World Economic Forum / 28 Mart 2025
İşverenlerin %90’ından fazlası iş başvurularını filtrelemek veya sıralamak için halihazırda bir tür otomatik sistem kullanıyor.
Kültürel uyum ve iletişim tarzı gibi alanlarda insan denetimi önemini korumaktadır.
Yapay zeka ile insanlar arasındaki iş birliği, işe alım sürecinin işleyiş biçimini yeniden şekillendiriyor.
Goldman Sachs, 2024 stajı için 315.126 başvuru aldı . Aynı yıl, Google 3 milyondan fazla başvuru aldı ve McKinsey 1 milyondan fazla başvuru aldı. 2014 ile 2022 arasında, Hindistan hükümeti merkezi hükümet işleri için 220,5 milyon başvuru aldı.
Çeşitli yetenek havuzlarından gelen iş başvurularının muazzam hacmi, insan kaynakları uzmanlarının etkili bir şekilde yönetebilmesi için çok büyüktür. Dahası, işe alım uzmanları genellikle birçok başvuranın becerilerini abartması veya yanlış tanıtması nedeniyle zorlanırlar ve bu da adayları ölçekte değerlendirmeyi neredeyse imkansız hale getirir. Sonuç olarak, gerçekten nitelikli ve yetenekli kişiler genellikle kalabalığın içinde kaybolur.
Şirketlerin yaklaşık %88’i ilk aday taramasında halihazırda bir tür AI kullanıyor. Yaygın benimsenmeye rağmen, AI’nın işe alımdaki etkinliği konusunda şüphecilik devam ediyor . Geleneksel AI sistemlerinin hala büyük ölçüde kendi bildirilen aday bilgilerine dayanması ve bu nedenle yanlışlıklara açık olması nedeniyle bu anlaşılabilir bir durumdur. Dahası, bu sistemler profilleri iş tanımında belirtilen kriterlerle tam olarak uyuşmuyorsa, yüksek nitelikli, yüksek becerili adayları da filtreleyebilir.
Konuşmalı yapay zeka mülakatçısı: işe alımda yeni bir yaklaşım
Bu eksiklikleri gidermek için micro1, dinamik ve gerçek zamanlı bir süreç aracılığıyla hem teknik hem de yumuşak becerileri doğru bir şekilde değerlendirmek için tamamen sohbet odaklı bir AI görüşmecisi geliştirdi. Statik özgeçmiş taramasının veya geçmiş verilere ve anahtar kelime eşleştirmesine dayanan geleneksel otomatik araçların aksine, bu yaklaşım adayları doğrudan başvurulan rol için gerçek yeterliliklerini değerlendirmeleri için dahil eder. Geleneksel işe alım yöntemleri uzun zamandır önyargıyla mücadele ediyor – çalışmalar, aynı özgeçmişlere sahip adayların genellikle isim, cinsiyet veya eğitim geçmişi gibi faktörlere bağlı olarak farklı yanıtlar aldığını gösteriyor. Örneğin, Amazon bir zamanlar “kadın” kelimesini içeren özgeçmişleri cezalandırdığını keşfettikten sonra bir AI işe alım aracını terk etti ve bu tür sistemlerin istemeden de olsa tarihsel ayrımcılığı nasıl sürdürebileceğini vurguladı.
Odak noktasını kendi kendine bildirilen kimlik bilgilerinden beceri temelli değerlendirmeye kaydırarak, sohbet eden görüşmeci, adalet ve tutarlılığı korurken belirli geçmişleri kayırma riskini en aza indirir. İş-özel yeterliliklere göre uyarlanmış uyarlanabilir sorgulama, geleneksel olmayan adaylar, kariyer değiştirenler ve yeterince temsil edilmeyen gruplar için eşit şartlar sağlamaya yardımcı olur ve değerlendirmelerin geçmiş işe alım kalıplarından ziyade gerçek potansiyeli yansıtmasını sağlar.
Saha deneyleri neyi ortaya çıkardı?
Stanford araştırmacıları Emil Palikot, Ali Ansari ve Ada Aka, Güney Kaliforniya Üniversitesi’nden Nima Yazdani ile iş birliği yaparak, bu yapay zeka destekli işe alım yaklaşımının etkinliğini değerlendirmek için iki farklı işe alım yöntemini karşılaştıran bir deney gerçekleştirdiler. Geleneksel yöntemde, geleneksel bir otomatik sistem özgeçmişleri sıralıyor ve işe alım uzmanları daha sonraki insan liderliğindeki görüşmeler için en iyi adayları seçiyordu. Buna karşılık, yapay zeka destekli yaklaşım, adayların hem teknik hem de yumuşak becerileri değerlendirmek için tasarlanmış yapılandırılmış, yapay zeka liderliğindeki görüşmeleri tamamlamasını gerektiriyordu ve yalnızca en iyi performans gösterenler insan görüşmelerine geçiyordu. Başvuranlar her iki işe alım hattına da rastgele atandı ve işe alım uzmanları daha sonra özgeçmiş sıralamalarına veya yapay zeka mülakat sonuçlarına göre en iyi adayları seçti.
Sonuçlar çarpıcıydı. Yapay zeka destekli mülakatlara giren adaylar, geleneksel özgeçmiş tarama grubundaki adaylara kıyasla (%28,57) önemli ölçüde daha yüksek bir oranda (%53,12) sonraki insan mülakatlarında başarılı oldular. Bu, yapay zeka destekli mülakatların son derece etkili bir ilk filtre sağladığını ve işe alım uzmanlarının yalnızca doğrulanmış yetkinliklere sahip adaylara odaklanmasını sağladığını göstermektedir.
Ayrıca, AI liderliğindeki görüşmeler, hem AI hem de insan işe alımcıları tarafından gerçekleştirilen görüşmelerden alınan transkript veri setinin iki kritere göre körü körüne ve bağımsız olarak incelendiği bir kalite değerlendirmesine tabi tutuldu: görüşme sorularının kalitesi ve konuşma dinamikleri. AI liderliğindeki görüşmeler, insan liderliğindeki görüşmelerden sürekli olarak daha iyi performans gösterdi. Özellikle, AI görüşmeleri, insan muadillerine kıyasla önemli ölçüde daha yüksek konuşma kalitesi ve daha alakalı, iyi yapılandırılmış sorular gösterdi. Daha da önemlisi, AI görüşmeleri, kalite puanlarında daha düşük bir standart sapma sergileyerek, insan liderliğindeki görüşmelere kıyasla daha yüksek tutarlılık sağlıyor ve bu da tüm adaylar için daha adil bir süreç yaratıyor.
Analizde ayrıca, konuşmaya dayalı yapay zeka yaklaşımının özellikle genç adaylara ve daha az mesleki deneyime sahip olanlara fayda sağladığı, kadınların da geleneksel işe alım sürecine kıyasla sonuçlarda mütevazı bir iyileşme yaşadığı bulundu.
Verimlilik ve maliyet tasarrufu
AI’nın işe alımdaki etkisi aday seçimi doğruluğunu iyileştirmenin ötesine uzanır. Farklı işe alım senaryolarına ilişkin analizimiz ayrıca AI destekli süreçlerin önemli maliyet tasarruflarına yol açabileceğini gösterdi. Temsili bir senaryoda, işe alımda konuşma AI’sı kullanmak geleneksel yöntemlere kıyasla finansal maliyetlerde %87,64’lük bir azalmaya yol açtı. Bunun başlıca nedeni AI’nın ilk taramaları yönetmesi, manuel iş yükünü azaltması ve işe alımcıların en nitelikli adaylara odaklanmasına yardımcı olarak mülakatları daha verimli hale getirmesiydi.
Şirketler, sürecin başlarında aday niteliklerini değerlendirmek için yapay zekayı kullanarak, ilk taramalarda harcanan zamanı en aza indirerek ve mülakat çabalarını en umut verici adaylara yönlendirerek işe alımı kolaylaştırabilir. Bu, maliyetleri düşürür, işe alım zaman çizelgelerini hızlandırır ve adaylar için daha adil bir süreç yaratır
Yapay zekanın işe alımdaki geleceği ne olacak?
İşe alımın geleceğinin anahtarı insan-yapay zeka işbirliğinde yatmaktadır. Deneyimiz, konuşma tabanlı yapay zekanın son derece etkili bir ilk filtre görevi gördüğünü, doğru becerilere sahip adayları belirlerken işe alım uzmanlarının kültürel uyum, iletişim tarzı ve problem çözme yeteneği gibi daha ayrıntılı faktörlere odaklanmasını sağladığını göstermektedir. İnsan denetimi ayrıca yapay zeka odaklı süreçleri iyileştirmeye, adaleti sağlamaya ve olası önyargıları azaltmaya yardımcı olur. Yapay zeka, işe alım uzmanlarının yerini almak yerine, tekrarlayan tarama görevlerini azaltarak işe alım sürecini daha verimli ve adil hale getirerek rollerini güçlendirir.
Belki de en anlamlısı, kullanıcı yorumları adayların süreçten keyif aldığını gösteriyor. Özgeçmişlerini kara kutu sistemine gönderip bir yanıt beklemek yerine, onları bütünsel olarak değerlendiren şeffaf, etkileşimli bir sürece giriyorlar.
Değerlendirmenin ötesinde, AI iş gücü planlamasını yeniden şekillendirme potansiyeline sahiptir, şirketlerin yetenek ihtiyaçlarını tahmin etmesine, beceri boşluklarını belirlemesine ve çalışanlar için beceri geliştirme fırsatları önermesine yardımcı olur. Kuruluşlar ayrıca AI destekli kariyer eşleştirmesinden yararlanarak adayları yalnızca geçmiş deneyimlerine değil, güçlü yönlerine ve isteklerine uygun rollere yönlendirebilir.
Yapay zeka işe alıma daha fazla yerleştikçe, odak noktasının etik uygulama ve insan denetimi olması gerekir. Şeffaflığı sağlamak, önyargıyı önlemek ve aday güvenini sürdürmek, yalnızca verimli değil aynı zamanda gerçekten eşitlikçi olan yapay zeka odaklı işe alım sistemlerini şekillendirmede kritik öneme sahip olacaktır.
Yapay zeka işe alımda insan karar alma mekanizmasının yerini almayacak, onu güçlendirecek ve işe alımı daha stratejik, kapsayıcı ve veri odaklı hale getirecek. Bu evrimi düşünceli bir şekilde benimseyen şirketler daha iyi yetenekleri çekecek ve daha çeşitli, dinamik ve geleceğe hazır ekipler kuracak.
https://www.weforum.org/stories/2025/03/ai-hiring-human-touch-recruitment/