Yetenek Yönetiminde Yapay Zeka: İK Uzmanları için Makine Öğreniminin Gücünden Yararlanmanın 6 Yolu

Yapay zeka pek çok vaatle birlikte geliyor. Sıkıcı, tekrarlayan işleri ortadan kaldırma vaadi. Fikir üretme vaadi. Ve karar alma sürecinizi hızlandırma vaadi. Ancak bu vaatler, yapay zekanın yetenek girişimlerinizi nasıl destekleyebileceğinin sadece yüzeyini çiziyor. 

Bir düşünün: İK ortamı çok geniş ve karmaşık. Yetenek yönetimi? Daha da karmaşık. Her yönden gelen verileriniz var - özgeçmişler, performans değerlendirmeleri, çalışan geri bildir imleri, katılım anketleri. Kullanılmayı bekleyen bir altın madeni.

Ama kimin zamanı var ki? Yapay zeka yanınızdayken sizin var.

İnsan ekipleri yetenek yönetiminde yapay zekadan yararlandığında, teknoloji kendi işletmelerimiz için stratejik bir ortak olmamızı sağlar. Bu, kritik İK kararlarını botlara devretmek anlamına gelmiyor, bunun yerine çalışan deneyimini şekillendirmede bir sonraki hamlelerimize ilham vermek için yapay zekanın zekasını kullanmak anlamına geliyor. 

Bu kılavuz şunları kapsar: 

• Yetenek yönetiminde yapay zeka kullanmanın faydaları. 
• Dünya çapındaki insan ekipleri bunu zaten nasıl kullanıyor? 
• Algoritmaların insan düşüncesiyle ne zaman geç ersiz kılınacağı. 

🕵️‍♀️ Yetenek yönetiminin yapay zekaya ihtiyaç duymasının 5 nedeni

Yetenek yönetimi, çalışan yaşam döngüsünün tamamını kapsayan hassas bir süreçtir:

• Kaynak bulma;
• İşe alım;
• Tarama;
• Görüşme;
• işe alım;
• L&D;
• performans yönetimi.

Yeteneklerinizin memnun ve başarılı olması için bu aşamaların her birinin sorunsuz bir şekilde işlemesi gerekiyor ve İK uzmanları şimdiden yapay zekanın yardımına başvuruyor:  

• İK liderlerinin %92'si en az bir önemli alanda yapay zeka ile ilerlediklerini belirtiyor (Eightfold AI) 
• İşverenlerin %79'u En iyi adayları işe almak ve seçmek için yapay zeka veya otomasyon kullanmak (SHRM) 
• İnsan Kaynakları Müdürlerinin %80'i üretken yapay zekanın yetenek yönetimi uygulamalarında devrim yaratma potansiyeline sahip olduğu konusunda hemfikir. (Bain & Company)

İşte yapay zekanın yetenek yönetimini şimdiden nasıl fırtınaya sürüklediği: 

1. Veri odaklı karar verme

Geleneksel İK uygulamaları, önemli operasyonel kararlar almak için içgüdüleri ve kulaktan dolma bilgileri kullanarak bugüne kadar geldi. Ancak veri odaklı İK modern yaklaşımdır.

İnsan kaynakları ekipleri birden fazla kaynaktan veri toplayıp işlediğinde, bir insanın ortaya çıkarması haftalar veya aylar sürecek içgörüler elde eder. Veriler doğru ve güçlendiricidir, İK liderlerinin daha güvenli kararlar almasını sağlayarak şirket ve çalışanları için daha iyi sonuçlara yol açar.

Muhtemelen halihazırda nabız anketleri, ciro rakamları, L&D programı katılımı, bağlılık anketleri vb. taramak için çok sayıda veriye sahipsiniz. Burada yapay zeka mevcut veri setlerinizi analiz edebilir ve karar verme sürecinizi destekleyecek trendleri bulabilir.

Alternatif olarak, yeni veri noktaları oluşturmak için yapay zekaya ihtiyacınız varsa, ihtiyacınız olan içgörüleri elde etmek için deneyler ve simülasyonlar çalıştırabilirsiniz. Yapay zeka bunu, şirketiniz için mümkün olan en iyi sonucu bulmak için birden fazla alternatifi keşfederek yapar.

2. Tahmine dayalı analiz 

Yapay zeka, tüm İK uzmanlarının sahip olmadığı bir beceri olan gelecekteki sonuçları tahmin etmek için verileri kullanma konusunda mükemmeldir. 

Örneğin, bunu şunun için kullanabilirsiniz: 

• Bir adayın teklifi kabul etme olasılığını tahmin edin. 
• Çalışan performansını işe girdikten sonra tahmin edin.
• Çalışanları elde tutma oranlarını tahmin edin.

İK liderleri, işgücü planlamasını desteklemek için verileri kullanarak, örneğin farklı kararların potansiyel etkilerini modelleyebilir: 

• Terfi fırsatlarındaki artış çalışanların elde tutulmasını nasıl etkiler? 
• L&D programlarını belirli becerilere odaklanacak şekilde değiştirirsek ne olur?
• Yapay zeka destekli performans yönetiminin uygulanması çalışan bağlılığını nasıl etkiler? 

İK'da tahmine dayalı analitik, herhangi bir sorunu ciddi bir sorun haline gelmeden önce proaktif olarak ele almamızı sağlar. Bu şekilde yapay zeka, değişen piyasa koşullarına ve yetenek ihtiyaçlarına hızla uyum sağlayarak rekabette bir adım önde olmamıza yardımcı oluyor.

3. İdari görev otomasyonu 

Yapay zeka hakkındaki tüm şüphe ve korkutmalara rağmen, teknolojinin potansiyeli hakkında baş döndürücü bir heyecan da var. 

Microsoft'un 2023 İş Trendleri Endeksi, çalışanların %70 'inin yapay zekanın iş yüklerini azaltacağı konusunda heyecanlı olduğunu vurguluyor.

Yapay zeka, özgeçmiş tarama, mülakat planlama veya veri girişi gibi rutin görevleri otomatikleştirerek İK ekiplerinin daha stratejik girişimlere odaklanmasını sağlar. Otomasyon, İK için zaman kazandırıcıdır ve idari görevlerde insan hatasını ve önyargısını ortadan kaldırmanın bir yoludur.

4. L&D kişiselleştirme 

Etkili çalışan gelişimi her zaman bireysel hedeflere ve kariyer isteklerine odaklanmalıdır. Ancak yüzlerce veya binlerce çalışan söz konusu olduğunda, her bir çalışan için manuel olarak özel programlar oluşturmak Everest Dağı'na tırmanmak gibi hissettirebilir. Yapay zeka teknolojileri performans değerlendirmeleri, beceri değerlendirmeleri ve başarılardan elde edilen verileri kullanarak her çalışan için bireysel profiller oluşturabilir.

Yapay zeka araçlarınız daha sonra tek bir düğmeye tıklayarak her çalışan için kişiselleştirilmiş eğitim planları, öğrenme önerileri ve gelişim hedefleri oluşturur. 

5. Beceri açığı analizi 

İnsan kaynakları ekipleri genellikle çalışanlarının beceri setleri hakkında net bir görüşe sahip değildir. Beceri geliştirme ve yeniden beceri kazandırma girişimlerinizi nereye yoğunlaştırmanız gerektiğini anlamakta zorlanıyorsanız, yapay zeka çalışan profillerini otomatik olarak analiz edebilir ve bunları mevcut iş gereksinimleriyle karşılaştırabilir. Bu beceri boşluğu analizi, işletmelerin acil dikkat gerektirebilecek kritik boşlukları belirlemelerine ve hedefli eğitim programları oluşturmalarına veya özel becerilere sahip harici adaylar bulmalarına olanak tanır.

➡️ İK için bu temel yapay zeka araçlarıyla çalışan operasyonlarınızı nasıl yenileyeceğinizi öğrenin. 

🤖 Yapay zeka yetenek yönetiminde nasıl kullanılır: 6 Başlıca kullanım alanı

Yapay zeka, İK verilerine bağlam sağlama konusunda mükemmeldir, bu nedenle liderlerin yetenek yönetimi stratejilerinin tüm yönleri hakkında bilinçli kararlar almaları daha kolaydır. İşe alım ve performans yönetiminden çalışan bağlılığına kadar, yapay zekanın tüm çalışan yaşam döngüsünü nasıl geliştirdiğini burada bulabilirsiniz.

1. Yetenek kazanımı 

Geleneksel işe alım uygulamaları önyargılarla doludur. Özgeçmiş taraması ve panel mülakatları gibi gelenekler insan hatasına son derece açıktır ve işe alım yöneticileri farkında olmadan aynı kişileri saflarına katılmaya davet ettikleri için kötü işe alım kararlarına ve bir DEI kabusuna yol açar. 

Günümüzün yapay zeka destekli işe alım sistemleri önyargıları ortadan kaldırıyor:

• En uygun adayları belirlemek için tahmine dayalı analitik
• Yapay zeka destekli sanal mülakat platformları 
• Potansiyel adaylar için akıllı kısa liste 

Teknoloji, tarama sırasında önceden tanımlanmış seçim kriterlerini kullanarak tüm başvuru sahipleri için eşit bir oyun alanı sağlar. Bu şekilde, yapay zeka coğrafi bölünmeler, kültürel farklılıklar ve zaman dilimleri arasında köprü kurarak daha geniş ve daha çeşitli bir aday havuzuna erişmenizi sağlar.

2. İşe Alıştırma 

İşe alım süreci, işe yeni başlayanların çalışma arkadaşlarını, iş gerekliliklerini ve şirket kültürünü tanıması açısından yetenek yolculuğunun hassas bir aşamasıdır. Yapay zeka, ilk güne ve sonraki haftalara hazırlanırken yöneticilerin çoğunu otomatikleştirerek yardımcı olabilir. Örneğin, işe alım öncesi sohbet robotları sık sorulan soruları yanıtlayabilir ve yeni işe alınanlara ilk form doldurma turunda rehberlik edebilir.

➡️ Daha fazla ayrıntı için, çalışan işe alımında yapay zeka kullanımına ilişkin kapsamlı kılavuzumuza göz atın.

3. Yetenek geliştirme 

Öğrenme ve gelişimde yapay zekanın kullanılması, çalışanların rollerinde mükemmelleşmek için ihtiyaç duydukları beceri ve bilgileri sürekli olarak edinmelerini sağlar. Makine öğrenimi, bu sürecin optimize edilmesinde önemli bir rol oynayarak süreci daha kişiselleştirilmiş, verimli ve etkili hale getirir: 

• Bireysel eğitim ihtiyaç değerlendirmelerinin yapılması. 
• Eğitim materyallerinin belirli çalışan gelişim alanlarına göre özelleştirilmesi. 
• Yetkinlik temelli koçluk sunma.

➡️ Yapay zeka tabanlı bir öğrenme yönetim sisteminin (LMS) kuruluşunuzdaki her öğrencinin potansiyelini ortaya çıkarmak için nasıl ideal olduğunu öğrenin. 

4. Performans yönetimi

İşe alım ekipleriniz doğru kişileri doğru koltuklara yerleştirdikten ve onları öğrenme ve gelişim planlarıyla başarıya hazırladıktan sonra, bir sonraki adım çalışan performansını yönetmek ve ölçmektir. 

Yapay zeka bu süreci şu şekilde destekler:

• Performanstaki eğilimleri ve kalıpları belirlemek için sürekli bir çalışan verisi akışını analiz etmek.
• Geri bildirime dayalı büyüme önerileri vermek.
• Birden fazla kaynaktan gelen geri bildirimlerin özetlenmesi ve en etkili gelişim alanlarının vurgulanması. 
• Yöneticilerin terfi, ücretlendirme ve kariyer geliştirme fırsatları hakkında daha iyi kararlar almalarına yardımcı olacak öngörüler sunar.

➡️ Daha fazla bilgi için performans yönetiminde yapay zekaya ilişkin kapsamlı kılavuzumuza göz atın. 

5. Yetenek katılımı ve elde tutma

Yapay zeka, çalışan anketleri, nabız yoklamaları ve çıkış görüşmeleri gibi görevleri otomatikleştirerek çalışan bağlılığı ve elde tutma çabalarına katkıda bulunur. Yapay zeka, doğal dil işleme (NLP) yardımıyla bu etkileşimlerden elde edilen yapılandırılmamış verileri analiz edebilir: 

• Katılım eğilimlerini anlayın ve endişeleri proaktif olarak ele alın.
• Çalışan duyarlılığını ölçün. 
• Potansiyel çalışan devrini tahmin etmek için kalıpları analiz edin.
• Çalışan bağlılığını ölçün.

➡️ Çalışan bağlılığı girişimlerinizde yapay zekadan nasıl yararlanabileceğiniz hakkında daha fazla bilgi edinin. Ya da hedefiniz çalışan kaybını azaltmaksa, çalışanları elde tutmak için yapay zekayı kullanma kılavuzumuza göz atın. 

6. Halefiyet planlaması

Geleceğin liderlerini belirlemek ve geliştirmek, yarına hazırlanmak için bugünden işinize yatırım yapmanızı sağlar. Bazı yetenek kazanım ekiplerinin liderlik pozisyonlarını doldurmak için dışarıdan işe alımlar bulması gerekebilse de, şirket içi organizasyon şemanızda yedekleme planlaması yapmak daha uygun maliyetlidir.  

Yapay zekanın veri odaklı içgörüleri, İK ekiplerini liderlik rolleri için mükemmel bir eşleşme olan yüksek potansiyelli çalışanları belirleme konusunda destekler. Teknoloji, mükemmel liderlik becerileri sergileyenleri tespit etmek için çalışan performans verilerini ve kariyer ilerlemesini analiz eder. 

🤝 Yetenek yönetiminde insan-yapay zeka işbirliğinin kritik olmasının 3 nedeni

Yetenek yönetimini desteklemek için yapay zeka destekli araçlar kullanmanın faydaları yadsınamaz. 

Ancak, yapay zeka ne kadar güçlü olursa olsun, bir sihirbaz değildir. Doğru verilere, doğru sorulara ve doğru insan yorumuna ihtiyaç duyar. İşte bu noktada İK uzmanı olarak siz devreye giriyorsunuz. Yapay zeka modellerinin insan kaynakları fonksiyonunuzun yerini alması amaçlanmamıştır, ancak harika bir yardımcıdırlar. 

İşte bu yüzden yapay zeka destekli kararların sorumluluğunu her zaman insanlara bırakmanızı öneriyoruz: 

1. Etik kaygıların ele alınması 

Yapay zeka, işe alım sürecindeki önyargıları ayıklamak için harika bir araç gibi görünse de, bu o kadar basit değildir. Yapay zeka sistemleri eğitim veri setleri kullanılarak oluşturulur. Bunları eleme sırasında kullanırsanız, bu geçmiş veriler belirli iş rollerindeki başarıyı tanımlayacaktır. 

Örneğin, yüksek performans gösterenlerin genellikle 30 ila 45 yaşları arasındaki beyaz kadınlar olduğunu varsayalım. Bu durumda, yapay zeka tarama aracınız bu demografik gruptaki adayları aramaya devam edecektir. Aracınız bunu daha önce sizin yaptığınızdan daha hızlı ve verimli bir şekilde gerçekleştirebilir. Ancak, çıktı yine de önyargılı ve etik dışı olacaktır.

Harvard Business Review 'un Yetenek Yönetimi için Etik Yapay Zeka Oluşturma başlıklı makalesinde de belirtildiği gibi, "Eğitim seti, veriler veya her ikisi de önyargılıysa ve algoritmalar yeterince denetlenmiyorsa, yapay zeka işe alımlarda önyargı ve kurumlarda homojenlik sorununu daha da kötüleştirecektir."

Geoff Newmanİşe alım reklamcılığı şirketi Starget'in kurucusu , insan etkileşiminin yetenek kazanımının merkezinde kalmasının neden önemli olduğunu açıklıyor. 

"Yapay zekayı İK uygulamalarına entegre etmek verimlilik ve veri odaklı içgörüler sunsa da, İnsan Kaynaklarının özünü insanlıktan çıkarma riskini de beraberinde getiriyor. Bu, yapay zeka ile empati, anlayış ve kültürel uyumu koruyabilecek yeri doldurulamaz "insan dokunuşunu" dengelemekle ilgilidir.

Örneğin, yakın zamanda bir yapay zeka işe alım seçim aracını tanıttık. Bu araç, diğer şeylerin yanı sıra, bir adayın aşırı kilolu olup olmadığını tespit edebiliyor ve adayın zindeliğinin önemli olduğu işlerden otomatik olarak dışlanmasını sağlayabiliyordu. Bu, yapay zeka için önceden belirlenmiş bir kriter olabileceğinden korkutucu bir olasılıktır ve bir makinenin kayıtsızca göz ardı ettiği insan faktörlerinin değerlendirilmesinde insanların neden yer alması gerektiğini vurgulamaktadır."

2. Hassas çalışan sorunlarının ele alınması

ChatGPT gibi ücretsiz, açık kaynaklı yapay zeka araçları genel kullanıma açık olduğundan, İK uzmanlarının sonuçları düşünmeden teknolojiye dalması ve kullanması kolaydır.

Bunlardan biri, ChatGPT'nin bile karşı çıkılmasını tavsiye ettiği, hassas verilerin bir robotla paylaşılması gibi son derece sakıncalı bir adımdır.

Bir yapay zeka aracına belirli türde çalışan verilerinin girilmesinin veri koruma sonuçları vardır. Bulunduğunuz yere bağlı olarak, Avrupa'daki Genel Veri Koruma Yönetmeliklerine (GDPR) veya Kaliforniya Gizlilik Hakları Yasası (CPRA) gibi çeşitli ABD eyalet gizlilik yasalarına uymanız gerekebilir. Gizliliği sağlamak için, çalışanlarınızı ve kişisel verilerini korumak için uyumlu insan temelli uygulamalar kullanın. 

3. Yetenek yönetimi stratejinizde sinerji yaratmak 

Etkili yetenek yönetimi çeşitli sütunlardan oluşur ve bu sütunların birlikte sorunsuz bir şekilde çalışmasını sağlamak için insan içgörüsü çok değerlidir. İnsan kaynakları uzmanları, çalışan yaşam döngüsünün farklı aşamaları arasındaki noktaları kullanarak birleştirebilirler: 

• İşe alım süreçlerinin tasarımını bilgilendirmek ve yeni çalışanları kuruma daha iyi entegre etmek için yetenek edinimi içgörüleri.
• Yetenek geliştirme girişimlerini yönlendirmek ve eğitim ve koçluğa en çok ihtiyaç duyulan alanları belirlemek için performans yönetimi verileri.
• Bağlılık verileri yedekleme planlamasına girdi sağlayabilir, çünkü bağlılık gösteren çalışanların liderlik rollerini üstlenme olasılığı daha yüksektir.

İK uzmanları, her bir sütundaki belirli işlevler için yapay zekayı kullanarak, bu işlevleri yetenek yönetimi yelpazesi boyunca uyumlu bir şekilde birbirine bağlamak için daha fazla zamana ve kaynağa sahip olur. Bununla birlikte, insan kaynakları uzmanları, her bir sütunda kullanılan stratejilerin kuruluşun genel hedefleri ve değerleriyle uyumlu olmasını sağlamak için bağlamsal bilgiye sahiptir. 

HR Happy Hour podcast'inde konuşuyorum, Siobhan SavageReejig 'in CEO'su ve Kurucu Ort ağı şöyle açıklıyor: 

"Çalışanlarınızı anlamıyorsanız, işi ya da çalışmayı anlamıyorsanız, eşleştirme algoritması sihirli bir değnek değildir. İnsanlar yapay zekanın bir gecede her şeyi harika hale getirecek bir şey olduğunu düşünüyor. Yapay zekanın bilgiye ihtiyacı var; insanları işle eşleştirmek için bilgiye ihtiyacı var."

➡️ Zavvy AI ile yeni nesil yetenek yönetimini uygulayın

Çeviklik ve uyarlanabilirliğin kilit önem taşıdığı bir dünyada, yetenek yönetimi dönüştürücü bir değişim geçiriyor. Yapay Zekayı (AI) İnsan Kaynaklarına entegre etmek artık uzak bir hayal değil, somut bir gerçeklik. 

Zavvy AI, yetenek yönetimi ortamını yeniden tanımlayarak bu devrimin ön saflarında yer alıyor. Zavvy AI, yapay zekayı yetenek gelişiminin merkezine yerleştirerek süreçleri sadece iyileştirmekle kalmıyor, aynı zamanda devrim yaratıyor. 

İşte olağanüstü insan ekiplerinizin becerileriyle birlikte yetenek yönetimi süreçlerinizi güçlendirecek bazı özellikler. 

• 🤖 Zavvy AI, geliştirme programlarını geleneksel, manuel yaklaşımınızdan 10 kat daha hızlı çalıştırmanıza olanak tanıyan 360 derecelik bir büyüme sistemidir. 
• 🧑‍🎓 AI eğitim yazılımı, mikro kurslar, atölye çalışmaları, kendi hızınızda ilerleyen kurslar ve daha fazlası dahil olmak üzere tüm eğitim kurslarını dakikalar içinde oluşturmanıza olanak tanır. 
• 🌱 Yapay zeka büyüme planları, bireysel çalışan hedefleri ile özel eğitim kaynakları arasındaki boşluğu doldurur. 
• 🧭 Kariyer çerçeveleri, yetkinlik kütüphaneleri, iş seviyelendirme ve tutarlı iş tanımları tanımlamak için sadece birkaç tıklamayla oluşturabileceğiniz yetenek gelişiminizin temelidir. 
• 📊 AI geri bildirimi, gelişim planları ve eğitim kursları ile bağlantılı yapılandırılmış, büyüme odaklı incelemeler sağlar.

📅 Yeni nesil yetenek yönetimi yazılımımızla geleceğe koşmaya hazır mısınız? Bugün ücretsiz bir Zavvy demosu için rezervasyon yapın.

❓ SSS

Yapay zeka işe alımlarda nasıl kullanılıyor? 

İşe alım uzmanları, aday bulma, özgeçmişleri tarama ve mülakat yapma gibi çeşitli standart işe alım görevleri için yapay zekayı kullanabilir. Teknoloji, tekrar eden görevleri otomatikleştirerek ve öngörülü işe alım kararları için veriye dayalı içgörüler sağlayarak zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlayabilir.

Yetenek kazanımında yapay zekanın geleceği nedir?

Yapay zeka ilerledikçe, işe alım uzmanları ona daha fazla güvendikçe yetenek kazanımındaki rolü de artacaktır. Eğitim veri setlerinden önyargıları kaldırmaya ve trend bilgilere erişmeye daha fazla odaklanılmasını bekliyoruz. Örneğin, ChatGPT daha önce Eylül 2021'e kadar olan verileri görüntüleyebildiği internetten artık gerçek zamanlı bilgilere erişebiliyor. Bu önemli bir değişiklik, yani işe alım uzmanları artık adayları cezbetmek için mevcut açık pozisyonları, güncel maaş bilgilerini ve en son avantajları ve trendleri araştırabilir. 

➡️ İnsan Kaynaklarında yapay zekanın geleceği hakkındaki daha geniş tartışmamıza göz atın.