Adaylar da İşverenler de Yapay Zekâya Yüklendi: Sonuç Bir Başvuru Seli
Yüzlerce başvuru, sıfır geri dönüş. Yapay zekâ işe alım süreçlerini hızlandırmak için devrede, ancak süreç artık hem adaylar hem işverenler için çıkmaza giriyor. Peki, bu bağlamda teknoloji verimlilik mi getiriyor yoksa insan dokunuşunun kaybolduğu bir sistem kimlere fayda sağlıyor?
Yapay zekâ araçlarının kitlesel erişime açılmasıyla birlikte işe alım süreçleri köklü bir dönüşümden geçiyor. ChatGPT gibi uygulamalar artık sadece adayların değil, işverenlerin de işe alım rutinlerinin bir parçası hâline geldi. Bugün özgeçmişler çoğu zaman algoritmalar tarafından taranıyor, ilk görüşmeler ise sohbet botları aracılığıyla yapılıyor. Başlangıçta yalnızca süreci hızlandırmak ve verimliliği artırmak için devreye giren bu uygulamalar, artık iş arayanlarla işverenler arasındaki ilişkiyi temelden dönüştürüyor. Nitekim hem küçük işletmelerin hem de büyük firmaların işe alım süreçlerinde yapay zeka araçlarını daha fazla kullandığı görülüyor.
Adayların kitlesel biçimde yapay zekâ destekli başvuru araçlarına yönelmesi, işverenleri de daha sıkı filtreler geliştirmeye ve yine yapay zekâ temelli eleme sistemlerini devreye sokmaya zorluyor. Ancak ortaya çıkan bu kısır döngü, sanılanın aksine süreci hızlandırmak yerine hem adaylar hem de işverenler için daha verimsiz ve yıpratıcı bir tabloya yol açabiliyor.
Başvuru Sayıları Katlanarak Artıyor, İşverenler Çoğunu Değerlendirmiyor
Amerika’daki işe alımlara dair güncel veriler, bu dönüşümün somut izlerini ortaya koyuyor. ABD’de Eylül 2025’te işsizlik oranı %4,3’e yükselerek son üç yılın en yüksek seviyesine çıktı. Tarım dışı istihdam ise aynı dönemde yalnızca +22 bin arttı; bu rakam, ekonomistlerin öngördüğü 80 binin oldukça altında kaldı. Federal Reserve Bank of New York’un verilerine göre, işini kaybeden birinin bir yıl içinde yeni bir iş bulma ihtimali %44,9’a gerileyerek 2013’ten bu yana en düşük seviyeye indi. Ortalama işsizlik süresi ise 24,5 haftaya çıkarken, medyan iş arama süresinin 10 hafta olduğu tespit edildi.
İş arayanlar için teknoloji odaklı işe alım sistemleri başlangıçta hız ve verimlilik vaadi taşısa da, pratikte bambaşka bir tablo oluşuyor. Yapay zekâ destekli başvuru ve eleme süreçleri süreci kısaltmak yerine adayları yüzlerce yanıtsız başvuruyla baş başa bırakıyor. Üstelik piyasa, işe alımların ve işten çıkarmaların düşük seyrettiği bir tür “low-hire, low-fire” (az işe alım, az işten çıkarma) dengesine sıkışmış durumda.
Özellikle genç adaylar için tablo daha da belirsiz. Başvurularının büyük kısmına hiçbir geri dönüş alamayan bu grup, yalnızca rekabetin artmasından değil, aynı zamanda başvuruların nitelik düzeyinden de olumsuz etkileniyor. LinkedIn verilerine göre platformda dakikada 11 binden fazla başvuru yapılıyor; bu, geçen yıla göre %45’lik bir artış anlamına geliyor. Ancak bu hacim, işverenlerin aday havuzunu sağlıklı değerlendirmesini imkânsız kılıyor. Hacker News’te deneyimlerini paylaşan bir işe alım yöneticisi, açtıkları bir ilana ilk saat içinde 150’den fazla başvuru geldiğini, bunların %95’inden fazlasının pozisyona uygun olmadığını aktarıyor.
Bu belirsizlik ortamında hem işverenler hem de adaylar, giderek daha fazla yapay zekâya başvuruyor. Adaylar yalnızca özgeçmişlerini değil, mülakat cevaplarını dahi yapay zekâ araçlarıyla hazırlamaya yönelmiş durumda. Fakat bu durum, süreci kolaylaştırmak yerine her iki taraf için de daha yabancılaştırıcı ve yıpratıcı bir hâle getiriyor.
Dijitalleşen İşe Alım Süreçleri: “Başvuru Tsunamisinde İki Taraf da Kaybediyor”
Bu tablo yalnızca verimlilik sorunu değil, aynı zamanda daha derin bir insansızlaşma riskini de gündeme getiriyor. Yapay zekâ artık yalnızca adayların değil, işverenlerin de işe alım rutinlerinin merkezine yerleşmiş durumda. Gallup’un araştırmasına göre Fortune 500 şirketlerindeki insan kaynakları yöneticilerinin %93’ü, kurumlarının işe alım süreçlerinde bir şekilde yapay zekâ araçlarından yararlanıyor. Günümüzde internette yapay zekâ yardımıyla iş bulmayı vadeden sayısız rehber dolaşımda. Bazı platformlar, etkileyici bir özgeçmiş ve kapak mektubu hazırlamanın yollarını adım adım tarif ederken; bazı araçlar (örneğin ChatGPT), iş ilanlarındaki anahtar kelimeleri CV’ye otomatik olarak ekleyerek adayların algoritmalar karşısında daha görünür olmasını sağlıyor.
Ancak ilk bakışta avantaj gibi görünen bu yöntemler, zamanla bambaşka bir sorun yaratıyor: aynı kalıpları kullanan adayların özgeçmişleri birbirine benzemeye başlıyor. Bu durum işverenlerin gerçekten nitelikli adayları ayırt etmesini zorlaştırıyor ve belgelerin özgünlüğü konusunda soru işaretleri doğuruyor.
Öte yandan işverenler de benzer bir şekilde işe alım süreçlerinin büyük bölümünü otomasyona devrediyor. Boston Consulting Group’un araştırmasına göre, şirketlerin çoğu yapay zekâyı yalnızca CV elemede değil, iş ilanı yazımında, adaylarla ilk iletişimde ve görüşme planlamada da kullanıyor. Bu sayede işe alımın en başından son aşamasına kadar algoritmaların gölgesi hissediliyor. Adaylar umutla başvurularını gönderirken, şirketler bu “otomatikleşmiş” başvuru seli içinde doğru kişiyi seçmekte giderek zorlanıyor.
Durumu özetleyen çarpıcı bir ifade ise New York Times’a konuşan Amerikalı işe alım uzmanı Hung Lee’den geliyor: “Adaylar yapay zekâ ile CV yazıyor, işverenler yapay zekâ ile gelen CV’leri tarıyor. Bu bir başvuru tsunamisi yaratıyor ama sonunda iki taraf da kaybediyor.”
İşe Alım Süreçleri “İnsansızlaşıyor”
Yapay zekânın işe alım süreçlerindeki artan rolü, hem işverenler hem de adaylar açısından yeni tartışmaları beraberinde getiriyor. Araştırmalar, algoritmaların yalnızca verimlilik sağlamakla kalmayıp aynı zamanda örtük ayrımcılığı yeniden üretebildiğini gösteriyor. Örneğin 2016’da yayımlanan bir çalışma, eğitim, yaş ve etnik köken gibi değişkenlerin algoritmalar tarafından çoğu zaman önyargıyla işlenebildiğini ortaya koydu. Harvard Business School’un “Hidden Workers” raporu ise dijital başvuru sistemlerinin “doğru anahtar kelimeleri” bilmeyen ya da İngilizce yazma becerisi sınırlı olan adayları sistematik biçimde dışladığını vurguluyor. Ayrıca otomatik takip sistemlerinin (ATS) çok katı kriterlere dayanması, esnek veya alışılmışın dışında profillere sahip adayların daha baştan elenmesine yol açıyor.
Buradaki sorun yalnızca iş bulma süresinin uzaması değil; aynı zamanda işe alımın giderek “insansızlaşması.” Alman sosyolog Jürgen Habermas’ın “araçsallaşmış iletişim” kavramıyla tanımladığı olgu, artık iş piyasasında somutlaşıyor: İnsanlar kendi öznelliklerini ortaya koymak yerine algoritmaların diline uyum sağlamak zorunda kalıyor.
Sonuçta, işe alım süreçlerinde bir tür “yapay zekâ silahlanma yarışı” yaşanıyor. Adaylar daha görünür olmak için yapay zekâ araçlarını kullanıyor, işverenler ise bu başvuruları elemeye çalışmak için kendi algoritmalarını devreye sokuyor. Ancak bu kısır döngü süreci ne daha hızlı ne de daha adil kılıyor; aksine verimliliği azaltıyor ve fırsat eşitsizliğini derinleştirebiliyor.
İş Arayan Gençlerin Çıkmazı: Kişiselliği Kaybetmeden Algoritmaları Anlamak
Özellikle genç adaylar, yüzlerce başvuru yapmalarına rağmen geri dönüş alamamaktan daha fazla şikâyet ediyor. Uzmanlara göre bu noktada, başvuru sürecine daha kişisel bir yaklaşım benimsemek fark yaratabilir: Gerçek bağlantılar kurmak, şirketleri araştırmak, doğrudan insanlarla iletişim kurmak ve hatta “eski usul” yöntemlere geri dönmek… Tüm bunlar, kalabalık içinde fark edilmenin anahtarları olabilir.
Dikkat çeken bir çelişki de burada ortaya çıkıyor: İşverenler kendi işe alım süreçlerinde yapay zekâyı yoğun biçimde kullanırken, adayların aynı teknolojiyi benimsemeye hâlâ kuşkuyla yaklaşmaları. Uzmanlar ise çözümün teknolojiyi tamamen dışlamak değil, süreci yalnızca algoritmalara teslim etmemek olduğunu vurguluyor. “İnsani duygularla yaklaşmak” yeniden öne çıkarıldığında, hem adaylar hem işverenler için daha adil bir zemin oluşabileceği belirtiliyor.
Bu dönüşümü inceleyen uzmanlara göre sorun, yalnızca geri dönüşsüz başvurular ya da motivasyon kaybıyla sınırlı değil; asıl mesele, yapay zekâ çağında emeğin nasıl tanımlanacağı ve fırsat eşitliğinin nasıl korunacağı sorularında yatıyor.
Her ne kadar algoritmalar belirli verileri analiz etme, kalıpları tanıma ve adayları sıralama konusunda etkili olsa da, bir adayın potansiyelini, ekip uyumunu ya da kişisel motivasyonunu ölçmek hâlâ büyük ölçüde insan sezgisine dayanıyor. Uzmanlar, yapay zekâ destekli sistemlerin verimlilik sağladığını kabul etmekle birlikte, nihai karar süreçlerinde insan faktörünün devre dışı bırakılmasının sağlıklı olmayacağı görüşünde birleşiyor.
