Bir ilana yüzlerce başvuru geldiğinde özgeçmişleri tek tek okumak artık gerçekçi değil. Yapay zekâ destekli işe alım araçları bu yüzden hızla yaygınlaşıyor: özgeçmişi ayrıştırıyor, adayı ilanla eşleştiriyor, mülakat sorusu öneriyor, hatta video mülakatları özetliyor. Ancak bu araçlar bir adayın iş hayatındaki fırsatlarını doğrudan etkilediği için hem Avrupa’da hem Türkiye’de özel bir dikkatle düzenleniyor.
Avrupa’da işe alım “yüksek riskli” kabul ediliyor
AB Yapay Zekâ Yasası, adayların seçilmesi, başvuruların filtrelenmesi ve adayların değerlendirilmesi için kullanılan sistemleri yüksek riskli kategoride sayıyor. Bu sistemler için risk yönetimi, veri kalitesi, kayıt tutma, şeffaflık ve insan gözetimi yükümlülükleri öngörülüyor.
Bu yükümlülüklerin başlangıcı başlangıçta Ağustos 2026 olarak planlanmıştı. Mayıs 2026’da varılan “Dijital Omnibus” uzlaşısıyla bu kategorideki yükümlülüklerin Aralık 2027’ye ertelenmesi kararlaştırıldı. Erteleme hazırlık için zaman kazandırıyor; ancak çalışan ve adaylarla ilgili veri koruma kuralları bugün de geçerli.
Türkiye’de mevcut çerçeve: KVKK
Türkiye’de yapay zekâya özgü bir kanun henüz yok, ancak 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu doğrudan uygulanıyor. Kanunun 11. maddesi, kişiye işlenen verilerin münhasıran otomatik sistemlerle analiz edilmesi sonucu aleyhine bir sonuç çıkmasına itiraz etme hakkı tanıyor. Aday yalnızca bir algoritmanın verdiği puanla eleniyorsa, bu hak doğrudan gündeme gelir.
Ayrıca adayın verilerinin hangi amaçla işlendiği aydınlatma metninde açıkça yer almalı; veriler yurt dışındaki bir sunucuda işleniyorsa aktarım kurallarına uyulmalıdır.
Üç temel risk
1Geçmişteki önyargının öğrenilmesi
Geçmiş işe alım kararlarıyla eğitilen bir model, o kararlardaki önyargıyı da öğrenir. Belirli okullardan, şehirlerden ya da kariyer aralığı olmayan profillerden gelen adayları sistematik olarak öne çıkarabilir.
2Açıklanamayan sıralama
“Uyum puanı 72” gibi bir sonuç, neden 72 olduğunu söylemiyorsa ne adaya ne de işe alım yöneticisine anlamlı bir bilgi verir. Açıklanamayan bir karar savunulamaz.
3Kararın fark edilmeden devredilmesi
Kâğıt üzerinde son kararı insan veriyor olabilir; ancak listenin yalnızca ilk on adayına bakılıyorsa kararın fiilen sisteme bırakıldığı söylenebilir.
Doğru kurgu: yapay zekâ önerir, insan karar verir
Sistemin belirlediği eşiğin altındaki adayları otomatik olarak reddetmek.
Sistemin önerisini gerekçesiyle birlikte gösterip son değerlendirmeyi insana bırakmak.
- Kriterleri önce insan tanımlasın. Pozisyon için gerekli yetkinlikler iş analiziyle belirlenmeli, model yalnızca bu kriterleri uygulamalı.
- Her öneri gerekçe göstersin. Eşleşen ve eksik yetkinlikler adayın kaydında görünmeli.
- Düzenli sapma kontrolü yapın. Aday havuzu ile kısa liste arasındaki demografik dağılımı dönemsel olarak karşılaştırın.
- Adaya şeffaf olun. Değerlendirmede otomatik araç kullanıldığını ve itiraz yolunu açıkça belirtin.
- Kayıt tutun. Hangi aday hangi gerekçeyle ilerledi, hangi aşamada kim karar verdi, izlenebilir olsun.
İyi bir işe alım sistemi kararı hızlandırır; kararın sahibini değiştirmez.
Sonuç
Yapay zekâ işe alımı daha hızlı ve daha tutarlı hâle getirebilir. Bunun koşulu, sistemin karar verici değil karar destek aracı olarak kurgulanmasıdır. Bugün bu ilkeyle kurulan bir süreç, hem KVKK’ya hem de Avrupa’da 2027’de başlayacak yükümlülüklere doğal olarak uyum sağlar.
Bu yazı genel bilgilendirme amaçlıdır; hukuki, mali veya vergisel görüş yerine geçmez. Uygulama öncesinde güncel mevzuat ve uzman görüşüyle teyit edilmelidir.
