ai destekli ik yazılımı

ai destekli ik yazılımı: Temel Bilgiler

Bir gece, saat 23:47. İK Operasyonları Müdürü, kısa bir mesaj attı: “Aday takip akışından onboarding’e veri kayboluyor. Haftaya denetim var.” Hepimiz o hissi biliriz. Panik değil, ama derin bir iç çekiş. O an, elinizdeki ai destekli ik yazılımı gerçekten ekibin yükünü mü alıyor, yoksa yeni bir karmaşa mı doğuruyor? Sahada gördüğüm şu: sorun teknoloji değil; sorun dağınık modüller, eksik entegrasyon ve uçtan uca akmayan süreçler.

Saat 23:47’de Gelen Mesaj: Modül Çıkmazı

Farklı sağlayıcılardan gelen modüller—ATS, performans, eğitim, planlama, vardiya, bordro—kağıt üzerinde güçlü görünür. Pratikte ise sınırlar bulanıktır. Başvuru formundaki bir alan, onboarding’de farklı adla tanımlanır. Performans hedefleri, ücret gözden geçirmeye bağlanmaz. Üstüne bir de AI yetenekleri her modülde farklı seviyededir.

Gerçekte ne olur?

• Çoklu giriş: Aynı veri üç kez istenir, üç farklı doğruluk seviyesinde saklanır.
• Gölge dosyalar: Excel listeleri “geçici” diye doğar, yıllarca yaşar.
• Denetim stresi: Kimin ne zaman neyi onayladığı izlenemez; iz sürme kırılır.
• AI etkisizliği: Model, kırık veriyle beslenir; tahminler sönük kalır.

Parçalı tasarım, tek tek modülleri parlatırken bütünün kalitesini aşağı çeker. Bu yüzden kurumlar, tek bir “üst sistem” fikrine yönelir. Ancak tek bir ürün satın almak, uçtan uca akış anlamına gelmeyebilir. Buradaki fark, mimaride ve süreç tasarımında gizlidir.

Parçalı Modüller Neden Yorgunluk Yaratıyor?

İnsan kaynakları ekiplerinin yorgunluğu, çoğu zaman “modül sayısı” değil, “bağımlılık yoğunluğu” ile ilgilidir. Bir başka ifadeyle, bir değişikliğin sistem genelinde kaç noktayı etkilediği belirleyicidir.

• Alan taksonomisi uyumsuzluğu: Aday etapları, çalışan yaşam döngüsüyle birebir örtüşmez.
• Kimlik ve yetki yönetimi: SSO var ama profil senkronu yoksa, erişim devreden çıkar.
• Görsel değil, mantıksal kopukluk: Arayüzler şık, ama onay akışı başka yerden çalışır.
• AI’nın bağlam açlığı: Modelin isabeti, iş aileleri, yetkinlik sözlükleri ve kariyer patikalarıyla beslenir. Bunlar dağınıksa, öneriler yüzeyde kalır.

“Birleşik rapor tek sayfada gözüktü diye mutlu olduk; sonra kaynakların her birinin farklı tanım kullandığını fark ettik.” — Bölgesel İK Analitiği Yöneticisi

Bu tabloyu tersine çevirmek için, sadece yeni bir ai destekli ik yazılımı değil; “akış öncelikli” bir yaklaşım gerekir.

Uçtan Uca Akış: Başvuru’dan Bordroya Tek İzlek

Uçtan uca akış, modüllerin birleştiği bir duvar resmi değil; tek bir izlenebilir olay örgüsüdür. Bir aday ilan gördüğünde başlayan hikâye, teklif, başlangıç, eğitim, performans çevrimleri, ücret ve ayrılış dahil tutarlı kalmalıdır.

Pratik bir akış haritası

1. Aday: Kaynak kanalı, yetkinlik çıkarımı (CV + iş ilanı semantiği), eşleşme puanı.
2. Mülakat: Yapılandırılmış soru seti, human-in-the-loop notları, önyargı tetikleyicisi uyarıları.
3. Teklif & Onboarding: Tek sefer veri, profil -> erişim -> eğitim -> bordro eşleşmesi.
4. Performans & Gelişim: Hedefler, rol yetkinlikleri, mikro eğitim önerileri.
5. Ücret & Planlama: Piyasa verisi, iç eşitlik, bütçe kısıtları, simülasyon.
6. Bağlılık & Ayrılış: Nabız anketleri, risk sinyalleri, çıkış görüşmesi, bilgi ellenmesi.

Bu akışta AI; öneren, sınıflayan, uyarı veren bir yardımcıdır. Karar, şeffaf kayıtla insandadır. İdeal ai destekli ik yazılımı bunu kolaylaştırır; zorlamaz.

Yanlış Sistemi Seçme Korkusu: Meşru Sebepler

Yanlış seçim; değişim yorgunluğu, verimsiz lisans maliyeti ve itibar riski demektir. Korkunun nedeni akıl dışı değildir.

• Kilitlenme kaygısı: Veri taşınamazsa, üç yıl sonra tekrar başa dönersiniz.
• Şeffaflık eksikliği: AI açıklanabilirliği belirsizse, denetim anında kanıt üretemezsiniz.
• İş birliği zaafı: Tedarikçi, değişiklik taleplerini süreç tasarımı olarak değil, “iş” olarak fiyatlıyorsa, gelişim yavaşlar.

Risk azaltma hamleleri

• “Süreci öncele” atölyeleri: Mevcut akışlarınızı duvara asın, veri alanlarını haritalayın.
• Pilot + çapa metrikler: Aday dönüş süresi, erken ayrılma oranı, kapama süresi gibi metriklerde hedef belirleyin.
• Çıkış planı: Verinin nasıl taşınacağını baştan yazın. Şema + API + log taahhütleri alın.

Bu doğrultuda bir ai destekli ik yazılımı değerlendirmesi, ürün demosundan çok süreç provasıdır.

HRFlow’un Yaklaşımı: Logitera’dan Saha Notları

HRFlow, Logitera’nın bir ürünü olarak, sahada karşılaştığımız modül karmaşası ve akış ihtiyacına pratik bir yaklaşım sunar. Satış diliyle değil, uygulamada gördüklerimizle konuşalım.

• Akış-önce tasarım: Modüller değil, olaylar merkezde. Aday -> çalışan -> gelişim -> ücret -> ayrılış zinciri tek kimlik ve tek karar günlüğü ile izlenir.
• Human-in-the-loop: Öneriler AI’dan gelir; kritik eşikler manuel onayla geçilir. Tüm karar noktaları denetlenebilir.
• Sözlük ve taksonomi: Yetkinlik, iş aileleri ve seviye tanımları, öneri motorunun omurgasıdır. Kurumsal sözlüğünüzle eşlenir.
• Açık entegrasyon: REST API, SCIM temelli kullanıcı senkronu, SSO (SAML/OIDC), webhook’lar.
• Gölge dosya azaltma: Şablonlu veri geçişi ve alan eşleme asistanı; Excel’e kaçış sebeplerini hedefler.

“Pilotta en büyük kazancımız ‘tek doğruluk noktası’ oldu. AI önerileri, net loglarla geldiği için itirazlar azaldı.” — Uygulama Proje Yöneticisi

HRFlow’un bu yaklaşımı, uçtan uca akışı görünür kılıyor. ai destekli ik yazılımı tercihinde aranan şey de tam olarak bu: anlaşılır, izlenebilir ve entegrasyona açık bir yapı. Detaylı bir değerlendirme yaparken slug-or-title ve slug-or-title türü kaynaklar da sıklıkla işimize yarıyor.

Değerlendirme Çerçevesi: 7 Pratik Kriter

1. Akış bütünlüğü: Adaydan bordroya tek olay günlüğü var mı? Onay noktaları izlenebilir mi?
2. Veri taşınabilirliği: Şema, API ve export taahhüdü yazılı mı? Deneme migration’ı yapılabiliyor mu?
3. AI açıklanabilirliği: Öneri/puan nasıl oluştu? Özellik düzeyinde açıklama alabiliyor musunuz?
4. Önyargı kontrolleri: Eşitlik metrikleri, model performansı ve uyarı eşikleri görülebilir mi?
5. Entegrasyon derinliği: SSO+SCIM dışında, bordro/ERP/öğrenme sistemlerine çift yönlü akış var mı?
6. Güvenlik ve gizlilik: Erişim logları, veri minimizasyonu, maskeleme, bölgesel barındırma seçenekleri mevcut mu?
7. Uygulama yöntemi: Adım adım plan, değişim yönetimi malzemeleri ve rol bazlı eğitim var mı?

Bu yedi kriter, gösterişli modül listelerinin ötesine geçip ai destekli ik yazılımı kararını somutlaştırır.

Veri, Entegrasyon ve Güvenlik: Sessiz Başrol

AI, veriye dayanır; veri ise yönetişim ister. Saha uygulamalarında, başarı grafiğini en çok veri sözlüğü, kimlik yönetimi ve log disiplini belirliyor.

• Veri sözlüğü: Her alanın tanımı, sahipliği, doğrulama kuralı. Sürüm takipli.
• Kimlik yönetimi: SSO, SCIM ve rol tabanlı yetki; geçici erişim için süre sınırlı anahtarlar.
• Güvenlik & denetim: Uçtan uca şifreleme, ayrıntılı erişim logları, değişiklik denetim izi.
• Gizlilik: PII minimizasyonu, amaç sınırlaması, anonimleştirme/psödonomizasyon.

Çerçeve olarak, NIST AI Risk Management Framework ve İK perspektifinde SHRM’in AI kaynakları faydalı kılavuzlar sunuyor. Bir ai destekli ik yazılımı seçerken bu çerçevelerin diliyle konuşmak, iç paydaşları hizalamayı kolaylaştırır.

Uygulama Yol Haritası: 90 Gün, Net Sonuç

Kısa vadeli, ölçülebilir bir model öneriyorum. Üç faz. Disiplinli ama esnek.

0–30 gün: Haritalama ve çapa metrikler

• Süreç haritaları: Mevcut akışlar, karar noktaları, veri girişleri.
• Alan eşleme: Aday -> çalışan profili -> bordro zorunlu alanları.
• Çapa metrikler: Kapama süresi, erken ayrılma, teklif kabul oranı.

30–60 gün: Pilot ve kabiliyet sınaması

• Pilot kadro: 1–2 iş ailesi, 3 lokasyon, sınırlı takvim.
• AI etkinliği: Öneri isabeti, açıklama kalitesi, önyargı uyarıları.
• Entegrasyon: SSO, SCIM, temel bordro senkronu, webhook testleri.

60–90 gün: Genişletme ve değişim yönetimi

• Rol bazlı eğitim: İşe alım, İK operasyon, bordro, hat yöneticileri.
• İç iletişim: “Neden bu akış?” sorusuna yalın cevaplar, görsel akış kartları.
• Yönetim raporu: Metrik karşılaştırma, öğrenilenler, sonraki çeyrek planı.

Bu 90 günlük plan, bir ai destekli ik yazılımının kurum kültürüne sürtünmesiz yerleşmesini hedefler. Ölçüm olmadan başarı hissi yanıltıcıdır; ölçümle beraber küçük ama kalıcı kazanımlar elde edilir.

Görsel arama önerileri (Pexels/Unsplash)

• “HR analytics heatmap on glass wall in modern office at dusk”
• “recruiter reviewing AI-tagged candidate pipeline kanban board”
• “factory onboarding kiosk with multilingual interface and badge printer”
• “employee attrition risk visualization on laptop beside meeting notes”

Sık Sorulan Sorular

S: AI önerileri hatalı olduğunda sorumluluk kimde?
C: Nihai karar insanda olmalı. Bu yüzden onay noktaları ve açıklanabilirlik zorunludur; sistem karar kayıtlarını denetime hazır tutmalıdır.

S: Modül sayısını azaltmadan akış kurulabilir mi?
C: Evet. Açık entegrasyon ve tek kimlik-tek log yaklaşımıyla modüller arası akış sağlanabilir; kritik olan şema uyumu ve olay günlüğüdür.

S: Verimizi taşımak ne kadar sürer?
C: Kapsama bağlıdır. Tipik bir çekirdek HR + işe alım geçişi için, saha deneyiminde 4–8 hafta aralığı görüyoruz; önce şema eşleme, sonra kademeli yükleme önerilir.

S: HRFlow’u diğer sistemlerle birlikte kullanabilir miyiz?
C: HRFlow, Logitera’nın ürünü olarak açık API ve SCIM/SSO ile tasarlanmıştır. Mevcut ATS, bordro veya LMS ile çift yönlü entegrasyon kurgulanabilir.

n

İlgili yazılar