Gizli Yetenekleri Keşfetmek: Yapay Zeka ile İşe Alımda Liyakat Devrimi

Geleneksel işe alım yöntemleri, genellikle adayın mezun olduğu okul veya geçmiş iş unvanları gibi "prestij" göstergelerine odaklanırken; yapay zeka, bu yüzeysel verilerin ötesine geçerek gerçek potansiyeli gün yüzüne çıkarabilir mi? "Gizli Mücevherler" (Hidden Gems) olarak adlandırılan yüksek potansiyelli adaylar, artık karmaşık algoritmalar sayesinde geleneksel filtrelerin arasından sıyrılıp hak ettikleri fırsatlara ulaşabilir mi?

Bu konuda araştırmaların ne söylediğine bakalım:

Anahtar kelime tuzağından yetenek çıkarımına

IBM (2018) raporu, yapay zeka tabanlı "yetenek çıkarımı" (skills inference) yöntemlerinin, bir organizasyondaki "gizli mücevherleri" (hidden gems) bulmaya yardımcı olduğunu ve insanların varlığından bile haberdar olmadığı yetenekleri tespit ettiğini belirtiyor. IBM (2018) verilerine göre, bu teknoloji çalışanların dijital izlerini (özgeçmişler, satış verileri, dijital rozetler vb.) tarayarak %85 ile %95 arasında bir doğrulukla yetenek profilleri oluşturuyor.

Venkanna ve ekibi (2025), yapay zekanın sadece özgeçmişteki kelimelere bakmadığını, adayın sunduğu verileri analiz ederek iş tanımıyla (JD) gerçek anlamda ne kadar örtüştüğünü hesaplayan bir "uygunluk skoru" ürettiğini vurguluyor. Güçlü modelleri kullanan sistemler, özgeçmişleri tarayarak adayın iş deneyimlerini ve eğitim bilgilerini en ince ayrıntısına kadar analiz ediyor ve kişiselleştirilmiş bir değerlendirme sunuyor.

CV yerine yetkinlik odaklı demokratikleşme

Chamorro-Premuzic ve ark. (2017) tarafından aktarıldığı üzere, geleneksel yöntemler genellikle akademik niteliklere odaklanırken, yapay zeka platformları devasa veri hacimlerini analiz ederek adayların gerçek becerilerini daha hızlı ve etkili bir şekilde tanımlıyor. IBM (2018) raporu, yapay zeka araçlarının yetenek havuzlarını tararken insan kaynakları uzmanlarının gözden kaçırabileceği adayları proaktif olarak bulduğunu ve arama sürecindeki bilinçdışı önyargıları ortadan kaldırdığını savunuyor. Cimbali Group'un mülakat süreçlerini analiz eden bir araştırma ise, yapay zeka destekli sistemlerin cinsiyet, etnik köken ve din gibi ayrımcılığa yol açabilecek verileri eleme sürecinden çıkararak tam bir objektiflik sağladığını belirtiyor.

Venkanna (2025), yapay zekanın sunduğu standart ve ölçeklenebilir çözümlerin, aday değerlendirmelerinde adaleti ve verimliliği artırdığını ifade ediyor. Jaser (2025) araştırması, bu sistemlerin her adaya eşit fırsat sunarak işe alım sürecini "demokratikleştirdiğini" ve teknoloji yardımıyla herkes için adil bir oyun alanı yarattığını vurguluyor. Yapay zekanın aynı anda çok sayıda mülakat yapabilme yeteneği ise, daha geniş bir aday havuzuna şans verilmesini sağlayabiliyor.

Derinlemesine analiz: Görünmeyeni görmek

Chopra ve Haaland (2024) ise, yapay zekanın "probing" (derinlemesine sorgulama) yeteneği sayesinde adayların sadece hazırladıkları senaryoları değil, gerçek zihinsel modellerini ve profesyonel karakterlerini ortaya çıkardığını kanıtlıyor. Patel (2023), derin öğrenme modellerinin adayın ses tonu ve yüz ifadeleri gibi sözel olmayan ipuçlarını analiz ederek stres yönetimi ve öz güven gibi kritik yumuşak becerileri (soft skills) veriye dönüştürdüğünü ifade ediyor.

Diyin ve ark. (2024), yapay zekanın işe alım süreçlerini kişisel yargılardan arındırarak tamamen veriye ve performansa dayalı bir hale getirdiğini savunuyor. Poenaru ve Diaconescu (2025) araştırması, adayların yeteneklerinin doğru bir şekilde değerlendirildiğinden emin olduklarında sisteme olan güvenlerinin arttığını gösteriyor. IBM (2018) raporunda belirtildiği gibi, yapay zeka ile yetenek çıkarımı yapmak sadece bir operasyonel iyileştirme değil; şirketlerin en değerli varlığı olan "insan"ı doğru yerde konumlandırma sanatıdır.

Sonuç olarak; yapay zeka, diplomaların ve unvanların arkasında saklı kalan gerçek yetenekleri bularak iş dünyasında yeni bir standart belirliyor. Artık "kimin tanıdığı" değil, "neyi ne kadar bildiği" önem kazanıyor. Şirketler için yapay zeka, sadece bir maliyet tasarrufu aracı olmaktan çıkıp, kurumun geleceğini şekillendiren en güçlü liyakat muhafızına dönüşüyor.

Kaynakça

Chopra, F., & Haaland, I. (2024). Conducting Qualitative Interviews with AI. CESifo Working Papers, No. 10666.
Diyin, Z., Bhaumik, A., & Wang, D. (2024). Artificial Intelligence's Impact on Hr and Talent Acquisition. Journal of Electrical Systems, 20-11s, 4879-4885.
IBM. (2018). The Business Case for AI in HR. IBM Smarter Workforce Institute.
Jaser, Z., et al. (2025). Artificial Intelligence (AI) in the job interview process: Toolkit for employers, careers advisers and hiring platforms. University of Sussex & Institute for Employment Studies.
Marchetti, D., & Scardovi, R. (2024). Artificial Intelligence and Human Resources: innovative trends and main impacts. Master Thesis, Politecnico di Milano.
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.
Sahu, A., et al. (2025). AI Interviewer Using Generative AI. ICAAAI 2025 Proceedings.
Savani, K., et al. (2022). Applicants' Fairness Perceptions of Algorithm-driven Hiring Procedures. IMD & NUS Business School.
Venkanna, G., et al. (2025). AI Interview Simulator: An Intelligent Hiring & Preparation Assistant. ICCSCE 2025 Proceedings.
Patel, A., & Rao, S. (2023). Leveraging AI for Real-Time Behavioral Analysis in Professional Training. J Artif Intell Res Dev, 14(1), 75–90.
An interview system using AI technology (2025). An Interview System Using AI Technology. Fifth Dimension Research Publication.