İK'nın kapsamı stratejik bir iş ortağınkine dönüşüyor. Artık uygulamaların işlenmesi ve yan yardım sorularını yanıtlamayla sınırlı olmayan İK artık işletmenin genel başarısına proaktif olarak katkıda bulunuyor. İK’nın araç seti de gelişiyor, yapay zeka (AI) devam eden dijital dönüşümünde en dikkat çeken gelişme. Aslında İK liderlerinin %38'i, kuruluşlarındaki süreç verimliliğini artırmak için yapay zeka çözümlerini araştırdı veya uyguladı.

Yapay zeka teknolojisi, etkili bir şekilde dağıtıldığında İK süreçlerini hızlandırabilir ve çalışan etkileşimlerini iyileştirebilir. Ancak pek çok profesyonel ve lider, yapay zekanın İK stratejisinde nasıl faydalı olabileceğini tam olarak kavrayamıyor. İK'da yapay zekanın tanımını, İK işlevlerini nasıl iyileştirdiğini ve uygularken kaçınılması gereken zorlukları öğrenin.

İK'da yapay zeka nedir?

Yapay zeka (AI), makinelerin insan benzeri akıl yürütme ve otonom karar alma gibi yetenekleri göstermesini sağlayan teknolojidir. Yapay zeka, çok miktarda eğitim verisinin asimilasyonu sayesinde konuşma, nokta kalıpları ve eğilimleri tanımayı, sorunları proaktif olarak çözmeyi ve gelecekteki koşulları ve oluşumları tahmin etmeyi öğrenir.

İnsan kaynakları yönetimi için (bazen insan sermayesi yönetimi (HCM)olarak da ifade edilir) yapay zeka; rutin, yapılandırılmış ve süreç odaklı görevleri otomatikleştirmek için hızla büyüyen bir dizi araç kullanmayı içerir. Şirketlerin çalışanlarını çekme, işe alma, elde tutma ve beceri kazandırma şekli değişiyor.

İK görevleri için yapay zeka teknolojileri

Başlamak için en iyi yer, İK için iş yapay zekasını teşvik eden farklı yapay zeka teknolojilerini anlamaktır. Birçok tartışma yapay zekayı tek ve bütünsel bir araç olarak ele alsa da, aslında her biri belirli İK görevleri için uygun olan birkaç ayrı teknoloji vardır.

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 etmeye yönelik yapay zekaya (özellikle üretken yapay zekaya) yönelik kullanım senaryoları büyümeye devam ediyor. İK uzmanlarının en önemli iş gücü zorluklarını ele almak için İK'daki yapay zekayı nasıl kullanabileceklerine ilişkin birkaç örneği aşağıda bulabilirsiniz.

İşe alımı kolaylaştırın

Neredeyse tüm işe alım süreci yapay zeka ile artırılabilir ve genel işe alım süresini haftalar kadar azaltırken doğru yeteneklerin çekilmesine ve işe alınmasına yardımcı olabilir:

• Otomatikleştirilmiş süreçler, kişiselleştirilmiş iletişimler ve çapraz paket iş akışları ile global ölçekte yetenekleri çekmek, kaynak oluşturmak ve işe almak için ortak bir beceri çerçevesi kullanın

• Tarafsız mülakat soruları ve pozisyona göre iş tanımları oluşturmak da dahil olmak üzere tekrarlayan görevleri otomatikleştiren yapay zeka işe alım yazılımı ile işe alım yöneticileri için işe alım sürecini basitleştirin

• Bir işe alım yöneticisinin aradığı ilgili becerileri tanımlayan ve ileriye uygun özgeçmişleri getiren akıllı işe alım analitikleriyle eşleşen özgeçmişin ve profil anahtar kelimelerinin ötesine geçin

• Potansiyel işe alınanları işe uygunluk açısından sıralamak için beceri ve yetenek testlerini yönetin

• Bir başvuranı değerlendirdikten sonra önyargısız mülakat geribildirimi sağlama

• 7 gün 24 saat adaylarla doğrudan iletişim kurmak ve işe alım süreci boyunca etkileşimde kalmalarını sağlamak için sohbet botlarını işe alma gibi etkileşimli arayüzleri dağıtma

• Potansiyel adayların becerilerini keşfetmek ve 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

Etkinleştirmeyi otomatikleştir

Adaylar işe alındıktan sonra İK, özellikle de geleneksel ve yüz yüze oturumlar yapamayan günümüzün oldukça uzaktan ve kontenjan iş gücü için sorunsuz bir işe başlatma sürecinin önünü açmak için yapay zekayı kullanabilir:

• İK sohbet botlarını kullanarak dünya genelinde 7 gün 24 saat işe alıştırma hizmeti sunarak insan personelinin saha aramalarına, e-postalara ve toplantılara olan ihtiyacını azaltın

• Kişiselleştirilmiş, etkileşimli yeni işe alınan karşılaşmalar oluşturun

• İşe alım belgelerinin, şirket politikalarının, oturum açma bilgilerinin ve işe özel izinlerin otomatik olarak sunulması yoluyla işe başlatma sürecinde verileri ve iş akışlarını otomatikleştirin

Yetenek yönetimini uyarlayın

Çalışanların gelişimi ve şirket işe alım stratejisinin takip edilmesini sağlamak, çalışanların işin yanında kalmak ve büyümek istemesi için çok önemlidir. Ancak yüzlerce, hatta binlerce işçiyle İK ekiplerinin her bireyin tüm benliğini kabiliyetleri ve istekleri açısından anlaması neredeyse imkansız.

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

• Beceri çerçeveleri: Çalışan beceri kümelerini tanımlayan, bunları iş gereksinimleriyle eşleştiren ve geliştirecek bitişik becerileri belirleyen kapsamlı beceri çerçevelerini (beceri ontolojileri olarak bilinir) derleme

• Hassas beceri değerlendirmeleri: Yaratıcılık ve duygusal zeka gibi karmaşık insan becerilerini daha objektif şekilde değerlendirmek için öğrenen makineler ve doğal dil işlemeden yararlanma

• Kişiselleştirilmiş büyüme fırsatları: Çalışanın özel becerilerine, ilgi alanlarına ve isteklerine dayalı olarak özel öğrenme, mentör, atama ve kariyer yollarını eşleyin

• Gelişim ve yeniden öldürme: Çalışanları yeni fırsatlara hazırlamak ve her zaman, her yerde öğrenmeyi sağlamak için kişiselleştirilmiş eğitim programları önerin

• Yetenek mobilitesi: Çalışanların aktarılabilir becerilerini tanıyarak ve yeni roller veya projeler önererek, şirket içi kariyer mobilitesini körükleyerek şirket içi yetenekleri belirleme ve geliştirme

• Gerçek zamanlı performans analitikleri: Yöneticilerin ve çalışanların gerçek zamanlı olarak gelişmesine yardımcı olmak için sürekli, veri tabanlı geri bildirim sağlayan performans değerlendirmeleri gerçekleştirme

• Stratejik yetenek planlaması: Gelecekteki yetenek ihtiyaçlarını tahmin etmek için güçlü tahmine dayalı analitikler kullanın ve İK'nın gelecekteki iş zorluklarını karşılamak için gerekli beceri kazanımına yönelik planlamasına yardımcı olun

Çalışan deneyimini artırın

En iyi yetenekleri elde tutma ve etkileşimde bulunma yeteneği, her şirket için bir rekabet avantajı kaynağıdır ancak bunun için yalnızca çalışanların kariyer büyüme fırsatlarını keşfetmesine yardımcı olmaktan daha fazlası söz konusudur. İK, tatmin edici etkileşimleri çeşitli şekillerde sunmak için yapay zekadan yararlanabilir.

• Kişiselleştirilmiş çalışan yolculukları: Her bireyin tercihlerine, ihtiyaçlarına ve iş modellerine göre destek ve kaynakları 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 araçları gibi araçları dağıtın. Günlük iş hayatındaki sürtüşmeyi azaltarak çalışanlar daha anlamlı ve memnun edici görevlere odaklanabilir
• Proaktif iş gücü sağlıklı yaşam desteği: Zihinsel ve fiziksel çalışan refahını teşvik etmek amacıyla stres, duygusal durum ve iş yükü modellerini izlemek için IoT sensörlerinden yararlanın; bu durum burnout, devamsızlık ve sağlıkla ilgili sorunları azaltabilir

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

• Self servis seçeneklerinden memnun olma: Temel İK bilgilerine gerçek zamanlı olarak erişebilen ve bunları yönetebilen self servis özelliklerle manüel insan yanıtlarına olan ihtiyacı azaltın. Çalışanlar kendi kendine çalışan verilerini değiştirme, diğer çalışanların profillerine ilişkin bilgileri görüntüleme ve zaman, bordro ve ödül/tanıma işlevleriyle etkileşim kurma gibi basit aktiviteleri başlatabilir.

Üretken yapay zeka, daha karmaşık self servis görevleri olan çalışanlara yardımcı olur. Şirket politikası ve prosedür belgelerini alabilir, ardından bir yan yardım sorusunu yanıtlamak veya bir ücret pusulasını açıklamak için copilot veya sohbet botu kullanma gibi İK sorularını konuşma dilinde yanıtlayabilir. Yöneticilerin iş tanımlarını yazmasına ve yeni roller oluşturmasına yardımcı olabilir.

İK'da yapay zekayı kullanmanın avantajları

Yapay zeka teknolojisi olgunlaşmaya devam ederken İK ekiplerinin çalışma şeklini ve işletmeye hizmet etme şeklini önemli ölçüde değiştirerek İK kuruluşları için daha sofistike bir araç haline geliyor.

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

• İK süreçlerini hızlandırmak, işe alım, işe alıştırma ve performans gözden geçirmeleri gibi görevler için gereken zaman ve çabayı azaltarak kaynakları serbest bırakmak

• Düşük değerli veya manüel yoğun işleri otomatikleştirerek verimliliği ve verimliliği artırma

• İş ilanları/açıklamaları, mülakat soruları, performans değerlendirmeleri ve ücret analizi için İK metnindeki bilinçli olmayan önyargıların kaldırılması

• Yüksek düzeyde kişiselleştirilmiş etkileşimlerle genel çalışan ve aday deneyimlerini geliştirme

• Karmaşık bilgileri asimile edip özetleyebilen ve daha sonra sonuçları veya çıktı içeriğini hızlı bir şekilde raporlayabilen üretken yapay zeka özellikleriyle çalışanları ve yöneticileri daha hızlı ve akıllı çalışmaya teşvik etme

• Büyük hacimli girdileri hızlı bir şekilde değerlendirerek İK'nın veri odaklı kararları güvenle almasına olanak sağlama

• Diğer sistemlerle bağlantı kurma ve büyük resimli kararlar almak için kişileri ve operasyonel verileri birleştirme

• Beceri analizi ve senaryo planlaması ile iş odaklı iş gücü değişimini öngörme ve buna hazırlık

İK'da yapay zeka ile ilgili zorluklar ve endişeler

Hem İK ekipleri hem de çalışanlar yapay zekayı yeni beceri kazanma, geliştirme fırsatları ve self servis seçenekleri gibi görevler için kullanma fikrinden hoşlanır. Hassas verileri işleme, performans değerlendirmeleri gerçekleştirme veya çalışan etkinliğini izleme gibi görevler için bu verileri daha az rahatça kullanırlar.

Çalışanlar da şeffaflık konusunda endişeli. İşverenlerinin kullandığı yapay zeka teknolojisinin nasıl çalıştığını, ürettiği önerilerin doğruluğunu ve eşitliğini, yapay zeka aracının birlikte çalıştığı verilerin kaynak ve çıktılarını bilmek istiyorlar.

Yapay zeka destekli İK teknolojisini kullanan şirketlerin karşılaşabileceği bazı zorlukların yanı sıra bunların nasıl ele alınacağına ilişkin ipuçlarını burada bulabilirsiniz.

Yapay zeka yönetimi ve yapay zeka benimsemesi

Son araştırmalar , yapay zeka hükümetinin şirketleri ve İK profesyonellerini yapay zekayı benimsemekten alıkoyan önemli bir faktör olduğunu gösteriyor. Görüşülen kuruluşların üçte ikisi (%67) hiç yönetim modeline sahip değildi. Bu kuruluşların çoğu bir tane geliştirmek için adımlar atarken, bazı kuruluşlar daha az proaktifti, diğer herhangi bir teknoloji satın alma gibi yapay zekayı yönetmeyi veya bölge veya federasyon düzeyinde dış yönetime güvenmeyi planlıyorlardı.

Yine de yapay zeka yalnızca başka bir teknoloji değildir ve benzersiz bir yaklaşım gerektirir. Ayrılmış bir yapay zeka yönetim modeli, aşağıda daha fazla tartışıldığı gibi işletmelerin yapay zekayı sorumlu ve etik olarak geliştirmesini, seçmesini, dağıtmasını ve kullanmasını sağlamak için çok önemlidir. İyi haber: yol gösterici var. Yapay zeka benimsemesi ile ilgili ayrıntılı raporda, bir iş gücünü yeni yapay zeka araçlarını kullanmaya başlarken göz önünde bulundurulması gereken en önemli müdahalelerden 10 tanesi tanımlanıyor.

İşte yapay zeka okuryazarlığı

Çalışanların yapay zeka anlayışı önemli ölçüde farklılık gösterir. SAP tarafından yürütülen ve dünya çapında 4.000'den fazla yönetici ve çalışanı inceleyen yeni araştırma, çalışan yapay zeka okuryazarlığının bu yöneticilerin teknolojiye ve iş yerinde kullananlara ilişkin algılarını önemli ölçüde etkilediğini gösterir. Ayrıca anket katılımcıları, önemli personel kararlarında yapay zeka kullanımının rolüne ilişkin karışık tavırları dile getirdiler.

Bunu ele almak için kuruluşların, çalışanların bu yeni teknolojiyi tam olarak anlamasını ve etkili bir şekilde yönlendirmesini sağlamak üzere yapay zeka okuryazarlığına öncelik vermesi ve yatırım yapması gerekir.

Etik hususlar ve ön yargılar

Sorumlu olarak kullanılmadığında, yapay zeka derin öğrenme modellerindeki algoritmalar bazen önyargıyı sürebilir. Organizasyonlar, insan kaynakları yapay zeka araçlarını şeffaflık, açıklanabilirlik ve adil olma ilkelerine dayandıran teknoloji satıcıları aramalıdır.

Örneğin, yetenek ediniminde sorumlu bir şekilde yönetilen yapay zeka aracı, öznel dili tanımlayan ve kaldıran yerleşik önyargılı kontrollere sahip olacak ve iş tanımlarının oldukça yazılı olmasını ve işle ilgili değerlendirme ölçütlerine dayalı olmasını sağlayacaktır.

Veri doğruluğu, gizlilik ve güvenlik sorunları

Tüm veri odaklı araçlar gibi yapay zeka da “içinde çöp, çöp çıkar” ilkesine tabi tutuluyor. Model tarafından kullanılan veriler hatalı, eksik veya duyarsız ise ürettiklerinin doğruluğu aynı olacaktır. İK Yapay Zeka'nın gücünden yararlanmayı umut eden şirketler, sistem çıktılarının belirli bağlamla ilgili olmasını sağlamak için kendi yüksek kaliteli dahili verilerinden yararlanan araçlara ihtiyaç duyacaklardır.

İK ve yapay zeka söz konusu olduğunda veri gizliliği ve güvenliği konusu da var. Ana akım yapay zeka botları, özellikle açık kaynaklı araçlarda kod açıkları sayesinde birçok veri ihlaline zaten dahil olmuştur. Bu endişeler, kişisel verileri İK Yapay Zeka araçlarıyla paylaşması gereken çalışanlar için özellikle sinir bozucu niteliğindedir. Örneğin, bir sohbet botu kişisel durumları sorduğunda fayda sorularına yardımcı olmak için. Şirket verilerini büyük dil modellerinin (LLM'ler) dışından biriyle paylaşmayan İK işlevleri için yapay zeka sağlayıcısı kullanarak bu riskten kaçının.

Aşırı güvenilirlik riskleri

İnsan kaynakları, çok ismiyle, insanlarla ilgili her şeydir. Çok fazla İK işlevini yerine getirmek için yapay zekaya bağlı olarak, insan dokunuşundan yoksun bir robotik deneyimle sonuçlanabilir ve çalışanların kendilerini rahatsız hissetmesine neden olabilir. Bu özellikle yüksek derecede şefkat gerektiren durumlarda ve yapay zekayı yerleştirmenin karar verme sürecini bir sayı oyununa azaltacağı durumlarda geçerlidir.

Ayrıca şirketi yasal sonuçlara açık bırakabilir. Bazı hükümetlerin/kuruluşların işe alımı, terfi veya maaşı etkileyen kararlar almak için makine zekası kullanmayı yasaklayan AB'deki GDPR gibi belirli düzenlemeleri vardır.

Örneğin, iş tanımı yazmaya yardımcı olması küçük bir riske neden olur. Bununla birlikte, duygusal zekanın ve insan hassasiyetinin önemli olduğu bir iş görüşmesi veya performans incelemesi yapmak için buna güvenmek, doğru bilgileri sağlayamaz ve olası potansiyel ve mevcut çalışanlara yabancılaşamaz.

İK rolleri için iş değişimi konusunda endişeler

Amerikan Psikoloji Derneği’nin (APA) 2024 Amerika’da yapılan çalışmalar araştırması, ABD’li işçilerin yüzde 41’inin yapay zekanın gelecekte iş görevlerinin bir kısmını ya da tamamını kullanım dışı bırakacağından endişe ettiğini ortaya koyuyor.

İK liderleri, yapay zeka tarafından hangi görevlerin otomatikleştirileceğini açıkça ortaya çıkararak ekibin endişelerini azaltmaya yardımcı olabilir. Tipik olarak rote, tekrarlayan olanlar yapay zekaya gidebilirken, iş hedeflerine bağlı karmaşık, strateji odaklı olanların insan İK uzmanlarının alanında kalması gerekecektir.

İK'da yapay zekanın geleceği

İK'daki yapay zeka fırsatları gelişmeye devam ederken İK profesyonelleri için odak noktası yetenek yönetimi, liderlik gelişimi, çalışan refahı ve pozitif işyeri kültürü gibi stratejik işlevlere doğru gittikçe daha fazla ilerleyecektir. Yapay zeka ile rutin görevleri yerine getirirken İK ekipleri bu yüksek etkili alanlara daha fazla zaman ayırmakta özgürdür. İşte önümüzdeki yıllarda beklenecek iki temel İK yapay zekası trendi.

Rolleri değiştirme ve işleri yeniden tasarlama

Yapay zeka, şirketlerdeki rollerin yapısını giderek değiştirecek. Rutin görevler otomatikleştirildikçe, roller daha stratejik düşünme, yaratıcılık ve çok becerili yetenekler gerektirmeye doğru kayacaktır. İK liderlerinin, özel görevleri yapay zeka araçlarından yararlanan daha geniş ve daha esnek rollerde birleştirerek işleri yeniden tasarlamaları gerekecektir. Bu değişim aynı zamanda iş bilgisini yapay zeka ve teknolojik uzmanlıkla birleştiren yeni işlere yönelik bir talepten kaynaklanacak.

Yöneticileri yapay zekayı etkili bir şekilde kullanmaları için destekleme

Yapay zeka, yöneticilerin çalışan gelişimi, hedefleri ve iş yükü hakkında daha bilinçli kararlar almak için verileri kullanarak ekiplerini nasıl denetlediğini de dönüştürecektir. Yöneticiler, çalışanların bu şekilde değerlendirilme konusunda sahip olduğu huzursuzluk göz önünde bulundurularak yapay zeka araçlarını performans yönetimine dahil etme konusunda kararlar vermek zorunda kalacaklar.

Sorun, yöneticilerin uygun yapay zeka kullanımı düzeyini anlamasını ve yapay zeka destekli içgörüleri insan yargısıyla etkili bir şekilde harmanlayabilmesini sağlamak olacaktır. Yapay zeka günlük operasyonlar için ayrılmaz hale geldikçe, sorumlu ve etkili bir şekilde kullanmak için eğitim yöneticileri çok önemli olacaktır.

Daha fazlasını okuyun