Geri Dön

Yetenek yönetimi sürecinde kullanılan yapay zekâ teknolojilerinin güvenilirlik sorunsalı: Örgütsel adalet üzerine bir araştırma

The problem of trustworthiness of artificial intelligence technologies used in talent management process: A study on organizational justice

  1. Tez No: 834631
  2. Yazar: HARUN SIÇRAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FATİH KARCIOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri, Labour Economics and Industrial Relations
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay Zekâ, Yetenek Yönetimi, Örgütsel Adalet, Güvenilir Yapay Zekâ, Ön Yargı, Şeffaflık, Açıklanabilirlik, Hesap Verebilirlik, Artificial Intelligence, Talent Management, Organizational Justice, Trustworthy Artificial Intelligence, Bias, Transparency, Explainability, Accountability
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Atatürk Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 338

Özet

Yapay zekâ teknolojileri, günümüzde insanların başarılı oldukları pek çok alanda uzmanlaşmaktadır ve sayısızca kolaylığı beraberinde getirmektedir. Şirketler bu teknolojileri akıllı ürünler yaratmak, akıllı hizmetler sunmak ve iş süreçlerini akıllı hale getirmek için kullanmaktadırlar. Bu amaçla yapay zekâ teknolojilerinin yetenek yönetimi sürecinde kullanımı giderek artmaktadır. Yetenek yönetimi sürecinde bu teknolojiler idari personelin iş yükünü azaltmaktadır. Şirketlere hız ve zaman kazandırmakta, yetenek kazanımına ve doğru iş için doğru adayların belirlenmesine, çalışanların elde tutulmasına, bağlılıklarının artırılmasına yardımcı olmaktadır. Fakat yapay zekâ teknolojilerinin beraberinde getirmiş olduğu ve göz ardı edilen opaklık, veri gizliliği ve güvenliği etik gibi zorlukları bulunmaktadır. En önemli zorluk ise yapay zekâ teknolojilerinin insanlara benzer ön yargılara sahip olması, insanlara ayrımcılık yapması ve adaletsiz davranma potansiyelinin olmasıdır. Yetenek yönetimi sürecinde kullanılan yapay zekâ teknolojilerinin bu zorlukları, çalışanların tutum ve davranışlarını olumsuz etkilemektedir. Bu çalışmanın amacı yetenek yönetimi sürecinde kullanılan yapay zekâ teknolojilerinin çalışanların adalet algıları üzerindeki etkisini belirlemektir. Bu kapsamda İstanbul ve çevre illerde faaliyet gösteren büyük ölçekli 52 şirkette 1666 çalışana anket uygulanarak veriler toplanmış, araştırma modeli oluşturulmuştur. Modelin bağımlı değişkeni çalışanların örgütsel adalet algıları iken bağımsız değişkenleri ise Avrupa Komisyonunun oluşturduğu Yapay Zekâ Konusunda Üst Düzey Uzman Grubunun (AI HLEG) hazırladığı Güvenilir Yapay Zekâ için Etik İlkeler (Ethics Guidelines for Trustworthy AI)" yönergesinde bulunan yedi gereksinime ait alt bileşenlerdir. Bağımlı değişken üç kategorili ve sıralı ölçekli yapıda olduğu için araştırmanın modeli ve hipotezleri Genelleştirilmiş Sıralı Lojistik Regresyon analiziyle sınanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre yetenek yönetimi sürecinde kullanılan yapay zekâ teknolojilerinin; temel haklar, insan etkinliği, saldırı ve güvenlik direnci, geri dönüş planı, genel güvenlik, doğruluk, güvenilirlik tekrarlanabilirlik, gizlilik veri koruması, verilerin kalitesi ile bütünlüğü, açıklanabilirlik, iletişim, haksız ön yargılardan kaçınma, sürdürülebilir bir çevre dostu olma, toplum ve demokrasi, denetlenebilirlik ve düzeltme yeteneği özelliklerine sahip olması durumunda çalışanların örgütsel adalet algıları yükselmektedir.

Özet (Çeviri)

Artificial intelligence technologies are now specializing in many areas where humans have excelled and bringing countless conveniences. Companies are using these technologies to create smart products, offer smart services and make their business processes smart. For this purpose, the use of artificial intelligence technologies in the talent management process is increasing. In the talent management process, these technologies reduce the workload of administrative staff, save speed and time, help talent acquisition and identify the right candidates for the right job, and improve employee retention and engagement. However, there are challenges that artificial intelligence technologies bring with them, such as opacity, data privacy and security, and ethics. The most important challenge is that AI technologies have the potential to have human-like biases, discriminate against people and behave unfairly. These challenges of artificial intelligence technologies used in the talent management process negatively affect the attitudes and behaviors of employees. The purpose of this study is to determine the impact of artificial intelligence technologies used in the talent management process on employees' perceptions of justice. In this context, data were collected by applying a questionnaire to 1666 employees in 52 large-scale companies operating in Istanbul and neighboring provinces and the research model was created. While the dependent variable of the model is employees' perceptions of organizational justice, the independent variables are the sub-components of the seven requirements in the Ethics Guidelines for Trustworthy AI prepared by the High-Level Expert Group on Artificial Intelligence (AI HLEG) of the European Commission. Since the dependent variable has a three-category and ordinal scale structure, the model and hypotheses of the study were tested with Generalized Ordered Logistic Regression analysis. According to the results obtained, employees' perceptions of organizational justice increase if the artificial intelligence technologies used in the talent management process have the following features: fundamental rights, human agency, resilience to attack and security, fallback plan and general safety, accuracy, reliability and reproducibility, respect for privacy and data protection, quality and integrity of data, explainability, communication, unfair bias avoidance, sustainable and environmentally friendly, society and democracy, auditability, ability to redress.

Benzer Tezler

  1. An artificial intelligence approach for breast cancer treatment

    Meme kanseri tedavisinde yapay zeka yaklaşımı

    TUĞÇE BELDEK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE CAMGÖZ AKDAĞ

  2. Enhancing human resource decision making with image-based OSMI data analysis: leveraging PIX2PIX for accurate workplace mental health insights

    İş yeri mental sağlık incelemeleri için PIX2PIX kullanarak, görüntü tabanlı OSMI veri analiziyle insan kaynakları karar süreçlerini geliştirme

    FARIBA FARID

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİZAMETTİN BAYYURT

  3. A comparative study for football analytics with data mining and artificial intelligence techniques

    Veri madenciliği ve yapay zeka teknikleri ile karşılaştırmalı futbol analitiği

    MUSTAFA AADEL MASHJAL AL-ASADI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAKİR TAŞDEMİR

  4. Yetenek yönetimi ve kariyer planlama sistemi tasarımı

    Talent management and career planning system design

    SAJJAD WAHEED

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET SERTBAŞ

    PROF. DR. ABDÜL HALİM ZAİM

  5. İşletmelerde bütünsel performans değerlendirme yaklaşımı önerisi

    Holistic performance evaluation approach proposal in businesses

    ŞEYDA NUR BÖRÜ AÇIKSÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ VOLKAN SÖNMEZ