Yapay zekâ, personel işe alma şeklimizi sonsuza dek değiştiriyor mu?

Yapay zekânın işleri ele geçirmesi üzerine çok fazla dijital mürekkep döküldü ancak gündem, işe alma sürecinde yapay zekâ kullanımı!

Dijital dönüşüm çağında Yapay Zekâ (AI) organizasyonel operasyonların hızla temel taşı haline geldi. Her büyüklükteki kuruluşların bir noktada üstlenmek zorunda kalacağı bir süreç olan işe alım da bir istisna değildir.  

Bununla birlikte yetenek kazanımı ortamı, kurumsal bir iş ilanı için ortalama 250’den fazla başvuru olması nedeniyle biraz mayın tarlası gibi ve bu da meşgul işe alım görevlilerinin genellikle her bir CV’ye bakmak için yalnızca 6-8 saniye harcamasına neden oluyor. Doğru kişiler bir şirketin kültüründe ve performansında fark yaratabilirken etkisiz bir işe alım süreci şirketlere zaman ve paraya mal olabilir.     

İşe alma uzmanları için yapay zekâ, sayısız özgeçmişi incelemek, iş tanımları yazmak ve günlük idari işlerden oluşan bitmek bilmeyen bir döngüyü yönetmek için heyecan verici bir alternatif sunuyor.  Yapay zekâ destekli araçlar ve algoritmalar, tüm işe alım sürecini değiştiriyor ve bazı durumlarda bunun yerini alıyor; bu da hem adaylar hem de İK için daha hızlı işe alımlar ve daha verimli deneyimler sağlıyor. Yapay zekâya doğru bu geçiş sayısız fayda sağlarken aynı zamanda adalet, önyargı ve gizlilikle ilgili kritik soruları da gündeme getiriyor.  

Daha önce işletmelerin büyük dil modellerini (LLM’ler) kullanırken verilerini ifşa etmekten nasıl kaçınabileceklerini incelemiştik. Bu kez, işe alım süreçlerini kolaylaştırmak için yapay zekâ kullanmanın daha geniş etkilerini ele alalım.  

Yapay zekâ ile işe alma devrimi  

İK uzmanları, yeni bir adayı işe almanın ne kadar zaman aldığını bilirler. Öncelikle iş tanımının yazılması gerekir. Sadece bu bile uygun kişilerin rolünü, temel görev ve sorumluluklarını belirlemeyi sağlamak için zaman alabilir. Ardından ilgili iş arama platformlarında yayımlanmadan veya potansiyel adaylarla paylaşılmadan önce şirket içinde onaylanması gerekir. İstenen tüm başvurular yapıldıktan sonra işe alma uzmanının herhangi bir mülakat başlamadan önce bunları incelemesi ve kısa listeye alması gerekir. 

Ancak yapay zekâ dönemine ve yeni, kolaylaştırılmış bir işe alım sürecine giriyoruz. Halihazırda İK uzmanlarının yaklaşık %85‘i yapay zekânın işe alım sürecinin bazı kısımlarının yerini alacak faydalı bir teknoloji olduğuna inanıyor. Hatta bu teknoloji çoktan kullanılmaya başlandı bile. 2019 yılında Unilever’den bir sözcü, yapay zekâ işe alım araçlarının o yıl küresel işe alım maliyetlerinde 100.000 saat ve 1 milyon dolardan fazla tasarruf sağladığını söyledi. Bunun nedenini anlamak çok kolay. Yapay zekâyı tam potansiyeliyle kullanmak, boş bir rolü doldurması gereken meşgul işe alım uzmanları için önemli faydalar sağlayabilir. 

1. Daha hızlı aday inceleme   

Yapay zekâ modelleri, özgeçmiş tarama ve aday eşleştirme gibi tekrar eden görevleri otomatikleştirebilir. İK uzmanları, tek bir iş ilanı için yüzlerce başvuruyu okumak yerine bilgileri bir yapay zekâ modeline girerek iş tanımına ve aradıklarına uyan belirli anahtar kelimeleri belirleyebilir. Model daha sonra adayları, istenen kriterlere ne kadar yakın olduklarına göre otomatik olarak kısa listeye alabilir. Sonuç olarak, İK uzmanları yetenek kazanımının daha stratejik yönlerine odaklanabilir veya büyüyen yapılacaklar listelerindeki diğer her şeye devam edebilirler.  

2. Geliştirilmiş aday deneyimi 

Hiç işe alım görevlisi rolle ilgili sorunuzu yanıtlamadığı için bir işe başvurmakta tereddüt ettiniz mi? Artık değil: Yapay zekâ destekli sohbet robotları ve sanal asistanlar, adayların sorularına anında yanıt vererek işe alım yolculuğu boyunca daha sorunsuz ve daha ilgi çekici bir deneyim sağlıyor. Kişiselleştirilmiş etkileşimler ve hızlı geri bildirim, olumlu bir işveren markasına katkıda bulunarak şirket için çalışmak isteyenlerin sayısını ve dolayısıyla işe alım görevlilerinin seçebileceği yetenek havuzunu artırır.  

3. Veriye dayalı karar verme 

Yapay zekâ araçları, geçmiş veriler ve performans ölçümlerinden faydalanarak en iyi adayları belirlemek için tahmine dayalı analitiği kullanabilir. Kuruluşlar, başarılı işe alımlardaki kalıpları analiz ederek önceki işe alım performansına dayalı, daha bilinçli kararlar verebilir.  

4. Geliştirilmiş çeşitlilik ve kapsayıcılık  

Bazı yapay zekâ platformları, aday bilgilerini anonimleştirerek ve yalnızca niteliklere ve becerilere odaklanarak işe alımda bilinçsiz önyargıyı azalttığını iddia etmektedir. İsim, cinsiyet veya etnik köken gibi tanımlayıcı bilgileri ortadan kaldıran bu araçlar, işe alımlarda çeşitliliği ve kapsayıcılığı teşvik edebilir. 

Yapay zekâ riskleri ve zorlukları 

Etkileyici faydalar listesi sizi ikna etti mi? O kadar da hızlı değil… Yapay zekânın işe alım sürecine dahil olması, kuruluşların bu yeni aracı verimli ve doğru bir şekilde kullanmak için ele alması gereken yeni bir dizi güvenlik riski ve zorluğa da yol açıyor.  

1. Algoritmik önyargı 

Bir model tarihsel bir veri kümesi üzerinde eğitilirse tarihsel önyargılar modelin çıktısına taşınabilir. Örneğin, bir şirket bir doktorun işine uygun birini bulmak için özgeçmişleri incelemek üzere yapay zekâ kullanıyorsa ve eğitildiği veri kümesi geçmişte bu role uygun doktorların %80’inin erkek olduğunu gösteriyorsa model, rol için eşit uygunluğa sahip olmalarına rağmen erkek başvuru sahiplerini kadınlara göre daha fazla tercih edebilir.  

Uygun adayların tamamını görememenin şirket içi etkilerinin yanı sıra, bunun önemli mali ve itibar sonuçları da olabilir. Bir özel ders şirketinin, yapay zekânın beslendiği verilerin bir sonucu olarak başvuru sahiplerini yaşa göre otomatik olarak diskalifiye etmesiyle 365.000 $ tazminat ödemek zorunda kaldığı yaşanmış hikâyeyi de düşünün.  

Ayrıca yapay zekâ, gönderilen özgeçmişleri incelerken anahtar kelimelerin ve metriklerin kullanımına aşırı değer verebilir. Bir insandan farklı olarak, bir yapay zekâ sistemi, bir kişiyi rol için daha cazip bir aday haline getirecek sosyal becerileri ve diğer deneyim veya karakter özelliklerini algılamayabilir.  

Yapay zekâ modellerinin kullandığı otomatik süreç, yayımlanan iş tanımını kullanarak özgeçmişlerini oluşturmak için yapay zekâ kullanan başvuru sahiplerini bile tercih edebilir. Bu durum, “kâğıt üzerinde” rol için mükemmel görünen ancak adayın uygunluğunun gerçek veya dürüst bir temsili olmayan bir özgeçmişle sonuçlanacaktır.  

2. Şeffaflık eksikliği 

Birçok yapay zekâ algoritması kara kutu olarak çalışır, yani karar verme süreci belirsiz ve anlaşılması zordur. Bu şeffaflık eksikliği, hesap verebilirlik ve önyargılı sonuçlara itiraz etme veya düzeltme yeteneği hakkında soruları gündeme getirmektedir. Şirketler yapay zekâ girdilerinin taraflı veya “zehirli” olduğunu bilmiyorlarsa bunu düzeltmeyi ve nasıl yapacaklarını nasıl bilebilirler? Bu şeffaflık eksikliği aynı zamanda sinsi adayların sistemde potansiyel boşluklar bularak özgeçmişlerini listenin en üst sıralarına taşımaları için bir fırsat sağlayabilir. 

3. Veri gizliliği ve güvenliği 

Yapay zekânın işe alımlarda kullanılması için modellerin adaylar ve kuruluşun kendisi tarafından sağlanan büyük miktarda kişisel veriyle beslenmesi gerekecektir. Bu verilerin gizliliğini ve güvenliğini yeterli siber güvenlik önlemleriyle sağlamak, şirketin ve bireylerin gizlilik haklarını korumanın yanı sıra Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi düzenlemelere uymak için çok önemlidir.  

İLGİLİ MAKALE: ESET World 2024: Önlemede büyük, yapay zekâda daha da büyük 

4. İnsan gözetimi ve hesap verebilirlik 

Yapay zekâ verimliliği artırabilirken yapay zekâ tarafından üretilen içgörülerin kötüye kullanılmasını veya yanlış yorumlanmasını önlemek için insan gözetimi hala gereklidir. Kuruluşlar, algoritmik hataları veya etik ihlalleri ele almak için net hesap verebilirlik çerçeveleri ve mekanizmaları oluşturmalıdır. 

5. Yasal ve düzenleyici uyumluluk 

Yapay zekânın işe alımlarda kullanımı, ayrımcılık karşıtı yasalar ve veri koruma düzenlemeleri de dahil olmak üzere çeşitli yasal ve düzenleyici çerçevelere tabidir. Bu gerekliliklere uyulmaması, yasal yansımalara ve itibar kaybına neden olabilir. 

Kuruluşunuz işe alım için yapay zekâyı güvenli ve etkili bir şekilde nasıl kullanabilir? 

Yapay zekânın faydalarından yararlanırken ilgili riskleri azaltmak için kuruluşların yapay zekâya yönelik bütünsel bir yaklaşım benimsemesi gerekir. Buna şunlar dahildir: 

1. Etik yapay zekâ tasarımı 

BT sistemleri genelinde yapay zekânın geliştirilmesi ve uygulanmasında adalet, şeffaflık ve hesap verebilirliğe öncelik verin. Bu, ayrımcı kalıpları belirlemek ve ele almak için önyargı tespit algoritmaları ve düzenli adalet değerlendirmeleri gibi önlemler uygulanarak yapılabilir. 

2. Sürekli izleme ve değerlendirme 

Önyargıları veya hataları belirlemek ve azaltmak için AI algoritmalarının performansını düzenli olarak değerlendirin. Adayların endişelerini bildirmeleri veya AI odaklı işe alım süreçleriyle ilgili deneyimleri hakkında girdi sağlamaları için geri bildirim mekanizmaları oluşturun. Bu sürekli gözetim ve izleme, yapay zekâ sisteminde bir şeyler ters giderse olumsuz sonuçlar ortaya çıkmadan önce tespit edilip düzeltilebileceği anlamına gelir.   

İLGİLİ MAKALE: Konuşulanın ötesinde: Yapay zekâ ve siber güvenlikteki rolü

3. Karma uzmanlığa sahip ekiplerden elde edilen içgörüler  

AI operasyonuna multidisipliner bir yaklaşım sağlamak için İK uzmanları, veri bilimcileri, etik uzmanları ve hukuk uzmanları arasında iş birliğini teşvik edin. AI modeline ve programlarına bakan bir dizi uzmanlık ve içgörü, kapsamlı ve sağlam AI politikalarının ve uygulamalarının geliştirilmesini destekler. 

4. Eğitim ve öğretim 

İşe alma uzmanlarına ve yöneticilerine, önyargı azaltma stratejileri ve veri gizliliği ve güvenliğinin önemi hakkında farkındalık dahil olmak üzere işe alımda yapay zekânın etik kullanımı konusunda eğitim verin. Yapay zekânın en iyi nasıl kullanılacağına dair şeffaflık ve yönergeler ile kurum genelinde sorumlu bir yapay zekâ benimseme kültürü geliştirin. 

5. Mevzuata uygunluk 

İşe alımda yapay zekâ ile ilgili gelişen yasal ve düzenleyici gerekliliklerin bir adım önünde olun ve tam uyumluluğu sağlamak için şirket politikalarını ve uygulamalarını proaktif olarak uyarlayın. Düzenleyici makamlar ve sektör dernekleri ile düzenli olarak iletişim kurarak, ortaya çıkan riskler ve siber suçluların yararlanabileceği yapay zekâ sistemindeki boşluklar hakkında bilgi sahibi olabilirsiniz.  

Sonuç olarak

Yapay zekâ, işe alım süreçlerini dönüştürmek için muazzam fırsatlar sunarak kuruluşların en iyi yetenekleri daha kısa sürede daha etkili bir şekilde belirlemelerini ve çekmelerini sağlar. Bununla birlikte işe alımda yapay zekânın yaygın olarak benimsenmesi, önyargı, gizlilik ve hesap verebilirlikle ilgili riskler de yaratmaktadır. Kuruluşlar, yukarıda listelenen en iyi uygulamaları hayata geçirerek bu zorlukların üstesinden gelebilir ve bir yandan adalet, kapsayıcılık ve özgünlük ilkelerini korurken diğer yandan işe alım hedeflerine ulaşmak için yapay zekâdan sorumlu bir şekilde yararlanabilir.