İK'da bilgisayarlı görü: İş akışlarını geliştirme ve iyileştirme

İnsan kaynakları, her sektörün kalbidir ve dünya çapında işletmelerin büyümesini yönlendirir ve başarısını şekillendirir. İşe alım, bordro ve uyumluluk gibi operasyonların sorunsuz bir şekilde yönetilmesini sağlarlar. Zamanla, İK departmanları çalışan memnuniyetini artırmaya, yetenekleri geliştirmeye ve olumlu bir çalışma ortamı oluşturmaya odaklanan dinamik bir alan haline geldi.

Günümüzde, İK profesyonelleri liderliğe, yeniliğe ve insan merkezli çözümlere odaklanmaktadır. Yapay zeka (AI), süreçleri basitleştirerek, karar almayı geliştirerek ve İK ekibinin insanlara ve stratejiye odaklanmasını sağlayarak bu değişimi destekler. Küresel İK'da yapay zeka pazarının 2033 yılına kadar şaşırtıcı bir şekilde 27,30 milyar dolara ulaşmasıyla, yapay zeka teknolojilerinin çalışma şeklimizin geleceğini şekillendirdiği açıktır. 

Özellikle, makinelerin görsel bilgileri yorumlamasını ve anlamasını sağlayan bir yapay zeka dalı olan bilgisayarla görü (CV), bu dönüşümü yönlendirmek için giderek daha fazla benimseniyor. İşe alım süreçlerini optimize etmekten iş yeri analizlerini iyileştirmeye kadar, bilgisayarla görü İK iş süreçlerini daha önce hiç olmadığı kadar kolaylaştırıyor.

‍

Bu makalede, bilgisayarlı görünün İK süreçlerini nasıl yeniden tasarladığını ve getirdiği faydaları keşfedeceğiz. Ayrıca Vizyon Yapay Zekası'nın kuruluşların en değerli varlıklarını (çalışanlarını) yönetme biçimini yeniden tanımlama potansiyelini de tartışacağız.

İnsan kaynakları süreçlerini anlama

İdeal bir iş yeri, her çalışanın değerli hissettiği ve çalışmaya motive olduğu bir yerdir. Böyle bir iş yeri, verimliliği %21 artırabilir. Bir İK departmanının bir şirket üzerinde yaratabileceği etki tam olarak budur. 

Sahne arkasında, İK profesyonelleri çalışan deneyiminin her bölümünün kusursuz, kasıtlı ve ödüllendirici olduğundan emin olur. Her şey marka çekiciliği ile başlar. İK, şirketin güçlü yönlerini vurgulayarak onu çalışmak için çekici bir yer olarak sergiler ve doğru yetenekleri cezbeder. İşe alım süreci, dikkatli tarama, mülakatlar ve yöneticilerle işbirliği yoluyla şirketin en iyi uyumunu bulmaya odaklanır.

‍

Yeni işe alımlar başladıktan sonra, bir şirketin İK ekibi, uyum sürecinde onlara rehberlik ederek, bir hoş geldin hissi ve katkıda bulunmaya hazır olma duygusu yaratır. Çalışanlar yerleştikçe, İK'nın odak noktası performans yönetimine kayar; net hedefler belirleme, düzenli geri bildirim sağlama ve çabaları takdir etme. Gartner'dan alınan araştırmalar, iyi tasarlanmış bir takdir programının çalışan performansını %11,1 oranında artırabileceğini gösteriyor. 

İK ayrıca eğitim, mentorluk ve kariyer geliştirme fırsatları yoluyla beceri geliştirmeyi destekleyerek yetenekleri elde tutmaya yardımcı olur. Bir çalışanın şirketten ayrılması durumunda, İK ekibi iyi niyeti ve şirketin itibarını koruyan saygılı bir işten ayrılma sürecine sahiptir.

Bu aşamaları yönetmek, görevlerin karmaşıklığı ve hacmi nedeniyle zor olabilir, ancak bilgisayarlı görü gibi teknolojiler yardımcı olabilir. Vision AI kullanarak görüntüleri ve videoları analiz etmek, performansı izleme ve çalışan davranışlarındaki kalıpları tespit etme gibi görevleri otomatikleştirerek İK süreçlerini daha verimli hale getirebilir. Bu, İK ekiplerinin gerçekten önemli olana, yani çalışanlara odaklanmasını sağlar. 

Bilgisayar görüşünün İK uygulamalarındaki kullanımları

Görüntüleme yapay zekası, İK'da yapay zeka için yeni fırsatlar yaratarak, manuel çaba gerektiren görevleri daha verimli ve doğru hale getiriyor. Bu teknolojinin iş gücü yönetimini nasıl değiştirdiğine daha yakından bakalım.

Yüz tanıma ile katılımı kolaylaştırma

Yüz tanıma, manuel kayıtları ve kartlı geçişleri değiştirerek devamlılık yönetimini yeniden şekillendiriyor. Gelişmiş yapay zeka sistemleri, sadece hızlı bir bakışla kimlikleri doğrulamak için kullanılabilir. Görüntü yapay zekası, bireyleri benzersiz yüz özelliklerine göre tarayarak ve doğrulayarak devamlılığın doğru ve güvenli bir şekilde kaydedilmesini sağlayabilir. 

İşte nasıl çalıştığı:

• Yüz algılama: Bir yapay zeka yüz tanıma sistemi, Ultralytics YOLO11 gibi nesne algılama modellerini kullanarak video akışlarından gerçek zamanlı olarak yüzleri algılayıp bularak başlar.

• Temel özellikleri eşleme: Bir yüz algılandığında, sistem gözler, burun ve ağız gibi temel özelliklere yakınlaşır. Her yüz için benzersiz bir dijital parmak izi oluşturmaya benzer şekilde, bu özellikleri doğru bir şekilde eşlemek için derin öğrenme algoritmaları kullanır.

• Kimliği doğrulama: Bir sonraki adım kimlik doğrulamadır. Sistem, yüzü doğru kişiyle eşleştirmek için eşlenmiş özellikleri depolanmış bir veritabanı ve gelişmiş yapay zeka algoritmalarıyla karşılaştırır.

• Yoklama kaydı: Kişi doğrulandıktan sonra, yoklaması otomatik olarak kaydedilir ve manuel kayıtlar veya kart okutmalarla zaman kaybı yaşanmaz. 

Bilgisayarlı görü, çalışanlar için bir şirketin ofisine giriş ve çıkışı zahmetsiz ve güvenli hale getirir. Kameranın önünde duran yetkili kişinin giriş yaptığından emin olarak, herhangi bir vekaleten katılım girişimini durdurur. Manuel hataların zorluğu olmadan katılımı takip etmenin akıllı ve güvenilir bir yoludur.

‍

İK değerlendirmeleri için akıllı gözetim

İK çevrimiçi değerlendirmeleri söz konusu olduğunda, yapay zeka her şeyin adil ve güvenli kalmasını sağlamaya yardımcı olabilir ve arka planda sessizce çalışır. Gelecekten bir kavram gibi gelebilir, ancak bilgisayar görüşü sayesinde artık bir gerçeklik.

Uzaktan çalışma ve sanal değerlendirmelere olan ihtiyaç arttıkça, bilgisayarlı görünün İK'daki rolü daha da önem kazanıyor. Görüntü AI ile İK departmanları, uzaktan sınavları ve eğitimleri kolaylaştırabilir, insan gözetimine aşırı bağımlılığı azaltabilir.

İşte bilgisayarlı görmenin, İK mülakat testlerinin adilliğini adım adım korumaya nasıl yardımcı olabileceği:

• Kimliği doğrulama: Çevrimiçi bir görüşmenin başlangıcında, yüz tanıma teknolojisi, adayın yüzünü depolanmış bir görüntüyle eşleştirerek kimliğini doğrular. Bu adım, herhangi bir kimlik sahtekarlığının gerçekleşmesini önler.

• Ortamı izleme: Kimlik doğrulandıktan sonra, arka plan Ultralytics YOLO11 gibi nesne algılama modelleri kullanılarak taranabilir. Telefon veya kitap gibi yetkisiz öğeler tespit edilebilir ve birinin kareye girmesi gibi değişiklikler, suistimali önlemek için işaretlenebilir.

• Odaklanma ve bütünlüğü sağlama: Sınav devam ederken, adayın odaklanmış durumda kaldığını ve notlara veya cihazlara bakmadığını doğrulamak için hareket ve göz aktivitesi izlenebilir. Çerçeve dışına çıkmak veya ekran dışı nesnelerle etkileşim kurmak gibi olağandışı eylemler, inceleme için işaretlenebilir.

‍

Video mülakatlarını analiz etme: İşe alımda yapay zeka

Video mülakatları, hem kolaylık hem de esneklik sunduğu için işe alım için başvurulan bir yöntem haline geldi. Peki, video mülakatları veri odaklı içgörüler sağlayabilir ve işe alım kararlarında insan önyargısını azaltabilirse ne olur? Bilgisayar görüşü, adayların duyguları ve katılımı hakkında daha derin içgörüler sunarak, vücut diline dayalı olarak sözsüz ipuçları ve düşünce süreçleri hakkında daha iyi bir anlayış sağlayarak uzaktan mülakatları geliştirebilir.

Bir mülakat sırasında, bilgisayar görüşü özellikli çözümler, konuşma akışı sırasında gerçek zamanlı video ve ses yakalayabilir. Adayların vücut dilini, duruşunu ve jestlerini izleyerek kendilerini nasıl ifade ettiklerine odaklanabilir. 

Poz tahmini gibi bilgisayarla görü teknikleri, baş, omuzlar ve uzuvlar gibi vücuttaki kilit noktaları tanımlayarak vücut hareketlerini izlemek için kullanılabilir. YOLO11 gibi modeller, çalışanın durumunu gösterebileceği için duruşdaki bu tür değişiklikleri tespit etmek için eğitilebilir. Örneğin, öne doğru eğilmek merakı ve ilgiyi gösterirken, kambur durmak rahatsızlığı veya ilgisizliği gösterebilir.

Sistem, görüşme sona erdiğinde tüm bilgileri toplar ve adayın duygusal istikrarını ve özgüvenini puanlayan ayrıntılı bir rapor oluşturur. Bu rapor, İK ekiplerinin daha bilinçli ve objektif işe alım kararları vermesine yardımcı olur.  

‍

Örneğin, bir tüketim malları şirketi olan Unilever'i ele alalım. Unilever, işe alım sürecinde bilgisayarlı görü kullanarak mülakat süresini 50.000 saatten fazla azaltmayı başardı. Görüntü işleme teknolojisi, vücut dilini, yüz ifadelerini ve göz hareketlerini analiz etmeyi mümkün kıldı. Sonuç olarak, işe alım süresi %90 oranında azalırken, çeşitlilik %16 oranında arttı ve aday bağlılığı yüksek seviyede tutuldu.

İK'da bilgisayarlı görü: Temel avantajlar ve dezavantajlar

İK'da bilgisayarlı görü benimsemek, süreçleri iyileştirmek ve zorlukların üstesinden gelmek için yenilikçi çözümler sunarak birçok fayda sağlar. İşte bazı önemli faydalar:

• Ölçeklenebilirlik: Gerekli altyapıya sahip bilgisayarlı görü çözümleri, büyük veri hacimlerini verimli bir şekilde işleyebilir ve İK ekiplerinin büyük ekipler için değerlendirmeleri, katılımı ve performans takibini minimum idari çabayla yönetmesini sağlar.
  ‍
• Uzun vadeli maliyet tasarrufu: Yoklama takibi ve kimlik doğrulama gibi tekrar eden görevleri otomatikleştirerek İK genel gider maliyetlerini azaltır.
  ‍
• Azaltılmış idari yük: İzin takibi ve uyumluluk yönetimi gibi manuel ve tekrarlayan görevleri ortadan kaldırarak İK'nın çalışan bağlılığına ve memnuniyetine öncelik vermesini sağlar.

Ancak, bilgisayarla görmeyi İK'da uygulamak da dikkatli bir şekilde değerlendirilmesi gereken kendine özgü zorluklarla birlikte gelir:

• Etik Kaygılar: Yüz tanıma ve vücut takibi kullanmak, hassas çalışan ve aday verilerinin işlenmesiyle ilgili soruları gündeme getirebilir. Uygun güvenlik önlemleri olmadan, kötüye kullanım veya veri ihlali riski vardır.
  ‍
• Yüksek Uygulama Maliyetleri: Bilgisayarlı görü uygulamalarını kurmak, donanım ve yazılıma ve personel eğitimine önemli bir yatırım gerektirir. Bu, özellikle küçük şirketler için zorlu olabilir.
  ‍
• Mevcut Sistemlerle Entegrasyon: Bilgisayarlı görü sistemlerini eski İK sistemleri veya araçlarıyla entegre etmek zor olabilir; iş akışlarını ayarlamak, hatta mevcut süreçleri elden geçirmek için genellikle zaman ve çaba gerekir.

Önemli çıkarımlar 

İnsan kaynaklarında yapay zeka ve bilgisayarlı görü, şirketlerin insan kaynakları fonksiyonlarını yönetme biçimini dönüştürüyor. Bu teknolojiler, günlük işleri daha hızlı ve sorunsuz hale getiriyor. Yüz tanıma ile kolay devam takibinden, doğru kişileri işe almaya yardımcı olan daha iyi içgörülere kadar, bu araçlar insan kaynakları ekiplerinin çalışanları desteklemeye ve onlar için olumlu bir iş yeri oluşturmaya daha fazla zaman ayırmasını sağlıyor. Bu teknolojiler yaygınlaştıkça, işte daha iyi, daha verimli ve insan odaklı bir geleceğin önünü açacaklar.

YOLO11'in sağlık ve üretim gibi sektörlerde inovasyonu nasıl yönlendirdiğini keşfedin. Yapay zekadaki en son gelişmeler hakkında bilgi edinmek için GitHub depomuzu ziyaret edin ve topluluğumuzla etkileşim kurun.