Yapay zekâ iş arayanlara yardımcı olmaktan adayları değerlendirmeye geçtiğinde ne oluyor? Geliştiricilerin değerlendirilmesi ve işe alınması için kullanılan bir platform olan HackerRank, mülakatların geleceğine dair bir fikir veriyor. Chakra adlı yapay zekâ ajanı mülakatları yürütüyor, adayların çalışma sürecini gözlemliyor ve sadece verdikleri cevabı değil, nasıl ulaştıklarını da değerlendiriyor.
Yaklaşık altı aylık beta sürecinin ardından HackerRank, Chakra'yı pazartesi günü müşterilerine genel olarak sunuyor. Şirket, test aşamasında yapay zekâ mülakatçısının 500 binden fazla mülakat gerçekleştirdiğini belirtiyor. Snowflake, Snorkel ve Capgemini gibi firmalar aracı denedi, HackerRank da ürünü kendi içinde test etti.
Yapay zekâ bir süredir iş görüşmelerinde yaygın. Şirketler adayları elemek ve işe alım sürecini hızlandırmak için sesli ajanlar ve diğer otomatik araçlar kullanıyor. Bu arada iş arayanlar da görüşmelerde kendilerine yardımcı olacak yapay zekâ araçlarını giderek daha fazla kullanıyor, bazen işverenlerin haberi olmadan.
Chakra ile HackerRank, mülakatların nasıl yapıldığının yanı sıra işverenlerin neyi ölçebileceğini de değiştirebileceğine bahse giriyor. Sadece doğru sonuca ulaşılıp ulaşılmadığının ötesinde, şirket eleştirel düşünme ve yargı gibi daha zor yakalanabilen sinyalleri değerlendirmeyi hedefliyor. Ayrıca “yapay zekâ okuryazarlığı” olarak adlandırdığı yetkinliğe bakıyor; yani adayın bir sorunu yapay zekâ için nasıl çerçevelediği, çıktısını nasıl değerlendirdiği ve çözüme nasıl yönlendirdiği.
HackerRank kurucu ortağı ve CEO'su Vivek Ravisankar bir röportajında, “Değerlendirmenin önceki biçimi çıktıyı değerlendirmektir. Artık yapay zekâ sayesinde herkes bir ürün ortaya çıkarabiliyor.” dedi. Ona göre işverenler için soru, bu ürünün üretilirken içine konan düşünme ve yargının anlaşılabilip anlaşılamayacağı.
Uygulamada Chakra mülakatı geleneksel kod testinden çok işi yapmaya benzemeye tasarlanmış. Adaya gerçek bir kod deposunu içeren bir görev veriliyor ve aday bu görevi yapay zekâ asistanını da içeren bir tuvalde ilerletiyor. Çalışma sırasında Chakra, adayın ne yaptığının bağlamını kullanarak neden bir yaklaşımı diğerine tercih ettiğini ya da yeni bir kısıt eklendiğinde çözümün nasıl değişeceğini sorabiliyor.
Ravisankar TechCrunch'a verdiği demeçte Chakra'nın işe alım sürecinin temel yapısını değiştirdiğini söyledi. Daha önce işe alım temsilcisiyle ön görüşme, evde değerlendirme ve mühendisle takip görüşmesinden oluşan üç ayrı tur, artık tek bir Chakra mülakatında birleşiyor.
Adaylara mülakat sırasında yapay zekâya erişim vermek kulağa hile yapmayı kolaylaştırır gibi gelse de HackerRank bunun tersini bulduğunu söylüyor. Ravisankar'a göre Chakra mülakatlarında şüpheli aktivite bayrakları, geleneksel HackerRank değerlendirmelerine kıyasla yüzde 70-80 daha az çıktı. Oran coğrafya ve kıdem gibi faktörlere göre değişiyor.
Ravisankar TechCrunch'a, adaylara yapay zekâ erişimi vermenin gizlice dışarıdan cevap besleyen araçlar kullanma teşvikini azalttığını söyledi.
2012'de TechCrunch Disrupt'ta duyurulan HackerRank, işini kodlama zorlukları üzerine kurdu ve zamanla şirketlerin geliştiricileri teknik becerilerine göre değerlendirmesine ve işe almasına yardımcı oldu. Y Combinator destekli girişimde Amazon, Nvidia, Clay ve Replit dahil 3 binden fazla kurumsal müşteri var ve dünya genelinde 30 milyondan fazla geliştiriciden oluşan bir topluluk bulunuyor.
Chakra, HackerRank'ın yıllarca inşa ettiği teknik değerlendirme işine karşı bir bahis. Geleneksel ürünü büyük ölçüde geliştiricilerin kodlama problemlerini doğru çözüp çözemediğini test ediyordu. Yine de Ravisankar, yapay zekânın HackerRank'ın önceki modelini mühendislik yeteneğini ölçmede daha az kullanışlı hale getirdiğine inanıyor.
Ravisankar geçişi şirket içinde Apple'ın iPod'dan iPhone'a geçişine benzetti. Eski ürünün hâlâ değeri var ama yeni ürünün şirketin pazarın nereye gittiğine dair inancını temsil ettiğini söyledi. “Chakra başlık olacak. İleriye gitme biçimimiz bu olacak.” diye konuştu.
Adayları değerlendirmede yapay zekânın daha derin bir rol üstlenmesi farklı soruları da beraberinde getiriyor; özellikle bir işe alım kararının ne kadarının bir algoritmaya devredileceği tartışılıyor. Ravisankar TechCrunch'a Chakra'nın adayları puanlamak için tasarlandığını, nihai işe alım kararının ise insanlarda kaldığını söyledi.
Yapay zekânın, işveren tarafından belirlenen kriterleri tutarlı şekilde uygulayarak mülakatın daha yapılandırılmış kısımlarını üstlenebileceğini, insan mülakatçıların ise gerçekten birlikte çalışıp çalışmak isteyip istemediklerini belirlemek ve şirket, ekip ve rol hakkında soruları yanıtlamak için daha fazla zaman ayırabileceğini belirtti.
“Doğru şekilde ayarlanırsa yapay zekâ insanlardan çok daha az önyargılıdır.” diyen Ravisankar, bir yapay zekâ sisteminin her aday için aynı rubriği takip etmesi talimatı verilebildiği için adayın geçmişi veya eğitimi gibi faktörlerden etkilenmediğini savundu.
Aynı kriterleri tutarlı şekilde uygulamak, bir yapay zekâ sistemini önyargıdan tamamen arındırdığı anlamına gelmiyor. Otomatik işe alım araçları, onları oluşturmak için kullanılan verilerden, modellerden ve kriterlerden gelen önyargıları miras alabilir ya da büyütebilir; bu durum düzenleyicilerin istihdam kararlarında kullanımını incelemesine yol açıyor.
İşe alımda yapay zekâ kullanımı zaten düzenleyici incelemeyle karşı karşıya. Örneğin New York şehri, belirli otomatik istihdam karar araçlarını kullanan işverenlerin bağımsız bir önyargı denetimine tabi tutmasını ve adaylara kullanımdan önce bildirimde bulunmasını şart koşuyor. Ravisankar işe alımın düzenlenmiş bir alan olduğunu kabul etti ve bu tür gerekliliklere uyumun HackerRank'ın inşa etmesi gereken bir parça olduğunu söyledi.
