Yapay Zekayı Benimseme: İnsan Kaynaklarında Yeni Bir Çağ
Plato’nun sezgilerine olan güveninin bir karşı noktası olarak Aristotle’nin ampirik kanıtlara gösterdiği ısrar ile, İnsan Kaynakları (İK) endüstrisinin günümüzde yaşadığı değişim arasında ilginç bir benzerlik ortaya çıkıyor. Yıllardır, insanları anlamak ve onlara liderlik etmek için Plato’nun yaklaşımını yansıtarak İK’da sezgiye büyük ölçüde güveniyoruz. Ancak, bugün mevcut olan veri miktarıyla, sezginin doğasında olan sınırlamalar daha belirgin hale gelmektedir. OpenAI’nin GPT-4’ü, Meta’nın LLaMA’sı ve Google’ın PaLM2’si gibi güçlü yapay zeka teknolojilerinin, özellikle de büyük dil modellerinin (LLM’ler) ortaya çıkışının önemli bir dönüşümü müjdelediği yer burasıdır. Bu tür teknolojiler ilerlemeye ve yayılmaya devam ettikçe, ampirik araçların sezgilerimizin yerini almadığı, ancak sezgilerimizi artırdığı İK sektörünün temel bir yeniden şekillendirmesinin eşiğindeyiz. İşe alım ve kariyer ilerlemesinde insan önyargısını ortadan kaldırmanın dünya, çalışan katılımı ve üretkenliği ve küresel yaşam standartları için ne anlama geldiğini hayal edin. Bu değişimi benimseyelim ve İK uygulamalarını dönüştürme potansiyelini keşfetmek için birlikte yolculuk yapalım.
İK’da İnsan Yapay Zekaya Karşı
Yapay Zeka yalnızca soyut bir kavram değildir; giderek yaygınlaşan bir varlıktır. İş yerinde LLM’ler birkaç ayda benimsendi ve yapay zeka geleneksel iş uygulamalarında devrim yaratmaya başladı. Özellikle işe alım ve kariyer yolu olmak üzere İK alanında yapay zekanın rolü sadece dönüştürücü değil, potansiyel olarak çığır açan bir roldür. Geleneksel, sezgiye dayalı yaklaşımdan modern dijital çağı kucaklayan dinamik, veri odaklı yaklaşıma geçişi temsil eder.
Tarihsel olarak, kariyer rehberliği büyük ölçüde bir insan yargısı konusuydu. Hat yöneticileri ve İK uzmanları mülakatlar, özgeçmişler ve zaman zaman psikolojik testler yoluyla bireyleri değerlendirecektir. Bu yaklaşım, değerli olsa da, açık sınırlamalara sahip. En deneyimli profesyoneller bile yalnızca sınırlı miktarda bilgi işleyebilir ve yargılar bilinçsiz önyargılardan etkilenerek tavsiyemizin tarafsızlığına gölge düşürebilir.
Bu kısıtlamalar, yeni bir yaklaşıma olan ihtiyacın altını çizmektedir–yani, Aristo’nun ampirik kanıtlara dayalı savunuculuğuna paralel olan yeni bir yaklaşıma. Bu alanda ilerledikçe, yapay zekanın bu zorlukların üstesinden gelmemize ve kariyerleri daha etkili bir şekilde yönlendirme yeteneğimizi artırmamıza nasıl yardımcı olabileceğini düşünmeye değer.
Özellikle daha büyük kuruluşlarla ilgili olan yapay zeka algoritmaları, bir çalışanın profilinin eğitim, kariyer kararları, farklı rollerde performans, akran değerlendirmeleri ve yüz binlerce çalışan genelinde gösterilen liderlik yetenekleri gibi çeşitli yönlerini inceleyebilir. Yapay zeka, bu verileri, hangi çalışanların belirli görevlerde başarılı olabileceği, kimin kuruluştan ayrılma riski altında olabileceği veya hangi eğitim programlarının en etkili olduğu gibi kariyer önerileri oluşturmak için kullanabilir.
Ancak, Aristo’nun ampirik yaklaşımı insan deneyimiyle dengeleme çağrısını tekrarlayarak, yapay zekayı uygularken, potansiyel risklerini ve zorluklarını da akılda tutmamız gerekiyor. ABD Eşit İstihdam Fırsatı Komisyonu tarafından yapılan yakın tarihli bir çalışma önemli bir referans noktasıdır. Rapor, veri kalitesi, model şeffaflığı ve insan gözetimi gibi istihdam kararlarında yazılım algoritmalarının ve yapay zekanın potansiyel eksiklikleri hakkında uyarıda bulunur, ancak aynı zamanda sorumlu bir şekilde uygulandığında yapay zekanın bilinçsiz insan önyargılarını azaltmaya yardımcı olabileceğini ve daha eşit bir iş yerini teşvik edebileceğini vurgulamaktadır.
İşin özü ‘sorumlu uygulama’dır. Yapay zeka, tüm araçlar gibi tasarımının ve eğitim verilerinin değerlerini ve önyargılarını yansıtır. Önyargılı süreçler konusunda eğitim almış olması, önyargılı sonuçlar doğuracaktır. Gizlilik sorunlarını göz ardı edersek, çalışanların güvenini zedeleme riskiyle karşı karşıya kalırız ve insanlar sonuçları organizasyonun benzersiz kültürü, hedefleri ve zorlukları bağlamında yorumlamada daha iyi olacaktır.
Ancak, etik normlara, veri şeffaflığına ve gizlilik yönergelerine bağlı kalarak ve insan gözetimi de dahil olmak üzere yapay zekayı dikkatli bir şekilde tasarlayıp kullanırsak, yapay zeka insan muhakemesini önemli ölçüde iyileştirebilir ve işe alım kararlarına, kariyer yollarına, eğitim programlarına veya her bir çalışan için faydalı olması en muhtemel diğer müdahalelere rehberlik ederek adalette bir adım değişikliği iyileştirmesi sağlayabilir.
Geleceği Şekillendirmek: İK için Yapay Zekada Sonraki Adımlar
Yapay Zekanın işe alım, performans yönetimi ve L&D süreçlerine entegre edilmesi, sezgilerimizi veya kişisel dokunuşumuzu ortadan kaldırmakla ilgili değildir. Bunun yerine, insani yeteneklerimizi artırmak ve insani yargının sınırlarını kabul etmekle ilgilidir. Bu, daha adil ve eşitlikçi bir iş yeri oluşturmak için mevcut tüm araçları kullanmakla ilgilidir.
İK’da sezgiden ampirik kanıta dayalı bu felsefi değişim, sezginin değerini azaltmaz. Bunun yerine, dengeli bir yaklaşıma—Aristo gibi düşünenler tarafından uzun zamandır savunulan bir erdeme olan ihtiyacı vurgular. İK uzmanı geliştikçe işe alım, eğitim ve gelişim yaklaşımımız da gelişmelidir. Yapay zekanın ve insanların iş birliği yaptığı, kariyerlere daha fazla adalet ve verimlilikle rehberlik ettiği bir geleceği kucaklamanın zamanı geldi.
Ampirik verilerin ve sezgisel anlayışın karşıt değil, tamamlayıcı olduğunu kabul edelim. İK uygulamalarımızı geliştirmek, onları daha eşitlikçi, objektif ve etkili hale getirmek için yapay zekadan yararlanalım. Sadece İK’da yeni bir Yapay Zeka çağına girmekle kalmıyoruz, bunu temel kılavuz ilkemiz olarak adalet ile aktif olarak şekillendiriyoruz.
