Yapay Zeka ve İnsan Kaynakları Raporu
5 Haziran 2026'da 20'nin üzerinde katılımcıyla yapılan kapalı yuvarlak masa oturumu, yapay zekanın insan kaynaklarında açtığı soruları algoritmik ön yargıdan gölge yapay zekaya, giriş seviyesi işlerden dijital iş gücüne kadar sahadan gelen örneklerle ele alıyor. Oturumda üç temel risk öne çıktı: gölge yapay zeka kaynaklı veri sızıntısı, tarihsel verilerden gelen algoritmik ön yargı ve giriş seviyesi rollerin otomasyonuyla zayıflayan yetenek hattı.
Raporda ne var?
Algoritmik Ön Yargı ve Eril Veri Setleri
Tarihsel verilerle eğitilen yapay zeka, işe alım mülakatlarında ve aday elemede geçmişteki ayrımcılıkları ve ön yargıları kopyalayıp büyütebiliyor; isme ya da etnik kökene dayalı algoritmik ayrımcılığın sektörde büyüyen bir soruna dönüştüğü ifade edildi.
Veri Gizliliği, Gölge YZ ve Maliyet
Çalışanların şirket verisini ve özlük bilgilerini halka açık dil modellerine kopyalaması en önemli siber güvenlik ve KVKK risklerinden biri sayıldı. Veriyi Türkiye'de tutan kurum içi modeller uyumu kolaylaştırıyor, ama GPU kiralama maliyeti ağır bir yük.
Giriş Seviyesi İşler ve Eğitim
Yapay zekanın raporlama, veri analizi ve kodlama gibi giriş ve orta seviye işleri devralmaya başlaması, yeni mezunların yetiştiği “çıraklık” zeminini daraltıyor. Masada en çok üzerinde durulan endişe: bu işleri yapay zeka yaparsa geleceğin yöneticileri nasıl yetişecek?
İnsan ve Dijital İş Gücü
Katılımcılar, işlem bazlı İK yönetiminden “İş Gücü Mimarisi” evresine geçişin başladığı görüşünde birleşti. Yapay zekayla kazanılan zaman ise her zaman katma değere dönüşmüyor; bu “Verimlilik Tuzağı” demotivasyona ve amaçsızlığa yol açabilir.