Yapay Zeka, işe alım süreçlerinde en çok hangi aşamalarda kullanılıyor? Şirketleri ve adayları etkileyen bu değişim işe alım sürecini nasıl değiştiriyor? 

Workable tarafından ABD ve İngiltere’deki 950 profesyonel ile yapılan son araştırma yapay zekanın işe alım süreçlerine etkisine odaklanıyor. Rapor oldukça ayrıntılı, burda işe alım aşamaları kısmına değinip, kalanını bir yazı olarak LinkedIn’de yayınlayacağım. 

Yapay Zeka (YZ) işe alımda en çok hangi aşamalarda kullanılıyor?

1- Özgeçmiş taraması: Özgeçmişlerin otomatik olarak taranması ve sıralanması: Bu en çok kullanılan YZ özelliği olarak görünüyor. Buna ilan oluşturma ve ilan yayınlama kısmını da ekliyorum.

2- Aday eşleştirme: Aday profillerini aranan pozisyon ile eşleştiren algoritma temelli bu alan işe alıma çok zaman kazandırıyor. Bi tür uzun liste oluşturarak binlerce özgeçmiş taramaktan kurtarıyor. O yüzden çok kullanılıyor.

3- Mülakat planlaması: Mülakatları koordine etmek için YZ destekli araçlar kullanma. İşin en operasyonel ve zaman alan kısımlarından biri de burası. Hem aday hem de işe alımcı için süreci hızlandırıyor.

4- Değerlendirmeler: Beceri, yetenek değerlendiren YZ destekli testler bu sürecin içinde. Karakter envanterleri, dil testleri vs.

5- Video mülakatlar: Video mülakatları analiz ediyor. Burada yüz tanıma teknolojisi, sesten metne çeviri gibi araçlar kullanılıyor. Sorulan sorulara gelen cevaplar ile ön mülakat kısmını tamamlıyor. 

6-Tahmine dayalı analitik: Aday başarısını tahmin ediyor. Kurumdaki başarılı çalışan datasından öğrenip adayın potansiyelini ölçüyor. Burası hatanın ve ayrımcılığın da olabileceği bir alan. O yüzden öngörü alanı çok iyi çalışılmalı.

7- Özgeçmiş kontrolleri: Adayların geçmişlerine yönelik otomatik kontroller sağlayan bu alan bir tür ön referans alanı gibi de düşünülebilir. Verdiği bilgileri sistem check ediyor. 

8- Chatbotlar: Adayların sorularını yanıtlayan yapay zeka destekli chatbotlar bir işe alım asistanı gibi adaydan gelen soruları cevaplıyor, ön mülakat yapıyor ve adaya süreç hakkında bilgi veriyor.

9- Yetenek kaynağı bulma: Çeşitli kaynaklardan potansiyel adayların belirlenmesi. Bu alan entegrasyon istiyor. Sadece başvuruları değil, farklı kaynaklardan aday bumayı içeriyor.

10- Ücret paketi analizi: Adaya ücret – yan paketi önermek için yapay zekayı kullanıyor. Kurum verileri ve piyasa verilerinden öğrenerek bir ücret ve yan haklar uzmanının işinin analiz kısmını YZ yürütüyor. 

11- Çeşitlilik analitiği: YZ hakkındaki en önemli kaygı önyargı konusu. Örneğin, geçmişte erkek adaylara daha yüksek puan veren algoritmalar tespit edilmişti. Bunu engellemek için de YZ kullanılıyor. İşe alımda YZ hakkındaki çoğu yasa bu alandaki ayrımcılığa odaklanıyor. 

Katılımcıların yapay zekanın işe alım sürecini hızlandırdığını (%89,6) ve işe alım için harcanan süreyi (%85,3) ve maliyeti (%77,9) azalttığını söylüyor.