İK yazılımı pazarı yapay zekâ iddialarıyla dolu. Bulması daha zor olan şey, gerçek bir kullanıcının oturup cilalanmış bir senaryo olmadan sorular sormaya başladığında bu özelliklerin neler yaptığını canlı ve doğaçlama biçimde gösteren bir incelemedir. Biz de tam olarak bunu, modern ve hızla büyüyen kuruluşlar için geliştirilmiş yapay zekâ destekli bir insan sermayesi yönetimi platformu olan HiBob ile gerçekleştirdik.
Tim Fisher, People Managing People'ın Yapay Zekâ Başkan Yardımcısı, canlı bir oturumda HiBob'un ürün pazarlama sorumlusu Josh Rod'u denedi. Josh'un ifade ettiği gibi HiBob'un felsefesi, yapay zekâya erişimi kuruluş genelinde demokratikleştirmeye dayanıyor; böylece İK'nın oluşturduğu araçlar yalnızca sistem yöneticilerinin değil, her yönetici ve çalışanın kullanımına sunuluyor.
Platform bunu, sorguları arka planda çalışan uzmanlaşmış aracılar arasında yönlendiren tek bir sohbet arayüzü üzerinden gerçekleştiriyor. Bu aracılar, her kullanıcının platformda neleri görebileceğini belirleyen aynı izin yapısına tabi. Aşağıda, canlı oturumdan derlenen HiBob'un temel yapay zekâ özelliklerinin ayrıntılı bir dökümü yer alıyor.
HiBob'un Yapay Zekâ Özelliklerine Derinlemesine Bakış
Josh, demodan önce HiBob'un 160.000 müşteri ve potansiyel müşteri görüşmesine ilişkin analizinden elde ettiği verileri paylaştı. Bu analiz, kuruluşların yapay zekâya hazırlık konusunda gerçekte hangi noktada olduğunu haritalandırma girişimiydi.
Döküm:
- Yaklaşık %10'u gelişmiş, ajan tabanlı seviyede
- Yaklaşık %30'u yapay zekânın kullanıma sunulmasının güvenli olup olmadığını hâlâ belirlemeye çalışıyor
- Yaklaşık %60'ı ortada yer alıyor ve mevcut işlerin daha hızlı ve verimli yapılmasına odaklanıyor.
Eğer bu %60'lık grubun içindeyseniz, çoğunluktasınız ve HiBob'un yapay zekâ özellikleri tam olarak bu grubun şu an bulunduğu noktaya göre tasarlandı.
Have an account? Log In
1. Bob Yapay Zekâ Asistanı: Çalışanların Kendi İşlemlerini Yapabilmesi
Bob Yapay Zekâ Asistanı, sorguları belge yönetimi, performans yönetimi ve diğerleri gibi uzmanlaşmış aracılara yönlendiren tek bir sohbet arayüzüdür. Çalışanlar tek bir sohbet penceresiyle etkileşime girer; yönlendirme arka planda gerçekleşir.
Kendi işlemlerini yapabilme kullanım alanı, bunun anında ve ölçülebilir değer sağladığı noktadır. Çalışanlar İK'ya Slack mesajı göndermek, kurum içi bilgi tabanında arama yapmak veya bir talebe yanıt gelmesini beklemek yerine doğrudan asistana soru sorabilir.
Canlı demoda Josh, şirketin ofiste köpek bulundurma politikasını sordu. Sistem, Josh'un profilinden hangi konumun kendisi için geçerli olduğunu bilerek Tel Aviv ofisine özgü politikayı gösterdi. Farklı kurallara sahip olan New York politikası görünmedi.
Ardından babalık izni hakkını sordu ve aynı arayüz üzerinden tüm işlemi tamamlayarak bir gün izin talep etti. Cumartesi gününü yanlışlıkla seçtiğinde sistem, gönderimden önce durumu işaretledi.
Uzman İpucu
“Ne kadar çok çalışanınız varsa, bunu her çalışanın ayda sorduğu soru sayısıyla çarpın. Bu açıdan bakıldığında güçlü bir çarpan etkisi görürsünüz.”
Bob Yapay Zekâ Asistanı'ndan en yüksek değeri elde etmenin yolları:
- Gerçek politikalarınızı sisteme aktarın. Asistanın doğruluğu sistemde bulunan bilgilere bağlıdır. İyi yapılandırılmış politika belgeleri, bağlamı dikkate alan ve role özgü yanıtlar sağlar.
- Yalnızca talep başına maliyeti değil, talep hacmini de düşünün. Yatırım getirisi hesaplaması yalnızca talep başına tasarruf edilen zamandan ibaret değildir; her çalışan ve her ay boyunca biriken etkinin de hesaba katılması gerekir.
- İK'nın erişim alanını genişletmek için kullanın. Asistan, ekibiniz için yeni bir iş yükü oluşturmadan çalışanlara günün her saatinde İK bilgilerine doğrudan erişim sağlar.
2. Yapay Zekâ Destekli Yönetici Koçluğu
İK alanındaki daha zor sorunlardan biri, performans verileri ile anlamlı koçluk arasındaki boşluktur. Yöneticiler çoğu zaman en son değerlendirmeye bakıp ilerler ve yıllara yayılan zengin verileri kullanılmadan bırakır. Bir yönetici yeni bir ekibi devraldığında, geçmişe ilişkin bağlam aktarılmadığı için sorun daha da büyür.
HiBob'un yapay zekâ asistanı, yöneticilerin ekiplerinin performans değerlendirmesi geçmişini ve ekip arkadaşlarının geri bildirimlerini doğrudan sorgulamasına, ardından bu verileri koçluk eylemlerine dönüştürmesine olanak tanıyarak bu sorunu çözüyor.
Canlı demoda Josh, asistandan kendi performans değerlendirmelerini ve ekip arkadaşlarının geri bildirimlerini getirmesini, ardından gelişim için üç alan belirleyip hedefler önermesini istedi. Sistem, geçmiş kayıtları belirli ve uygulanabilir önerilere dönüştürdü; bunlar arasında daha fazla yetki devretmesi gerektiğine dair bir not da vardı.
Josh'un bu kullanım alanı için yaptığı çerçevelemeyi akılda tutmakta fayda var: Her yöneticinin, ekibi hakkında şimdiye kadar belgelenmiş her şeyden yararlanan bir kurumsal koçla her zaman aynı odada olduğunu hayal edin.
Yapay zekânın ortaya çıkarmanıza ve daha iyi bir yönetici olmanıza, ekibinize rehberlik etmenize yardımcı olacağı büyük bir veri zenginliği üzerinde çalışıyorsunuz.
Yapay zekâ destekli yönetici koçluğundan en yüksek değeri nasıl elde edebilirsiniz:
- Bir ekibi devralırken kullanın. Geçmiş performans verilerini sorgulamak, yeni yöneticilere aksi hâlde aylar içinde gayriresmî olarak oluşturacakları bağlamı sağlar.
- Çıktıyı bir başlangıç noktası olarak değerlendirin. Yapay zekâ tarafından oluşturulan koçluk önerileri, arkalarındaki veriler kadar iyidir. Bunları muhakemenin yerine geçirmek için değil, konuşmayı başlatmak için kullanın.
- Düzenli çalışma ritimlerinize entegre edin. Değerlendirme döngülerini yapay zekâ koçluğu hatırlatıcılarına bağlamak, yıllık bir etkinlik yerine sürekli bir geri bildirim döngüsü oluşturur.
3. İK Yöneticileri için Doğal Dille Raporlama
İK ekipleri raporlar üzerinde; verileri çekmek, biçimlendirmek ve raporlara dün ihtiyaç duyan paydaşlara dağıtmak için önemli miktarda zaman harcıyor. HiBob'un yapay zekâ asistanı, yöneticilerin platformun içinden, doğal dilde sorgular kullanarak raporlar oluşturmasına olanak tanıyor.
Josh, tam demo ortamında yönetici olarak giriş yaptı ve asistandan departmana göre maaş dökümü oluşturmasını istedi. Rapor, ayrı bir raporlama modülü açılmadan veya bir elektronik tabloya aktarım yapılmadan aynı arayüzde oluşturuldu.
Burada izinlerle ilgili önemli bir ayrım ortaya çıktı. Josh, kendi kişisel HiBob ortamında CEO'nun maaşı hakkında soru sormanın hiçbir sonuç döndürmeyeceğini, çünkü bu maaşı görme izni olmadığını belirtti. Yönetici ortamında ise bu sorgu kullanılabilir hâle geliyor. Yapay zekâ izin yapısını geçersiz kılmıyor; tamamen bu yapı içinde çalışıyor.
Yerleşik yapay zekâyı verileri harici bir araca aktarmaktan ayıran şey budur. Yapay zekâ moduna geçtiğinizde yönetişim katmanı ortadan kalkmaz.
İK ekipleri ve yöneticiler çoğu zaman raporlar üzerinde gereğinden fazla zaman harcıyor. Yapay zekâ, bunu birkaç dakika içinde yapmanıza yardımcı olabilir.
Josh Rod, Ürün Pazarlama Lideri, HiBob
Yapay zekâ destekli raporlamadan en yüksek değeri nasıl elde edebilirsiniz:
- Yönetici düzeyinde asistan erişimine kimlerin sahip olacağını erkenden belirleyin. Yapay zekâ, yalnızca üzerinde düşündüğünüz izinler kadar değerlidir. Özelliği geniş çapta kullanıma sunmadan önce izin yapınızı oluşturun.
- Düzenli rapor taleplerini self servis sorgularla değiştirin. Paydaşları, talepleri ekibiniz üzerinden yönlendirmek yerine doğal dil kullanarak kendi raporlarını almaları konusunda eğitin.
- Anlık sorular için kullanın. En yüksek değer sağlayan kullanım çoğu zaman planlanmış rapor değildir; aksi hâlde ertesi sabaha kadar bekleyecek olan, saat 16.00'da bir başkan yardımcısından gelen plansız sorudur.
4. Beceri Çerçeveleri ve Öğrenme ve Gelişim Kursu Oluşturma
Beceri katalogları ve öğrenme ve gelişim programları, geçmişte danışmanlar, aylar süren kurulum ve herhangi bir değer sunmadan önce önemli bir bütçe gerektiren, kurumsal ölçekte yeteneklerdi. HiBob'un yapay zekâsı, her büyüklükteki kuruluş için bu denklemi değiştiriyor.
Josh, bir iş tanımını girerek İK teknolojisi alanında ürün pazarlama yöneticisi rolü için bir beceri çerçevesi oluşturdu. Sistem saniyeler içinde, yeterlilik düzeylerini içeren kademeli bir yetkinlik çerçevesi sundu; bu süreç normalde bir uzman ve haftalarca çalışma gerektirirdi.
Ardından bir konu, üslup ve istenen uzunluk belirleyerek kurs oluşturmayı gösterdi ve sistemin eksiksiz bir öğrenme kursunun ana hatlarını oluşturmasını sağladı. Bunlar genel şablonlar değil; yapay zekâ, kuruluşla ilgili çıktılar üretmek için sistemde zaten bulunan iş ve rol bağlamından yararlanıyor.
Sıfırdan başlayan veya geleneksel olarak yatırımı haklı gösterecek çalışan sayısı eşiğine ulaşmadan önce yapı oluşturmaya çalışan şirketler için bu, platformdaki pratik açıdan en kullanışlı yeteneklerden biridir.
Yapay zekâ sayesinde artık bu yeteneklerin sektördeki büyük oyuncularla sınırlı olması söz konusu değil.
Josh Rod, Ürün Pazarlama Lideri, HiBob
Yapay zekâ tarafından oluşturulan becerilerden ve öğrenme içeriklerinden en yüksek değeri nasıl elde edebilirsiniz:
- En kritik rollerinizle başlayın. Yetkinlik açıklarının en maliyetli olduğu pozisyonlar için beceri çerçeveleri oluşturmak üzere yapay zekâyı kullanın, ardından kapsamı genişletin.
- Yapay zekâ çıktılarını tamamlanmış ürünler olarak değil, taslaklar olarak değerlendirin. Sistem tarafından oluşturulan içerikleri kurum içinde yayımlamadan önce bir insan ve organizasyon uzmanının inceleyip geliştirmesini sağlayın.
- Beceri verilerini performans ve işe alımla ilişkilendirin. Beceri çerçeveleri, tek başına durduklarında değil; çalışanları nasıl değerlendirdiğinize, geliştirdiğinize ve işe aldığınıza yön verdiklerinde en güçlü hâline gelir.
5. Yönetişim ve İzin Mimarisi
Yönetişim heyecan verici tanıtımlara konu olmaz. Ancak İK liderlerinin yapay zekâ özelliklerini süresiz olarak bir BT onay listesinde tutmak yerine gerçekten kullanıma sunabilmelerinin nedeni budur.
HiBob'un yaklaşımı üç ilkeye dayanır:
Veriler eğitim amacıyla depolanmaz veya kullanılmaz. HiBob'un OpenAI ile yaptığı anlaşma uyarınca müşteri verileri her sorgu için işlenir ve OpenAI sunucularında saklanmaz veya modellerini eğitmek için kullanılmaz. Söz konusu veriler ücretlendirme geçmişi, performans kayıtları ve hassas çalışan bilgileri olduğunda bu ayrım önem taşır.
İzinler, yapay zekâ da dâhil olmak üzere her şeyi yönetir. Yardımcının çalıştırdığı her sorgu, istekte bulunan kullanıcının izin profiliyle sınırlandırılır. Yapay zekâ daha geniş bir veri kümesine erişip filtreleme yapmaz; izin katmanı, hangi bilgilerin sorguya dâhil edileceğini belirler. Josh bu ilkeyi "önce izinler, sonra yapay zekâ" olarak tanımladı.
Özellikler ayrı ayrı açılıp kapatılabilir. Tüm yapay zekâ yetenekleri aynı düzeyde düzenleyici risk taşımaz. Avrupa'da işe alım veya ücretlendirme kararlarında yapay zekâ kullanmak, politika sorularını yanıtlamak için kullanmaktan farklı bir düzenleyici ortama tabidir.
HiBob, ayrı yapay zekâ özelliklerinin açılıp kapatılmasına olanak tanır. Böylece kuruluşlar, güvendikleri özellikleri etkinleştirebilir ve hâlen değerlendirmekte oldukları özellikleri kullanıma sunmayı erteleyebilir; ya hep ya hiç kararına zorlanmazlar.
HCM'niz, İK sisteminiz bu kontrol kaynağı olmalıdır. Bu, şirketinizin en hassas verileridir — dünyada hiçbir şirket İK verilerini kamuya açık şekilde paylaşmaz, çünkü bu veriler şirkete ait değildir. Her bir çalışana aittir.
Josh Rod, Ürün Pazarlama Lideri, HiBob
HiBob'un yönetişim mimarisinden en yüksek değeri nasıl elde edebilirsiniz:
- Kullanıma açılmadan önce izin gruplarını eşleştirin. İzin yapısı, yapay zekânın hangi bilgileri sunabileceğini ve sunamayacağını belirler. Bir veri sorunu ortaya çıktıktan sonra değil, uygulama sırasında doğru şekilde yapılandırın.
- Yapay zekâ yönetişimi sorumluluğunu açıkça atayın. Josh'un her kuruluş için önerisi şudur: Yapay zekânın sorumlu şekilde kullanılmasını sağlamakla görevli bir ekip veya kişinin yer aldığı özel bir yapay zekâ yönetişimi işlevi oluşturun. Bunu sonradan düşünülecek bir konu hâline getirmeyin.
- Aşamalı kullanıma sunumlar için özellik düzeyinde kontroller kullanın. Her şeyi aynı anda başlatmak yerine, güven arttıkça erişimi bilinçli şekilde genişletmek için ayrı özellik geçişlerini kullanın.
More Articles
HiBob Yapay Zekâ Özellikleri ve Diğer İK Platformları
HiBob'un yaklaşımı, ayrı araçlara sonradan eklenen bağımsız yapay zekâ katmanları yerine, doğrudan kayıt sistemine — verilerin hâlihazırda bulunduğu yere — yerleştirilmiş yapay zekâya öncelik verir.
- Genel amaçlı yapay zekâ araçları (ChatGPT, Copilot, Claude bağımsız olarak kullanıldığında) analiz ve taslak hazırlama için yararlı olabilir; ancak operasyonel sistemin dışında çalışırlar. HR verilerini harici bir modelle kullanmak üzere dışa aktardığınız anda bir yönetişim boşluğu ve güvenlik riski oluşturmuş olursunuz. Ayrıca yapay zekâ önerilerini uygulanabilir kılan gerçek zamanlı bağlamı da kaybedersiniz.
- Belirli bir amaca yönelik yapay zekâ araçları işe alım, çalışan bağlılığı veya performans gibi tek bir alanda güçlü yetenekler sunabilir; ancak HiBob'un yapay zekâsına bağlamsal doğruluğunu kazandıran işlevler arası verilerden yoksundurlar. Bir politika sorgusunun kim olduğunuzu, nerede çalıştığınızı ve rolünüz için nelerin geçerli olduğunu bilmesi gerekir. İzole bir araç genellikle bu noktaları birbirine bağlayamaz.
- Yapay zekâ eklentilerine sahip eski HCM sistemleri genellikle yapay zekâ için tasarlanmamış bir veri mimarisine yapay zekâyı sonradan uyarlama zorluğuyla karşı karşıya kalır. HiBob'un konuşma arayüzü, modern bir veri modelinin üzerinde çalışır; bu da izinlerin, bağlamın ve sorgu yönlendirmenin birbirine karşı değil, birlikte çalışmasını sağlar.
Asıl fark yaratan nokta, HiBob'un aynı anda hem kayıt sistemi hem de yapay zekâ katmanı olarak işlev görmesidir. Yapay zekâ bir öneri sunduğunda veya bir soruyu yanıtladığında, işlem bir dışa aktarma, devir veya ayrı bir araçta oturum açma sonrasında değil, aynı iş akışı içinde gerçekleşir.
HR Yazılımında Yapay Zekânın Geleceği
Josh, uzun vadeli öngörüler konusunda bilinçli olarak temkinliydi; bu alandaki değişimin hızı göz önüne alındığında bu makul bir tutum. Güvenilir tahminler için altı ayın yaklaşık olarak ulaşılabilecek en uzak dönem olduğunu söyledi.
HiBob'un yol haritası ve kategorinin genel yönü açısından doğruladığı noktalar şunlardı:
- Harici veri entegrasyonu. Satış performansı, mühendislik çıktıları ve diğer operasyonel verileri HR verileriyle birlikte HiBob'a getirerek nesnel performans sinyallerini öznel HR görünümüne bağlamak.
- Mevcut yeteneklerin derinleştirilmesi. Yüzeysel özellikler eklemek yerine platformda zaten bulunanları genişletmek.
- Vibe kodlama ve API genişletilebilirliği. Kuruluşların HiBob ile etkileşime giren hafif uygulamalar oluşturabileceği ve böylece teknik yetkinliğe sahip ekipler için platformun genişletilebilir hâle geleceği bir modele doğru ilerlemek.
- MCP entegrasyonu. HiBob'u Model Context Protocol aracılığıyla Claude veya Cursor gibi harici yapay zekâ araçlarına bağlayarak bu araçların, platformun kendi yönetişim katmanı üzerinden HiBob verilerini sorumlu bir şekilde sorgulamasını sağlamak. (Bağlam için: MCP veya Model Context Protocol, yapay zekâ aracılarına iş sistemi verileriyle güvenli bir şekilde etkileşim kurma olanağı sağlayan bir standarttır; işlev bakımından bir API'ye benzer, ancak özellikle yapay zekâ için tasarlanmıştır.)
Temel yönelim tutarlı: HR'ı tepkisel raporlamadan proaktif zekâya taşımak ve bu zekâyı yalnızca yönetici erişimine sahip kişilere değil, kuruluşun her seviyesine yaymak.
Altı aydan daha uzun bir süre için herhangi bir öngörüde bulunmakta çok tereddüt ederdim," dedi Rod. "Bu sektördeki gelişim hızı inanılmazdı.
HiBob'un yapay zekâ özelliklerini kendi verilerinizle kendi ortamınızda görmeye hazır mısınız?
