Yapay zek\u00e2, \u015firketlerin i\u015fe al\u0131m s\u00fcre\u00e7lerinde giderek daha fazla sorumluluk \u00fcstlenirken, kullan\u0131m alan\u0131 CV taramas\u0131n\u0131n \u00e7ok \u00f6tesine ge\u00e7iyor. \u0130\u015f ilan\u0131 ve aday mesajlar\u0131n\u0131n haz\u0131rlanmas\u0131ndan aday arama ve e\u015fle\u015ftirmeye, \u00f6n elemeden m\u00fclakat planlamaya kadar pek \u00e7ok a\u015famada kullan\u0131lan yapay zek\u00e2, insan kaynaklar\u0131 ekiplerinin operasyonel y\u00fck\u00fcn\u00fc azalt\u0131yor.<\/p>\n
\u0130ki y\u0131lda AI kullan\u0131m\u0131nda dikkat \u00e7ekici art\u0131\u015f<\/strong><\/p>\n \u0130denfit\u2019in de\u011ferlendirmelerine g\u00f6re k\u00fcresel \u00f6l\u00e7ekte \u015firketlerin yapay zek\u00e2y\u0131 i\u015fe al\u0131m s\u00fcre\u00e7lerine entegre etme oran\u0131 son iki y\u0131lda belirgin bi\u00e7imde y\u00fckseldi. LinkedIn verilerine g\u00f6re yapay zek\u00e2y\u0131 i\u015fe al\u0131m s\u00fcre\u00e7lerine aktif olarak entegre eden veya denemeye ba\u015flayan \u015firketlerin oran\u0131 2024\u2019te y\u00fczde 27 iken, 2025\u2019te y\u00fczde 37\u2019ye \u00e7\u0131kt\u0131.\u00a0\u0130nsan Kaynaklar\u0131 Y\u00f6netimi Derne\u011fi (SHRM) verileri de yapay zek\u00e2n\u0131n insan kaynaklar\u0131ndaki y\u00fckseli\u015fini ortaya koyuyor. Genel \u0130K s\u00fcre\u00e7lerinde yapay zek\u00e2 kullan\u0131m\u0131 2024\u2019te y\u00fczde 26 seviyesindeyken 2025\u2019te y\u00fczde 43\u2019e y\u00fckseldi. \u0130\u015fe al\u0131m \u00f6zelinde ise \u015firketlerin y\u00fczde 51\u2019i 2025 itibar\u0131yla yapay zek\u00e2 kulland\u0131\u011f\u0131n\u0131 belirtiyor.<\/p>\n \u00a0AI en \u00e7ok ilan ve aday ileti\u015fiminde kullan\u0131l\u0131yor<\/strong><\/p>\n \u015eirketlerin yapay zek\u00e2dan en yo\u011fun yararland\u0131\u011f\u0131 alanlar\u0131n ba\u015f\u0131nda i\u00e7erik \u00fcretimi ve aday ileti\u015fimi geliyor. Yapay zek\u00e2 kullan\u0131m oran\u0131 i\u015f ilan\u0131 metni haz\u0131rlamada y\u00fczde 73\u2019e, aday e-postas\u0131 ve mesaj\u0131 haz\u0131rlamada y\u00fczde 68,6\u2019ya, adaylara otomatik mesaj g\u00f6ndermede y\u00fczde 49,6\u2019ya ula\u015f\u0131yor. CV tarama ve \u00f6n elemede ise kullan\u0131m oran\u0131 y\u00fczde 32,1 seviyesinde bulunuyor. Aday arama ve e\u015fle\u015ftirme, \u00f6n de\u011ferlendirme sorular\u0131n\u0131n olu\u015fturulmas\u0131, m\u00fclakat planlama, yetkinlik de\u011ferlendirme ve m\u00fclakat notlar\u0131n\u0131n \u00f6zetlenmesi de y\u00fckselen kullan\u0131m alanlar\u0131 aras\u0131nda yer al\u0131yor. Bu tablo, \u015firketlerin yapay zek\u00e2y\u0131 \u015fimdilik daha \u00e7ok tekrarlayan, y\u00fcksek hacimli ve zaman alan operasyonlarda konumland\u0131rd\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6steriyor.<\/p>\n \u0130K ekiplerine haftada bir i\u015f g\u00fcn\u00fc kazand\u0131r\u0131yor<\/strong><\/p>\n Yapay zek\u00e2n\u0131n i\u015fe al\u0131m s\u00fcre\u00e7lerindeki en belirgin etkilerinden biri zaman tasarrufu olarak \u00f6ne \u00e7\u0131k\u0131yor. Global ara\u015ft\u0131rmalar, AI ara\u00e7lar\u0131n\u0131n i\u015fe al\u0131m ekiplerine haftada ortalama bir i\u015f g\u00fcn\u00fc kazand\u0131rabildi\u011fine i\u015faret ediyor. \u015eirket uygulamalar\u0131nda AI destekli otomasyonla toplam i\u015fe al\u0131m s\u00fcresinde y\u00fczde 33\u2019ten y\u00fczde 60\u2019\u0131n \u00fczerine \u00e7\u0131kan iyile\u015fmeler \u00f6l\u00e7\u00fcl\u00fcyor. Bu kazan\u0131m \u00f6zellikle CV tarama, \u00f6n de\u011ferlendirme, adaylarla ileti\u015fim ve m\u00fclakat planlama gibi y\u00fcksek hacimli operasyonlarda ortaya \u00e7\u0131k\u0131yor. SHRM\u2019nin 2025 ara\u015ft\u0131rmas\u0131na g\u00f6re yapay zek\u00e2 kullanan \u0130K profesyonellerinin yakla\u015f\u0131k y\u00fczde 90\u2019\u0131 teknolojinin kendilerine zaman kazand\u0131rd\u0131\u011f\u0131n\u0131 veya verimliliklerini art\u0131rd\u0131\u011f\u0131n\u0131 belirtiyor.<\/p>\n Yapay zek\u00e2n\u0131n as\u0131l rol\u00fc insan kayna\u011f\u0131n\u0131 ikame etmek de\u011fil<\/strong><\/p>\n \u0130denfit CEO\u2019su Onur Bay\u0131nd\u0131r, yapay zek\u00e2n\u0131n \u0130K\u2019daki d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm\u00fcn\u00fcn yaln\u0131zca h\u0131z \u00fczerinden de\u011ferlendirilmemesi gerekti\u011fine dikkat \u00e7ekiyor:<\/p>\n \u201cYapay zek\u00e2n\u0131n i\u015fe al\u0131mda as\u0131l de\u011feri, karar\u0131 vermesinde de\u011fil, do\u011fru karar\u0131 verecek insanlara zaman kazand\u0131rmas\u0131nda. CV taramak, adaylara ayn\u0131 bilgileri tekrar tekrar iletmek, m\u00fclakatlar\u0131 planlamak gibi y\u00fcksek hacimli i\u015fleri teknolojiye devretti\u011fimizde \u0130K ekipleri aday deneyimine, yetkinlik de\u011ferlendirmesine ve i\u015fe al\u0131m y\u00f6neticilerine daha fazla zaman ay\u0131rabiliyor. Teknolojinin burada insan kayna\u011f\u0131n\u0131n yerini almak yerine, \u0130K ekiplerinin daha stratejik i\u015flere odaklanmas\u0131n\u0131 sa\u011flayan bir yard\u0131mc\u0131 olarak konumlanmas\u0131 \u00f6nemli.\u201d<\/p>\n AI kullanan \u015firketlerde aday se\u00e7me yetene\u011fi geli\u015fiyor<\/strong><\/p>\n Yapay zek\u00e2n\u0131n i\u015fe al\u0131m kalitesine etkisi konusunda da dikkat \u00e7ekici veriler bulunuyor. Yapay zek\u00e2 kullanan \u015firketlerin y\u00fczde 24\u2019\u00fc en uygun adaylar\u0131 belirleme yeteneklerinin geli\u015fti\u011fini bildiriyor. LinkedIn verileri ise AI destekli i\u015fe al\u0131m uygulamalar\u0131n\u0131 yo\u011fun kullanan \u015firketlerde kaliteli i\u015fe al\u0131m yapma olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131n y\u00fczde 9\u2019a kadar y\u00fckseldi\u011fine i\u015faret ediyor. Ancak \u015firketlerin yapay zek\u00e2y\u0131 kullanmas\u0131 tek ba\u015f\u0131na daha kaliteli i\u015fe al\u0131m anlam\u0131na gelmiyor. LinkedIn ara\u015ft\u0131rmas\u0131na g\u00f6re \u015firketlerin yaln\u0131zca y\u00fczde 25\u2019i i\u015fe al\u0131m kalitesini do\u011fru \u00f6l\u00e7ebildi\u011finden y\u00fcksek d\u00fczeyde emin. SHRM verisinde ise \u015firketlerin yaln\u0131zca y\u00fczde 20\u2019si i\u015fe al\u0131m kalitesini sistematik olarak takip ediyor. Bu nedenle AI destekli i\u015fe al\u0131m uygulamalar\u0131n\u0131n ba\u015far\u0131s\u0131n\u0131n yaln\u0131zca s\u00fcre\u00e7te sa\u011flanan h\u0131zla de\u011fil, i\u015fe al\u0131m sonras\u0131ndaki performans ve \u00e7al\u0131\u015fan\u0131 elde tutma gibi sonu\u00e7larla birlikte de\u011ferlendirilmesi gerekiyor.<\/p>\n B\u00fcy\u00fck \u015firketler AI kullan\u0131m\u0131nda \u00f6nde<\/strong><\/p>\n Yapay zek\u00e2 kullan\u0131m\u0131nda \u015firketlerin b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fc ve sekt\u00f6rleri de belirleyici oluyor. SHRM verilerine g\u00f6re \u0130K s\u00fcre\u00e7lerinde AI kullan\u0131m\u0131 \u00f6zel \u015firketlerde y\u00fczde 45, k\u00e2r amac\u0131 g\u00fctmeyen kurulu\u015flarda y\u00fczde 38, yerel y\u00f6netimlerde y\u00fczde 35 ve kamu kurulu\u015flar\u0131nda y\u00fczde 19 seviyesinde. Bilgi teknolojileri, finans ve sigorta, profesyonel ve teknik hizmetler, \u00fcretim, in\u015faat ve enerji sekt\u00f6rleri ise yapay zek\u00e2 kullan\u0131m\u0131n\u0131n daha yo\u011fun oldu\u011fu alanlar aras\u0131nda bulunuyor. B\u00fcy\u00fck \u015firketlerin y\u00fcksek ba\u015fvuru hacmi, daha geli\u015fmi\u015f veri altyap\u0131s\u0131 ve teknoloji yat\u0131r\u0131mlar\u0131na ay\u0131rabildikleri daha y\u00fcksek b\u00fct\u00e7eler nedeniyle d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcmde \u00f6ne \u00e7\u0131kt\u0131\u011f\u0131 g\u00f6r\u00fcl\u00fcyor.<\/p>\n Aday deneyiminde h\u0131z kadar insan dokunu\u015fu da \u00f6nemli<\/strong><\/p>\n Yapay zek\u00e2n\u0131n i\u015fe al\u0131m s\u00fcre\u00e7lerinde yayg\u0131nla\u015fmas\u0131 aday deneyimini de yeniden \u015fekillendiriyor. H\u0131zl\u0131 geri d\u00f6n\u00fc\u015f, kolay m\u00fclakat planlama ve d\u00fczenli bilgilendirme adaylar\u0131n s\u00fcre\u00e7te daha iyi bir deneyim ya\u015famas\u0131n\u0131 sa\u011flayabiliyor. Ancak insan ileti\u015fiminin tamamen ortadan kalkmas\u0131 veya adaylara de\u011ferlendirme s\u00fcreci hakk\u0131nda yeterli a\u00e7\u0131klama yap\u0131lmamas\u0131 g\u00fcven kayb\u0131na yol a\u00e7abiliyor. Buna kar\u015f\u0131l\u0131k nihai i\u015fe al\u0131m karar\u0131n\u0131n tamamen yapay zek\u00e2ya b\u0131rak\u0131lmas\u0131 da g\u00fcven, etik ve mevzuat a\u00e7\u0131s\u0131ndan tart\u0131\u015fmalar\u0131 beraberinde getiriyor.<\/p>\n \u0130denfit, teknolojinin aday\u0131n de\u011ferlendirilmesini destekleyen bir ara\u00e7 olarak konumland\u0131r\u0131lmas\u0131n\u0131n, insan de\u011ferlendirmesiyle birlikte kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda daha sa\u011fl\u0131kl\u0131 sonu\u00e7lar sa\u011flayaca\u011f\u0131na dikkat \u00e7ekiyor.<\/p>\n \u0130denfit\u2019in platform verileri de yapay zek\u00e2 destekli i\u015fe al\u0131m s\u00fcre\u00e7lerinin performans\u0131n\u0131 \u00f6l\u00e7mek i\u00e7in farkl\u0131 g\u00f6stergeler sunuyor. AI m\u00fclakat daveti ve tamamlama oranlar\u0131, adaylar\u0131n AI m\u00fclakat\u0131n\u0131 terk etti\u011fi a\u015famalar, ba\u015fvurudan ilk de\u011ferlendirmeye ve m\u00fclakata ge\u00e7i\u015f s\u00fcreleri ile i\u015fe al\u0131m d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm\u00fc en y\u00fcksek kaynaklar bu g\u00f6stergeler aras\u0131nda yer al\u0131yor.<\/p>\n \u00d6n\u00fcm\u00fczdeki d\u00f6nemde i\u015fe al\u0131m teknolojilerinde ba\u015far\u0131y\u0131 belirleyecek temel kriter yaln\u0131zca daha fazla AI kullanmak olmayacak. As\u0131l fark\u0131, yapay zek\u00e2n\u0131n sa\u011flad\u0131\u011f\u0131 verimlilik kazan\u0131mlar\u0131n\u0131 insan de\u011ferlendirmesiyle birle\u015ftirerek daha iyi aday deneyimi ve daha kaliteli i\u015fe al\u0131m sonu\u00e7lar\u0131na d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrebilen \u015firketlerin yaratmas\u0131 bekleniyor.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n Kaynak: (BYZHA) Beyaz Haber Ajans\u0131<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Yapay zek\u00e2, \u015firketlerin i\u015fe al\u0131m s\u00fcre\u00e7lerinde giderek daha fazla sorumluluk \u00fcstlenirken, kullan\u0131m alan\u0131 CV taramas\u0131n\u0131n \u00e7ok \u00f6tesine ge\u00e7iyor.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":30433,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[26],"tags":[],"class_list":["post-30432","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-teknoloji"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30432","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=30432"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30432\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":30434,"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30432\/revisions\/30434"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/30433"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=30432"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=30432"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=30432"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}