Yapay zeka yalnızca meslekleri değil, aynı zamanda işe alım sürecini de etkilemeye başladı. Şirketler, iş ilanı yazımından CV taramasına, kişilik ölçümünden iş görüşmelerine kadar birçok noktada yapay zeka araçlarından yararlanıyor. Veriler, 2024 yılında on şirketten dördünün işe alım süreçlerinde yapay zeka kullanacağını öngörüyor. Peki şirketlerin yapay zeka kullanımı hangi alanlarda gerçekleşiyor ve bu durum nasıl bir etki doğuruyor? Birlikte inceliyoruz.
Yapay zeka işe alım sürecinde nerelerde kullanılıyor?
İş İlanları
Büyük Dil Modelleri (LLM) gibi yapay zeka teknolojilerinin özellikle bilişim alanında hızla ilerlemesi işe alım süreçlerini de etkilemektedir. ChatGPT gibi modellerin çıktıları gittikçe doğal bir yapıya ulaştığından, iş ilanı yazma konusunda etkili araçlar haline geldiler. Bu durum, işverenler ve iş arayanlar arasındaki bilgi asimetrisinin önüne geçebilir.
İş ilanları oluşturmak işverenler, özellikle de ilk kez iş ilanı oluşturanlar için maliyetli ve zaman alıcıdır. Yapılan bir araştırmaya göre, yapay zeka destekli iş ilanı taslakları, işverenlerin iş ilanı oluşturma maliyetlerini ve süresini önemli ölçüde azaltabilir. Araştırma sonuçlarına göre:
- İşverenlerin %75’i yapay zeka tarafından oluşturulan iş ilanı taslağını tercih etmiştir.
- Taslakların %65’i işverenlerin kendi oluşturduğu taslakla benzerlik göstermektedir.
- Yapay zeka sayesinde işverenlerin iş ilanı oluşturmak için harcadıkları zaman %40 azalmıştır.
- Yapay zekadan elde edilen iş ilanları, iş gereksinimlerini daha net açıklamaktadır.
CV Taramaları
Yapay zeka, iş ilanı yazmanın yanı sıra adayların değerlendirilme sürecinde de şirketlere zaman tasarrufu sağlamaktadır. Örneğin, Zoho Recruit, Manatal, SkillPool gibi platformlar adayların özgeçmişlerini analiz etmek için özel algoritmalardan yararlanmaktadır. Algoritmalar, özgeçmişlerde iş tanımıyla eşleşen anahtar kelimeleri, becerileri ve deneyimleri arar. Ardından, eşleşme seviyesine bağlı olarak en uygun adaylardan bir liste oluşturur.
Bir İK çalışanı tarafından belki de günlerce sürecek bu değerlendirme, yapay zeka sayesinde dakikalar içinde gerçekleştirilebilir. SkillPool’un kurucusu süreci şöyle anlatıyor:
“Yapay zeka hem özgeçmişlerin hem de iş tanımlarının sayısal temsillerini oluşturduktan sonra, yazılım bu temsilleri karşılaştırır. Bu karşılaştırma, kosinüs benzerliği kullanılarak yapılır. Kosinüs benzerliği size iki vektörün birbirine ne kadar "yakın" olduğunu söyler. Bu durumda, kosinüs benzerliği özgeçmişlerin iş tanımıyla ne kadar uyumlu olduğunu gösterir. Tarama işlemi, ilk değerlendirme sürecini hızlı ve otomatik hale getirerek, işe uygun başvuru sahiplerinin başvuru sürecine çok daha verimli bir şekilde devam etmelerini sağlar. Bu sayede, işe alım süreci sorunsuz ilerler.”
Kişilik Ölçümleri
Sosyal beceriler önem kazandıkça, daha fazla işveren, adayları özgeçmişleri yerine kişilik özellikleri üzerinden değerlendirmeye başlıyor.
Humantic gibi yapay zeka modeli hizmetleri sunan şirketler, işe alım uzmanları ve işverenler için anında aday profilleri oluşturan doğal dil işleme tabanlı araçlar sunuyor. Şirketler, teknolojinin, davranışsal bir değerlendirme aracı olan DiSC ve beş kişilik özelliğini ölçen Büyük Beş Faktör Kuramı dahil olmak üzere geleneksel kişilik testlerine dayandığını söylüyor.
Uzmanlar, yazılım mühendislerinin kodlarını GitHub gibi platformlara yüklemelerinden dolayı bu sistemin yazılım alanında kodlama yeteneklerini değerlendirmek için kullanılabileceğini tahmin ediyor. George Washington Üniversitesi'nde örgütsel psikoloji profesörü olan Tara Behrend, konuyla ilgili olarak şunları söylüyor: “Aday, ‘Bir beceriye sahip olduğumu iddia edebilirim fakat bunu kanıtlamak zorunda değilim’ diyebilir. Bu sistem sayesinde, programlama gibi öğrenmesi zor veya iletişim gibi sosyal becerilere ihtiyaç duyan bilimlerde adaylar, kredi puanı gibi bir sayı alabilirler. Yakın gelecekte bu bir pazar haline bile gelebilir.”
İş Görüşmeleri
COVID-19 pandemisiyle birlikte, mülakatlar geleneksel yüz yüze görüşmelerden ziyade sanal platformlar üzerinden yürütülmeye başlanmıştı. Ancak, yapay zekanın işe alım sürecinde artan kullanımı bu görüşmelerin tamamen otomatikleşmesini sağlayabilir.
Örneğin, CBS’in düzenlediği bir yapay zeka mülakat yazılımı testinde platform, adayın konuştuğu canlı bir video kutusunun üzerindeki ekranda metin tabanlı sorular sundu. Adayın görüşme boyunca verdiği cevaplar kaydedilerek yapay zeka tarafından değerlendirildi.
Test sırasında bir algoritma, adayın video sunumunu, sözlü ve sesli veriler üzerinden değerlendiriyor. Ancak, çoğu durumda gizlilik yasaları şirketlerin yüz verilerini toplamasını yasaklıyor.
Öte yandan, ActiView gibi şirketler, özellikle daha kısa özgeçmişe sahip yeni mezunlar için VR değerlendirmeleri sunuyor.
Aday, kulaklık takarak bilişsel bir oyun oynuyor ve sistem, kişinin davranış kalıplarını analiz ediyor. Şirketin baş teknoloji sorumlusu Gil Asher, bu sistemle adayın strateji oluşturma sürecini ve eyleme geçme konusunda kararlılığını ölçtüklerini söylüyor: “Örneğin, müşteri hizmetleri için bir aday varsa, onu öfkeli bir müşterinin önüne koyuyoruz ve verdiği tepkileri ölçüyoruz.”
ActiView, bu süreç için gelişmiş kulaklıklar kullandığını ve sabit VR testleri gerçekleştirerek vertigo gibi karşılaşılabilecek olası sorunları azalttığını belirtiyor. Aday, mevcut bir sağlık sorunu bulunması durumunda alternatif bir test talep edebiliyor.
Yapay zeka işe alım sürecini nasıl etkiliyor?
Yapay zekanın işe alım süreci üzerindeki etkileri konusunda farklı görüşler mevcut. Her geçen gün daha fazla şirket yapay zekadan faydalanırken, bu durum güvenilirlik ve kişisel verilerin ihlali konularında soru işaretleri uyandırıyor.
Güvenilirlik ve Ön Yargı
Yapay zeka araçları, adayların özgeçmişlerinin ötesine geçerek mülakat sırasındaki tepkilerini ölçebiliyor. Bu durum şirketler için avantaj sağlasa da, uzmanlar bunun tamamen güvenilir olduğunu düşünmüyor.
Memphis Üniversitesi’nde giyilebilir sağlık teknolojileri geliştiren Profesör Santosh Kumar, konuyla ilgili olarak şunları söylüyor:
“Beyin dalgalarını tespit edebilseniz bile, biyometrik verilerin değerlendirilmesi zordur. Bu dalgaların stresi mi yoksa derin düşünce halini mi yansıttığı anlaşılmayabilir."
Ek olarak, yapay zeka algoritmalarının mevcut verilerle eğitilmesi ön yargı gibi sorunlar da doğurabiliyor. Bazı modeller ön yargı oranını geleneksel yöntemlere göre azaltabilirken, çeşitli algoritmalar eğitildikleri verilere göre belirli bir ırk, cinsiyet veya eğitim düzeyine sahip adaylara karşı ön yargılı olabiliyor.
Kişisel Verilerin İhlali
Kişilik profili oluşturan yapay zeka modelleri, adayın sosyal medya hesapları gibi internette mevcut olan bilgilerini kullanabilir. Örgütsel psikologlar, işverenlerin işe alım sürecinde bu bilgileri kullanmasının adil olmadığını ve muhtemelen yasa dışı olacağını savunuyor.
Örneğin, Elektronik Gizlilik Bilgi Merkezi, yapay zeka tabanlı işe alım araçları geliştiren HireVue adlı şirketi, teknolojisinin şeffaf olmaması gerekçesiyle Federal Ticaret Komisyonu'na şikayet etti. Ardından Illinois eyaletinde soruna yönelik bir yasa çıkarıldı. Bu yasa, şirketlerin yapay zeka tabanlı video görüşme araçlarını kullanırken iş adaylarına bilgi vermelerini zorunlu kılıyor.
Yapay zeka kullanımının etkileri konusunda hem olumlu hem de olumsuz sonuçlara ulaşılsa da, yapay zeka işe alım sürecini dönüştürmeye devam edecek gibi gözüküyor. Bu anlamda, şirketlerin güvenilirlik ve kişisel veri ihlali gibi ciddi sorunların önüne geçebilmek için kullandıkları sistemleri geliştirmeleri gerekiyor.
