Yeteneklerden Sorumlu Başkan Yardımcısı, Yapay Zekânın Yetenek Kazanımı Yaşam Döngüsüne Nasıl Entegre Edilebileceğini Anlatıyor

Greg Russell, Cover Genius'a Yetenekten Sorumlu Başkan Yardımcısı olarak katıldığında şirket verimlilik için aşırı optimize edilmiş durumdaydı. Greg, "İşe Alım Kalitesi"ni kuzey yıldızı metriği olarak kullanarak Yetenek süreçlerini yeniden tasarlamak için yapay zekâdan yararlandı.

Uygulamada bunun nasıl göründüğünü öğrenmek için Greg'le görüştük. İşte söyledikleri.

"İşe Alım Kalitesi"ni kuzey yıldızı yapmak

Ben Greg Russell, insanların hâlihazırda kullandığı platformlara koruma hizmeti entegre eden küresel bir sigorta teknolojileri şirketi olan Cover Genius'ta Yetenekten Sorumlu Başkan Yardımcısıyım. Benim görevim, bu vizyonu gerçeğe dönüştürecek ekibi kurmak.

İşe alımdaki çoğu kişi gibi ben de bu alana tesadüfen girdim. Ancak beni bu alanda tutan ve gerçekten sevmemi sağlayan şey, işe alımın özünde hikâye anlatıcılığı olmasıydı. En iyi işe alım uzmanları, bir şirket ve rol hakkında tam olarak doğru zamanda, tam olarak doğru kişide karşılık bulan özgün bir hikâye anlatır.

Snapdocs'ta dört yıl boyunca kültür, aday deneyimi, işe alım uzmanlığı ve birini harika bir işe alım ortağı olması için geliştirmenin nasıl göründüğü üzerine yoğunlaştım.

Cover Genius'a katıldığımda, verimlilik ve hıza aşırı odaklanmış bir işlev devraldım. Bu yaklaşım ilk ölçeklenmeye yardımcı oldu, ancak gerçekten olmak istediğimiz şirketi kurmak için yalnızca hızın yeterli olmayacağını görebiliyordum. Bu nedenle bilinçli bir değişiklik yaptık: "İşe Alım Kalitesi" (QoH) bizim kuzey yıldızımız oldu. Süreci baştan tasarladık ve şöyle dedik: "Daha bilinçli işe alım yapacağız ve buna değecek."

Bu süreci titiz hâle getirme çalışması, yapay zekânın kapısını benim için açtı. Tüm huninizi haritalandırıp sürtüşme noktalarını belirlediğinizde, manuel süreçlerin gereksiz yük oluşturduğu veya önemli sinyalleri kaybetmenize neden olduğu tüm alanları görmeye başlarsınız. Ardından yapay zekâ ortaya çıkar ve şöyle der: "Bunda yardımcı olabilirim."

Bu noktaya ulaşma yolculuğu, uzmanlıktan sistem düşüncesine ve oradan teknolojiye uzanan bir yolculuktu. İşe alımın insani yönünü önemsemeyi hiçbir zaman bırakmadım. Ancak bu kararları veren insanların etrafındaki altyapının onları hak edip etmediğini çok daha fazla önemsemeye başladım.

Yalın bir ekiple küresel yetenek kazanımını yürütmek

Cover Genius 600 kişilik bir şirket, ancak Yetenek Kazanımı ekibi bilinçli olarak yalın tutuluyor. Ana bölgelerimize dağılmış yedi işe alım uzmanım var: Kuzey Amerika, Sidney merkezli APAC, Londra merkezli EMEA ve Uruguay merkezli iki Müşteri organizasyonu işe alım uzmanı ile bir koordinatör.

Daha sonra azaltmak zorunda kalacağımız kalıcı çalışan sayısını artırmak yerine, işe alım yoğunluklarında geçici sözleşmeli kaynaklarla ekibimizi büyütüyoruz. Bu mali yılda (10,5 ay) bu ekiple yaklaşık 230 işe alım gerçekleştirdik; en yoğun ayımızda 38 işe alım yaptık.

Kapsam açısından strateji ve süreç tasarımından günlük işe alım operasyonlarına kadar her şeyden sorumluyum. İşe alım yöneticilerinin yetkinleştirilmesi, işe alım uzmanlarının geliştirilmesi, araçlar ve işveren markası da benim sorumluluğumda. İnsanlardan Sorumlu Genel Müdürümüze rapor veriyor ve çalışan sayısı planlaması ile önceliklendirme konularında yönetici ekibiyle yakın çalışıyorum.

Kısacası: küçük ekip, büyük yetki alanı, küresel kapsam.

Yapay zekâ işe alım yaşam döngüsünün tamamına nasıl entegre ediliyor?

İşe alım sürecimiz ilk aday görüşmesinden önce başlar. Bir işe alım yöneticisi yeni bir rol için süreci başlattığında, yapay zekâ iş tanımının yazılmasına ve iyileştirilmesine yardımcı olur. Bu temel bir şey gibi görünebilir, ancak iyi hazırlanmış bir iş tanımı, yapay zekâ puanlama aracının etkinliği de dâhil olmak üzere sonraki her şeyin temelini oluşturur. Girdi kötüyse çıktı da kötü olur.

Rol yayımlandığında ve başvurular gelmeye başladığında, aday havuzuna öncelik vermemize yardımcı olması için yapay zekâ odaklı aday takip sistemimiz Kula'yı ve onun yapay zekâ puanlama işlevini kullanıyoruz. Bunun nasıl çalıştığı konusunda net olmak istiyorum, çünkü bunun kolayca yanlış anlaşılabileceğini düşünüyorum.

Bu, adayları otonom bir şekilde sıralayan yapay zekâ değildir. İşe alım uzmanları ve işe alım yöneticileri, tam olarak aradıkları özellikleri yansıtacak şekilde son derece ayarlanabilir bir filtreyi yinelemeli olarak oluşturur. Ona verdiğimiz kriterlere göre en nitelikli adayları öne çıkarır. Bağımsız olarak hiçbir eylemde bulunmaz. Bu, kararımızın yerine geçecek değil, kararımızı geniş ölçekte uygulamak için kullanılan bir araçtır.

Ardından mülakatlara geçiyoruz. Yapay zekâ not alma aracı, her telefon görüşmesi ve panel mülakatı için çalışarak kelimesi kelimesine doğru dökümler, yapay zekâ tarafından oluşturulan notlar ve aday özetleri sunuyor.

Bu, her aday hakkında öncekinden çok daha zengin bir sinyal oluşturuyor. Herkes dağınık kişisel notlar yerine aynı ayrıntılı kayda dayanarak çalıştığı için değerlendirme toplantıları daha kapsamlı oluyor.

Teklif aşamasında, yerleşik ofis merkezlerimizden birinin dışında işe alım yapıyorsak, piyasa ücretlendirme verilerini toplamaya ve sentezlemeye yardımcı olması için yapay zekâyı kullanıyoruz. Ayrıca, yapay zekânın analizlerin büyük bölümünü gerçekleştireceği kapsamlı bir ücret bandı yenilemesi yapmak üzereyiz.

Bir işe alım yaptıktan sonra, Kula'nın sohbet işlevini kullanarak raporlama yapıyoruz. Sorgular oluşturmak veya bir iş zekâsı aracında gezinmek yerine, soruyu yalnızca günlük dille soruyorsunuz. "1. çeyrekte mühendislik pozisyonlarını doldurmak için geçen ortalama süre neydi?" diye soruyorsunuz ve yanıtı öne çıkarıyor. Bu, veri uzmanı olmayan kişilerin verilere erişebilme biçiminde önemli bir değişiklik.

Yapay zekâ odaklı bir ATS mülakatları nasıl iyileştiriyor?

Kula'nın yapay zekâsının mülakatlarımızı nasıl değiştirdiğini biraz daha yakından incelemek istiyorum.

Dahili mülakat kaydedici ve not alma aracı bizim için en büyük farkı yarattı. Benzer araçlara aşina olanlar için, BrightHire'ın doğrudan aracın içine yerleştirilmiş hâli gibi düşünebilirsiniz. Aşina olmayanlar içinse, Gong'u düşünün; ancak mülakatlar için. Yapay zekâ her mülakatı otomatik olarak kaydediyor, yazıya döküyor ve özetliyor. Bu tek özellik, tüm süreç genelinde zincirleme bir etki yarattı:

1. Mülakatı yapanlar konuşmaya gerçekten katılabiliyor. Daha önce biri, adayı yarım kulakla dinlerken bir yandan telaşla not alıyordu. Artık konuşmaya dâhil oluyor, daha iyi takip soruları soruyor ve gerçek bir sohbet yürütüyorlar. Yapay zekâ her şeyi kaydediyor.
2. İşe alım yöneticileri kaydı inceleyebiliyor. Bu basit görünebilir, ancak her şeyi değiştiriyor. Değerlendirme toplantısında birbirine yakın iki seçenek arasında karar vermeye çalışırken, birinin hafızasına veya madde işaretleriyle hazırlanmış bir özete güvenmek yerine mülakatı izleyebiliyorsunuz. Bu konuşmaların kalitesi önemli ölçüde artıyor.
3. Bir yetenek edinimi lideri olarak beni en çok heyecanlandıran şey bu: Mülakatı yapanların performansına ilişkin eşi benzeri görülmemiş bir görünürlük sağlıyor. Artık odada neler olduğunu görebiliyoruz. İnsanlar doğru soruları mı soruyor? Şirketi iyi tanıtıyorlar mı? Adaylara iyi bir deneyim sunuyorlar mı? Buna özgü ve hedefli geri bildirimlerle koçluk yapabiliyoruz. Bu, çoğu yetenek edinimi ekibi için gerçekten yeni bir yetkinlik.

Sonuçlar açısından, Liderlik ve Değerler (L&V) mülakatımız kültürel uyumu test etmek için yaptığımız son mülakat ve bu mülakat yerleşik bir veto yetkisi içeriyor. Kula'nın yapay zekâ kaydedicisi bu veto yetkisini mümkün kılıyor. Birisi "Hayır" ise dökümü okuyup mülakatın önemli bölümlerini izliyorum. Ardından konuşuyoruz.

Benzer şekilde, mülakatı yapan kişi bir konu hakkında emin değilse, mülakatın ilgili bölümünü izleyip görüş bildirmemi istiyor. Bu süreci kayıtları temel alarak güçlendirdikten sonraki ilk iki ayda, L&V toplam 56 işe alım karşısında sekiz işe almama kararı üretti. Bu gürültü değil. Filtrenin çalıştığını gösteriyor.

Sinyal, tüm bunların ortak temelini oluşturuyor. İşe alım kalitesi felsefemiz, daha iyi sinyallerin daha iyi kararlara yol açtığı fikrine dayanıyor. Kula'nın yapay zekâ araçları daha fazla ve daha iyi sinyalin yanı sıra bunlara göre hareket etmenin daha fazla yolunu sunuyor. Değişen yalnızca sistem değil; sistem, insanların sürece nasıl katıldığını değiştirdi.

Yapay zekâ stratejik çalışmayı nasıl değiştiriyor?

Etkilenen bir diğer alan da stratejik çalışmalarım. Bir iş gerekçesi veya strateji belgesi yazmak, birden fazla taslak ve oturumla günler, hatta bazen haftalar alırdı. Artık bu işi birkaç saat içinde tamamlıyorum. Yönetici sunumları için slaytlar, grafikler ve bilgi grafikleri hazırlamak eskiden tüm gün süren bir işti; şimdi dakikalar alıyor. Bu bir abartı değil, olan tam olarak bu.

Yapay zekâ araçları sistemlerimize — Slack, Gmail, Google Docs — bağlandığı için hepsinden aynı anda bağlam çekmelerini isteyebiliyorum. Bir konu hakkındaki yakın tarihli konuşmaları özetleyebiliyor, bir belge bulabiliyor ve bir ileti dizisini çapraz referans olarak kullanabiliyorlar. Bu iş için eskiden dört sekmede arama yapmam gerekirdi; şimdi tek gereken bir komut.

Açıkçası, yapay zekâyı entegre etmenin henüz önemli ve ölçülebilir bir dezavantajını görmedim. Bazı işe alım yöneticilerini görüş oluştururken yapay zekâya aşırı güvenmekten uzaklaştırmamız gerekti, ancak bunu fark edip düzeltmek kolaydı.

Bunun kulağa gerçek olamayacak kadar iyi geldiğini biliyorum ve henüz yolun başındayız. İnsanlar çıktıyla eleştirel biçimde ilgilenmeyi bırakırsa sinyal kalitesinin düşmesi gibi sorunları yakından izliyorum. Gerçek riskler var, ancak şu ana kadar bunlarla kayda değer ölçüde karşılaşmadık.

İşe alımda yapay zekâ nerelerde sınırlandırılmalı?

Greg Paylaşıyor

Yapay zekâ profilleri eşleştirmemize, en güçlü adayları öne çıkarmamıza ve bir mülakatta neler olduğunu özetlememize yardımcı olabilir. Kararı veremez.

Çizgiyi nerede çektiğimizi açıkça belirtmek istiyorum, çünkü bu konuda güçlü bir görüşüm var.

Değerlendirme ve seçim her zaman tamamen insanlara ait olmaya devam eder. Yapay zekâ profilleri eşleştirmemize, en güçlü adayları öne çıkarmamıza ve bir mülakatta neler olduğunu özetlememize yardımcı olabilir. Kararı veremez.

Not alma aracıyla ilgili kuralımız açık: Yapay zekâ notları doldurabilir, ancak insan mülakatçı adayı puanlamalı ve gerekçesini açıklayan kendi geri bildirimini yazmalıdır. Cover Genius'ta yapay zekâ hiçbir adayı otomatik olarak reddetmeyecek. Kesinlikle.

Bunun nedeni teknoloji konusunda çekingen olmamız değil. İşe alım, bir insan hakkında verilen insani bir karardır. Bu şirkete kimin katılacağına, bu kültürün bir parçası olacağına ve bu fırsatı kimin elde edeceğine biz karar veririz. Ne kadar iyi hâle gelirse gelsin, bu algoritmaya devredilecek bir karar değildir.

Yapay zekâ inanılmaz derecede kullanışlı bir araç ve giderek daha da güçlü hâle gelecek. Ancak günün sonunda bu şirketi insanlar oluşturur. Şirkete hangi insanların katılacağına da insanlar karar vermelidir.

İşe alım süreçlerinde yapay zekâ sınırları nasıl belirlenir?

Bazı insanların kendi muhakemelerini yapay zekâya ne kadar kolay devredeceğini hafife almışım. Bu durum dramatik bir şekilde değil, sessizce ve kademeli olarak gerçekleşiyor; gözlemlemiyorsanız fark etmeniz kolay değil.

Bunu ilk olarak iş tanımlarında gördük. Bazı insanlar yapay zekânın çıktısını alıp hızlıca gözden geçirme ve yayımlama eğiliminde. Hakkını vermek gerekirse, bu muhtemelen aynı kişileri yapay zekâ öncesi dönemde başka bir şirketin iş tanımını doğrudan kopyalamaya yönelten içgüdünün aynısı. Araç değişti, ancak davranış değişmedi.

Daha önemli bir örneği mülakat özetlerinde gördük. Yapay zekâ ile not alma aracını kullanıma sunduktan kısa süre sonra, birçok kişinin yapay zekânın yalnızca notları değil, genel aday özetini ve görüşünü de doldurmasına razı olduğunu fark ettik. Esasen, işe alım önerisini araca devretmişlerdi.

Bunu hızla fark ettik ve sınırlar koyduk. Kural artık açık: Yapay zekâ not alma konusunda yardımcı olabilir, ancak insan mülakatçı kendi değerlendirmesini yazmalı ve puanı kendisi vermelidir. Pazarlık konusu olamaz.

Fakat beni asıl şaşırtan, bunu söylemek zorunda kalmış olmamızdı. İnsanların her zaman karar verici olması bana o kadar temel bir ilke gibi geliyor ki bunun genel olarak paylaşılan bir içgüdü olduğunu varsaymıştım. Meğer düşündüğüm kadar evrensel değilmiş.

Bu sınırları kullanıma sunmadan önce belirlemeliydim, sonrasında değil. Ayrıca yapay zekânın neyi desteklediğiyle neyin yerini asla alamayacağı konusunda en baştan çok daha bilinçli davranmalıydım. Bu netlik önemlidir ve alışkanlıklar oluştuktan sonra düzeltmeye çalışmaktansa onları oluşmadan önce belirlemek daha iyidir.

Yapay zekâ özgeçmiş taramasını nasıl değiştiriyor?

Yapay zekâ yeni zorluklar da yaratıyor.

İşte harika bir örnek. Benim "kusursuz" özgeçmişler olarak adlandırdığım özgeçmişlerden oluşan bir akın görüyoruz. Adaylar başvurularını yapay zekâyla uyarlayarak iş tanımımıza tam olarak uymasını sağlıyor. 100 başvuru alıyoruz ve Kula'nın sisteminde 50 aday 100 üzerinden 95 veya daha yüksek puan alıyor. Hepsi tam eşleşme.

Peki, önce kimi arayacağınıza nasıl karar vereceksiniz? Veremezsiniz. Bir tarama aracı olarak özgeçmiş incelemesi sona eriyor.

Ayrıca her pozisyon için 50 ya da 100 kişiyi telefonla ön görüşmeden geçiremezsiniz. Matematik buna izin vermiyor.

Bir yapay zekâ sorununu yapay zekâyla çözüyoruz. Her başvuru sahibini hemen ve tutarlı bir şekilde tarayabilen yapay zekâ mülakatçılarını değerlendiriyoruz. Özgeçmişlerini kimin incelediğinden veya ne zaman başvurduklarından bağımsız olarak herkes aynı ilk mülakata giriyor. Açıkçası bu, adaylar için daha az değil, daha adil bir yaklaşım. Kullanım alanının en net olduğu yüksek hacimli müşteri destek pozisyonlarıyla başlıyoruz, ancak bu sorunun mühendislikte de ortaya çıktığını görüyoruz.

Mühendisler yapay zekâyla mülakat yapmaktan memnun olacak mı? Muhtemelen başlangıçta hayır. Ancak bunun insanların beklediğinden daha hızlı değişeceğini düşünüyorum. Dürüst tahminim, 12 ila 18 ay içinde yapay zekâ mülakatçısıyla insan mülakatçı arasındaki farkı anlayamayacağınız yönünde. Belki daha da erken. Dolayısıyla insanların bugün bu konuda hissettiği rahatsızlık, göründüğünden çok daha kısa sürecek gibi görünüyor.

Liderler neden yapay zekâyı farkındalıkla benimsemeli?

Greg Paylaşıyor

Öyleyse işe koyulun. Ama gözleriniz açık olarak başlayın… Felaket tellalı olmayın. Ama uyurgezer de olmayın.

Yapay zekâ dönüşümü konusunda heyecanlanın. Korkmayın. Bunun söylemesi yapmasından kolay, biliyorum. Korkular meşru. Tüm iş kategorilerinin, herkes uyum sağlayamadan ortadan kalkacak şekilde otomatikleştirildiği ya da yapay zekânın sahip olduğumuz önyargıları ve bozuk sistemleri yalnızca güçlendirdiği bir dünyaya giden yolu takip etmek zor değil. Bunlar mantıksız endişeler değil. Gerçekler.

Ama mesele şu: Yapay zekâ burada. Hiçbir yere gitmiyor. Herhangi bir işlevdeki her profesyonelin trene binmesi ya da trenin altında kalması gerekiyor; bunun liderler için herkes kadar, hatta daha fazla geçerli olduğunu söyleyebilirim.

Liderler deneyimleri ve kıdemleri sayesinde kendilerini görece güvende hissedebilir ve bence bu kısmen doğru. Yapay zekâ, bir kariyer boyunca gerçek zorluklarla, gerçek başarısızlıklarla ve gerçek karmaşıklıklarla başa çıkmaktan kaynaklanan muhakemeyi kolayca otomatikleştiremez. Birilerinin yapay zekâyı yönlendirmesi gerekir. Birilerinin onun neye odaklanacağına ve çıktının güvenilir olup olmadığına karar vermesi gerekir. Bu, liderliğin işidir.

Ancak görece daha güvende olmak, güvende olmakla aynı şey değildir. Daha da önemlisi, tamamen savunmaya geçmek yanlış bir bakış açısıdır. Bu dönemde başarılı olacak liderler, konumlarını koruyanlar olmayacak. Bu fırsatı iki elleriyle kavrayıp kendilerine süper güçler kazandıranlar olacak. Bunu yapmak için fırsat penceresi de şu anda açık. Daha uygun bir anı beklemek için işler çok hızlı ilerliyor.

Öyleyse işe koyulun. Ama gözleriniz açık olarak başlayın.

İşte burada farkındalığı devreye sokardım ve bunu bir moda sözcük olarak değil, gerçekten kastediyorum. Her yapay zekâ etkileşimine, ürettiği her fikre ve mümkün kıldığı her dönüştürücü ana; açıklık, disiplin ve niyetle yaklaşın. Ne istediğinizi ve bunu neden istediğinizi bilin. Size sunulanı titizlikle inceleyin.

Bu tür bilinçli bir etkileşim, yapay zekâ söz konusu olduğunda tamamen insani bağlamlara kıyasla daha güçlü bir gerekçeye dayanır; çünkü çıktı daha hızlı gelir, daha geniş ölçekte yayılır ve her zaman hemen fark edilmeyen şekillerde ters gidebilir.

Felaket tellalı olmayın. Ama uyurgezer de olmayın.

Yapay zekâ ile yetenek kazanımı nasıl yeniden tasarlanır?

Açıkça taraflı yaklaşımımı bir kenara bıraksanız bile, Yetenek Kazanımı'nın şu anda herhangi bir kuruluşun odaklanması gereken en iyi alanlardan biri olduğunu söyleyebilirim. Sadece YK ekipleri için değil. İnsanları işe alan her şirket için.

Bu yetkinlik mevcut. Değişen şey bu. Artık bu teorik bir konu değil. Yapay zekâ bugün şirketlerin işe alma biçiminde anlamlı ve somut iyileştirmeler sağlayacak kadar iyi; ancak çoğu kuruluş hâlâ beş yıl öncekiyle neredeyse aynı görünen bir süreç yürütüyor.

Yetenek kazanımını baştan sona yenilemenin çerçevesi basittir:

1. Öncelikle işe alım sürecinizdeki rutin ve tekrarlayan her şeyi belirleyin ve otomatikleştirin. İş tanımları yazmak, planlama, araştırma ve dış kaynaklardan aday bulma, özgeçmiş inceleme, ilk eleme, not alma ve temel raporlama. Bunların mümkün olduğunca büyük bir kısmını işe alım uzmanlarınızın üzerinden alın ya da en azından onları bugünkünden katbekat daha verimli hâle getirin.
2. Sürecin daha yüksek değer sağlayan kısımları, yani daha iyi sinyalin daha iyi kararlara yol açtığı noktalar, üzerinde dikkatlice düşünün ve yapay zekânın daha derinlemesine ilerlemenize nasıl yardımcı olabileceğini sorun.
3. İşe alım uzmanlarınızın kazandıkları zaman ve zihinsel alanla ne yapacağı konusunda bilinçli olun; çünkü amaç yalnızca verimlilik değil. Amaç, onları süreç yöneticileri olmaktan çıkarıp işletme için gerçekten danışmanlık yapan iş ortaklarına dönüştürmektir.

Bunu iyi yaptığınızda üç şey gerçekleşir. Her aday hakkında daha güçlü, daha geniş ve daha derin sinyaller elde edersiniz. İşe alım uzmanlarınız, adayları yalnızca bir süreçten geçirmek yerine işe alım yöneticilerine danışmanlık yapmak için gerekli zamana ve araçlara sahip olur. Ayrıca süreç daha hızlı, daha tutarlı ve önemli noktalarda daha insani hâle geldiği için aday deneyiminiz iyileşir.

Bunların tamamı bugün ulaşılabilir durumda. İki yıl sonra değil. Şimdi.

Takipte kalın

Greg Russell ile LinkedIn üzerinden iletişim kurabilir veya daha fazla bilgi edinmek için Cover Genius'ı ziyaret edebilirsiniz.

People Managing People'da daha fazla uzman röportajı sizleri bekliyor!