İşe Alım Süreçlerinde Yapay Zeka Kullanımı
Genel Olarak
Yapay zeka, birçok sektörde olduğu gibi insan kaynakları yönetiminde de etkisini göstermektedir. Bu alanın dijitalleşmesiyle birlikte “Dijital İK” kavramı ortaya çıkmıştır.[1] İnsan kaynakları yönetimi, yasalara uygun şekilde, mevcut kaynakları en verimli biçimde kullanarak işletmelerin hedeflerine ulaşmasını sağlamak için gerekli olan insan gücünü organize etme, yürütme ve yönetme süreçlerini kapsar. Bu süreç, vasıflı elemanların işe alımından işten ayrılmalarına kadar geçen tüm aşamaları içerir ve etkin bir rol oynar.[2]
İşe alım prosedürü, eksik pozisyonların tespit edilmesi, bu pozisyonlar için gerekli yeterliliklerin belirlenmesi, uygun aday havuzunun oluşturulması ve adaylarla mülakat yapılması gibi süreçlerden oluşur. Bu noktada yapay zekanın devreye girmesiyle “Dijital İşe Alım 3.0” kavramı gündeme gelmiştir.[3] Ancak, bu yeni çağın getirdiği yeniliklere karşı işverenler ve çalışanlar farklı tutumlar sergileyebilmektedir.
Bu yazıda kısaca, dijital çağın işe alım uygulamaları ele alınacak ve bu uygulamaların hem işverenler hem de çalışanlar açısından etkileri incelenecektir.
İşe Alımda Yapay Zeka Destekli Uygulamalar
Şirketlerin işe alım süreçlerinde yapay zekayı kullanma şekilleri; otomatik özgeçmiş taraması, aday tespiti, adayla iletişim, tahmine dayalı analitik, video mülakat analizi ve duygu tanıma teknolojileri gibi yöntemleri içermektedir.[4] Bunun dışında farklı uygulamalar da bulunmaktadır. Bu tür uygulamalar sayesinde, geleneksel işe alım tekniklerinin yol açtığı eksikliklerin giderilmesi amaçlanmaktadır.
Otomatik özgeçmiş taramasında yapay zeka, eğitim verileriyle kendisine öğretilen anahtar kelimeleri adayların sunduğu CV’ler içinde tarayarak en uygun adayları belirlemeye çalışmaktadır. Bu tarama sonucunda her adaya bir puan verilmekte ve bir sıralama listesi hazırlanmaktadır. Bu yöntem için genellikle başvuru takip sistemleri kullanılmaktadır.[5] 2024 yılında, bu alanda öne çıkan yapay zeka destekli bir araç olarak Skillate dikkat çekmektedir.[6] Ayrıca Workday, iCIMS, IBM Watson Talent, Greenhouse, Oracle Taleo, JobDiva, ApplicantPro ve SmartRecruiters gibi yazılımlar da yaygın bir şekilde kullanılmaktadır.[7]
Tahmine dayalı analitik, yapay zekadan faydalanarak geçmiş veriler üzerinden gelecekteki sonuçları tahmin etmeye dayanmaktadır.[8] İşe alım süreçlerinde bu teknoloji, adayları öngörülen başarı olasılıklarına göre puanlayıp sıralama yapmaktadır. Bu amaçla kullanılan yazılımlar arasında IBM Watson Talent, HackerRank, Entelo, Cornerstone OnDemand, Harver ve Textio gibi araçlar bulunmaktadır.[9]
Bir diğer uygulama alanı ise video mülakat analizleridir. Bu yöntemde, adaylarla yapılan mülakatlar video konferans yoluyla gerçekleştirilmekte veya yüz yüze görüşmeler sırasında video kaydı alınmaktadır. Daha sonra adayın mülakat sırasında sergilediği davranışlar yapay zeka algoritmalarıyla analiz edilerek iş tanımına ve şirketin hedeflerine uygunluğu değerlendirilmektedir. Ancak her ne kadar işe alım süreçlerini hızlandıran bir sistem olsa da 1 Ağustos 2024 tarihinde yürürlüğe giren Avrupa Birliği Yapay Zeka Yasası[10] m.5/f bendinde bu tür uygulamaların iş hayatında kullanılmasının yasak olduğu belirtilmiştir. Ancak, Resital 44’te[11] tıbbi veya güvenlik sebepleri bu yasağın istisnaları olarak sayılmıştır.
İşveren Ve İşçi Üzerindeki Etkileri
İşveren açısından, işe alım sürecinde yapay zekaların kullanımı özellikle zaman ve ekonomik açıdan önemli faydalar sağlamaktadır. Geleneksel yöntemlere kıyasla otomasyon sayesinde, aranan vasıflara sahip işçilerin daha hızlı bulunabilmesi mümkün olmaktadır. Ekonomik açıdan ise her ne kadar yapay zekaya yapılacak yatırımlar başlangıçta yüksek maliyetler doğursa da uzun vadede daha az kaynak harcanmasını sağlar. Ayrıca, doğru kişilerin seçilmesiyle iş gücünün sürekliliği ve verimliliği artacaktır.
Bir diğer yönden ise yapay zeka algoritmalarının insanlara kıyasla daha tarafsız ve adil seçimler yapacağı, böylece işverenin bu teknolojiyi kullanmasıyla eşit davranma yükümlülüğüne uygun hareket edeceği düşünülmektedir. Ancak günümüzde yaşanan bazı olaylar, bu durumun aksine işaret eden endişeleri artırmaktadır. Örneğin, 2018 yılında Amazon’un işe alımda kullandığı yapay zeka sistemi, özellikle erkeklerden gelen özgeçmişler üzerinde eğitildiği için kadınlara karşı ön yargı geliştirmiştir. Bu durum fark edildiğinde ise proje sonlandırılmıştır.[12] Üretken bir yapay zeka modeli olan Midjourney’de belirli meslek gruplarına ait görseller üretilmesi istendiğinde de kullanıcılar cinsiyetçi çıktılar elde etmişlerdir.[13] Bu örneklerde görüldüğü gibi, eğitim verisinin bilinçli ya da bilinçsiz şekilde ön yargıya yol açacak şekilde seçilmesi, çalışanlar açısından olumsuz sonuçlar doğurmaktadır. Bu duruma “algoritmik ayrımcılık” denilmektedir.[14]
Algoritmik ayrımcılık, yalnızca cinsiyetle sınırlı kalmayıp; ırk, din, etnik köken veya fiziksel görünüş gibi faktörlere dayalı olarak da ortaya çıkabilmektedir. Bu tür sorunların önlenmesi için şu önlemlerin alınması yararlı olabilecektir:
- Veri setlerinin güncel tutulması ve çeşitliliğin sağlanması,
- Çıktıların belirli periyotlarla denetlenmesi,
- Şeffaflık sağlanarak adaylara algoritmanın çalışma prensiplerinin açıklanması ve sürece katılımın sağlanması,
- Sorumluluklar açıkça gösterilerek hesap verebilir mekanizmaların oluşturulması.
Sonuç
İşe alım süreçlerinde yapay zeka kullanımı, işverenlere zaman ve maliyet avantajları sunarken, doğru adayların tespitiyle iş gücünün verimliliğini artırmaktadır. Bununla birlikte, yapay zeka sistemlerinin tarafsız ve adil seçimler yapacağı varsayımı, eğitim verilerindeki eksikler nedeniyle her zaman gerçekleşmemekte ve algoritmik ayrımcılık gibi sorunlara yol açabilmektedir. Bu sorunların üstesinden gelmek için veri çeşitliliğinin artırılması, şeffaflık sağlanması ve sonuçların düzenli olarak denetlenmesi gibi önlemler alınmalıdır. Yapay zekanın işe alım süreçlerinde sağladığı fırsatları tam anlamıyla değerlendirebilmek için bu teknolojilerin etik, adil, şeffaf ve hesap verebilir bir şekilde uygulanması kritik öneme sahiptir.
Yazarın “Kolluk Kuvvetleri Tarafından Yapay Zeka Kullanımı” isimli yazısını bağlantıdan okuyabilirsiniz.
15. Sayı’mızdaki konuk yazarlar Soner Canko ve Av. Burcu TÜMERtarafından yazılan “Açık Bankacılık Uygulamaları; Dünyada ve Türkiye’de Mevzuat Gelişmeleri”isimli yazıyı bağlantıdan okuyabilirsiniz.
Yazar: Av. Beste GÖDEN
[1] Bozkurt Gümrükçüoğlu, Yeliz/ Gülnihal Ahter Yakacak. “Yapay Zekanın İşe Alım Süreçlerinde Kullanımı ve Algoritmik Ayrımcılık”. Ankara Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi 72, sy. 4 (Şubat 2024): 1701-57. https://doi.org/10.33629/auhfd.1403311, s.1706.
[2] Öcal, Mustafa, “İnsan Kaynakları Yönetimi”, Ondokuz Mayıs Üniversitesi Uzaktan Eğitim Merkezi, Medya ve İletişim Önlisans Programı, s.6.
[3] Kırılmaz, S. K. ve Ateş, Ç. (2021). “İşe Alımlarda Yapay Zekâ Kullanımı: Kavramsal Bir Değerlendirme”, Journal of Business and Trade, 2(1), s. 790.
[4] Gümrükçüoğlu/Yakacak, s. 1711.
[5] Gümrükçüoğlu/Yakacak, s. 1712.
[6] Webrazzi, “2024 yılında öne çıkan 5 yapay zeka destekli işe alım aracı” https://webrazzi.com/2024/08/30/2024-yilinda-one-cikan-5-yapay-zeka-destekli-ise-alim-araci/ (ET:25.12.2024).
[7] Gümrükçüoğlu/Yakacak, s. 1712.
[8] Komtas, “Tahmine dayalı analitik nedir?”, https://www.komtas.com/post/tahmine-dayali-analitik-nedir (ET:25.12.2024).
[9] Gümrükçüoğlu/Yakacak, s. 1714.
[10] Official Journal of the European Union, 2024/1689 REGULATION (EU) 2024/1689 OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence and amending Regulations (EC) No 300/2008, (EU) No 167/2013, (EU) No 168/2013, (EU) 2018/858, (EU) 2018/1139 and (EU) 2019/2144 and Directives 2014/90/EU, (EU) 2016/797 and (EU) 2020/1828 (Artificial Intelligence Act) https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=OJ:L_202401689 (ET:25.12.2024).
[11] EU Artificial Intelligence Act, Recital 44, https://artificialintelligenceact.eu/recital/44/ (ET:25.12.2024).
[12] Webrazzi, “Amazon, işe alım için ürettiği yapay zekayı cinsiyetçilik yaptığı için kapattı”,
https://webrazzi.com/2018/10/11/amazon-ise-alim-icin-urettigi-yapay-zekayi-cinsiyetcilik-yaptigi-icin-kapatti/ (ET:25.12.2024).
[13] WebTekno, “Görsel Yapay Zeka Araçlarının İnsanlıktan En İyi Öğrendiği Şeyi Keşfettik!”, https://www.webtekno.com/gorsel-yapay-zeka-araclari-cinsiyetcilik-h132766.html (ET:25.12.2024).
[14] Gümrükçüoğlu/Yakacak, s. 1722-1724