İK'nın kapsamı, stratejik bir iş ortağı rolüne doğru evrilmektedir. Artık yalnızca iş başvurularını işlemek ve yan haklarla ilgili soruları yanıtlamakla sınırlı olmayan İK, işletmenin genel başarısına proaktif katkı sağlayan bir fonksiyon haline gelmiştir. İK'nın araç seti de dönüşmektedir ve bu devam eden dijital dönüşümün en dikkat çekici unsuru yapay zekadır. Nitekim, İK liderlerinin %38'i kuruluşlarında süreç verimliliğini artırmak amacıyla yapay zeka çözümlerini araştırmış veya hayata geçirmiştir.

Yapay zeka teknolojisi etkili bir şekilde dağıtıldığında İK süreçlerini hızlandırabilir ve çalışan etkileşimlerini iyileştirebilir. Yine de birçok uzman ve lider, yapay zekanın İK stratejisinde ne kadar faydalı olabileceğini tam olarak kavrayamamaktadır. Yapay zekanın İK'daki tanımını, İK fonksiyonlarını nasıl geliştirdiğini ve uygulama sürecinde kaçınılması gereken zorlukları öğrenin.

İK'da yapay zeka nedir?

Yapay zeka (AI), makinelerin insan benzeri akıl yürütme ve otonom karar alma gibi yetenekler sergilemesini sağlayan bir teknolojidir. Yapay zeka, büyük miktarda eğitim verisini işleyerek konuşmayı tanımayı, kalıpları ve trendleri tespit etmeyi, sorunları proaktif şekilde çözmeyi ve gelecekteki durumları ile olayları öngörmeyi öğrenir.

İnsan kaynakları yönetiminde (bazen insan sermayesi yönetimi (HCM) olarak da adlandırılır) yapay zeka; rutin, yapılandırılmış ve süreç odaklı görevlerin otomatikleştirilmesi için kullanılan, hızla gelişen çeşitli araçları ifade eder. Yapay zeka, şirketlerin çalışanları çekme, işe alma, elde tutma ve yetkinliklerini geliştirme biçimlerini dönüştürmektedir.

İK görevleri için yapay zeka teknolojileri

Başlamak için en iyi yer, İK için iş yapay zekasını teşvik eden farklı türdeki yapay zeka teknolojilerini anlamaktır. Her ne kadar birçok tartışmada yapay zeka tek ve bütüncül bir araç olarak ele alınsa da, gerçekte her biri belirli İK görevlerine uygun olan birden fazla farklı teknoloji bulunmaktadır.

İK'da Yapay Zeka Uygulamaları

İK'da yapay zekayı uygulamak, işe alım ve eğitimden çalışan bağlılığını ve elde tutma oranını artırmaya kadar birçok İK işlevini iyileştirebilir. İK işlevlerini optimize etmek amacıyla yapay zeka (özellikle üretken yapay zeka) için kullanım senaryoları artmaya devam ediyor. İK uzmanlarının en önemli iş gücü zorluklarını ele almak için İK'da yapay zekayı nasıl kullanabileceğine ilişkin birkaç örnek aşağıda verilmiştir.

İşe alım sürecini kolaylaştırın

İşe alım sürecinin neredeyse tamamı yapay zeka ile desteklenebilir; bu da doğru yetenekleri çekip işe almanıza yardımcı olurken toplam işe alım süresini haftalar düzeyinde kısaltabilir:

• Ortak bir yetkinlik çerçevesinden yararlanarak otomatik süreçler, kişiselleştirilmiş iletişimler ve entegre iş akışlarıyla küresel ölçekte yetenekleri çekin, bulun ve işe alın

• İşe alım uzmanları ve işe alım yöneticileri için işe alım sürecini basitleştirin. Yapay zeka destekli işe alım yazılımı; önyargısız mülakat soruları ve pozisyona özel iş tanımları oluşturma dahil olmak üzere tekrarlayan görevleri otomatikleştirir.

• Özgeçmiş ve profil anahtar kelime eşleştirmesinin ötesine geçin. Akıllı işe alım analitiği, işe alım uzmanının aradığı ilgili yetkinlikleri belirler ve uygun aday özgeçmişlerini öne çıkarır

• Yetkinlik ve beceri değerlendirme testleri uygulayarak adayları pozisyona uygunluklarına göre sıralayın

• Adayları değerlendirdikten sonra önyargıdan arındırılmış mülakat geri bildirimleri sağlayın

• İşe alım sohbet robotları gibi konuşma tabanlı arayüzleri devreye alın. Bu araçlar adaylarla 7/24 doğrudan iletişim kurar ve işe alım süreci boyunca etkileşimlerini sürdürmelerine yardımcı olur

• Potansiyel adayların becerilerini çıkarıp açık rollere başvurmaya davet etmek için iş bulma siteleri, sosyal medya ve profesyonel ağlar gibi çeşitli harici veri kaynaklarını arayan yapay zeka araçlarıyla "gizli iş gücünü" keşfedin

İşe başlatma sürecini otomatikleştirin

İK, adaylar işe alındıktan sonra yapay zekayı kullanarak sorunsuz bir işe başlatma sürecinin önünü açabilir (özellikle de bugünün geleneksel, yüz yüze oturumlarını gerçekleştiremeyen son derece uzak ve geçici iş gücü için):

• İK sohbet robotları aracılığıyla dünya genelinde 7/24 işe başlatma hizmetleri sunun. Bu sayede çalışanların telefon, e-posta ve toplantı taleplerini karşılamak için gereken insan kaynağı ihtiyacı azalır

• Kişiselleştirilmiş ve etkileşimli yeni işe alım karşılaşmaları oluşturun

• İşe başlatma süreci boyunca veri ve iş akışlarını otomatikleştirin. İşe alım belgelerinin, şirket politikalarının, oturum açma bilgilerinin ve pozisyona özel erişim yetkilerinin otomatik olarak iletilmesini sağlayın

Yetenek yönetimini uyarlayın

Çalışan gelişimini ve şirketin işe alım stratejisini doğru yönde ilerletmek, çalışanların şirkette kalmak ve işletmeyle birlikte gelişmek istemeleri açısından kritik önem taşır. Ancak yüzlerce hatta binlerce çalışanın bulunduğu kuruluşlarda, İK ekiplerinin her bir kişinin yetkinliklerini, potansiyelini ve kariyer hedeflerini bütüncül olarak anlaması neredeyse imkansızdır.

Yapay zeka, geleceğe hazır bir iş gücünü destekleyen yetenek yönetimi süreçlerinde İK'ya şu şekilde yardımcı olur:

• Beceri çerçeveleri: Çalışanların becerilerini belirleyen, bunları iş gereksinimleriyle eşleştiren ve geliştirilmesi gereken ilişkili becerileri ortaya çıkaran kapsamlı beceri çerçeveleri (yetkinlik ontolojileri olarak bilinir) oluşturun

• Hassas beceri değerlendirmeleri: Yaratıcılık ve duygusal zeka gibi karmaşık insani becerileri daha objektif şekilde değerlendirmek için makine öğrenimi ve doğal dil işlemeden yararlanın.

• Kişiselleştirilmiş büyüme fırsatları: Çalışanın belirli becerilerine, ilgi alanlarına ve isteklerine dayalı olarak uyarlanmış eğitimler, mentorlar, atamalar ve kariyer yolları sunun

• Beceri geliştirme ve yeniden beceri kazandırma: Çalışanları yeni fırsatlara hazırlamak ve her zaman, her yerde öğrenmeye olanak sağlamak için kişiselleştirilmiş eğitim programları önerin

• Yetenek hareketliliği: Çalışanların aktarılabilir yetkinliklerini belirleyerek ve onlara yeni roller ya da projeler önererek kurum içi yetenekleri keşfedin ve geliştirin; böylece kurum içi kariyer hareketliliğini destekleyin

• Gerçek zamanlı performans analitikleri: Yöneticilerin ve çalışanların gerçek zamanlı olarak gelişim göstermelerine yardımcı olmak için sürekli ve veriye dayalı geri bildirim sağlayan performans değerlendirmeleri gerçekleştirin

• Stratejik yetenek planlaması: Gelecekteki yetenek ihtiyaçlarını öngörmek için güçlü tahmine dayalı analitikten yararlanın ve İK'nın gelecekteki iş zorluklarını karşılamak için gerekli yetkinlik kazanımını planlamasına yardımcı olun

Çalışan deneyimini iyileştirin

En iyi yetenekleri elde tutma ve bağlılıklarını artırma becerisi, her şirket için rekabet avantajı kaynağıdır. Ancak bu, çalışanların kariyer gelişimi fırsatlarını keşfetmelerine yardımcı olmaktan çok daha fazlasını gerektirir. İK, yapay zekayı kullanarak çalışanlara tatmin edici deneyimler sunmanın çeşitli yollarını hayata geçirebilir.

• Kişiselleştirilmiş çalışan yolculukları: Destek ve kaynakları her bireyin tercihleri, ihtiyaçları ve çalışma düzenleri temelinde özelleştirin, çalışanların kariyerlerinin her aşamasında değerli ve desteklenmiş hissetmelerini sağlayın
• Gelişmiş erişilebilirlik ve verimlilik: Çalışanların bilgilere erişmesine, görevleri tamamlamasına ve sorunları hızlı bir şekilde çözmesine yardımcı olmak için yapay zeka yardımcı pilotları gibi araçları dağıtın. Günlük iş deneyimindeki engelleri azaltarak çalışanların daha anlamlı, daha tatmin edici ve daha yüksek katma değerli işlere odaklanmasını sağlayın
• Proaktif iş gücü zindelik desteği: Zihinsel ve fiziksel çalışan refahını teşvik etmek için stres, duygusal durum ve iş yükü modellerini izlemek üzere IoT sensörlerini kullanın; bu yaklaşım, tükenmişliği, devamsızlığı ve sağlıkla ilgili sorunları azaltmaya yardımcı olabilir

• Gerçek zamanlı geri bildirim ve destek: Çalışanlara hedeflerine ayak uydurmak için gerçek zamanlı rehberlik ve teşvik sağlayan sürekli geri bildirim döngüleri yürütün

• Tatmin edici self servis seçenekleri: Temel İK bilgilerine gerçek zamanlı olarak erişip bunları yönetebilen self servis yetenekleri sayesinde manuel insan müdahalesine duyulan ihtiyacı azaltın. Çalışanlar, çalışan bilgilerinin güncellenmesi, diğer çalışanların profil bilgilerinin görüntülenmesi ve zaman yönetimi, bordro ile ödüllendirme ve takdir süreçleriyle etkileşim kurulması gibi basit işlemleri kendi başlarına gerçekleştirebilir.

Üretken yapay zeka, daha karmaşık self servis görevlere sahip çalışanlara yardımcı olur. Şirket ilke ve prosedür belgelerini işleyerek İK ile ilgili soruları doğal bir diyalog içinde yanıtlayabilir. Örneğin, bir yapay zeka yardımcısı veya sohbet robotu yan haklarla ilgili bir soruyu yanıtlayabilir ya da bir maaş bordrosunu açıklayabilir. Ayrıca yöneticilerin iş tanımları hazırlamasına ve yeni roller oluşturmasına yardımcı olabilir.

İK'da yapay zekayı kullanmanın avantajları

Yapay zeka teknolojisi geliştikçe, İK organizasyonları için giderek daha sofistike bir araç haline geliyor ve İK ekiplerinin çalışma şekliyle işletmeye sundukları değeri önemli ölçüde yeniden şekillendiriyor.

İnsan kaynakları yapay zeka araçlarının işverenler ve çalışanlar için değer katmasının birkaç yolu:

• İK süreçlerini hızlandırmak: İşe alım, işe başlatma ve performans değerlendirmeleri gibi görevler için gereken zaman ve çabayı azaltarak kaynakların daha verimli kullanılmasını sağlamak

• Düşük değerli veya manüel olarak yoğun çalışmayı otomatikleştirerek verimliliği ve üretkenliği artırmak

• İş ilanları ve iş tanımları, mülakat soruları, performans değerlendirmeleri ve ücret analizlerinde İK metinlerine ilişkin bilinçdışı önyargıları azaltmak

• Son derece kişiselleştirilmiş etkileşimlerle çalışan ve aday deneyimini iyileştirmek

• Karmaşık bilgileri işleyip özetleyebilen, ardından sonuçları veya içerikleri hızla üretebilen üretken yapay zeka yetenekleriyle çalışanların ve yöneticilerin daha hızlı ve daha akıllı çalışmasını sağlamak

• Büyük hacimli verileri hızla anlamlandırarak İK'nın veriye dayalı kararları güvenle almasını sağlamak

• Diğer sistemlerle entegre olarak insan kaynağı ve operasyonel verileri bir araya getirmek, böylece daha bütüncül kararlar alınmasına yardımcı olmak

• Beceri analizi ve senaryo planlaması ile iş odaklı iş gücü değişimini öngörmek ve bunlara hazırlanmak

İK'da yapay zeka ile ilgili zorluklar ve endişeler

İK ekipleri de çalışanlar da yeni beceriler kazanma, gelişim fırsatlarına erişme ve self servis seçeneklerinden yararlanma gibi alanlarda yapay zeka kullanımına olumlu yaklaşmaktadır. Buna karşılık, hassas verilerin işlenmesi, performans değerlendirmelerinin yürütülmesi veya çalışan faaliyetlerinin izlenmesi gibi konularda yapay zeka kullanımı konusunda daha temkinlidir.

Çalışanlar ayrıca şeffaflık konusunda da endişe duymaktadır. İşverenlerinin kullandığı yapay zeka teknolojisinin nasıl çalıştığını, ürettiği önerilerin doğruluğunu ve adilliğini, ayrıca yapay zeka aracının kullandığı veri kaynaklarını ve ürettiği çıktıları bilmek istemektedir.

Aşağıda, yapay zeka destekli İK teknolojilerini kullanan şirketlerin karşılaşabileceği bazı zorluklar ve bu zorlukların nasıl ele alınabileceğine ilişkin öneriler yer almaktadır.

Yapay zeka yönetişimi ve yapay zekanın benimsenmesi

Son araştırmalar, yapay zeka yönetişiminin şirketleri ve İK uzmanlarını yapay zekayı benimsemekten alıkoyan önemli bir faktör olduğunu gösteriyor. Görüşülen kuruluşların üçte ikisinin (%67) hiçbir yönetişim modeli yoktu. Bu kuruluşların çoğu bir yapay zeka yönetişim modeli geliştirmek için adımlar atarken, bazıları daha az proaktif davranarak yapay zekayı diğer teknoloji yatırımları gibi yönetmeyi veya bölgesel ya da ulusal düzeydeki dış düzenlemelere güvenmeyi planlamaktadır.

Oysa yapay zeka, sıradan bir teknoloji değildir ve kendine özgü bir yaklaşım gerektirir. İşletmelerin yapay zekayı sorumlu ve etik bir şekilde geliştirmesini, seçmesini, dağıtmasını ve kullanmasını sağlamak için özel bir yapay zeka yönetişim modeli kritik öneme sahiptir. Bu konu aşağıda daha ayrıntılı olarak ele alınmaktadır. Sevindirici olan ise bu konuda yol gösterici kaynakların bulunmasıdır. Yapay zeka benimsenmesine ilişkin kapsamlı rapor, çalışanların yeni yapay zeka araçlarını kullanmaya başlamasını teşvik ederken dikkate alınabilecek en etkili 10 müdahaleden bazılarını ortaya koymaktadır.

İş yerinde yapay zeka okuryazarlığı

Çalışanların yapay zekaya ilişkin anlayışı önemli ölçüde farklılık göstermektedir. SAP tarafından dünya genelinde 4.000'den fazla yönetici ve çalışanın katılımıyla gerçekleştirilen yeni bir araştırma, çalışanların yapay zeka okuryazarlığı düzeyinin hem teknolojiye hem de iş yerinde bu teknolojiyi kullanan kişilere yönelik algılarını önemli ölçüde etkilediğini ortaya koymaktadır. Ayrıca katılımcılar, yapay zeka kullanımının önemli insan kaynakları kararlarındaki rolüne ilişkin farklı görüşler dile getirmiştir.

Bu nedenle kuruluşların, çalışanların yapay zekayı anlamalarını, güvenle kullanmalarını ve sunduğu olanaklardan en iyi şekilde yararlanmalarını sağlamak için yapay zeka okuryazarlığını stratejik bir öncelik haline getirmesi ve bu alana yatırım yapması gerekmektedir.

Etik endişeler ve ön yargı

Sorumlu olarak kullanılmadığında yapay zeka derin öğrenme modellerindeki algoritmalar bazen önyargının sürmesine ve pekişmesine neden olabilir.. Kuruluşlar, insan kaynakları yapay zeka araçlarını şeffaflık, açıklanabilirlik ve adaletli olma ilkelerine dayandıran teknoloji satıcıları aramalıdır.

Örneğin yetenek kazanımı süreçlerinde, sorumlu bir şekilde yönetilen bir yapay zeka aracı, öznel ifadeleri tespit edip ortadan kaldıran yerleşik ön yargı kontrollerine sahip olur. Böylece iş tanımlarının adil bir şekilde hazırlanması ve işle ilgili değerlendirme kriterlerine dayanması sağlanır.

Veri doğruluğu, gizlilik ve güvenlik sorunları

Tüm veri odaklı araçlarda olduğu gibi, yapay zeka da "kötü veri, kötü sonuçlar doğurur" ilkesine göre çalışır. Model tarafından kullanılan veriler hatalı, eksik veya anlamsızsa üretilen sonuçların doğruluğu da aynı şekilde etkilenecektir. İK alanında yapay zekanın gücünden yararlanmak isteyen şirketlerin, sistem çıktılarının kendi bağlamlarına uygun ve anlamlı olmasını sağlamak için yüksek kaliteli iç verilerden yararlanan çözümler kullanması gerekir.

İK ve yapay zeka söz konusu olduğunda veri gizliliği ve güvenliği de önemli bir konudur. Özellikle açık kaynaklı araçlardaki kod güvenlik açıkları nedeniyle, yaygın olarak kullanılan bazı yapay zeka robotları halihazırda veri ihlallerine konu olmuştur. Bu durum, yan haklarla ilgili sorulara destek almak amacıyla bir sohbet robotuyla kişisel bilgilerini paylaşmak zorunda kalabilecek çalışanlar açısından daha da kaygı verici olabilir. Bu riski azaltmak için, şirket verilerini harici büyük dil modelleriyle (LLM'ler) paylaşmayan bir İK yapay zeka sağlayıcısı tercih edilmelidir.

Aşırı güvenmenin yaratacağı riskler

İnsan kaynakları, adından da anlaşılacağı üzere insan odaklı bir alandır. Çok fazla İK fonksiyonunun yapay zekaya bırakılması, insani dokunuştan yoksun, mekanik bir deneyime yol açabilir ve çalışanların kendilerini süreçlerden kopuk hissetmelerine neden olabilir. Bu durum, özellikle yüksek düzeyde empati ve anlayış gerektiren durumlarda daha da belirgin hale gelir çünkü yapay zekanın kullanılması karar alma süreçlerini yalnızca sayısal verilere indirgeme riski taşır.

Bu yaklaşım aynı zamanda şirketleri hukuki sonuçlarla da karşı karşıya bırakabilir. Bazı ülkelerde ve düzenleyici kurumlarda, AB'deki GDPR gibi, işe alım, terfi veya ücretlendirme kararlarını etkileyen süreçlerde makine zekasının kullanılmasını sınırlayan ya da yasaklayan düzenlemeler bulunmaktadır.

Örneğin, ChatGPT'nin bir iş tanımı hazırlanmasına yardımcı olması düşük riskli bir kullanım örneğidir. Ancak aynı aracı bir iş görüşmesini yürütmek veya performans değerlendirmesi yapmak için kullanmak, duygusal zeka ve insani hassasiyetin kritik olduğu bu süreçlerde doğru bilgilerin sağlanmasını engelleyebilir ve hem potansiyel adayların hem de mevcut çalışanların olumsuz bir deneyim yaşamasına neden olabilir.

İK rollerinde iş kaybına ilişkin endişeler

American Psychological Association (APA) tarafından gerçekleştirilen 2024 Work in America anketine göre, ABD'deki çalışanların %41'i yapay zekanın gelecekte işlerinin bir kısmını veya tamamını geçersiz hale getirebileceğinden endişe duymaktadır.

İK liderleri, yapay zeka tarafından otomatikleştirilecek görevlerin hangileri olduğunu açık ve net bir şekilde belirterek ekiplerin kaygılarını azaltabilir. Genellikle rutin ve tekrarlayan görevler yapay zekaya devredilebilirken, işletme hedefleriyle doğrudan bağlantılı olan karmaşık ve stratejik düşünme gerektiren görevlerin insan İK uzmanlarının sorumluluğunda kalması gerekir.

İK'da yapay zekanın geleceği

İK alanında yapay zekanın sunduğu fırsatlar gelişmeye devam ettikçe, İK uzmanlarının odağı da giderek yetenek yönetimi, liderlik gelişimi, çalışanların iyi olma hali ve pozitif iş yeri kültürü gibi daha stratejik alanlara kayacaktır. Yapay zeka rutin görevleri üstlendikçe, İK ekipleri bu yüksek etki yaratan alanlara daha fazla zaman ayırabilecektir. Önümüzdeki yıllarda öne çıkması beklenen iki önemli İK ve yapay zeka trendi şunlardır:

Değişen roller ve yeniden şekillenen işler

Yapay zeka, şirketlerdeki rollerin yapısını giderek daha fazla dönüştürecek. Rutin görevler otomatikleştikçe, roller daha fazla stratejik düşünme, yaratıcılık ve çok yönlü yetkinlikler gerektirecek şekilde evrilecektir. İK liderlerinin, yapay zeka araçlarından yararlanan daha geniş kapsamlı ve esnek roller oluşturmak için iş tanımlarını yeniden tasarlamaları ve uzmanlık görevlerini bir araya getirmeleri gerekecektir. Bu dönüşüm aynı zamanda, iş bilgisi ile yapay zeka ve teknoloji uzmanlığını birleştiren yeni meslek ve roller için de talep yaratacaktır.

Yöneticileri yapay zekayı etkili bir şekilde kullanmaları için destekleme

Yapay zeka, yöneticilerin ekiplerini yönetme biçimini de dönüştürecektir. Yöneticiler; çalışan gelişimi, hedef belirleme ve iş yükü yönetimiyle ilgili daha bilinçli kararlar almak için verilerden yararlanabilecektir. Ayrıca performans yönetimi süreçlerine yapay zeka araçlarını nasıl entegre edeceklerine karar vermeleri gerekecektir. Bu süreçte, çalışanların yapay zeka tarafından değerlendirilme konusunda duyduğu çekincelerin de dikkate alınması önem taşımaktadır.

Buradaki temel zorluk, yöneticilerin yapay zekanın hangi ölçüde kullanılmasının uygun olduğunu anlamalarını ve yapay zeka destekli içgörüleri insan muhakemesiyle etkili bir şekilde birleştirebilmelerini sağlamaktır. Yapay zeka günlük operasyonların ayrılmaz bir parçası haline geldikçe, yöneticilerin bu teknolojiyi sorumlu ve etkili bir şekilde kullanmaları için eğitilmeleri kritik önem taşıyacaktır.