Geleceğin İşgücü İçin Yapay Zeka Destekli Yetenek Analizi

Yapay zeka, iş dünyasında büyük bir dönüşüm yaratıyor. Yapay zeka teknolojileri, iş süreçlerini otomatikleştirmek, verimliliği artırmak, müşteri deneyimini iyileştirmek ve yeni fırsatlar yaratmak için kullanılıyor.

Yapay zekanın işgücü üzerindeki etkisi de göz ardı edilemez. Ancak iş rollerini, becerileri, eğitimi ve etiği yeniden tanımlayan bu devrim niteliğindeki teknolojiye uyum sağlamak isteyen işveren ve çalışanların, yapay zeka çağında başarılı olmak için yetenek analizini nasıl yapacaklarını ve geliştireceklerini çok iyi bilmeleri gerekiyor.

Yetenek analizi nedir?

Yetenek analizi, işgücünün mevcut ve gelecekteki beceri ihtiyaçlarını belirlemek, değerlendirmek ve geliştirmek için kullanılan bir süreçtir. Yetenek analizi, işverenlere ve çalışanlara, iş performansını artırmak, kariyer gelişimini desteklemek, iş tatminini sağlamak ve işe alım, eğitim, terfi ve tutundurma gibi kararları vermek için rehberlik eder.

Yetenek analizi aşağıdaki adımları içerir:

• İş analizi: İşin tanımını, amaçları, sorumlulukları, görevleri, becerileri, yeterlilikleri ve performans ölçütlerini belirlemek.
• Yetkinlik envanteri: Çalışanların mevcut yetkinlik ve beceri seviyelerini, güçlü ve zayıf yönlerini, ilgi alanlarını, motivasyonlarını ve gelişim ihtiyaçlarını ölçmek.
• Yetkinlik eksikliği analizi: İşin gerektirdiği becerilerle çalışanların sahip olduğu beceriler arasındaki farkı tespit etmek.
• Yetkinlik haritası: İşgücünün mevcut ve gelecekteki yetkinlik ihtiyaçlarını, kaynaklarını, eğilimlerini ve önceliklerini görselleştirmek.
• Yetkinlik planı: Yetkinlik eksikliğini kapatmak, beceri seviyelerini yükseltmek, yetkinlik gelişimini izlemek için strateji, eylem, hedef, zaman çizelgeleri ve bütçeler belirlemek.

Yapay zeka, yetenek analizi sürecini nasıl etkiler?

Yapay zeka, günümüzde yetenek analizinin hem zorluklarını hem de fırsatlarını artıran bir teknolojik yaklaşımdır. Yetkinlik ihtiyaçlarını analiz ederek, işgücünün yetkinlik önceliklerini değiştiren, yeni yetkinlik gereksinimlerini ortaya çıkaran, eski yetkinlikleri kimi zaman gereksiz kılan ve yetersiz bulan yapay zeka, işveren ve çalışanların, yetenek analizini sürekli, dinamik ve proaktif bir şekilde yapmalarını zorunlu kılıyor.

Bunun yanında, büyük veriyi analiz etmek, içgörüler elde etmek, tahminler yapmak, öneriler sunmak, kararları desteklemek ve geribildirim sağlamak için biçilmiş kaftan konumundaki yapay zeka teknolojisi, işveren ve çalışanların, yetenek analizini daha hızlı, doğru, verimli ve etkili bir şekilde yapmalarına yardımcı olabilir.

Yapay zeka destekli yetenek analizi nasıl yapılır?

Yapay zeka destekli yetenek analizi yapmak için şu adımlar izlenebilir:

Yapay zeka araçlarını seçmek: Yetenek analizi için uygun yapay zeka araçlarını belirlemek atılacak ilk adımdır. Karşılaştırma, değerlendirme ve seçme sürecinden sonra İK iş süreçlerine dahil edilen yapay zeka araçları, iş analizi, yetenek envanteri, yetkinlik eksikliği analizi, yetenek haritası ve yetkinlik planı gibi yetenek analizi sürecinin her aşamasında kullanılabilir. Seçilen yapay zeka araçları, yapay sinir ağları, doğal dil işleme, makine öğrenmesi, derin öğrenme, görüntü işleme, ses tanıma, duygu analizi, kişilik analizi, yetenek analizi, yetenek yönetimi, yetenek geliştirme, yetenek önerisi, yetenek eşleştirme, yetenek değerlendirme, yetenek geribildirimi gibi farklı teknoloji ve uygulamalar içerebilir.

Yapay zeka araçlarını uygulamak: İkinci adım, seçilen yapay zeka araçlarını yetenek analizi sürecine entegre etmek, kurmak, test etmek, çalıştırmak ve optimize etmekten oluşur. Yapay zeka araçları, işverenlerin ve çalışanların, yetenek analizi sürecindeki verileri toplamalarına, analiz etmelerine, yorumlamalarına, paylaşmalarına ve kullanmalarına yardımcı olabilir. İşveren ve çalışanlar, yetenek analizi sürecinde herhangi bir karar alırken, yapay zekanın sağladığı içgörüleri, tahminleri, önerileri ve geribildirimleri dikkate alır.

Yapay zeka araçlarını değerlendirmek: Seçilen ve kullanılan yapay zeka araçlarının yetenek analizi sürecindeki performansını, etkisini, maliyetini, riskini, güvenilirliğini ve şeffaflığını ölçmek, izlemek, raporlamak ve iyileştirmek bu sürecin olmazsa olmazıdır. Yapay zeka araçları, işveren ve çalışanların, yetenek analizi sürecindeki hedeflerine ulaşıp ulaşmadıklarını, beklentilerini karşılayıp karşılamadıklarını, sorunları çözüp çözmediklerini, fırsatları yakalayıp yakalamadıklarını, sonuçları iyileştirip iyileştirmediklerini ve değer yaratıp yaratmadıklarını görmelerine yardımcı olmak için kullanıldıklarından, bu süreci kolaylaştırmak yerine zorlaştırdıkları tespit edilirse var olan araçlarla vedalaşmak, kurumun süreçlerine uygun yeni uygulamaları araştırmak ve seçmek için sürecin en başına dönmek gerekebilir.

Yapay Zeka Destekli Yetenek Analizi İçin Öneriler

Yapay destekli yetenek analizi yaparken aşağıdaki öneriler dikkate alınabilir:

İnsan faktörünü unutmamak: Yapay zeka, yetenek analizini destekleyen bir araç olarak kullanılmalı, ancak insan faktörü göz ardı edilmemelidir. Yapay zeka, insanların becerilerini, ilgilerini, motivasyonlarını, hedeflerini ve potansiyellerini anlamak için veriler sunar ancak karar vericinin insan olması gerekir. Aynı şekilde, yapay zeka yetenek gelişimine yardımcı olmak için gerekli adımları sunar, ancak insanların öğrenme istekleri, çabaları ve sorumlulukları olmadan başarılı olamaz. Yapay zeka, işe alım, eğitim, terfi ve tutundurma gibi kararları destekleyebilir, ancak algoritmik olarak kolayca tanımlanamayan insani özellikler, toplumsal ve konjonktürel durumlar, hak, çıkar, duygu ve ilişkiler de son kararı etkileyen faktörler olarak değerlendirilmelidir.

Yapay zeka araçlarını akıllıca kullanmak: Yapay zeka araçlarını yetenek analizi için kullanırken, bu teknolojiye hakim olmak, sınırlarını, avantajlarını, dezavantajlarını ve risklerini bilerek, akıllıca seçmek, uygulamak, değerlendirmek ve iyileştirmek gerekir. Yapay zeka araçları, yetenek analizi sürecini kolaylaştırsa da her durumda uygun, doğru, güvenilir, şeffaf, adil ve etik olmayabilir. Bu araçlar, yetenek analizi sürecindeki verileri, içgörüleri, tahminleri, önerileri ve geribildirimleri kısa süre içinde yüksek doğrulukla sağlasa da çıktıları mutlaka sorgulamak, gerektiğinde eleştirmek, doğrulamak ve başka çıktılarla karşılaştırmak gerekir. Yapay zeka araçları, yetenek analizi sürecindeki kararları desteklese de, bunları körü körüne takip etmek yerine, mantıklı, dengeli, esnek ve etik bir şekilde karar sürecine dahil etmek daha doğru ve profesyonel bir yaklaşım olacaktır.

Yapay zeka araçlarını sürekli güncellemek: Yetenek analizi için seçilen ve süreçlere entegre edilen yapay zeka araçlarının sürekli gelişen, değişen ve öğrenen bir teknoloji olduğunu unutmamak gerekir. Yapay zeka araçları, yetenek analizi sürecine uyum sağlamak, yeni yetenekleri tanımak, yeni verileri işlemek, yeni içgörüler sunmak, yeni hedefler belirlemek ve yeni sonuçlar üretmek için sürekli güncellenmeli, iyileştirilmeli, test edilmeli ve denetlenmelidir.

Yapay Zeka Destekli Yetenek Analizi İçin Örnekler

Yapay zeka araçlarının yetenek analizi süreçlerine katkısı hakkında fikir sahibi olduktan sonra, bu avantaj ve öneriler ışığında yapay zekayı yetenek analizi süreçlerine başarılı bir şekilde entegre etmiş olan bazı şirketlere yakından bakalım:

Accenture: Accenture, yapay zeka teknolojilerini kullanarak, İK süreçlerini daha verimli hale getirme, çalışanlarının becerilerini değerlendirme, geliştirme ve yönetme platformu olan Solutions. AI for Talent & Skilling’i oluşturdu. Bu platform, işe alım, eğitim, terfi ve tutundurma gibi kararlarda kullanılmak üzere dikkate değer çıktılar verirken, çalışanlara kişisel ve profesyonel hedeflerine uygun yetkinlik ve beceri önerileri sunuyor. Ayrıca, çalışanlara, becerilerini geliştirmek için çeşitli eğitim kaynakları, mentorluk programları, geribildirim mekanizmaları ve öğrenme toplulukları sağlıyor. Bu platform sayesinde, İK süreçlerinin otomatize edilmesi işe alım maliyetlerinde yıllık %35 oranında avantaj sağlarken, verimlilik %17 oranında arttı.

IBM: IBM, yapay zeka teknolojilerini kullanarak, çalışanlarının becerilerini analiz etmek, eşleştirmek ve planlamak için IBM watsonx Orchestrate’i geliştirdi. Bu sistem, işverenlere ve İK çalışanlarına çalışanların iş rolleri, yetkinlikleri, yeterlilikleri ve performans ölçütleri hakkında detaylı bilgiler sunuyor. Ayrıca çalışanlara, kariyer gelişim alanlarını belirlemek ve yetkinlik planları hazırlamak için rehberlik ediyor. Bu sistem sayesinde IBM, milyonlarca veri arasında harcadıkları süreden binlerce saatlik zaman tasarrufu yaparak yenilikçi süreçlere daha fazla enerji ve emek ayırabiliyor.

Unilever: Unilever, yapay zeka teknolojilerini kullanarak, çalışanların yetkinliklerini ölçmek, değerlendirmek ve geliştirmek için tasarlanan bir uygulama olan Degreed’i kullanıyor. Bu uygulama çalışanlara, becerilerini test etmek, puanlamak, sertifika kazandırmak ve geribildirim almak için çeşitli yetenek ve yetkinlik testleri sunuyor. Çalışanlara becerilerini geliştirmek için kişiselleştirilmiş öğrenme yolları, eğitim kaynakları, öğrenme hedefleri ve öğrenme takvimi sunan Unilever, bu uygulama sayesinde yılda kişi başı ortalama 27 saat eğitim tanımlayabiliyor.

Yetenek analizi sürecini desteklemek, kolaylaştırmak, iyileştirmek ve özelleştirmek için kullanılabilen yapay zeka uygulamaları, hedeflere ulaşmak ve sonuçları iyileştirmek için şirketlerin en büyük yardımcısı olmaya adaydır. İşe alım ve yetenek analizi süreçlerini yapay zeka destekli teknolojilerle destekleyen şirketler, geleceğe daha hazır, değişen şartlara karşı daha esnek olabilir. İK süreçlerinizde yapay zekanın getirdiği fırsatlardan faydalanmak istiyorsanız, Bitoniş’i süreçlerinize dahil edin. Uygulamayı ücretsiz olarak indirerek işe alım süreçlerini doğru işe doğru aday parolasıyla hızlı, etkili ve hatasız şekilde yönetebilirsiniz. Zaman ve emek isteyen, insan hatasını bertaraf etmenin oldukça önemli olduğu yetenek analizi ve işe alım süreçlerinde yapay zeka ile işbirliği yaparak geleceğin iş dünyasında da söz sahibi olabilirsiniz.