Fonksiyon Bazlı Uygulamalar: İK

İnsan kaynaklarında yapay zekâ kullanımı, adayları veya çalışanları daha hızlı puanlamak değildir. Daha iyi kullanım; işle ilgili kriterleri görünür kılmak, yapılandırılmış görüşme soruları hazırlamak, anonim geri bildirimleri temalara ayırmak, öğrenme planı taslaklamak ve iç iletişimi açık hâle getirmektir. İnsan hakkında işe alım, terfi, performans, disiplin veya işten çıkarma gibi yüksek etkili kararlar için ölçüt, kanıt, bildirim ve itiraz yolu insanda kalır.

Modül künyesi

Alan İçerik Hedef kitle İK, işe alım, öğrenme-gelişim, çalışan deneyimi, yöneticiler ve hukuk/uyum ekipleri Önerilen süre (toplam dakika) 180 Ön koşul Modül 2, Modül 3 ve Modül 11’in veri ve risk temelleri Kullanılan araçlar (araç tarafsız) Onaylı metin ve tablo asistanı, insan kaynakları sistemi, anket veya öğrenme platformu, kontrol ve itiraz kayıtları Modül sonunda üretilen çıktı Risk sınıflı İK kullanım haritası, aday değerlendirme rubriği, veri kapısı, öğrenme planı ve iletişim taslağı

Öğrenme çıktıları

Bu modülün sonunda: İşe alım ve çalışan yönetimi kullanımını AB Yapay Zekâ Tüzüğü kapsamındaki yüksek risk başlıklarıyla ilişkilendirebilirsiniz. Aday değerlendirmesinde iş kriteri, doğrudan kanıt, eksik bilgi, grup bazlı test ve insan kararı alanlarını ayırabilirsiniz. KVKK, gölge yapay zekâ, veri minimizasyonu ve yurt dışı aktarım kontrolünü İK veri akışına uygulayabilirsiniz. Öğrenme-gelişim planını kanıt, hipotez, davranış ve sonuç ölçümüyle tasarlayabilirsiniz. Performans ve iç iletişim taslaklarını kişi hakkında otomatik hüküm vermeden hazırlayabilirsiniz. Yüksek etkili bir İK iş akışı i…

Oturum planı

Sıra Konu Süre (dk) Yöntem 1 İK kararlarında etki ve yüksek risk 20 Anlatım 2 KVKK veri kapısı ve gölge yapay zekâ 25 Vaka 3 İşe alım ve yanlılık testi 30 Alıştırma 4 Çalışan verisi, öğrenme ve gelişim 25 Alıştırma 5 Performans ve geri bildirim 25 Tartışma ve vaka 6 İç iletişim ve çalışan bilgilendirmesi 20 Canlı gösterim 7 Risk sınıflı iş akışı uygulaması 20 Vaka 8 İtiraz, kayıt ve kurum politikası 15 Tartışma Toplam 180

9.1 Yüksek risk sınıflaması ve insan kararı

AB Yapay Zekâ Tüzüğü, istihdam ve çalışan yönetiminde işe alım ve seçme, iş ilişkisinin şartlarını etkileyen kararlar, terfi veya sona erdirme, davranış ya da kişisel özelliklere göre görev dağıtımı ve çalışanların izlenmesi veya değerlendirilmesi gibi kullanımları yüksek risk alanları arasında sayar. CV sıralama veya başvuru ön eleme gibi bir sistem bu nedenle yalnızca “İK verimlilik aracı” diye değerlendirilmez. Kasım 2026 itibarıyla işe alım kullanımının risk sınıfını belirlemek ve kontrol tasarımını başlatmak gerekir. R2 raporundaki güncel takvime göre AI Omnibus sonrası Annex III kapsamın…

9.2 KVKK veri kapısı ve gölge yapay zekâ

KVKK’nın 2026 tarihli işyerinde üretken yapay zekâ rehber yaklaşımı, her kullanımı topluca yasaklamak yerine farkındalık, onaylı araç, veri sınırı, çıktı kuralı ve sorumluluk görünürlüğü önerir. Bu metin bağlayıcı bir kanun maddesi veya “yedi zorunlu politika başlığı” olarak sunulmamalıdır; kurumun kendi politikasını yazmasına yardımcı olan bir rehberdir. Gölge yapay zekâ, kurumun bilgisi, onayı veya kontrolü dışında üçüncü taraf bir aracı iş için kullanmaktır. Risk; kişisel veriyle sınırlı değildir. Ticari sır, fikri mülkiyet, erişim kayıtları, karar doğruluğu, itibar, siber güvenlik ve sorum…

9.3 İşe alımda kriter, yanlılık testi ve itiraz

İşe alım akışını “en iyi adayı seç” komutuyla başlatmayın. Önce pozisyonun iş analizinden türetilen kriterleri, kriterin kanıtını, kabul edilebilir eksikliği ve insan kararını tanımlayın. Adayın adı, fotoğrafı, yaş bilgisi, adresi veya işle ilgisi olmayan özellikleri değerlendirme tablosuna taşımayın. Kriter İş gereği Doğrudan kanıt Eksik bilgi İnsan kararı [beceri] [sorumluluk] [CV/görev örneği] [sorulacak soru] [bekle/uygun değil/ileri inceleme] [deneyim] [bağlam] [somut sonuç] [doğrulanacak alan] [bekle/uygun değil/ileri inceleme] [çalışma koşulu] [işin zorunlu koşulu] [adayın açık beyanı] …

9.4 Öğrenme ve gelişim: hipotezden davranışa

Öğrenme ihtiyacını bir çalışanın yapay zekâ tarafından etiketlenmesiyle belirlemeyin. İş hedefi, çalışan geri bildirimi, yönetici gözlemi ve iş çıktısı verisini ayrı kanıtlar olarak inceleyin. Yapay zekâ tema ve soru önerebilir; hangi davranışın değişmesi gerektiği ve bunun nasıl ölçüleceği insan tarafından belirlenir. Aşağıdaki anonim geri bildirim, rol hedefi ve iş sonucu notlarını karşılaştır. Kişi hakkında yetkinlik veya değer hükmü verme. Çıktı: doğrudan gözlenen kanıt eğitim ihtiyacı hipotezi hipoteze karşı alternatif açıklama doğrulama görüşmesi sorusu öğrenme davranışı iş üzerinde ölçü…

9.5 Performans, geri bildirim ve otomasyon yanlılığı

Performans sürecinde yapay zekânın güvenli rolü hedef metnini netleştirmek, gözlenen davranış ile etkisini ayırmak, görüşme soruları hazırlamak ve geri bildirim taslağını sadeleştirmektir. Çalışanın değerini, niyetini veya gelecekteki başarısını tek metinden çıkarmak uygun değildir. Aşağıdaki hedef taslağını düzenle. Çalışan hakkında performans, kişilik veya niyet hükmü verme. Çıktı: gözlenebilir davranış veya çıktı ölçüm tanımı tarih veya dönem çalışanın etkileyebileceği alan yönetici desteği eksik veri görüşmede sorulacak açık soru Varsayım ile doğrudan kanıtı ayrı etiketle. Geri bildirim me…

9.6 İç iletişim ve çalışan bilgilendirmesi

İç iletişimde yapay zekâ, onaylı olgu listesinden açık ve sakin bir taslak hazırlayabilir. Değişikliğin nedeni, neyin değişeceği, çalışanın ne yapacağı, hangi verinin işleneceği ve nereye soru sorulacağı kurum tarafından belirlenir. Model yeni tarih, vaat, görev veya hukuki sonuç eklememelidir. Aşağıdaki onaylı olgu listesinden iç duyuru taslağı hazırla. Yeni tarih, sayı, gerekçe veya taahhüt ekleme. Başlıklar: neden ne değişiyor çalışan şimdi ne yapmalı hangi veriler kullanılacak veya kullanılmayacak destek ve soru kanalı itiraz veya geri bildirim yolu Ton: [açık/sakin/resmî] Taslağı yayımlam…

9.7 Kurgusal vaka: aday ön eleme ve öğrenme planı

Örnek senaryo: Orta ölçekli bir hizmet şirketinin İK ekibi, yeni bir rol için çok sayıda başvuru alıyor. Ekip, işle ilgili kanıtları aynı formatta görmek, kişisel özelliklere dayalı varsayımları ayıklamak, küçük bir aday örnekleminde yanlılık kontrolü yapmak ve işe alınan rol için ilk 90 günlük öğrenme planı hazırlamak istiyor. Vaka uygulaması: İş analizinden üç veya dört kriter çıkarın; kriterleri adayları görmeden önce sabitleyin. Anonim aday kayıtlarını kanıt, eksik bilgi ve takip sorusu sütunlarına taşıyın. İki grup veya iki veri kesiti arasında ileri aşamaya geçiş ve insan düzeltmesini ka…

9.8 İK iş akışında kabul testi ve olay kaydı

İK kullanımını çalışan veya aday üzerinde denemeden önce kurgusal ve anonim testlerle sınayın. Test planı yalnızca doğru cevap aramaz; eksik veri geldiğinde sistemin durup durmadığını, dış içerikteki talimatı komut sayıp saymadığını, kriter dışı kişisel özelliği önerip önermediğini ve insan onayı olmadan iletişim hazırlayıp hazırlamadığını da inceler. Test durumu Beklenen davranış Başarı kanıtı Normal anonim kayıt Yalnız onaylı kriterlerle tablo üretir Kriter ve kanıt eşleşir Eksik veya çelişkili kayıt Eksikliği açıkça işaretler Tahmin yerine takip sorusu çıkar İşle ilgisiz kişisel özellik Öze…

Kurumunuza uyarlama

Kurumunuzun İK politika kartında en az şu alanları açıkça tanımlayın: onaylı araçlar ve hesaplar, amaç ve kullanım alanları, girdi verisi, çıktı kullanımı, erişim ve saklama, yurt dışı aktarım incelemesi, yanlılık testi, çalışan/adayı bilgilendirmesi, itiraz, olay müdahalesi ve onay sahipleri. Bu alanlar KVKK rehberinin yerine geçen bir mevzuat listesi değil, kurum içi uygulama tasarımıdır. İşe alım sistemi, performans platformu, anket aracı ve üretken yapay zekâ asistanı arasındaki veri akışını çizmeden bağlayıcı entegrasyon açmayın. Her bağlantı için okuma, taslak yazma, kayıt oluşturma, gön…

Uygulama görevi

60 dakikada risk sınıflı bir İK kullanım akışı üretin: Kurgusal bir iş ilanı, anonim aday özeti ve rol hedefi seçin. İş kriterlerini, kanıt tanımını, eksik bilgiyi ve insan kararını yazın. İlanı ayrımcılık ve açıklık açısından taratın; her değişiklik için gerekçe isteyin. Aday ön eleme tablosu ve yapılandırılmış mülakat rubriği oluşturun. Küçük bir test kümesinde hata, insan düzeltmesi ve mümkünse grup farklarını inceleyin; kesin olmayan oranları üretmeyin. Çalışan verisi için KVKK veri kapısı, araç ve aktarım kontrolü hazırlayın. Rol bazında 90 günlük öğrenme planı ve dört düzeyli ölçüm tablo…

Kontrol listesi

Kullanımın işe alım, performans, terfi veya izleme etkisi sınıflandırıldı. Kriterler iş analizine dayanıyor ve aday görüldükten sonra değiştirilmedi. Kişisel ve hassas veriler amaçla sınırlı tutuldu. Onaylı araç, hesap, erişim ve saklama kuralı belli. Yurt dışı aktarım ve sağlayıcı sözleşmesi incelendi. Yanlılık testi yalnız model beyanına bırakılmadı. İnsan onayı, açıklama ve itiraz kanalı kayıtlı. Performans akışında araç çıktısı tek karar kanıtı değil. Öğrenme planı tepki, öğrenme, davranış ve sonuç düzeylerini ayırıyor. İç iletişimde tarih, veri kullanımı ve sorumlu insan tarafından teyit …

Sık yapılan hatalar

Hata Neden sorun Doğrusu İK aracını yalnız verimlilik aracı saymak İşe alım ve performans kararları hakları etkileyebilir Kullanımı risk ve etkiyle sınıflandırmak Tek bir aday puanı üretmek Kriter ve kanıt görünmezleşir İş kriteri, kanıt ve takip sorusu tablosu kullanmak İnsan onayını yeterli adalet kanıtı saymak İnsan da hatalı çıktıyı sorgulamadan onaylayabilir Grup testi, açıklama, kayıt ve itiraz eklemek KVKK rehberini zorunlu yedi maddelik kanun listesi gibi yazmak Rehber ile bağlayıcı hukuk karışır Rehberi kurum politikası tasarımına çevirmek Kurumsal hesabı tüm veri risklerinin çözümü s…

Kendinizi sınayın

İşe alımda CV ön elemenin yüksek risk olarak değerlendirilmesinin nedeni nedir? İnsan onayı neden tek başına yanlılık kontrolü değildir? Gölge yapay zekâ hangi riskleri görünür kılar? Aday değerlendirme tablosunda puan yerine hangi alanlar bulunmalıdır? Öğrenme ve gelişim planında Kirkpatrick’in dört düzeyi nasıl kullanılır? İK çıktısının yüksek etkili bir karara dönüşmesini engelleyen en az üç kapı nedir? Cevap anahtarı Seçim ve işe erişim kararlarını, kariyer fırsatlarını ve ayrımcılık riskini etkileyebilir; Tüzükte istihdam ve seçme alanları yüksek risk kapsamındadır. İnsan, hatalı veya öny…

Kaynaklar ve ileri okuma

Avrupa Birliği — Artificial Intelligence Act, güncel konsolide metin — Madde 4, istihdam ve çalışan yönetiminde yüksek risk alanları. Avrupa Komisyonu — Regulatory framework for artificial intelligence — uygulama tarihleri ve güncel çerçeve. KVKK — İş Yerlerinde Üretken Yapay Zekâ Araçlarının Kullanımı — gölge yapay zekâ, farkındalık ve kurum politikası yaklaşımı. KVKK — Yurt Dışına Aktarım — aktarım seçenekleri ve değerlendirme sırası. KVKK — Standart sözleşmelerde dikkat edilmesi gereken hususlar — bildirim ve sözleşme uygulaması. NIST — Generative Artificial Intelligence Profile — risk, doğ…