İK Süreçlerinde Yapay Zekâ Nasıl Kullanılır? 10 Kullanım Örneği ve Prompt Şablonları

Yapay zekânın İK görevlerini nasıl değiştirdiğini önceki yazımızda ele almıştık. Bu yazı bir adım ileri gidiyor ve “yarın sabah ne yapabilirim” sorusunu yanıtlıyor. İK yapay zeka kullanımı için seçtiğimiz 10 örneğin her biri, kişisel veri girmeden uygulanabilecek biçimde kurgulandı.

Her örnekte aynı prompt (yapay zekâ aracına verilen talimat) yapısını kullanıyoruz: rol, görev, bağlam, kısıt ve çıktı biçimi. Yazının sonunda 10 şablonun özet tablosunu bulacaksınız; tam sürümü indirilebilir çalışma dosyasında yer alıyor.

Başlamadan önce: veri gizliliği ve KVKK

Kişisel Verileri Koruma Kurumu, Mart 2026'da yayımladığı “İş Yerlerinde Üretken Yapay Zekâ Araçlarının Kullanımı” belgesinde, kurum onayı dışında kullanılan araçları “gölge yapay zekâ” olarak tanımlıyor ve yasak yerine açık bir kurumsal politika öneriyor. İK ekipleri için bu yaklaşım beş pratik kurala dönüşür:

• Kişisel veri girmeyin: Aday adı, T.C. kimlik numarası, iletişim bilgisi, bordro, sağlık ya da disiplin bilgisi kurum onaylı olmayan araçlara girilmez. Özgeçmiş analizi gibi işler yalnız kurumun onayladığı ve veri işleme koşulları incelenmiş araçlarda yapılır.
• Genelleştirin: Kurum belgesi, kişi adı, tarih ve konum gibi ayırt edici unsurlar yerine genel ifadeler kullanılmasını öneriyor. “Ayşe, İzmir şubesinde üç kez geç kaldı” yerine “bir çalışan bir ay içinde üç kez geç kaldı” yazın.
• Onaylı aracı kullanın: Hangi aracın hangi işte kullanılabileceği İK, bilgi işlem ve hukuk birimince birlikte belirlenir ve yazılı hâle getirilir.
• Çıktıyı karar dayanağı yapmayın: Kurum, yapay zekâ çıktılarının nihai kararların dayanağı olarak değil, insan denetiminde destekleyici unsur olarak ele alınmasını öneriyor. Otomasyon ön yargısına (çıktıyı sorgulamadan doğru kabul etme eğilimi) karşı her çıktı okunur ve düzeltilir.
• Kullanımı kaydedin: Hangi işte hangi aracın kullanıldığını kısa bir kayıtla tutmak, politika güncellemelerinde ve olası bir şikâyette ekibin işini kolaylaştırır.

İşe alım: ilan, mülakat soruları, değerlendirme formu

Örnek 1 — İş ilanı taslağı. Prompt yapısı: “Sen bir İK uzmanısın. {pozisyon} için iş ilanı taslağı yaz. Bağlam: {sektör}, {çalışma modeli}, {ekip büyüklüğü}. Temel sorumluluklar: {3–5 madde}. Kısıt: yaş, cinsiyet, medeni durum çağrıştıran ifade kullanma; zorunlu ve tercih edilen nitelikleri ayır. Çıktı: başlık, 2 cümlelik özet, sorumluluklar, nitelikler.” Kontrol noktası: ilanda kurumun gerçekte sunmadığı bir yan hak ya da gerekmeyen bir nitelik kalmamalıdır.

Örnek 2 — Yetkinlik bazlı mülakat soruları. Prompt yapısı: “{pozisyon} için {yetkinlik 1, 2, 3} yetkinliklerini ölçen, geçmiş davranışa dayalı 6 mülakat sorusu hazırla. Her soru için 2 takip sorusu ekle. Çıktı: tablo.” Davranışsal sorular (adayın geçmişte yaşadığı somut bir durumu anlatmasını isteyen sorular), varsayımsal sorulara göre daha karşılaştırılabilir yanıtlar üretir. Kontrol noktası: sorular kişinin özel hayatına, ailesine ya da sağlığına girmemelidir.

Örnek 3 — Mülakat değerlendirme formu. Prompt yapısı: “Örnek 2'deki her yetkinlik için 1–4 arası puan ölçeği hazırla. Her puan düzeyini gözlemlenebilir bir davranışla tanımla. Çıktı: yetkinlik, puan, davranış göstergesi sütunlarından oluşan tablo.” Bu tür bir derecelendirme ölçeği, farklı mülakatçıların aynı adayı benzer ölçütle değerlendirmesine yardım eder. Kontrol noktası: göstergeler pozisyonun gerçek gerekliliklerine dayanmalı, kişilik yorumu içermemelidir.

Eğitim: içerik taslağı ve quiz

Örnek 4 — Eğitim içeriği taslağı. Prompt yapısı: “Sen bir öğrenme ve gelişim uzmanısın. {hedef kitle} için {konu} hakkında 30 dakikalık bir iç eğitim taslağı hazırla. Öğrenme hedeflerini ölçülebilir fiillerle yaz. Çıktı: öğrenme hedefleri, bölüm başlıkları, her bölüm için 1 uygulama etkinliği.” Kontrol noktası: mevzuat ya da kurum prosedürü içeren bölümler güncel belgeyle karşılaştırılmalıdır; model eski ya da yanlış bilgi verebilir.

Örnek 5 — Quiz ve bilgi kontrolü. Prompt yapısı: “Aşağıdaki eğitim metnine dayanarak 8 çoktan seçmeli soru hazırla. Her sorunun 4 seçeneği ve yalnız 1 doğru yanıtı olsun. Doğru yanıtı ve kısa gerekçesini ayrıca yaz. Metin: {kişisel veri içermeyen eğitim metni}.” Kontrol noktası: modelin metinde olmayan bilgiye dayanan soru üretip üretmediğini ve doğru yanıtların gerçekten doğru olup olmadığını kontrol edin.

Bu iki örnek, eğitim hazırlık süresini kısaltırken içerik doğruluğunun sorumluluğunu eğitimi tasarlayan kişide bırakır. İK ekiplerinin bu araçları nasıl kullandığını uygulamalı olarak gösteren program başlıklarını Yapay Zeka ile İnsan Kaynakları Süreçlerinin Dijitalleşmesi sayfasında görebilirsiniz.

Performans: geri bildirim dilini iyileştirmek

Örnek 6 — Geri bildirim metnini yeniden yazmak. Prompt yapısı: “Aşağıdaki yönetici notunu, davranışa odaklanan, yargılamayan ve gelişim öneren bir geri bildirime dönüştür. Durum–davranış–etki yapısını kullan. Kişisel özellik yorumu yapma. Not: {isim ve ayırt edici bilgi çıkarılmış not}.” Durum–davranış–etki yapısı, geri bildirimi “sen hep dağınıksın” gibi genellemelerden “geçen haftaki raporda iki tablo eksikti; bu, müşteri sunumunu bir gün geciktirdi” gibi somut bir anlatıma taşır.

Örnek 7 — Gelişim planı önerisi. Prompt yapısı: “{rol} için {gelişim alanı} konusunda 3 aylık bir gelişim planı öner. Her ay için 1 iş başında uygulama, 1 öğrenme kaynağı türü ve 1 ölçülebilir gösterge yaz.” Kontrol noktası: plan, çalışanla yapılacak görüşmenin yerine geçmez; görüşmede birlikte düzenlenecek bir taslaktır.

Performans alanında bir sınırı vurgulamak gerekir: yapay zekâ bir çalışanın performans notunu belirlemek ya da iki çalışanı karşılaştırmak için kullanılmamalıdır. Bu tür kararlar, KVKK'nın münhasıran otomatik analiz sonucu çıkan aleyhe sonuca itiraz hakkını düzenleyen 11. maddesi açısından da hassastır.

Politika ve iç iletişim metinleri

Örnek 8 — Politika taslağı. Prompt yapısı: “{konu, örneğin uzaktan çalışma} politikası için bir taslak iskelet hazırla. Bölümler: amaç, kapsam, tanımlar, uygulama esasları, sorumluluklar, yürürlük. Mevzuat maddesi yazma; mevzuata atıf gereken yerleri {mevzuat kontrolü} olarak işaretle.” Kontrol noktası: taslak mutlaka hukuk birimi ve güncel mevzuatla karşılaştırılmalıdır.

Örnek 9 — Çalışan duyurusu. Prompt yapısı: “Aşağıdaki bilgiyi tüm çalışanlara gidecek kısa bir duyuruya dönüştür. Ton: açık, saygılı, kurumsal. En çok 120 kelime. Bir eylem çağrısı ve son tarih içersin. Bilgi: {değişiklik özeti}.” Aynı prompt, farklı hedef kitleler için (yöneticiler, saha çalışanları) ton değiştirilerek tekrar kullanılabilir.

Örnek 10 — Sık sorulan sorular listesi. Prompt yapısı: “Aşağıdaki politika metnini okuyan bir çalışanın sorabileceği 10 soruyu ve metne dayanan kısa yanıtlarını yaz. Metinde yanıtı olmayan sorular için ‘İK'ya danışın’ yaz.” Kontrol noktası: model metinde olmayan bir yanıt üretmemelidir; son cümle bu riski azaltmak içindir.

Prompt şablonları (indirilebilir)

Aşağıdaki tablo, 10 şablonun özetidir. İndirilebilir çalışma dosyasında her şablon doldurulabilir alanlar, örnek bir çıktı ve uygulama öncesi kontrol listesiyle birlikte yer alır.

Şablonlar Rasyotek Akademi editör ekibi tarafından örnek amaçlı hazırlanmıştır. Kullanmadan önce kurumunuzun yapay zekâ ve veri politikasına uygunluğunu kontrol edin.

Sonuç ve sonraki adım

İK yapay zeka kullanımında en hızlı kazanç, kişisel veri gerektirmeyen taslak işlerinden gelir: ilan, soru seti, eğitim içeriği, geri bildirim dili ve iç iletişim metinleri. Bu işlerde iyi yapılandırılmış bir prompt, çıktının kalitesini belirgin biçimde artırır; insan kontrolü ise doğruluğu ve kapsayıcılığı güvenceye alır.

Ekibinizle ilk adım olarak bir şablonu seçin, bir hafta boyunca deneyin ve hangi kontrol noktalarında düzeltme yaptığınızı not edin. Bu notlar, kurumunuzun yapay zekâ kullanım politikasının da ilk taslağı olur. Ekip genelinde uygulamalı bir öğrenme planlıyorsanız Kurumsal Çözümler sayfasındaki eğitim modellerini, araçların genel iş kullanımı için ise ChatGPT ve Yapay Zeka Kullanımı Eğitimi sayfasını inceleyebilirsiniz.

Kaynaklar

• İş Yerlerinde Üretken Yapay Zekâ Araçlarının Kullanımı — Kişisel Verileri Koruma Kurumu, 05.03.2026: www.kvkk.gov.tr/Icerik/8674/is-yerlerinde-uretken-yapay-zeka-araclarinin-kullanimi
• Üretken Yapay Zekâ ve Kişisel Verilerin Korunması Rehberi (15 Soruda) — Kişisel Verileri Koruma Kurumu, 24.11.2025: www.kvkk.gov.tr/Icerik/8547/uretken-yapay-zeka-ve-kisisel-verilerin-korunmasi-rehberi-15-soruda
• 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu — Mevzuat Bilgi Sistemi: www.mevzuat.gov.tr/mevzuatmetin/1.5.6698.pdf

Son güncelleme: Ekim 2026 · Uzman kontrolü bekleniyor