üretken yapay zekanın işe alım süreçlerine etkisi

Yapay zeka teknolojisinin hızla gelişmesiyle birlikte, insan kaynakları profesyonelleri, üretken yapay zekanın işe alım süreçlerindeki potansiyelini daha fazla fark etmeye başladı. Orijinal metin, video ve ses içeriği oluşturabilen bu araçlar, güçlü, ekonomik (hatta çoğu zaman ücretsiz) çözümler sunarak hem işe alım uzmanları hem de adaylar arasında popüler hale geldi.

Küresel yetenek açığının devam ettiği bir dönemde, mevcut kaynaklarla daha fazlasını başarmayı sağlayan herhangi bir aracın, işe alım uzmanları için değerli bir katkı sunduğu gözlemlenmektedir. Teknolojinin daha sofistike hale gelmesi ve kullanıcıların becerilerinin gelişmesiyle, yapay zekanın insan kaynakları alanındaki yaygınlığı da artmaya devam edecek.

Üretken yapay zekanın etkisi şimdiden hissedilmeye başlandı. 2023 yılında Gartner tarafından yapılan bir araştırma, İK liderlerinin %81’inin üretken yapay zeka çözümlerini işe alım süreçlerinde uyguladığını ortaya koydu. Canva’nın 5.000 iş arayan kişi üzerinde yaptığı bir anket ise, katılımcıların neredeyse yarısının özgeçmişlerini geliştirmek için bu teknolojiyi kullandığını gösterdi.

Bununla birlikte, birçok lider yapay zekayı İK süreçlerinde kullanma konusunda istekli olsa da, bu teknolojiyi nasıl uygulayacakları konusunda belirsizlik yaşayabiliyorlar. Bu makalede, işe alım sürecini en temel aşamalara ayırarak, her bir aşamada üretken yapay zekanın nasıl kullanılabileceğine (veya hangi durumlarda kaçınılması gerektiğine) dair örnekler sunacağız.

şirketinizdeki becerileri ve iş gücü boşluklarını belirlemek için üretken yapay zeka ile çalışmak

Başarılı bir işe alım sürecinin ilk aşaması, şirketinizin gerçek ihtiyaçlarını anlamaktır. Hangi alanlarda iyileştirme yapılması gerektiğini ve mevcut iş gücünüzde hangi kritik becerilerin eksik olduğunu belirlemek esastır. Aynı zamanda, ekibe yeni bir kalıcı üye mi katılacağı yoksa belirli bir proje için geçici bir kaynak mı gerekeceği konusunda da bir değerlendirme yapılmalıdır.

Bu aşamada doğru cevaplar genellikle şirketin iç dinamiklerinden gelecektir. Üretken yapay zeka araçları doğru şekilde yönlendirildiğinde güçlü olabilir, ancak bu araçlar geleceği görme yeteneklerine sahip değildir. Çoğu, halka açık bilgilere dayalı olarak geliştirilmiş olup, şirketinizin özel ihtiyaçlarını tam olarak anlamak için gerekli içsel bilgiye sahip değildir. Ancak, halka açık büyük dil modelleri (LLM'ler) ilham kaynağı olabilir veya fikir alışverişi için faydalı olabilir. Şirketinizin durumu hakkında bazı temel bilgilerle bir üretken yapay zeka sohbet botuna danışmak, iç tartışmalar için iyi bir başlangıç noktası oluşturabilir, ancak bu bilgilere tamamen güvenmekten kaçınılmalıdır. Üretken yapay zeka işe alım çözümleri, şirketi derinlemesine tanıyan bir uzman işe alımcının yerini tamamen alamaz.

Ancak, bazı platformlar yalnızca genel verilerle sınırlı kalmayıp, şirketin özel bağlamını dikkate alan çözümler sunarak, üretken yapay zekanın çıktılarının daha ilgili ve alakalı olmasını sağlamaktadır.

iş ilanı hazırlama

İş tanımının temel unsurları, şirketinizdeki iç uzmanlardan gelmelidir. Yalnızca siz ve iş arkadaşlarınız, pozisyonun maaşı, ana sorumlulukları ve gerekli nitelikler gibi ayrıntıları bilirsiniz. Ancak, geri bildirim kaynağı olarak üretken yapay zeka araçlarını kullanmak da faydalı olabilir.

Üretken yapay zeka, bu temel ayrıntıları çekici ve yetenekli adayları cezbeden bir iş ilanına dönüştürme aşamasında gerçekten etkili olabilir. Detayları bir üretken yapay zeka sohbet aracına aktarıp, gereksinimler konusunda yönlendirdiğinizde, anında yapay zeka tarafından oluşturulmuş iş tanımı elde edebilirsiniz. Bu çıktı, analiz edilip bazı değişikliklerle iyileştirilmelidir; ancak bu şekilde yapay zeka kullanmak, iş ilanı oluşturma sürecini hızlandırabilir ve kalitesini artırabilir, özellikle de işe alım ekibinde yazma becerileri eksikse.

Üretken yapay zeka ayrıca iş analizi yaparak, rolde faydalı olacak becerileri, eğitimleri ve deneyimleri belirlemede de kullanılabilir. Bu, yetenek havuzunuzu genişletebilir. Üretken yapay zeka araçları, aday kalitesini ve sayısını artırabilecek sonuç odaklı iş tanımları oluşturmanıza da yardımcı olabilir. Bu tür uygulamalar, işe alım uzmanları, İK ekipleri ve işe alım yöneticileri tarafından gerçekleştirilebilir.

yetenek arama ve eşleştirme

Bu aşamada, işe alım uzmanları iş ilanlarını ilgili platformlara dağıtır, kendi aday ağlarına ulaşır ve başvuruları almaya başlar. Genel amaçlı, ücretsiz olarak sunulan üretken yapay zeka araçları bu aşamada cazip gelebilir, ancak gizlilik ve rıza konularına dikkat edilmesi gerektiğinden, özgeçmiş taraması için kullanılmamalıdır. Bunun yerine, aday taraması için özel, güvenli üretken yapay zeka işe alım araçlarının kullanılması, manuel arama çabalarını önemli ölçüde artırabilir.

Pasif aday profillerini aramanıza ve gereksinimlerinize göre filtrelemenize olanak tanıyan araçlar yıllardır mevcut. Ancak, günümüzün yapay zeka araçlarının gelişmiş dil becerileri, daha doğru eşleşmeler yaratma konusunda bu araçları çok daha etkili hale getirmiştir.

Büyük dil modelleri (LLM'ler), doğal dil girişini anlama kapasitesine sahiptir, bu da kullanıcıların LLM destekli arama ve eşleştirme çözümlerinde sorguları doğal dilde girmelerine olanak tanır. Bu durum, Boole aramalarını kolaylaştırır ve uzmanlara yetenek ihtiyaçlarını ifade etmek için yeni bir yol sunar, böylece daha fazla sayıda ilgili sonuç elde edilebilir.

Ancak, yapay zekanın manuel yetenek aramanızı tamamlamak için kullanıldığından ve tamamen onun yerini almasına izin verilmediğinden emin olun. Yapay zeka araçlarında hala algoritmik önyargılar mevcut ve bu durum, kullanıcıların farkında olmadan belirli adaylara karşı ayrımcılık yapmasına neden olabilir.

Bu ciddi sorun, gelecekte daha az problem olabilir. Örneğin, küresel bir finansal hizmetler şirketi tarafından geliştirilen LLM destekli bir eşleştirme çözümü, testlerde gizli önyargılar açısından üç ticari (LLM olmayan) eşleştirme çözümünü geride bıraktı. Şirket, aday verilerini LLM'ye göndermeden önce isimleri ve diğer demografik bilgileri akıllıca çıkardı.

Anthropic tarafından yapılan bir çalışma da benzer sonuçlar gösterdi. LLM'ye ayrımcılığın yasak olduğunu ve demografik verileri göz ardı etmesi gerektiğini belirten yönergelerle, neredeyse tamamen önyargıyı ortadan kaldırmayı başardılar.

en iyi adayların ön seçimi ve tarama süreci

Yapay zeka, niteliksiz başvuru sahiplerini elemek ve sadece en iyi adaylarla ilerlemek konusunda yardımcı olabilir. Sohbet botları, başvuru sahiplerine belirli yetkinliklerinin olup olmadığını veya gerekli akademik niteliklere sahip olup olmadıklarını sormak gibi basit tarama sorularını yanıtlayabilir. Ancak, geleneksel, LLM destekli olmayan sohbet botları kişisel değildir ve bazı başvuru sahipleri için iletişim kurmak zor olabilir.

Mevcut sohbet botlarına üretken yapay zeka entegrasyonu, onların yanıt verme kapasitesini önemli ölçüde artırabilir. Birçok işe alım aracı sağlayıcısı bu konuda çalışmalarını sürdürüyor. Basit ikili sorulara verilen yanıtları anlamanın ötesinde, bu yapay zeka sohbet botları geniş bir yanıt yelpazesini birçok dilde anlayabilir, daha ‘insani’ yanıtlar verebilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir — hatta adaylarla otomatik telefon görüşmeleri yaparak mülakatları ayarlayabilir.

iş görüşmeleri

Üretken yapay zeka araçları, işe alım süreci boyunca destek sağlayabilir, ancak çoğu lider, birini istihdam etmeden önce yüz yüze görüşmeyi tercih eder. Yapay zeka ile tamamen otomatikleştirilmiş iş görüşmeleri yapmak, başvuru sahipleri ve medya tarafından eleştirilmektedir.

Ancak, yapay zekayı iş görüşmeleri için kullanmak, adaylarla tanışmadan önce anında geri bildirim ve yeni fikirler sunabilir. Adayın geçmişiyle ilgili keskin ve düşündürücü sorular oluşturmak zor olabilir. Basit yönlendirmelerle, ihtiyaçlarınıza uyarlanabilir ve geliştirilmesi gereken alanları belirleyebilir, adaylara mülakat pratiği yapma imkanı sunabilirsiniz.

yeni işe alınanların istihdam süreci

Üretken yapay zeka, mülakat aşaması bittikten ve başarılı aday işe başladıktan sonra bile ilginç fırsatlar sunar. İşe alım süreçleri, çalışanlar için zorlayıcı ve karmaşık olabilir, ancak yapay zekanın güçlü dil yetenekleri ve anında geri bildirim sağlama yeteneği, bu süreci önemli ölçüde kolaylaştırabilir. Şirket bilgilerini bir LLM'ye öğretmek, sohbet botları aracılığıyla yeni çalışanların sorularını yanıtlamak ve sık sorulan sorulara anında cevaplar sunmak, yerleşim sürecini hızlandırabilir.

Birçok şirket, insan müdahalesi gerektiren bu tür süreçler için güvenli, düşük riskli LLM'ler oluşturuyor. Örneğin, McKinsey’nin 2023 yılında yaptığı bir çalışmada, sadece çalışanlara yönelik olan bu tür çözümler, müşteri hizmeti araçlarından daha popüler hale geldi.

yapay zeka araçlarının başarıyla kullanılması için dikkat edilmesi gerekenler

Yapay zekanın faydalarını elde etmek için araçları doğru şekilde kullanmanız gerekmektedir. Özellikle yapay zeka araçlarının güvenliği, gizlilik politikaları ve algoritmik önyargılara karşı korunma kapasiteleri gibi konuların araştırılması gerekmektedir. İyi eğitimli yapay zeka araçları bile her zaman doğru sonuçlar vermez, bu nedenle insan gözetimi ve müdahalesi önemlidir. Yapay zeka araçlarının yanı sıra, işe alım sürecinde insan zekasını ve sezgisini de kullanarak en iyi sonuçları elde edebilirsiniz.