Gelişmiş ve entegre kurumsal çözümler ve bizlere işgücü ile ilgili sundukları inanılmaz boyuttaki bilgi kuşkusuz hem şirket yönetimlerinin, hem de İK profesyonellerinin iştahını kabartıyor. Her türlü İK analizini pratik ve çok boyutlu bir şekilde yapabilme, çalışanlarını daha iyi anlayabilme, İK süreçlerini verimli şekilde yürütebilme, işgücü ile ilgili kararları daha sağlıklı verebilme başta olmak üzere İK analitiğine dönük en basitinden en sofistikesine bir dolu olanak şirketlerin bu alana her geçen gün daha fazla odaklanmasına sebep oluyor. Bu olanakları en üst seviyeye taşıyabilecek olan faktör ise yapay zekanın İK çözümleri içerisinde konumlandırılması. Kurumlar kendi içlerinde yukarıda sayılan kazanımları kovalarken, dışarıya da şu mesajı veriyorlar: Yapay zeka, İK uygulamalarında her daim en hararetli tartışmalara ve en temel anlaşmazlıklara sebep olan önyargı ve ayrımcılıklara bir son verme adına çığır açmaya aday büyük bir nimet. Peki gerçekten de öyle mi?
Bastığınız yere dikkat edin:
Kişisel verilerin gizliliğinin korunmasından, çalışanlara ait – gizli olsun ya da olmasın – bilgilerin şirketlerce farkında dahi olunmadan aslında çalışanların aleyhlerinde kullanılması riskine; çalışanlarla ilgili yeni ayrımcılık ve önyargılara zemin oluşturulmasından doğası gereği insani olan dolayısıyla belirli öznellikler taşıması sağlıklı olan konuların iyiden iyiye yapaylaştırılmasında kadar birçok faktör yapay zekanın insan kaynakları alanındaki kullanımının sorgulanmasına neden oluyor. Hedeflerimizi daha hızlı ve büyük adımlarla ulaşmak isterken, kendimizi bir anda temel insan hakları, etik ilkeler ve regülasyonlar ile tuzaklanmış bir mayın tarlasında buluveriyoruz. Bunlar altı boş kaygılar değil. İşe alım, işten ayırma, atama ve terfi süreçleri, insanların satın alma güçlerini doğrudan etkilediği için; İK uygulamalarındaki değişiklikler, çalışanları ve bakmakla yükümlü oldukları insanları oldukça yakından ilgilendiriyor. Yapay zeka, tüm bu süreçleri ve ilgili kararları temelden değiştirme kapasitesine sahip. Yapay zekanın İK pratiklerine entegre bir şekilde kullanımına karşı çıkanlar; özellikle işe alımlar sırasında adaylar arasında, performans değerlendirme, terfi dönemlerinde ve işten ayırma durumlarında çalışanlarımız arasında zaten var olan ayrımcılığın yapay zekanın izleyeceği algoritma ve patternler ile daha fazla kötüleşeceğini savunuyorlar. Bu endişeleri paylaşıyor olmalı ki; daha yakın zamanda AB bu konu özelinde bazı adımlar atmaya başladı. Nitekim İK, AB tarafından yapay zekanın kullanımı açısından en riski alanlardan biri olarak değerlendiriliyor. AB’nin dijital etik ekseniyle de kesişen bu tür konularda ekstra bir hassasiyeti olduğu bilinen bir gerçek. Ama bu akımın dünya genelinde hızla yayıldığını ifade etmeliyiz. Bu nedenle şirketlerin özellikle yapay zeka temelli İK analitiğine dönük planlarını ve yatırımlarını yaparken hem hukuksal açıdan, hem de çalışan deneyimi perspektifinden oldukça dikkatli olmaları gerekiyor.
O halde neden bunca adrenalin?
Tüm bu tartışmalara rağmen şirketler yapay zekayı İK süreçlerinde kullanmaktan kolay vazgeçececek gibi gözükmüyorlar. Veri kazıma (Web Scraping) ile websitelerinden veri çıkarma, ses tanıma, doğal dil işleme (NLP) gibi uygulamaların sağladığı verimlilik oldukça cazip. Böylelikle İK süreçleri üzerindeki operasyonel ve idari yüklerin azaltılması, böylelikle ilgili personel giderleri ve genel giderlerin iyileşmesi de mümkün oluyor. İşe alım süreçlerinde ise, çok geniş bir yetenek okyanusundan makul bir aday havuzuna ulaşmada yapay zeka tarama ve seçim işlemlerini etkin bir şekilde gerçekleştirmekte; bulunması zor ve geleneksel tanımların dışına taşan çalışan profillere şirketlerin erişebilme olasılığını arttırmaktadır. Dikkatli bir şekilde oluşturulmuş ve dokümante edilmiş algoritmalar sayesinde, yapay zeka hata riskini azaltırken; aslında sürece dahil olan tüm taraflar için karar verme mekanizmasını daha şeffaf ve tutarlı bir hale getirmektedir.
Niyet, tarlayı mayınlardan arındırmak olamaz mı?
Tam da bu noktada yapay zekayı savunanlar, farklı argümanlar ortaya koymaktalar. Onlara göre dillendirildiği gibi yapay zeka kararları veren değil; aslında karar vericilere destek olan ve sağladığı berraklık sayesinde üzerlerindeki baskıyı azaltan bir faktör. Böylelikle daha sağlıklı ve adil kararların verilmesi mümkün olabilecek. Ayrıca yapay zeka, çalışan segmentasyonuna ilişkin sunduğu imkanlar sayesinde, cinsiyet – etnisite – yaş vb. açılardan işgücünü toplumdaki denge ile uyumlu bir şekilde çeşitlendirmede konusunda işverenlere yardımcı olabilir. Bu da mevcut İK uygulamalarında sürekli eleştiri noktası olan önyargılardan sıyrılabilme potansiyelini bizlere sunmaktadır İnsanlarla ilgili kararları sadece insanların verdiği bir resimde duygular ve subjektif değerlendirmeler ön plana çıkacaktır. Önyargı tehditi, böyle bir senaryoda en üst seviyededir. Kendimize yakın hissettiklerimizin lehine dönük tercihler, ayırma – kayırma – dışlama insan doğası gereği devreye girmektedir. Ayrıca aldığımız kararları diğerlerine anlatmak ve açıklamak böyle bir resimde çok daha güçtür.
Tabii ki yapay zeka karşıtları ve aktivistler bu söylemlere kuşku ile yaklaşıyorlar. Onlara göre yapay zeka ve Makine Öğrenmesi (ML), insanların kendi önyargıları ile besledikleri ve bu önyargıları iyiden iyiye büyüten tehlikeli bir oyuncak. Çünkü yapay zekayı besleyen kurumsal hafıza ve ezberler yani şirketlerin ellerindeki veriler, geçmişte aldıkları aksiyonlar ve davranış paternleri. Bu yüzden esasında eleştirilerin merkezine koyduğumuz önyargıların ta kendilerini, yapay zekanın can damarı haline getiriyoruz. Unutmamamız gereken bir diğer nokta ise yapay zekanın vicdan, empati, sağduyu gibi aslında insanın sahip olduğu bazı hayatı değerlerden yoksun olması ve önyargıları ortadan kaldırmada bu nimetlerden faydalanamaması, kararları yönlendirirken tabir yerindeyse bunu son derece “ruhsuz” bir şekilde yapması. Çare olarak yapay zeka tabanlı kurgular oluşturulurken, algoritmaların içerisine bu tarz sorunlar ile karşılaşmamak adına en baştan nötralize edici müdaheleler yapıldığını biliyoruz. İşin komiği, bazen bu sırada da ipin ucunun kaçması ve bir önyargıyı ortadan kaldırabilmek adına, başka bir önyargıyı farketmeksizin devreye sokuyor olmamız. Örneğin işe alımda kriterleri belirlemek sanıldığı gibi kolay değil. İmla hataları yapanları yapay zeka ile ayıklayayım derken birilerine (disleksisi olanlar, geçmişte eğitim sürecinde zorlu koşullara maruz kalmış olanlar vb.) haksızlık mı ediyoruz? Özgeçmişlerdeki boşlukları otomatik olarak negatif puanlamak doğum izni için ara vermiş kadın profesyonelleri veya sağlık sorunu (mesela ağır seyretmiş bir COVID19…) yaşayıp belirli bir dönem işten uzak kalmış insanları dezavantajlı duruma düşürmez mi?
Dikkat edilmesi gereken bir diğer nokta ise çalışan verisine atfedilen anlamın hangi noktalara gidebileceği… Büyük veri bir yandan hayatımızı eskiden hayal bile edemeyeceğimiz boyutlarda kolaylaştırır ve zenginleştirirken, bir yandan da yerinde ve dozunda faydalanmayı bilemediğimiz noktalarda bizleri çok yanlış yollara pekala saptırabiliyor. Bu nedenle veriyetapar bir kafa yapısı ile çalışanlarımıza sadece birer veri seti olarak bakmaya başlamamız, kurumları bir başka tehlike ile karşı karşıya bırakıyor. Ayrıca çalışanlara ait anlamlı birçok kişisel özellik, yapay zekanın çok ön plana çıktığı noktada konvansiyonel veri dili ile yeterince örtüştürülemediği için resmin dışında kalıyor ve daha kapsamlı çıkarımlar yapmamıza engel oluyor.
Gördüğümüz gibi yapay zeka ve makine öğrenmesi artık şirketler için gözardı edilemeyecek kadar değerli fırsatları sunan ama kurgular, geliştirir ve kullanırken de oldukça dikkat olmamızı gerektiren araçlar. Ve daha yolun çok, ama çok başındayız…
cemsezgin 
Leave a comment