İK'da bilgisayarlı görü: İş akışlarını geliştirme ve iyileştirme

İnsan kaynakları, büyümeyi destekleyerek ve dünyanın dört bir yanındaki işletmelerin başarısını şekillendirerek her sektörün merkezinde yer alır. İşe alım, bordro ve mevzuata uyum gibi operasyonların sorunsuz yönetilmesini sağlar. Zamanla İK departmanları; çalışan memnuniyetini artırmaya, yetenekleri geliştirmeye ve olumlu bir çalışma ortamı oluşturmaya odaklanan dinamik bir alana dönüştü.

Günümüzde İK uzmanları liderliğe, yeniliğe ve insan odaklı çözümlere odaklanıyor. Yapay zekâ (AI), süreçleri basitleştirip karar almayı geliştirerek ve İK ekibinin insanlara ve stratejiye odaklanmasını sağlayarak bu dönüşümü destekliyor. Küresel İK’da yapay zekâ pazarı için 2033’e kadar 27,30 milyar dolara ulaşacağı tahmin edildiğinden, yapay zekâ teknolojilerinin çalışma biçimimizin geleceğini şekillendirdiği açık.

Özellikle, makinelerin görsel bilgileri yorumlayıp anlamasını sağlayan yapay zekâ dalı olan bilgisayarlı görü (CV), bu dönüşümü desteklemek amacıyla giderek daha fazla benimseniyor. İşe alımın iyileştirilmesinden iş yeri analitiğinin geliştirilmesine kadar bilgisayarlı görü, İK iş süreçlerini kolaylaştırıyor.

Şekil 1. İK'da yapay zekanın küresel pazardaki büyümesi.

Bu makalede, bilgisayarlı görünün İK süreçlerini nasıl yeniden şekillendirdiğini ve sağladığı faydaları inceleyeceğiz. Ayrıca görü yapay zekasının, kuruluşların en değerli varlıkları olan insanları yönetme biçimini yeniden tanımlama potansiyelini ele alacağız.

İnsan kaynakları süreçlerini anlama#

İdeal bir iş yeri, her çalışanın kendini değerli hissettiği ve çalışmak için motive olduğu yerdir. Böyle bir iş yeri, verimliliği %21 artırabilir. Bir İK departmanının bir şirket üzerindeki etkisi tam da budur.

İK uzmanları, perde arkasında çalışan deneyiminin her aşamasının sorunsuz, bilinçli ve tatmin edici olmasını sağlar. Her şey, işveren markasının cazibesiyle başlar. İK, şirketin güçlü yönlerini öne çıkararak şirketi çalışmak için cazip bir yer olarak tanıtır ve doğru yetenekleri çeker. Ardından işe alım süreci gelir; dikkatli değerlendirmeler, mülakatlar ve yöneticilerle iş birliği aracılığıyla şirket için en uygun kişileri bulmaya odaklanır.

Şekil 2. İşveren markasının çekiciliğinden işten ayrılmaya kadar çalışan yaşam döngüsü.

Yeni çalışanlar işe başladığında şirketin İK ekibi onları işe uyum sürecinden geçirerek kendilerini hoş karşılanmış ve katkı sunmaya hazır hissetmelerini sağlar. Çalışanlar işe alıştıkça İK'nın odağı performans yönetimine kayar; net hedefler belirlenir, düzenli geri bildirim verilir ve çabalar takdir edilir. Gartner'ın araştırması, iyi tasarlanmış bir takdir programının çalışan performansını %11,1 artırabileceğini gösteriyor.

İK, yetenekleri elde tutmaya yardımcı olmak için eğitim, mentorluk ve kariyer gelişimi fırsatlarıyla çalışanların becerilerini geliştirmelerini de destekler. Bir çalışan şirketten ayrıldığında İK ekibi, iyi niyeti ve şirketin itibarını koruyan saygılı bir işten ayrılma süreci uygular.

Bu aşamaları yönetmek, görevlerin karmaşıklığı ve hacmi nedeniyle zor olabilir; ancak bilgisayarlı görü gibi teknolojiler yardımcı olabilir. Görü yapay zekasıyla görüntüleri ve videoları analiz etmek, performansı takip etmek ve çalışan davranışlarındaki örüntüleri belirlemek gibi görevleri otomatikleştirerek İK süreçlerini daha verimli hâle getirebilir. Bu sayede İK ekipleri gerçekten önemli olana, yani çalışanlara odaklanabilir.

İK uygulamalarında bilgisayarlı görü kullanımı#

Görü yapay zekası, İK'da yapay zeka için yeni fırsatlar sunarak eskiden elle yapılması gereken görevleri daha verimli ve doğru hâle getiriyor. Bu teknolojinin iş gücü yönetimini nasıl değiştirdiğine daha yakından bakalım.

Yüz tanımayla devam takibini kolaylaştırma#

Yüz tanıma, elle imza atma ve kart okutma yöntemlerinin yerini alarak devam takibini yeniden şekillendiriyor. Gelişmiş yapay zeka sistemleri, hızlı bir bakışla kimlikleri doğrulamak için kullanılabilir. Görü yapay zekası, kişileri benzersiz yüz özelliklerine göre tarayıp doğrulayarak devam kayıtlarının doğru ve güvenli biçimde tutulmasını sağlayabilir.

İşte çalışma şekli:

• Yüz algılama: Yapay zekâ tabanlı bir yüz tanıma sistemi, video akışlarındaki yüzleri gerçek zamanlı olarak algılayıp konumlarını belirlemek için nesne algılama modellerinden, örneğin Ultralytics YOLO11 modelinden yararlanarak işe başlar.
• Temel özellikleri eşleme: Bir yüz algılandıktan sonra sistem gözler, burun ve ağız gibi temel özelliklere yakınlaşır. Her yüz için benzersiz bir dijital parmak izi oluşturur gibi, bu özellikleri doğru biçimde eşlemek üzere derin öğrenme algoritmalarını kullanır.
• Kimliği doğrulama: Bir sonraki adım kimlik doğrulamadır. Sistem, eşlenen özellikleri kayıtlı bir veri tabanı ve gelişmiş yapay zeka algoritmalarıyla karşılaştırarak yüzü doğru kişiyle eşleştirir.
• Devam kaydını tutma: Kişinin kimliği doğrulandıktan sonra devam kaydı otomatik olarak tutulur; elle giriş yapmak veya kart okutmak için artık zaman harcanmaz.

Bilgisayarlı görü, çalışanların şirket ofisinde giriş ve çıkış yapmasını zahmetsiz ve güvenli hâle getirir. Kameranın önünde duran kişinin yetkili kişi olduğunu doğrulayarak yalnızca o kişinin mesai kaydı yapmasını sağlar ve başkası adına yoklama verme girişimlerini engeller. Manuel hataların zahmetine katlanmadan devam durumunu takip etmenin akıllı ve güvenilir bir yoludur.

Şekil 3. Yüz tanımayla çalışanların devam takibi kolaylaşır.

İK değerlendirmeleri için akıllı gözetim#

İK'nın çevrim içi değerlendirmelerinde yapay zeka, arka planda sessizce çalışarak her şeyin adil ve güvenli kalmasını sağlayabilir. Geleceğe ait bir fikir gibi gelebilir, ancak bilgisayarlı görü sayesinde artık gerçek oldu.

Uzaktan çalışmaya ve sanal değerlendirmelere duyulan ihtiyaç arttıkça bilgisayarlı görünün İK'daki rolü daha da önem kazanıyor. Görü yapay zekasıyla İK departmanları uzaktan sınavları ve eğitimleri kolaylaştırarak insan gözetimine aşırı bağımlılığı azaltabilir.

Bilgisayarlı görünün İK mülakat testlerinde adaleti korumaya nasıl adım adım yardımcı olabileceğini görelim:

• Kimliği doğrulama: Çevrim içi bir mülakatın başında yüz tanıma teknolojisi, adayın yüzünü kayıtlı bir görüntüyle eşleştirerek kimliğini doğrular. Bu adım, kimlik sahteciliğini önler.
• Ortamı izleme: Kimlik doğrulandıktan sonra arka plan, Ultralytics YOLO11 gibi nesne algılama modelleri kullanılarak taranabilir. Telefon veya kitap gibi izinsiz nesneler algılanabilir; usulsüzlüğü önlemek için birinin kadraja girmesi gibi değişiklikler işaretlenebilir.
• Odaklanma ve dürüstlüğü sağlama: Sınav devam ederken adayın odaklandığını ve notlara ya da cihazlara bakmadığını doğrulamak için hareketleri ve göz etkinliği izlenebilir. Kadraj dışına çıkmak veya ekran dışında kalan nesnelerle etkileşime girmek gibi olağan dışı davranışlar incelenmek üzere işaretlenebilir.

Şekil 4. Yapay zekanın çevrim içi değerlendirmelerde nasıl kullanılabileceğine bir örnek.

Video mülakatları analiz etme: işe alımda yapay zeka#

Video mülakatlar, hem kolaylık hem de esneklik sunduğundan işe alımda başvurulan yöntemlerden biri hâline geldi. Peki video mülakatlar veriye dayalı içgörüler sunup işe alım kararlarındaki insan kaynaklı önyargıyı azaltabilseydi? Bilgisayarlı görü, adayların duyguları ve katılımı hakkında daha derin bilgiler sunarak; beden diline dayalı sözsüz ipuçlarını ve düşünce süreçlerini daha iyi anlamayı sağlayarak uzaktan mülakatları geliştirebilir.

Mülakat sırasında bilgisayarlı görü destekli çözümler, görüşme devam ederken gerçek zamanlı video ve ses kaydı alabilir. Beden dilini, duruşu ve jestleri takip ederek adayların kendilerini nasıl ifade ettiğine odaklanabilirler.

Poz tahmini gibi bilgisayarlı görü teknikleri; baş, omuzlar ve uzuvlar gibi vücut üzerindeki kilit noktaları belirleyerek vücut hareketlerini izlemek için kullanılabilir. Ultralytics YOLO11 gibi modeller, adayın ruh hâline işaret edebilecek duruş değişikliklerini algılamak üzere eğitilebilir. Örneğin öne eğilmek merak ve katılımı, kambur durmaksa rahatsızlık veya ilgisizliği gösterebilir.

Görüşme sona ererken sistem tüm içgörüleri derleyip ayrıntılı bir rapor oluşturur. Bu rapor, İK ekiplerinin daha bilinçli ve nesnel işe alım kararları vermesine yardımcı olur.

Şekil 5. Poz tahmini teknikleri, adil bir mülakat değerlendirmesinde önemli bir rol oynayabilir.

Tüketim ürünleri şirketi Unilever'i ele alalım. Unilever, işe alım sürecinde bilgisayarlı görü uygulayarak mülakat süresini 50.000 saatin üzerinde azaltmayı başardı. Görü yapay zekası; beden dilini, yüz ifadelerini ve göz hareketlerini analiz etmeyi mümkün kıldı. Sonuç olarak işe alım süresi %90 kısalırken, adayların katılımı yüksek tutuldu ve çeşitlilik %16 arttı.

İK'da bilgisayarlı görü: Temel avantajlar ve dezavantajlar#

İK'da bilgisayarlı görü kullanımı, süreçleri iyileştirmek ve zorlukların üstesinden gelmek için yenilikçi çözümler sunarak pek çok fayda sağlar. Dikkate değer avantajlardan bazıları şunlardır:

• Ölçeklenebilirlik: Gerekli altyapıya sahip bilgisayarlı görü çözümleri, büyük miktarda veriyi verimli biçimde işleyebilir. Böylece İK ekipleri, asgari idari çabayla büyük ekiplerin değerlendirmelerini, devam takibini ve performans izlemelerini yönetebilir.
• Uzun vadeli maliyet tasarrufu: Devam takibi ve kimlik doğrulama gibi tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek İK'nın genel giderlerini azaltır.
• Azalan idari yük: İzin takibi ve mevzuata uyum yönetimi gibi elle yapılan, tekrarlayan görevleri ortadan kaldırarak İK'nın çalışan bağlılığına ve memnuniyetine öncelik vermesini sağlar.

Ancak İK'da bilgisayarlı görü uygulamak, dikkatle değerlendirilmesi gereken bazı zorlukları da beraberinde getirir:

• Etik kaygılar: Yüz tanıma ve vücut takibi kullanımı, çalışanlara ve adaylara ait hassas verilerin işlenmesi konusunda kaygı yaratabilir. Uygun güvenlik önlemleri alınmadığında kötüye kullanım veya veri ihlali riski bulunur.
• Yüksek uygulama maliyetleri: Bilgisayarlı görü uygulamalarını kurmak; donanım, yazılım ve personel eğitimi için önemli bir yatırım gerektirir. Bu durum özellikle küçük şirketler için zorlayıcı olabilir.
• Mevcut sistemlerle entegrasyon: Bilgisayarlı görüyü eski İK sistemleri veya araçlarıyla entegre etmek zor olabilir; çoğu zaman iş akışlarını düzenlemek, hatta mevcut süreçleri baştan sona yenilemek için zaman ve çaba gerekir.

Önemli çıkarımlar#

İK'da yapay zeka ve bilgisayarlı görü, şirketlerin İK işlevlerini yönetme biçimini dönüştürüyor. Bu teknolojiler, günlük görevleri daha hızlı ve sorunsuz hâle getiriyor. Yüz tanımayla kolay devam takibinden doğru kişileri işe almaya yardımcı olan daha iyi içgörülere kadar bu araçlar, İK ekiplerinin çalışanları desteklemeye ve onlar için olumlu bir iş yeri oluşturmaya daha fazla zaman ayırmasını sağlıyor. Bu teknolojiler yaygınlaştıkça iş yerinde daha iyi, daha verimli ve insan odaklı bir geleceğin önünü açacaklar.

Ultralytics YOLO11'in sağlık ve üretim gibi sektörlerde yeniliği nasıl desteklediğini keşfet. Yapay zekadaki en son gelişmeleri öğrenmek için GitHub depomuzu ziyaret et ve topluluğumuzla etkileşime geç.