Yapay zeka ve dijitalleşme, iş başvurularını filtrelemek dışında farklı uygulamalarla da karşımıza çıkıyor. Bunlardan birisi de video mülakat değerlendirmeleri. Yapay zeka artık kaydedilen video mülakatlar üzerinden adayları analiz edebiliyor ve bunu insanlara göre oldukça hızlı ve etkili yapıyor.
Endüstri 4.0’la hayatımıza hızlı bir giriş yapan yapay zeka uygulamaları ve dijital süreçler, işletmeleri her alanda büyük bir dönüşümün içine çekiyor. Yüksek kaliteli ve sıfır hatalı üretim anlayışına hizmet eden tüm teknolojik gelişmelerden artık insan davranışlarını anlamak ve insanı yönetmek konusunda destek alınıyor. İnsan Kaynakları Yönetimi de bu dönüşümün önemli bir parçası. Nitelikli adayların işletmeye çekilmesi amacıyla sürdürülen seçim süreçlerinden, işletmeye değer katan çalışanların elde tutulması ve geliştirilmesi amacıyla gerçekleştirilen tüm insan kaynakları işlevlerinde bu dönüşümün izlerini görmek mümkün.
İnsan kaynakları alanındaki bu dönüşümden temel beklentiler; zamandan tasarruf edebilmek, maliyetleri düşürebilmek, süreçlerde güvenilirlik ve objektiflik sağlamak.
Bu beklentileri karşılayarak insan kaynakları süreçlerinden daha verimli sonuçlar elde edebilmek mümkün. Ayrıca insan kaynakları süreçlerinde, özellikle işe alım aşamalarında, önyargılara ve yanlı değerlendirmelere maruz kalan çok sayıda aday, belki de yetenek ve yetkinliklerine uyabilecek birçok işten mahrum kalırken; yine aynı değerlendirmeler sebebiyle birçok aday niteliklerine uymayan koşullarda iş piyasasında yerini alıyor. Bu durum belki de insan kaynakları yönetimi alanında karşılaşılan en yaygın sorunlardan biri. Peki bunun önüne nasıl geçilecek? İnsan kaynakları süreçlerindeki değerlendirmelerin objektifliğini sağlamak vesüreçlerden verimli sonuçlar elde edebilmek için teknolojik yenilikler, dijitalleşme ve yapay zekadan destek almak mümkün mü?
Dijitalleşme ve yapay zeka hem küresel hem de ulusal ölçekte pek çok firmada aktif şekilde kullanılıyor. Bu teknolojik yenilikler sayesinde insan kaynakları süreçleri hızlanıyor, doğru kararların verilme olasılığı artıyor ve maliyetlerde düşüşler yaşanıyor. Yapay zekanın, geleneksel seçim aşamalarında gözden kaçabilecek yetenekli adayların ayırt edilmesinde ve işletmeler için kritik önem taşıyan işveren markasının güçlendirmesinde de etkisi oldukça büyük. Gelecekte ise dijitalleşme ve yapay zekanın insan kaynakları alanında, insanlardan çok daha etkin rol oynaması ve hatta yüksek başarı oranına ulaşması öngörülüyor. Tabii ki ön yargılarımızı da robotlara aktarmadığımız sürece…
Yarattığı olumlu sonuçlar sayesinde yapay zeka insan kaynakları alanında hızla önemli bir yer tutmaya başladı. Fortune 500 işletmelerinden birçoğu insan kaynakları uygulamalarında süreç verimsizliğini azaltmak için yapay zeka destekli programlardan faydalanıyor. Oracle’ın 2018 yılında yayınladığı “İnsanların %93’ü Çalışırken Robotlardan Gelen Emirlere Güveniyor” isimli basın bülteni çarpıcı sonuçları gözler önüne seriyor. Buna göre çalışanlar, yapay zekanın operasyonel verimliliği artıracağına, daha hızlı karar almayı sağlayacağına, maliyetleri azaltacağına, daha iyi müşteri deneyimi sağlayacağına ve çalışan deneyimini iyileştireceğine inanıyor
Yapay zekanın yaratması beklenen bu faydalarının yanı sıra, dijitalleşmeye de duyulan ihtiyaç artıyor. Bu ihtiyacın duyulmasının önemli sebeplerinden birisi ise aktif iş arayan sayısının oldukça yüksek olması. Dijital ortamdaki pek çok iş arama platformuna baktığımızda iş başvurusu sayılarının (başvuru yapmanın kolaylığı sayesinde) ciddi rakamlara ulaştığını görüyoruz. İnsan kaynakları çalışanları ise bu kadar yüksek başvuru sayısının içinden doğru adayı bulmakta zorlanıyor. Çok sayıda başvurunun incelenmesi ve elemeye gidilmesi ise oldukça uzun ve yorucu bir süreç. Sürecin uzaması hem doğru adayların kaybedilmesine hem de işletme açısından verimsizliklere sebep oluyor. Dijitalleşme ve yazılımlar sayesinde nitelikli ve işe uygun olmayan adayların azaltılması, hem süreci kısaltıyor hem de doğru adaya ulaşmayı hızlandırıyor. Ayrıca zaman tasarrufu sağlayarak insan kaynakları uzmanlarının strateji geliştirme ve kuruluşu çalışan merkezli hale getirme faaliyetlerine daha çok odaklanmalarına imkan sağlıyor
Yapay zeka ve dijitalleşme, iş başvurularını filtrelemek dışında farklı uygulamalarla da karşımıza çıkıyor. Bunlardan birisi de video mülakat değerlendirmeleri.
Yapay zeka artık kaydedilen video mülakatlar üzerinden adayları analiz edebiliyor ve bunu insanlara göre oldukça hızlı ve etkili yapıyor. Bu sayede yine pek çok adayın kendisini ifade etmesine olanak tanınıyor. Yeni teknolojilerin, yapay zekanın ve dijitalleşmenin insan kaynakları alanında yarattığı farklara ilişkin bazı örnekleri birlikte inceleyelim.
Amazon’un imza atmış olduğu önyargı teknolojisi: Amazon 2014 yılında işe alımda yapay zekayı kullanmak için çalışmalara başlıyor. Geliştirilen sistem ile geçmiş on yılda yapılan iş başvurularını ve işe alım alışkanlıklarını analiz eden yapay zeka, bu verilerden yararlanarak hangi nitelikte adayların işe alınması gerektiğini öğreniyor . Süreci kısaltmayı ve verimliliği artırmayı hedefleyen bu proje değer yaratıyor ancak aynı zamanda işe alım sürecindeki bazı yanlılıkları da ortaya çıkartıyor. Öğrendiklerinden yola çıkarak başvuruları analiz edip elemeler yapan sistemin, erkek adaylara daha fazla olanak tanıdığı, kadın adaylara ve özgeçmişinde “kadın” ibaresi taşıyan adaylara daha düşük puanlar verdiği fark ediliyor. Bu durum 2015 yılında araştırmacılar tarafından ortaya çıkarılınca, bu proje hızlıca sonlandırılıyor.
Önyargıyı önlemek adına kullanılmak istenen sistem başlı başına bir önyargı odağı haline nasıl geldi? Aslında bu deneme geçmişte yapılan yanlılıkları gün yüzüne çıkardı diyebiliriz. Yapay zeka, meslekler ve önyargı üçgenini açıkça gözler önüne seren bir çalışmada; Google haberlerden seçilen metinler ile yapay zekanın vektör sistemi üzerinde meslekler gruplandırılıyor ve meslekler üzerinde ortaya çıkan cinsiyetçi yanlılıklar tespit ediliyor. Bulgular ise oldukça çarpıcı. Anlamsal olarak benzer kelimelerin birbirine yakın vektörlerde yer alması şeklinde özetleyebileceğimiz çalışmada, doktor mesleğinden baba vektörü çıkarılıp anne vektörü eklendiğinde sonuç hemşire; bilgisayar programcısı mesleğinden erkek vektörü çıkarılıp kadın vektörü eklendiğinde ise ev hanımı sonucu ortaya çıkıyor. Programda karşımıza çıkan yanlılıkların, insanlar tarafından ortaya konan yayınlardaki dil yanlılıklarının bir sonucu olduğu belirtiliyor . Yazının başında da ifade ettiğimiz gibi; önyargılarımızla donatmadığımız sürece yapay zeka oldukça hızlı ve doğru kararlar verebiliyorken, geçmiş kararlarla öğrenme gerçekleştirildiğinde sonuçlar maalesef oldukça cinsiyetçi olabiliyor.
Diğer yandan işe alımlarda yapay zeka kullanımının başarılı sonuçlarını göz ardı etmek oldukça zor. Örneklerden biri olan HireVue, yapay zeka tahminine dayalı olarak değerlendirilen video röportajlar yoluyla işe alımlarda karar verme süreçlerini güçlendiren ve daha yüksek kaliteli yeteneklerin işe alınmasını sağlayan bir platformdur. Bu platformda video mülakatlar ve işletmelerin beklentilerine göre oluşturulan kısa oyunlar yoluyla aday değerlendirmesi yapılıyor. Oldukça yaygınlaşan bu değerlendirme modeli dijitalleşmenin güzel bir örneği ve üstelik süreci tamamen robot mekanizmasına da bırakmıyor. Kaydedilen mülakat videolarında adayların yüz ifadeleri, beden hareketleri, kıyafet ayrıntıları ve ses tonları gibi sözlü olmayan ipuçlarını dikkate alarak işe alım uzmanlarının gözünden kaçabilecek ayrıntıların analiz edilmesini sağlıyor.
Aynı zamanda bunu adaylar ve organizasyon beklentileri doğrultusunda en verimli eşleşme vaadiyle gerçekleştiriyor. HireVue uygulaması küresel ölçekte birçok büyük firma tarafından kullanılıyor. Bunlardan birisi de Unilever. Unilever, işe alım sürecinin ilk adımlarını dijitalleştirmek için HireVue ile çalışıyor. Video mülakat değerlendirmelerinde HireVue anahtar kelimeler, tonlama ve beden dili gibi unsurları analiz ederek işe alım uzmanı için notlar alıyor. Adaylar, yapay zeka video mülakat değerlendirmesini geçerlerse bir Unilever ofisine davet ediliyorlar ve burada günlük yaşam senaryolarından geçiyorlar. Günün sonunda yönetici, adayların iş için uygun olup olmadığına karar veriyor. Unilever bu teknolojiyle; aday havuzunu %80 oranında daraltarak en başarılı olma olasılığı olan adaylara ulaşıldığını belirtiyor. İşe alım sürelerinde %75’lik tasarruf sağlayan Unilever, aynı zamanda etnik köken, cinsiyet gibi farklılıklar konusunda eşitlikçi bir yaklaşımla işe alımlar gerçekleştiriyor. Ayrıca sürecin sonunda, elenen adaylara hızlıca yapılan geri dönüşler sayesinde işveren markası da olumlu yönde geliştiriliyor. Dijitalleşme ve yapay zeka; aday eleme ve doğru çalışan seçimi süreçlerinde sunduğu katkıyı çalışan deneyimi ve çalışanların elde tutulması süreçlerinde de gösteriyor.
IBM tarafından yapılan bir araştırmaya göre; kuruluşların yarısından fazlası değerli çalışan gruplarını elde tutmakta zorlanıyor. Çalışanlar ise ancak kendilerine net bir kariyer yolu oluşturulduğunda işlerinde kalmaya devam edeceklerini belirtiyor. Bu noktada çalışanları elde tutmanın en önemli yollarından biri olarak kariyer planlamanın önemi ortaya çıkıyor. Özellikle büyük ölçekli işletmelerde çalışan sayısının fazlalığı, bireysel kariyer planlamayı zorlaştırabiliyor. Yapay zeka bu noktada hem çalışanların hem de insan kaynakları uzmanlarının işini kolaylaştırmak için devreye giriyor. Özellikle Y kuşağının da iş hayatına girmesiyle birlikte kariyer yönetimi uygulamalarında değişiklik yapılması ihtiyacı ortaya çıkıyor. Çünkü Y kuşağının büyük bir kısmı, mesleki gelişim fırsatlarının şirket kültürünün en önemli unsurlarından biri olduğunu düşünüyor. IBM tarafından bu ihtiyaca yönelik geliştirilen Myca (IBM Watson Career Coach) bu soruna çözüm olabilecek en başarılı uygulamalardan birisi. Myca, kariyer yolunda çalışanlara eşlik eden bir sanal asistan olarak karşımıza çıkıyor. Çalışanların zaman kısıtı olmadan kişiselleştirilmiş kariyer tavsiyesi alabilecekleri bu sanal asistan ile özellikle Y kuşağının beklentilerine karşılık vermek ve işveren markasını geliştirmek hedefleniyor. Myca çalışanların davranışlarını, ihtiyaçlarını ve beklentilerini anlamak için endüstri ve organizasyon koçları ve insan kaynakları uzmanları tarafından sürekli eğitiliyor. Çalışanlar becerilere dayalı soruları yanıtlayarak ya da özgeçmişlerini paylaşarak sisteme kendileriyle ilgili verileri yüklüyor. Myca ise çalışanlar için uygun olduğu düşünülen iş fırsatları ile eşleştirmeler yapıyor. Ayrıca çalışanlar benzer pozisyondaki diğer çalışanların geçmişteki iş geçişlerine göre de rehberlik alabiliyorlar. Myca çalışanlara kariyerleri boyunca önerilerde bulunabiliyor. Çalışanlar ayrıca gelecek planlarının değişmesi durumunda rahatlıkla kariyer planlarını da güncelleyebiliyorlar.
Yapay zeka; aday havuzunu daraltma, işe alım kararlarını kolaylaştırma, kariyer planlama ve yönetimi gibi işlevlere destek vermenin yanı sıra insan kaynakları sisteminin etik bir anlayışla bilgilendirme ve özellikle adaylara geri bildirim verme sorumluluğunu da yerine getirmeye yardımcı oluyor. Adaylar işe alınmasalar dahi kendilerine sunulan geri bildirimler sayesinde kurumun imajını olumlu değerlendiriyor ve sosyal platformlarda olumlu mesajlarla kurum itibarının güçlenmesine katkı veriyorlar. İnsan kaynakları geri bildirim sistemleri konusunda karşımıza çıkan uygulamalardan biri de Mya.
İşe alım uzmanlarının yüksek başvuru sayılarıyla karşılaştıklarında yaşadıkları zorlukları hafifletmek için Mya, adaylarla yazılı iletişimler kuruyor ve iş gereksinimlerini içerecek sorularla adayların işe uygunluğunu ölçüyor. Ayrıca Mya yazılımı, işletmelere başvuru yaptıktan sonra geri dönüş alamadıklarını ifade eden aday grubunun süreç içinde kaybolmasını engellemeyi de amaçlıyor. İş başvuruları hakkında işletmelerden geri dönüş alamadığını belirten adayların %72’sinin deneyimlerini çevrimiçi paylaştığı da düşünüldüğünde , bu durumun kurum itibarına etkisinin önemli olabileceğini dikkate almak gerekiyor.
İnsan kaynakları süreçlerindeki bir diğer önemli nokta ise işlerin gerektirdiği niteliklere tam anlamıyla uygun adayların bulunmasında yaşanan zorluklar. Bu doğrultuda, işe alım aşamasından sonra çalışanların eğitim ihtiyaçlarının doğru şekilde belirlenmesi ve niteliklerinin geliştirilmesi, bilgi ve becerilerinin sürekli güncellenmesi gerekiyor. Çünkü çalışanların niteliklerindeki eksikliklerin iş süreçlerinde tespit edilmesi hem maliyet hem de zaman kaybına sebep oluyor. Ayrıca çağımızdaki teknolojik gelişim hızı göz önüne alınacak olursa çalışanların da çağa ayak uydurarak değer yaratacak faaliyetler içinde bulunması bekleniyor.
Peki çalışan eğitimlerine yeni teknolojiler ve yapay zeka nasıl katkı sağlıyor? İşletmelerin yapay zeka destekli dijital eğitim platformlarına örnek olabilecek başarılı uygulamalardan birisi IBM tarafından geliştirilen Your Learning dijital öğrenme platformu. Çalışanların beceri gelişimlerini hızlandırmak amacıyla geliştirilen Your Learning, çalışanların istedikleri zaman diliminde herhangi bir internet uzantılı araçtan mikro kurslara, videolara, web seminerlerine ve diğer pek çok içeriğe ulaşabilmelerini sağlıyor.
Yapay zeka destekli bu öğrenme platformunda, eski geleneksel eğitim sisteminin aksine yeni bir “Dijital Öğrenme Ekosistemi” oluşturulmuş. Geleneksel eğitim anlayışının aksine; yeni dijital öğrenme ekosisteminde sürecin daha sosyal, kişiselleştirilmiş ve döngüsel olduğu görülüyor. Bu döngüsel süreç, sistemin geri bildirimlerle sürekli iyileştirilmesini de içeriyor.
IBM oluşturduğu bu platformla, yapay zekayı kullanarak, çalışanları için aktif bir eğitim süreci oluşturmayı başarıyor. Çalışanlar yıl boyunca sürekli öğrenme süreçleri içinde, şirketin önemli rollerine hazırlanmak için becerilerini geliştirme fırsatı da yakalıyorlar. IBM yaptığı araştırmalarla öğrenme düzeyi ve iş performansı arasında doğrudan bir ilişki olduğunu belirliyor. Yapay zeka odaklı dijital öğrenme platformu, eğitimlerin ve kursların tamamlanma oranlarını arttırarak çalışanlara stratejik beceri yeteneklerini kazandırıyor. Ayrıca öğrenme davranışı gösteren yapay zeka, her bir çalışan hakkında daha fazla bilgi sahibi oldukça çalışanların ilgilerini çeken farklı eğitim içeriklerini de onlara sunuyor. Platform her bir iş biriminde kişiselleştirilmiş öğrenmeyi teşvik edebiliyor, hangi eğitimin daha çok tercih edildiğini ve çalışanların ihtiyaçlarını karşılayacağını da öngörebiliyor. Eğitim süreçlerinde kişiselleştirme anlayışı, farklılıklara sahip çalışanlar için de uyarlanabilir mi? Tüm çalışanlar için fırsat eşitliği sağlama amacıyla; örneğin engelli çalışanların eğitimlere, diğer çalışanlarla eşit düzeyde ulaşabilmesi amacıyla bazı uygulamalardan destek alınması mümkün. Görme engelli bireylerin çevreleri hakkında bilgi almalarını sağlayan Google Seeing AI akıllı kamera uygulaması, telefonu çevrelerine tutarak merak ettikleri detaylarla ilgili kategorileri seçmelerini ve kısa metin parçalarını dinlemelerini sağlıyor. Hayatı kolaylaştıran bu uygulamaların iş hayatına uyarlanması, tüm çalışanlar için çalışma yaşamını kolaylaştırması ve “engelsiz işyerleri” oluşturmak hayal değil.
Bu gibi daha pek çok faydalı örneklerine rastladığımız ve zamanla daha fazla rastlayacağımızı düşündüğümüz yeni teknolojiler ve yapay zeka uygulamaları, İnsan Kaynakları süreçlerine önemli katkılar sağlıyor.
İnsan Kaynakları liderleri ve yöneticileri olarak bu değişimlere ayak uydurmak, çalışanların uyum sağlamasına önderlik etmek ve bu süreçlerden en etkili şekilde faydalanmak temel sorumluluğumuz. Yapay zeka nasıl ki üretim alanında daha verimli, daha az hatalı ve daha hızlı ürün ortaya konmasını sağlıyorsa; çalışanların iş doyumu ve motivasyonlarının yükselmesi konusunda insan kaynakları uzmanlarına ve yöneticilerine destek olabilecek seçenekleri bünyesinde barındırıyor. Elbette söz konusu değişimlere ayak uydurmak çok kolay değil.
Ancak hızlı teknolojik yenilikler ve değişimlerle dolu bu çağa ne kadar çabuk uyum sağlarsak, yetenekli çalışanları şirketimize çekme ve elde tutabilme avantajına o kadar çok sahip olabiliriz.