On yıllık veri yatırımı neden platoya ulaştı
The Josh Bersin Company'nin 16 Mart 2026'da yayımladığı 'Insights-First AI: Better and Explainable People Decisions' başlıklı araştırma raporuna göre, İK teknolojisi pazarında son on yılda inşa edilen yetenek zekâsı (talent intelligence) ekosistemi — insan kaynağı verisini analiz eden yapay zekâ araçları bütünü — büyük ölçüde dağınık ve eksik kamuya açık veriye dayandığı için etkisini genişletmekte zorlanıyor. Rapor, bu tıkanmanın teknoloji eksikliğinden değil, verinin kalitesinden kaynaklandığını savunuyor.
Bersin'in önerdiği çözüm 'uzman etiketli veri' (expert-labeled data): işe alım uzmanı ve yöneticinin belirli bir rol ya da alanda 'başarının neye benzediğine' dair yargısını kodlayan, temiz ve güvenilir insan kaynağı verisi. Rapora göre İK yapay zekâsının bir sonraki aşamasında başarı, daha fazla veri toplamaktan değil, mevcut veriye bu tür insan yargısını sistematik biçimde eklemekten geçiyor.
People analytics ekipleri için pratik anlamı
Rapor, 'insights-first' yaklaşımının kurumsal uygulanışını ve İK liderlerinin, İK teknoloji altyapısını gelecekte 'süper-ajan' (superagent) yapılar etrafında kurgularken nasıl hazırlanması gerektiğini ele alıyor. Bu çerçevede people analytics ekiplerinin rolü, sadece gösterge panelleri üretmekten, hangi kararların 'uzman etiketi' gerektirdiğini belirleyip bu etiketleme sürecini yönetmeye doğru kayıyor.
Türkiye'deki İK analitiği ekipleri için çıkarım: yapay zekâ destekli işe alım ve performans araçlarına yatırım yapmadan önce, mevcut veri setlerinin ne kadar 'uzman etiketli' olduğunu değerlendirmek — yani geçmiş işe alım ve terfi kararlarının hangi gerekçelerle verildiğinin sistematik olarak kayıtlı olup olmadığını sorgulamak — yatırımın getirisini belirleyen kritik ilk adım olarak öne çıkıyor.
