Gen Z ve Nöroçeşitlilik: Kapsayıcı İşe Alım Rehberi

İş dünyası, dijital yerliler olarak bilinen Z kuşağının iş gücüne kitlesel katılımıyla birlikte tarihin en büyük kültürel ve teknolojik dönüşümlerinden birini yaşıyor. Ancak bu dönüşüm sadece yapay zeka kullanımıyla sınırlı kalmıyor; aynı zamanda "nöroçeşitlilik" kavramının işe alım süreçlerinin merkezine yerleşmesini de zorunlu kılıyor. Z kuşağı, kendinden önceki nesillere göre farklı düşünme, öğrenme ve sosyalleşme biçimlerine sahip bireyleri çok daha fazla kucaklıyor. Şirketler için artık kapsayıcılık sadece etik bir görev değil, en parlak yetenekleri elde tutmak için stratejik bir zorunluluk haline geliyor. Araştırmalar, yapay zeka destekli işe alım araçlarının bu gruptaki adaylar için hem devasa fırsatlar hem de ciddi bariyerler yaratabileceğini gösteriyor.

Rakamlarla yeni nesil yetenek havuzu

Z kuşağının iş gücündeki ağırlığı her geçen gün artıyor ve bu durum nöroçeşitlilik farkındalığını zirveye taşıyor. Microsoft tarafından yayımlanan "Building a dynamic workforce through neurodiversity" raporuna göre, Z kuşağı 2025'te iş gücünün önemli bir kısmını oluşturdu. Bu kuşağı özel kılan ise kendilerini tanımlama biçimleri oluyor. Aynı rapordaki verilere göre, Z kuşağının yarısından fazlası kendisini kesinlikle veya bir ölçüde nöroçeşitli (otizm, DEHB, disleksi vb.) olarak tanımlıyor.

Bu durum, işveren markası algısını da kökten değiştiriyor. Microsoft'un çalışmasında vurguladığı gibi, Z kuşağının %80'i nöroçeşitli çalışanları destekleyen şirketlere başvurmayı tercih ediyor. Yani, bir şirket kapsayıcı olmadığını hissettirdiğinde yetenek havuzunun çok büyük bir kısmını daha en baştan kaybediyor. Bu adaylar, geleneksel ve katı mülakat yöntemleri yerine, kendi güçlü yönlerini sergileyebilecekleri daha esnek ve şeffaf süreçler bekliyor.

Yapay zeka mülakatlarında nöroçeşitli adayların yaşadığı zorluklar

Yapay zeka mülakatları hız ve verimlilik sağlasa da, nöroçeşitli bireyler için bazen aşılması zor duvarlar örüyor. Md Nazmus Sakib ve meslektaşları (2018/2024) tarafından yürütülen "Experience and Adaptation in AI-mediated Hiring Systems" başlıklı araştırma, otizmli adayların yapay zekanın yüz ifadelerini, göz temasını ve beden dilini analiz etmesini "ayrımcı" bulduğunu belirtiyor. Bu adaylar, sistemin kendilerini "garip" veya "yetersiz" olarak etiketleyeceğinden korkuyorlar.

Araştırmada yer alan bazı çarpıcı aday deneyimleri bu durumu netleştiriyor:

Dikkat dağınıklığı: Sakib ve ekibinin (2018/2024) görüştüğü DEHB'li bir aday, sessiz bir ekrana ve kameraya konuşmanın dikkatini toplamasını imkansız hale getirdiğini ve üçüncü sorudan sonra zihinsel olarak süreçten koptuğunu söylüyor.
Maskeleme zorunluluğu: Aynı çalışmadaki verilere göre, nöroçeşitli adaylar yapay zeka tarafından elenmemek için doğal davranışlarını gizlemek (masking) zorunda hissediyor ve cevaplarını "cilalamak" için başka yapay zeka araçları kullanıyor.
İletişim kopukluğu: Adaylar, sosyal ipuçlarının ve anlık tepkilerin olmadığı bir ortamda kendilerini "değersiz" ve "görünmez" hissediyor (Sakib ve ark., 2024).

Kapsayıcı bir mülakat süreci nasıl tasarlanır?

Şirketlerin nöroçeşitli yetenekleri kaçırmaması için yapay zeka araçlarını "kapsayıcı tasarım" (inclusive design) prensipleriyle entegre etmesi gerekiyor. Microsoft'un nöroçeşitlilik rehberinde önerdiği gibi, işe alım süreçlerinde iletişimin basitleştirilmesi ve adaylara mülakat adımlarının önceden şeffaf bir şekilde açıklanması anksiyeteyi ciddi oranda azaltıyor.

Başarılı bir kapsayıcı süreç için şu adımlar kritik rol oynuyor:

Düzenleme hakkı tanıma: Sakib ve meslektaşlarının (2024) araştırması, adaylara verdikleri cevapları transkript üzerinden düzenleme veya mülakatı yeniden kaydetme seçeneği sunulmasının kontrol hissini artırdığını kanıtlıyor.
Motivasyonel geri bildirim: Yapay zekanın mülakat sırasında "Anlıyorum, harika bir örnekti" gibi destekleyici cümleler kurması, adayların odaklanmasına yardımcı oluyor.
Şeffaflık ve açıklama: Luciana-Floriana Poenaru ve Vlad Diaconescu (2025) tarafından hazırlanan çalışmaya göre, Gen Z adayları yapay zekanın neyi, neden ölçtüğünü bildiklerinde sisteme daha fazla güven duyuyor.
Gönüllü beyan imkanı: Adayların tıbbi bir açıklama yapmak zorunda kalmadan ihtiyaç duydukları destekleri (ek süre, metin bazlı mülakat vb.) talep edebilecekleri kanallar oluşturulmak etkili olabiliyor.

Hibrit modelin stratejik avantajı

Yapay zeka mülakatlarının başarısı, teknolojinin insanı tamamen ikame etmesinde değil, onu desteklemesinde saklı. Z kuşağı adayları için mülakatın son aşamasında bir insanla görüşmek, o şirketin "değer verildiğini hissettirme" kapasitesini ölçüyor.

Yapay zeka ajanları, nöroçeşitli adayların farklılıklarını bir "hata" olarak değil, bir "zenginlik" olarak görecek insan mülakatçıların denetimiyle birleşince güçleniyor. Jurado (2025) araştırmasındaki adaylar, sadece algoritmalar tarafından yargılanmanın "soğuk ve mekanik" bir marka imajı yarattığını belirtiyor.

Geleceğin kazanan markalar; nöroçeşitli bireylerin sahip olduğu kalıp eşleştirme, derin odaklanma ve özgün problem çözme gibi yetenekleri, kapsayıcı bir yapay zeka stratejisiyle keşfedenler olacak gibi görünüyor. Kapsayıcı bir işe alım sürecinin ise, sadece nöroçeşitli adaylar için değil, tüm adaylar için daha iyi ve adil bir deneyim sunacağı kesin.

Kaynakça

Dargnies, M. P., Hakimov, R., & Kübler, D. (2025). Behavioral Measures Improve AI Hiring: A Field Experiment. Working Paper No. 532, Collaborative Research Center Transregio 190.
Jabarian, B., & Henkel, L. (2026). Voice AI in Firms: A Natural Field Experiment on Automated Job Interviews. Booth School of Business, University of Chicago.
Jurado, N. (2025). The effects of artificial intelligence on shaping employer brand perception: insights from entry-level hiring practices. Master Thesis, Universidad Carlos III de Madrid.
Microsoft. Building a dynamic workforce through neurodiversity. Microsoft Neurodiversity Program Report.
Poenaru, L. F., & Diaconescu, V. (2025). Bridging Technology and Talent: Gen Z's Take on AI in Recruiting and Hiring. Bucharest University of Economic Studies.
Sakib, M. N., Rayasam, N. M., & Dey, S. (2018/2024). Experience and Adaptation in AI-mediated Hiring Systems: A Combined Analysis of Online Discourse and Interface Design. University of Maryland.
Lee, B. C., & Kim, B. Y. (2021). Development of an AI-based interview system for remote hiring. International Journal of Advanced Research in Engineering and Technology (IJARET), 12(3), 654-663.
Gartner. (2026). Gartner Survey Shows Just 26% of Job Applicants Trust AI Will Fairly Evaluate Them.