İşe alım yazılımı pazarında son iki yılda hemen her ürün "yapay zeka destekli" oldu. Bu etiket artık o kadar geniş kullanılıyor ki, altında çok farklı yetenek seviyeleri saklanabiliyor — anahtar kelime eşleştirmesine de AI deniyor, gerçekten dil anlayan bir sisteme de.
Bu yazı, ayrımı satın alma kararı verecek biri açısından netleştirmeye çalışıyor: hangi vaatlerin bugün somut karşılığı var, hangilerinde beklentiyi düşürmek gerekiyor.
Gerçekten iyi yaptığı işler
Yapılandırılmamış metni yapılandırılmış veriye çevirmek
Bir CV serbest metindir. İnsanlar deneyimlerini farklı sıralarla, farklı başlıklarla, farklı tarih formatlarıyla yazar. Dil modelleri bu metinden "3 yıl React deneyimi", "İstanbul'da çalışıyor", "İngilizce ileri seviye" gibi yapılandırılmış alanlar çıkarmakta gerçekten iyi.
Bu, eski anahtar kelime eşleştirmesinden niteliksel olarak farklı. "React" kelimesini aramak yerine, adayın React'i ne kadar süre ve hangi bağlamda kullandığını çıkarabiliyor.
Pratikteki karşılığı: 400 başvurulu bir pozisyonda ilk okuma yükünün büyük kısmı kalkıyor.
Semantik eşleştirme
"Frontend geliştirici" arayan bir ilanla "arayüz geliştirme" yazan bir CV'yi eşleştirmek, anahtar kelime mantığıyla mümkün değil. Anlamsal benzerlik bunu çözüyor ve özellikle unvanların standart olmadığı Türkiye pazarında fark yaratıyor.
Tekrarlayan iletişimi ölçeklemek
Mülakat daveti, hatırlatma, durum güncellemesi, ret bildirimi. Bunlar zorunlu ama düşük katma değerli işler ve genelde ihmal ediliyor — adayların en çok şikayet ettiği şey de bu.
Ön mülakatı ölçeklenebilir hâle getirmek
Yapılandırılmış ön mülakat, insan yapınca pahalı bir iştir; 100 aday için kimse yapmaz. Otomatik sesli veya video mülakat bunu mümkün kılıyor ve herkese aynı soruları sorduğu için aslında standart bir insan telefon görüşmesinden daha tutarlıdır.
Aday havuzunu canlı tutmak
Çoğu şirketin arşivinde işe alınmamış ama iyi olan yüzlerce aday var. Yeni pozisyon açıldığında bu havuzu tarayıp uygun adayları önermek, insanın yapmayacağı bir iştir — çünkü kimsenin 800 eski CV'yi tekrar okumaya vakti yok.
Abartılan kısımlar
"Kimin başarılı olacağını tahmin ediyoruz"
Bu, en sık duyulan ve en zayıf temelli vaat. İş performansını CV'den tahmin etmek, elimizdeki veriyle güvenilir şekilde yapılabilen bir şey değil.
Sebebi basit: modeli neyle eğitiyorsunuz? Geçmişte işe aldığınız ve başarılı olmuş kişilerle. Bu, geçmiş işe alım kararlarınızı — önyargıları dahil — geleceğe kopyalar. Ayrıca işe alınmayan adayların nasıl performans göstereceğini hiç bilemezsiniz, yani model yarım bir veriyle öğrenir.
Sağlıklı çerçeve: yapay zeka ilgili adayları bulmakta iyi, kimin başarılı olacağını bilmekte değil.
"Önyargıyı ortadan kaldırıyoruz"
Yapay zeka önyargıyı ortadan kaldırmaz; onu ölçeklenebilir ve tutarlı hâle getirir. Bu bazen iyi, bazen çok kötüdür.
İyi tarafı: iyi tasarlanmış bir sistem, isim veya fotoğraf gibi alakasız sinyalleri değerlendirmeden çıkarabilir ve bunu her aday için aynı şekilde yapar. İnsan değerlendiriciler bunu yapamaz.
Kötü tarafı: geçmiş verinizde bir eğilim varsa model onu öğrenir ve artık tek bir işe alım uzmanının önyargısı değil, tüm sürecin sistematik özelliği hâline gelir.
Doğru soru "önyargısız mı" değil, "önyargıyı ölçebiliyor muyum" olmalı.
"Tam otomasyon"
İşe alım kararını tamamen otomatikleştirmek hem hukuken sorunlu hem pratikte kötü. KVKK kapsamında tamamen otomatik kararlara adayın itiraz hakkı var ve sürece bir insanın dahil olabilmesi bekleniyor.
Pratik tarafı daha da ikna edici: sistem bir adayı yanlışlıkla elediğinde bunu asla öğrenemezsiniz. Elenen adaylar geri bildirim vermez, kaçırdığınız iyi aday görünmez.
"Kurulur kurulmaz çalışır"
Bu araçların çoğu, sizin verinize ve sizin kriterlerinize göre ayarlandığında iyi çalışıyor. Kutudan çıktığı hâliyle genel bir ortalamayı temsil ediyor.
Satın alma öncesi sorulacak soru: kendi kriterlerimi tanımlayabiliyor muyum, yoksa sağlayıcının varsayımlarını mı kullanıyorum?
Satın alırken bakılacak dört şey
1. Açıklanabilirlik. Bir aday elendiğinde sebebini görebiliyor musunuz? Göremiyorsanız ne hatayı fark edebilirsiniz ne de itiraza cevap verebilirsiniz.
2. Kontrol. Kriterleri siz mi belirliyorsunuz? Bir sinyali devre dışı bırakabiliyor musunuz?
3. İnsanın kaldığı yer. Sistem nerede öneriyor, nerede karar veriyor? Eleme otomatikse gözden geçirme yolu var mı?
4. Türkçe performansı. Genel değerlendirme yetmez. Kendi arşivinizden CV'lerle test edin.
Özetle
Yapay zeka işe alımda hacim problemini çözüyor: çok sayıda başvuruyu okumak, eşleştirmek, ön elemeden geçirmek, iletişimi sürdürmek. Bunlar gerçek ve ölçülebilir kazanımlar.
Yargı problemini çözmüyor. Kimin iyi olacağına dair nihai karar hâlâ insanda ve öyle kalmalı — hem hukuken hem pratik olarak.
Bir ürün size ikincisini vadediyorsa, dikkatli olmakta fayda var.
Jobbar.AI'nin bu alanda ne yaptığına dair sorularınızın cevabı ana sayfamızdaki SSS bölümünde.