskısının artması arasında bağlantı kurdu.
ILR Review dergisinde Nisan 2025’te yayımlanan bir çalışma daha karmaşık bir tablo sunuyor: Robotik depolarda ciddi yaralanmalar, geleneksel merkezlere kıyasla yüzde 40 daha düşük kaydedilirken, tekrarlayan hareketlerden kaynaklanan zorlanmayla bağlantılı daha az şiddetli yaralanmalarda yüzde 77 artış kaydedildi. George Mason University’de profesör ve çalışmanın yazarlarından biri olan Brian Greenwood, robotun çalışma ritmini belirleyebileceğini ve bunun da insanları tekrarlayan hareketleri daha hızlı yapmaya itebileceğini belirtiyor.
Amazon, dünya genelinde kaydedilen olay oranının 2019’dan bu yana yüzde 43 iyileştiğini ve iş zamanı kaybına yol açan yaralanma oranının yüzde 70 iyileştiğini söylüyor; ancak eleştirel raporların kısmen otomasyonun en yeni dalgalarından daha eski verilere dayandığını savunuyor.
Pratikte ne değişiyor?
Amazon’un deneyimi, teknolojik değerin yalnızca robotların sayısıyla değil, çok büyük ürün çeşitliliği arasında çalışabilme ve düzensiz ortamlarla başa çıkabilme yeteneğiyle ölçüldüğünü gösteriyor. Ayrıca alma başarı oranındaki küçük bir iyileşme, milyonlarca kez tekrarlandığında son derece etkili hâle geliyor.
Buna karşılık rakamlar, tehlikeli görevlerin makinelere aktarılmasının güvenlik sorununu tek başına çözmediğini ortaya koyuyor. Çalışanlar için olası fayda, üretim oranlarının yükselmesi ve temponun hızlanmasıyla birlikte görülebiliyor; bu da performans göstergelerinin tasarımı, görevlerin dağılımı ve güncel yaralanmaların ölçülmesini, robot sayısındaki artışın tek başına yanıtlayamadığı açık sorular hâline getiriyor.
Amazon, robot kullanımında ileri düzeydeki tesislerin genellikle güvenilirlik, bakım ve mühendislik görevlerinde yüzde 30 daha fazla çalışana ihtiyaç duyduğunu ve robot bakım teknisyenlerinin sayısını yüzde 30’dan fazla artırdığını söylüyor. Ancak The New York Times’ın Ekim 2025’te aktardığı strateji belgeleri, ABD’deki istihdam ihtiyacına ilişkin tahminlerin 2027’ye kadar 160 binden, 2033’e kadar ise 600 binden fazla iş azalabileceğine işaret etti; Amazon o dönemde belgelerin şirket içindeki tek bir grubun görüşünü yansıttığını söyledi.