İşe Alımda Yapay Zeka ile Maliyet Tasarrufu

Geleneksel işe alım süreçleri, günümüz iş dünyasında insan kaynakları departmanları için hem zaman hem de bütçe açısından en büyük yüklerden birini oluşturuyor. Ancak teknoloji dünyasındaki son gelişmeler, şirketlerin bu maliyetleri radikal bir şekilde düşürebileceğini gösteriyor. Bilimsel araştırmalar ve global vaka çalışmaları, bu tasarrufun sadece bir tahmin değil, ölçülebilir bir gerçek olduğunu kanıtlıyor. Şimdi bu araştırmalara göz atalım:

Operasyonel maliyetlerde yapay zeka devrimi

Diyin, Bhaumik ve Wang (2024) tarafından yürütülen araştırma, yapay zeka sistemlerinin işe alım süreçlerine entegre edilmesinin operasyon maliyetlerinde net bir azalma sağladığını kanıtlıyor. Bu tasarrufun temelinde, insan emeğinin yoğun olduğu rutin görevlerin tamamen yazılımlar tarafından devralınması yatıyor. Tuffaha (2025) araştırması ise, yapay zekanın özgeçmiş tarama, aday değerlendirme ve mülakat planlama gibi tekrarlayan işleri otomatikleştirerek insan kaynakları uzmanlarının üzerinden büyük bir yük aldığını vurguluyor.

Tuffaha (2025) tarafından belirtildiği üzere, bu otomasyon sayesinde işe alım ekipleri artık "dosya memuru" gibi çalışmak yerine şirket için yüksek katma değer üreten stratejik planlama ve yetenek geliştirme işlerine odaklanabiliyor. Diyin ve meslektaşları (2024), yapay zekanın sağladığı bu verimliliğin özellikle binlerce başvurunun geldiği büyük ölçekli işe alımlarda maliyetleri minimize ettiğini ifade ediyor.

Milyonlarca dolarlık tasarruf hikayeleri

IBM (2018) raporu, teknoloji devinin sadece 2017 yılında kendi İK süreçlerinde kullandığı yapay zeka uygulamaları sayesinde tam 107 milyon dolar tasarruf elde ettiğini rapor ediyor. Bu muazzam rakam, yapay zekanın doğru kurgulandığında ne kadar güçlü bir maliyet savaşçısı olabileceğini gösteriyor. Marchetti ve Scardovi tarafından hazırlanan vaka çalışması ise, İtalyan kredi kuruluşu Sace'nin yapay zeka destekli yetenek haritalama ve iç mobilite sistemleri sayesinde sadece 9 ayda 4,5 milyon euro tasarruf sağladığını belgeliyor.

Sace, dışarıdan yeni personel almak yerine mevcut çalışanlarını yapay zeka ile analiz ederek beceri açıklarını kapatıyor ve rolleri içeriden dolduruyor. Bu model, hem işe alım hem de yeni personelin oryantasyon maliyetlerini ortadan kaldırarak bütçeyi koruyor. GFI Group Limited (2025/26) raporu, yapay zekanın sunduğu bu tür stratejik iç görülerin şirketlerin dış ajanslara ödenen yüksek komisyonlardan kurtulmasını sağladığını belirtiyor.

Zaman eşittir nakit: Tarama süresinde %90 hızlanma

Talvin AI (2025) tarafından paylaşılan veriler, yapay zeka sesli mülakatçılarının aday başına 45-60 dakika süren manuel tarama süresini sadece 1-2 dakikaya indirerek %90'ın üzerinde zaman tasarrufu sunduğunu gösteriyor. Bu durum, işe alım döngüsünü (time-to-hire) haftalardan günlere indiriyor. Venkanna ve ekibi (2024) çalışması, yapay zekanın transkript analizi ve puanlama sistemleri sayesinde adayları teknik doğruluk ve iletişim becerileri açısından saniyeler içinde sıralayabildiğini vurguluyor.

Sahu ve meslektaşları (2025), yapay zeka mülakat araçlarının sadece hızı artırmakla kalmayıp, adayların davranışsal kalıplarını analiz ederek "yanlış işe alım" riskini de azalttığını ifade ediyor. Yanlış bir kişinin işe alınması ve kısa sürede işten ayrılması, bir şirkete maaşının birkaç katı maliyet çıkarabiliyor. Araştırma, yapay zekanın bu hataları en aza indirerek şirketlerin "gizli maliyetlerini" kontrol altında tuttuğunu belirtiyor.

Retention ve çalışan bağlılığı ile gelen gizli kazanç

Brian Jabarian ve Luca Henkel (2026) tarafından yürütülen ve 70.000 adayı kapsayan devasa saha deneyi, yapay zeka sesli ajanları ile seçilen adayların iş teklifi alma oranlarını artırdığını kanıtlıyor. Tasarrufun en çarpıcı kısmı ise adayın işe girmesinden sonra ortaya çıkıyor. Jabarian ve Henkel (2026) araştırmasındaki veriler, yapay zeka mülakatı ile işe alınan çalışanların ilk 30 gündeki işe devam etme oranlarının (retention) daha yüksek çıktığını kaydediyor.

Jabarian ve Henkel (2026) verilerine göre, yapay zeka tarafından seçilen adayların işe başlama hızındaki artış, pozisyonların boş kalmasından kaynaklanan verimlilik kaybını önlüyor.

Stratejik bir finansal yatırım olarak yapay zeka

Bu ve diğer araştırmalar, yapay zeka kullanımının sadece maliyet odaklı değil, aynı zamanda aday deneyimini iyileştiren şeffaf bir yatırım olarak görülmesi gerektiğini vurguluyor. Yapay zeka sistemlerinin başlangıç kurulum maliyetleri olsa da, sağladıkları yıllık tasarruf bu yatırımı aylar içinde amorti ediyor. Nicole Jurado (2025) çalışmasında belirtildiği üzere, yapay zekayı operasyonel yükleri azaltmak için kullanan şirketler, piyasadaki en yetenekli adayları çok daha düşük maliyetle ve daha hızlı bir şekilde bünyesine katıyor.

Sonuç olarak; bütçesini akıllıca yönetmek ve işe alım kalitesinden ödün vermeden tasarruf etmek isteyen modern şirketler için yapay zeka artık bir seçenek değil, en güçlü finansal araç haline geliyor. Veriler gösteriyor ki, geleceğin başarılı İK liderleri, teknolojiyi sadece bir otomasyon aracı olarak değil, kâr marjını artıran stratejik bir ortak olarak konumlandırıyor.

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.
Diyin, Z., Bhaumik, A., & Wang, D. (2024). Artificial Intelligence's Impact on Hr and Talent Acquisition. Journal of Electrical Systems, 20-11s.
GFI Group Limited. The Ethical Use of AI and Automation in Recruitment (2025/26).
IBM. (2018). The Business Case for AI in HR. IBM Smarter Workforce Institute.
Jabarian, B., & Henkel, L. (2026). Voice AI in Firms: A Natural Field Experiment on Automated Job Interviews. University of Chicago, Booth School of Business.
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.
Marchetti, D., & Scardovi, R. (2024). Artificial Intelligence in Human Resource Management: Global Trends and Italian Case Studies.
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. International Conference on Advances and Applications in Artificial Intelligence (ICAAAI 2025).
Talvin AI. (2025). Study reveals AI led job interviews are more effective than human recruiters.
Tuffaha, M. (2025). Adoption Factors of Artificial intelligence in Human Resource Management. Universitat Politècnica de València.
Venkanna, G., et al. (2024). Smart Applicant Tracking Systems in the Future. International Journal of Computer Science and Network Security.