İK'da Yapay Zeka: Yeni Teknolojilerle İnsan Kaynakları Operasyonlarını Kolay ve Etkili Hale Getirmek

Açıklığa kavuşturalım: Yapay zeka, İK profesyonellerinin yerini almak için değil, onları etkinleştirmek ve desteklemek için burada.

Önemsiz görevleri otomatikleştirmekten İK verilerini analiz etmeye ve dünyanın her yerinden en iyi yetenekleri işe almaya kadar, yapay zeka çözümlerinden yararlanmanın sayısız avantajı vardır.

Bu makale:

• İK'da yapay zekanın gücünden yararlanmanın faydalarını ve zorluklarını ele alın. 
• İK departmanlarında yapay zekayı uygulamanın potansiyel zorluklarının üstesinden nasıl geldikleri konusunda uzman görüşlerini paylaşın.

🤖 İK'da yapay zeka nedir?

Yapay zeka (AI), bilgisayar sistemlerinin normalde insan zekası gerektiren görevleri yerine getirme yeteneğini tanımlamak için kullanılan bir terimdir.

Yapay zeka uygulamaları insan davranışını taklit etmek üzere tasarlanmıştır. Sonuç olarak, hız veya önemli düzeyde ayrıntı gerektiren görevlerde insanlardan daha verimli olabilirler.

İK departmanları, geleneksel olarak manuel olarak gerçekleştirdikleri görevleri otomatikleştirmek için yapay zekayı kullanabilir:

• Adayları beceri, deneyim ve diğer faktörlere dayalı iş tanımlarıyla eşleştirmek için algoritmalar kullanmak.
• Çalışanlar arasındaki performans farklılıklarını belirlemek ve düzeltici eylemler önermek için makine öğrenimini kullanma.
• Performans ölçütlerine ve çalışan performans verilerine dayalı olarak ücret artışlarını ve ikramiyeleri otomatik olarak belirlemek için botları kullanmak.
• Daha iyi eğitim programları tasarlamak ve çalışanların öğrenme performansını izlemek için sanal koçların kullanılması.

🏆 İK yönetiminde yapay zekanın 5 faydası

İnsan kaynakları yönetiminde yapay zeka kullanmanın avantajları hakkında bir fikir edinmek için, uzun süredir kullandığımız geleneksel İK uygulamalarına geri dönelim. 

Aşağıdakiler tanıdık geliyor mu?

İşinizi ve işin insani yönünü seviyorsunuz, ancak belirli görevlerin bu kadar uzun sürmesinden nefret ediyorsunuz. Günün sonunda, en önemli şeyi yapmak yerine verileri ve raporları analiz etmekle meşgul oluyorsunuz: Ekibinizle konuşmak! Hata yapmadığınızdan emin olmak için kendinizi sık sık bordroları gözden geçirmek ve onayları birkaç kez bırakmak zorunda bulmanızdan bahsetmiyorum bile.

Yapay zeka sayesinde tüm bu acılardan kurtuluyoruz:

1. Artan verimlilik: Yapay zeka, idari görevleri otomatikleştirerek (veri girişi veya beceri eksikliklerini belirleme gibi) İK süreçlerinizi daha hızlı ve daha doğru bir şekilde düzenlemeye yardımcı olabilir. Sonuç olarak, daha fazla kişisel ilgi gerektiren yüksek değerli görevlere daha fazla enerji odaklayabilirsiniz.
2. Daha yüksek doğruluk: Yapay zeka size yalnızca zaman kazandırmakla kalmaz, aynı zamanda insan hatalarını da azaltır. Doğru şekilde eğitilmiş algoritmalar, örüntüleri hızlı bir şekilde tespit edebilir ve verilerdeki yanlışlıkları insanlardan daha verimli bir şekilde tespit edebilir.
3. Uygun maliyetli çözüm: İşçilik maliyetlerinden tasarruf etmek, İK'da yapay zeka kullanmanın en önemli faydalarından biridir. Manuel giriş ihtiyacını ve çok zaman alan ancak bir kuruluşun kar hanesine değer katmayan görevleri (özgeçmişlerin incelenmesi veya mülakatların planlanması gibi) ortadan kaldırır. 

💡 Yapay zekayı erken benimseyenlerin %83 'ü yatırım getirisinde artış bekleyebilir.

1. Daha iyi çalışan deneyimi: Yapay zeka ile insan kaynakları yönetimi artık evrak işleri ve manuel dokümantasyonla ilgili değildir. Bunun yerine, yalnızca verimli değil aynı zamanda keyifli olan kişiselleştirilmiş çalışan deneyimleri sunmakla ilgilidir.
2. Kişiselleştirme için çok sayıda seçenek: Yapay zeka uygulamaları sayesinde İK liderleri çalışanları hakkında inanılmaz miktarda veriye erişebilir. Bunu, işe alım programlarından geri bildirim oturumlarına ve kişiselleştirilmiş eğitim planlarına kadar her çalışan için özel deneyimler oluşturmak için kullanabilirler.

🦾 İK'da yapay zekanın 4 somut kullanım örneği

İşe alım için

Yetenek kazanımı uzmanlarının %63 'ü yapay zekanın işe alım süreçlerini değiştirdiğini belirtiyor.

İşverenler, işe alım süreçlerini kolaylaştırmak için yapay zeka araçlarını kullanabilir ve en iyi adayları bulmak için çok sayıda özgeçmiş ve başvuruyu hızlı bir şekilde tarayabilir. 

Ayrıca, başvuru sahiplerini önceden taramak ve önceki iş performanslarına göre özelliklerini değerlendirmek için yapay zekayı kullanabilirsiniz.

👉 Çabalarınıza ilham verecek gerçek örnekler içeren 8 işe alım stratejisi listemize göz atın.

Çalışan bağlılığı için

İK liderleri, potansiyel kariyer yolları ve özel iş ilanları hakkında önerilerle kişiselleştirilmiş işyeri deneyimleri sağlayarak çalışanların katılımını kolaylaştırmak için yapay zeka teknolojisini de kullanabilir. 

Yapay zekanın yardımıyla çalışanlarınız şunları yapabilir: 

• En son sektör haberleri ve gelişmeleri ile güncel kalın. 
• Güçlü ağ oluşturma fırsatlarına erişim sağlayın.
• Kurumlarındaki diğer çalışanlarla bağlantıda kalın.

🤖 Çalışan bağlılığında yapay zekanın 7 uygulamasına göz atın.

Uygulamada neye benziyor: Spotify, çalışanların becerilerine, deneyimlerine ve hedeflerine göre büyüme fırsatlarıyla eşleşmelerine yardımcı olan dahili bir yetenek pazarı olan Echo'yu başlattı. 

Tüm bunlar, mentorluk fırsatları bulma, çalışanların yeni veya farklı bir role geçişine yardımcı olma ve hatta bir iş açıldığında şirket içi yetenek bulma gibi görevleri hızlandırabilen yapay zeka tabanlı bir algoritma tarafından desteklenmektedir.

💡 Spotify'ın yenilikçi L&D uygulamaları hakkında daha fazla bilgi için ayrıntılı vaka çalışmamıza göz atın: Spotify'da Çalışan Eğitimi ve Gelişimi: En İyi Öğrenme Organizasyonlarından Öğrenin.

Yetenek yönetimi için

Yapay zekayı yetenek yönetimi amacıyla da kullanabilirsiniz. Örneğin şirketler, potansiyel aday havuzunu manuel olarak aramak zorunda kalmadan, ihtiyaç duyduklarında belirli rollere uyan potansiyel adayları hızlı bir şekilde bulmak için yapay zeka teknolojilerinden yararlanabilir. Bu, işe alım sürecinde zaman kazandırır ve işverenlerin her rol için doğru adayı almasını sağlar.

Uygulamada neye benziyor? Çalışanların ideal kariyer yollarını bulmalarına yardımcı olabilecek yapay zeka kariyer koçlarına giriş yapın. FutureLearn ekibi, teknolojilerini öğrencilere çevrimiçi kurs önerileri sunmaya yönlendirerek bunu tanıttı. Ayrıca, yapay zeka tabanlı tavsiye sistemlerini özellikle kariyer değişikliği yapmak isteyen kişilere yardımcı olmak için kullanıyorlar.

Eğitim için

Şirketler, geleneksel eğitim oturumlarını tamamlamak veya yeni işe alım deneyimleri sağlamak için yapay zeka araçlarını kullanabilir. 

Örneğin sanal asistan araçları, bir soruyu yanıtlayacak başka kimse çevrimiçi olmadığında bile anında yanıtlar veya rehberlik sağlayabilir. 

Bu, çalışanların daha iyi kararlar almak ve rollerinde daha üretken olmak için ihtiyaç duydukları bilgilere hızla ulaşmalarını sağlar.

Pratikte neye benziyor: Zavvy AI kullanarak beş dakikadan kısa sürede mikro kurslar oluşturabilirsiniz. Ayrıca her eğitim kursu bölümünden sonra otomatik test adımlarını etkinleştirebilirsiniz.

➡️ Ek makalemize göz atın: İK'da Yapay Zeka Örnekleri: Temel İnsan Kaynakları Süreçlerinde Yapay Zeka İnovasyonunu Başarıyla Kullanan 9 Şirket.

😟 İnsan kaynaklarında yapay zekanın zorlukları ve sınırlamaları

Ancak İK operasyonlarında yapay zeka teknolojisi kendi zorluklarını da beraberinde getiriyor. 

Güvenlik

Gerçek şu ki: Şirketler yapay zeka tabanlı çözümleri uygularken güvenlik sorunlarını her zaman göz önünde bulunduracaktır. 

Çalışan verileri hassastır ve şirketler bunları ne pahasına olursa olsun korumalıdır. 

Yapay zeka araçlarının güvenliğinin yarattığı zorluklar konusunda Dmitry Shapiro, CEO & Kurucu Ortak YouAiinsan zihnini indekslemek için bir yapay zeka çözümü olduğunu söylüyor:

"Ne zaman PII (Kişisel Olarak Tanımlanabilir Bilgiler) ile uğraşsanız, gizliliği korumak çok önemlidir. Kullanılan araçlara ve hangi verilerin işlendiğine bağlı olarak, önemli riskler mevcuttur."

Dmitry, bazı riskleri ele almak için Farksal Gizlilik yöntemlerini ve gerçek veriler yerine potansiyel olarak sentetik verileri kullanarak PII'yi gizlemeyi önermektedir.

Bilinçsiz önyargı

Ayrıca, yapay zeka algoritmaları önyargılı veri setleriyle eğitilirse bilinçsiz ön yargı riski taşır. Bu nedenle, şirketler ayrımcılığı önlemek için eğitim tekniklerini ve denetim süreçlerini dikkate almalıdır.

Sistemi eğitmek için kullanılan veriler kültürel veya demografik açıdan çeşitlilik göstermiyorsa, sonuçlar kullanılan veri setinin önyargısını yansıtacaktır.

Caroline Reidy, Genel Müdür İK Paketiyapay zekanın ne zaman önyargılı olduğunu anlamadığını vurguluyor:

"Bu programların çoğu, karar verme sürecini öğrenebilecekleri içerik bankalarının girilmesiyle geliştiriliyor. Örneğin, bir CV'yi inceleyen bir YZ, işe alım sürecinde belirli bir üniversiteden gelen kişilere öncelik verildiğini öğrenebilir. Yapay zeka bunun nedenini anlamaz ancak bunun işe alım ekibinin tercih ettiği bir özellik olduğunu bilir. Bunun nedeni İK yöneticilerinin o üniversiteye gitmiş olması olabilir."

Bu gibi durumları önlemek için Caroline, şirketin hangi işler için yapay zeka kullanımında rahat olduğunu belirlemesini öneriyor:

"Hassas şirket verilerini işlemeyen zahmetli ve zaman alıcı görevler, yapay zekanın üstesinden gelmesi için iyi seçeneklerdir. Toplantıları özetlemek, blog yazıları için fikirler üretmek ve iş tanımları oluşturmak yapay zeka için harika kullanım alanlarıdır."  

Kaynakların ve becerilerin yetersiz olması veya hiç olmaması

Kaynak ve beceri eksikliği, yapay zeka teknolojisini kullanmanın en önemli kısıtlamalarından biri olarak kabul edilmektedir.

Caroline Reidy, sonuçları görmek için çalışanları yapay zekayı kendi avantajlarına nasıl kullanacakları konusunda eğitmenin önemini vurguladı:

"Yapay zekanın en iyi nasıl kullanılacağını anlamak isteyen çalışanlar için bir kurs sağlamak ve yapay zekayı işe uygun şekilde dahil etmeleri için onları güçlendirmek. Bu, çalışanların YZ programlarına hangi bilgilerin girilmesinin uygun olduğunu anlamalarına ve YZ tarafından sağlanan bilgileri eleştirel bir şekilde değerlendirmeleri için onlara İK sistemleri sağlamaya odaklanmalıdır." 

Ayrıca, yapay zeka performansının düzenli olarak izlenmesi ve değerlendirilmesinin, işletmeye iş değeri sağladığından emin olmak için gerekli olduğunu belirtiyor:

"YZ performansının nasıl geliştirileceğine karar vermek için doğruluk, verimlilik ve üretkenlik gibi metriklerin izlenmesi gereklidir. Hangi işlerin yapay zeka tarafından üstlenildiğini ve ne ölçüde kullanıldığını anlamak da önemlidir."

Öznellik

Bir başka etik kaygı da yapay zekanın kullanım alanının adayların kişilik ve kültür uyumu gibi öznel faktörlere göre derecelendirilmesini içerecek şekilde genişletilmesidir. Bu, yapay zekanın bir işe alım karar verme aracı olarak kullanılacağı anlamına gelir ki bu da adalet ve gizlilikle ilgili soruları gündeme getirir.

Cultsure.co'nun Kurucusu ve Baş Koçu Hayley Jayne, yapay zeka araçlarının öznelliğe yol açmasının iki nedeni olduğunu belirtiyor: iyi hazırlanmamış bir strateji ve dengesiz bir teknoloji/insan oranı. Bunun için, araçları iyice test etmek için zaman ayırmayı öneriyor:

"En iyi uygulamalardan biri, İK stratejiniz için yapay zekanızı doğru bir şekilde incelemek ve pişirmek için her zaman zaman sağlamak ve yapay zeka kaynaklı riski azaltmak için sağlıklı bir uygulamalı / insan doğrulama sürecine veya standartlarına sahip olmaktır."

Eksik insan gözetimi

Yapay zeka ve İK'nın bir başka sınırlaması da, karar verme ve İK süreçlerinde adalet ve doğruluğu sağlamak için bir miktar insan gözetiminin olması gerektiğidir.

Makineler belirli görevleri hızlı bir şekilde yapmakta harikadır, ancak duygusal zeka ve kültürel duyarlılık içeren daha karmaşık görevleri yapamazlar. Kısaca söylemek gerekirse, insanlar hiçbir aletin sahip olamayacağı yeteneklere sahiptir. (En azından şimdilik. 🤓)

Kickresume'un kurucusu Tomas Ondrejka, bu durumu, tüm özelliklere sahip olmasa da yüksek potansiyele sahip kişileri işe almanın değeri olarak deneyimlemiştir. 

Bununla birlikte,"Yapay zeka algoritmaları, önceden tanımlanmış belirli kriterleri karşılamayan adayları otomatik olarak reddedebilir. Bu durum, büyük potansiyellerine rağmen nitelikli adayların dışlanmasına yol açabilir. Bu nedenle, yapay zeka odaklı verimlilikten yararlanmak ile işe alım sürecinde insan dokunuşunu korumak arasında doğru dengeyi kurmanın çok önemli olduğuna inanıyorum."

Tomas, bu zorluğun üstesinden gelmek için hibrit bir yaklaşım benimsenmesini, tekrarlayan görevler ve ilk taramalar için yapay zekanın entegre edilmesini ve kritik karar verme aşamaları için insan girdisinin korunmasını öneriyor:

"Örneğin, yapay zeka büyük hacimli özgeçmişleri ayrıştırmak, yalnızca belirli niteliklere veya deneyimlere dayanmadan iş tanımıyla ilgili anahtar kelimeleri ve ifadeleri belirlemek için kullanılabilir. Bu, aktarılabilir becerilere veya alışılmadık geçmişlere sahip olanlar da dahil olmak üzere daha geniş bir aday yelpazesinin değerlendirilmesine olanak tanır. Ayrıca, mülakatları planlamak, otomatik takipler göndermek ve aday veritabanlarını yönetmek gibi daha az önemli görevler için yapay zekayı kullanabilirsiniz."

Testlify'ın Kurucusu Abhishek Shah, aynı insan dokunuşu eksikliği konusunda, yapay zeka sistemlerinin işe alım sürecinin önemli bir bölümünü otomatikleştirebileceğini, ancak İK ekipleri için insan dokunuşunun yerini tamamen alamayacağını gözlemliyor: 

"Verileri yorumlamak, kararlar almak ve adaylara kişiselleştirilmiş bir çalışan deneyimi sunmak için hala insan müdahalesine ihtiyaç var."

💡 İK'da yapay zekayı uygulamak için en iyi uygulamalar

Yukarıda öğrendiğimiz her şeyi birleştirelim ve yapay zeka teknolojisini İK'da doğru bir şekilde uygulamak için gereken adımları görelim.

Doğru araçların seçilmesi

İK ekipleri HCM, HRIS, anketler ve ATS sistemleri ile yıllardır İK teknolojisine güveniyor. Ancak mevcut ekonomik değişimler, birçok kuruluşu teknoloji-insan oranı konusunda daha akıllı olmaya zorladı.

Hayley JayneCultsure.co'nun Kurucusu ve Baş Koçu, tüm kariyeri boyunca yapay zeka araçlarını kullanıyor ve bu tür teknolojilerin benimsenmesinde sadece bir artış göreceğimizi tahmin ediyor. 

Ayrıca, geleneksel İK'nın çoğunun varlıkların tedariki, politika oluşturma ve bağlılık, program ve iş akışı geliştirme, prosedür optimizasyonu vb. konularda var olduğunu belirtti. Bu süreçler öncelikle şirketi korumalı ve uyumlu tutmayı hedefliyor. 

Hayley, İK departmanınız için yapay zeka teknolojisini seçerken İK liderlerinin aşağıdakileri göz önünde bulundurmasını öneriyor:

• Büyüklük: Şirketiniz ne büyüklükte ve yapay zeka teknolojinizi kaç kişi yönetecek? Bazı araçlar 1-99 kişilik ekipler için çalışır. Buna karşılık, diğerleri teknolojiyi ve süreci en iyi şekilde kullanmak için sahip olduğunuzdan daha fazla kaynak gerektirebilir.
• Temel sorununuz: Karşılaştığınız sorunları ve teknolojinin bunları çözmenize yardımcı olup olmadığını düşünün. İşe alımda çok yönlü sporcularda olduğu gibi, her şeyi daha iyi yapmayı vaat eden veya gerçek özerklikle övünen teknolojilere karşı dikkatli olun.
• Riskler: Günümüzde birçok teknoloji hala bir tür makine öğrenimi gerektiriyor ve gereken öğrenme eğrisi her zaman kolay değil. Yapay zeka mükemmel değildir ve şirkete zarar verebilecek hatalar yapabilir. 
• Ekip: Ekibinizi göz önünde bulundurun ve onları stratejinin oluşturulmasına, ölçütlerin belirlenmesine ve geri bildirimin teşvik edilmesine dahil edin.

Çalışanların eğitimi

Yapay zeka ancak onu kullanan insanlar (ve girdikleri tüm veriler) kadar etkilidir. Bu nedenle çalışanlarınızın yapay zekanın değerini bildiklerinden ve onu nasıl doğru kullanacaklarını anladıklarından emin olun.

Bunu yapmak için, herkesin en iyi uygulamalar konusunda güncel olmasını sağlamak amacıyla işe alım ve sürekli çalışan geliştirme programlarına yapay zekanın nasıl kullanılacağına ilişkin çalışan eğitim kursları ekleyin.

Veri gizliliği yasalarıyla uyumlu kalmak

Veri gizliliği yasaları ülkeden ülkeye değişir, bu nedenle tüm yerel düzenlemelere uyduğunuzdan ve veri gizliliği yönergelerine bağlı kaldığınızdan emin olmak isteyeceksiniz.

Kişisel olarak tanımlanabilir herhangi bir bilgi (PII) topluyorsanız, bilgilerini sisteminize eklemeden önce bile bireylerden açık onay almanız gerekir. Bu, işe alım süreci kadar erken başlar ve işe alımdan sonra da devam eder.

İK departmanınızı geliştirin

Ekibinizin mevcut sistemlerinizi ve uygulamaya karar verdiğiniz herhangi bir yapay zeka tabanlı teknolojiyi çalıştırmak için gereken becerilere sahip olduğundan emin olun. 

İK personelinizin becerilerini geliştirmeye yatırım yapmak, bu yeni platformları nasıl kullanacaklarını daha iyi anlamalarına ve daha etkili bir şekilde kullanmalarına yardımcı olabilir.

➡️ Zavvy AI ile 10 kat daha akıllı , inanılmaz insan gelişimi

Yapay zeka daha güçlü İK uzmanları gerektiriyor. Yeni becerilere ve bir kuruluşun insani yönüne daha güçlü bir şekilde odaklanmaya ihtiyaçları olacak. Aksi takdirde ekipleriniz ölçeklenemez.

Zavvy, İK yöneticilerinin yetenekleri desteklemesine ve ölçeklendirmesine yardımcı olur:

• Çalışanların geri bildirim yazma konusunda yardım almalarına, öğrenme kaynaklarını bulmalarına ve koçluk tavsiyeleri almalarına yardımcı olmak için Slack adresinden Yapay Zeka Öğrenme Asistanını edinin.
• Herhangi bir konu için eğitim ve işe alım kaynaklarını bir araya getirme.
• Ekip üyelerinin daha iyi geri bildirim sağlamasına yardımcı olmak.
• Haftalar harcamadan kariyer yolları oluşturmak.
• Departmanlar ve kıdem seviyeleri arasında yetkinlik modellerini sadece birkaç tıklamayla tanımlama.

👉 Ekibinizin çok kısa sürede başarılı olmasına ve daha iyi performans göstermesine nasıl yardımcı olabileceğinizi görmek için ücretsiz bir Zavvy demosu için rezervasyon yaptır ın.

❓ S SS

İK, yapay zeka tarafından ele geçirilecek mi?

Hayır. İnsan becerileri hala çok önemlidir, çünkü insanlar insanlarla ilgili kararlar almakta makinelerden daha iyidir. Karmaşık kararlar, makinelerin öğrenemeyeceği insan muhakemesi ve sezgisi gerektirir. Ayrıca, çalışanları mutlu ve bağlı tutmak için yüz yüze etkileşimin değeri asla teknoloji ile değiştirilemeyecektir.

Yapay zekanın İK'da en iyi kullanımı nedir?

İK'da yapay zekanın "en iyi" kullanımı, bir kuruluşun özel ihtiyaçlarına ve zorluklarına bağlıdır. Bununla birlikte, işe alım konusunda bilinçli kararlar vermekten çalışan bağlılığını artırmaya kadar yapay zekanın olağanüstü umut vaat ettiği ve etki gösterdiği bazı alanlar vardır.

Yapay zeka işe alım, yetenek kazanımı, çalışan bağlılığı, yetenek yönetimi, eğitim, öğrenme ve gelişim ve daha fazlası için iyidir.

Yapay zeka birçok İK görevini otomatikleştirebilir ve değerli içgörüler sağlayabilirken, insan muhakemesinin yerini almak için değil, onu güçlendirmek için bir araç olarak kullanılmalıdır.