IsIk
New member
ATS Ne Demek? Dijital Çağın Görünmeyen Eleği Üzerine Eleştirel Bir Bakış
Forumdaki herkese selam.
Geçtiğimiz ay bir iş başvurusu sürecinde yaşadığım bir deneyim beni epey düşündürdü. Özgeçmişimi titizlikle hazırlamış, yeteneklerimi açıkça ifade ettiğimi düşünüyordum. Fakat sonuç: otomatik bir “uygun bulunmadınız” maili. Ne insan gözü değmişti o CV’ye, ne de emeğimin hikâyesi okunmuştu. O zaman araştırmaya başladım ve karşıma çıkan kavram, günümüz iş dünyasının perde arkasında sessizce hüküm süren bir sistemdi: ATS (Applicant Tracking System).
---
ATS Nedir ve Neden Hayatımıza Bu Kadar Girdi?
ATS, yani Aday Takip Sistemi, işverenlerin yüzlerce, hatta binlerce başvuruyu daha hızlı değerlendirebilmesi için kullanılan bir yazılım sistemidir.
Kısaca, bir tür dijital filtre.
İş ilanındaki anahtar kelimeleri, beceri ifadelerini ve format uyumunu analiz eder; ardından uygun gördüklerini insan kaynaklarına iletir. Uygun bulmadıklarını ise, çoğu zaman hiçbir açıklama olmadan e-posta çöp kutusuna yollar.
İlk kez 1990’larda ABD’de yaygınlaşan bu sistem, dijitalleşme ve yapay zekânın gelişimiyle birlikte 2010’lardan sonra dünya genelinde standart hâline geldi. Bugün Fortune 500 şirketlerinin %95’inden fazlası ATS kullanıyor. Türkiye’de de özellikle büyük kurumsal firmalar, “verimlilik” adına bu sistemlere geçiş yapmış durumda.
Peki bu gerçekten verimlilik mi, yoksa insan emeğinin algoritmik bir kıyımı mı?
---
ATS’in Güçlü Yanları: Eşitlik mi, Sadece Görünürde mi?
Objektif olmak gerekirse ATS’nin bazı avantajlarını göz ardı edemeyiz.
- Tarafsızlık iddiası: Sistem, görünüşte cinsiyet, yaş veya etnik köken gibi önyargılara yer vermez.
- Zaman tasarrufu: İnsan kaynakları çalışanları, binlerce CV arasında boğulmadan kısa sürede uygun adaylara ulaşabilir.
- Standartlaştırma: Belirli pozisyonlar için ölçülebilir kriterler oluşturur; böylece rastgele kararların önüne geçer.
Ancak bu “eşitlik” çoğu zaman yüzeysel kalır. Çünkü algoritmayı da insanlar yazar. Eğer sistemin anahtar kelimeleri ve parametreleri önyargılı biçimde belirlenirse, ATS de bu önyargıyı çoğaltır.
Harvard Business Review’da yayımlanan bir araştırmaya göre, ATS yazılımlarının %60’ı “non-traditional” CV formatlarını (örneğin yaratıcı tasarımları veya farklı eğitim geçmişlerini) doğru okuyamıyor. Bu da çeşitliliği teşvik etmek yerine tek tip aday profilini ödüllendiren bir mekanizma yaratıyor.
---
Zayıf Yönleri: İnsan Hikâyelerinin Silinmesi
ATS’in en büyük eleştirisi, insan unsurunu silikleştirmesi.
Bir adayın yıllarca kazandığı deneyimi, empatisini, liderlik becerilerini veya kriz anındaki sakinliğini birkaç kelimeyle anlatmak kolay değildir.
Oysa ATS, kelimelere, hatta bazen noktalama işaretlerine kadar takılan bir sistemdir.
“Ekip çalışması” yerine “takım ruhu” yazdığınızda bile elenebilirsiniz, çünkü algoritma yalnızca tam eşleşmeleri tanır.
Bu noktada toplumsal cinsiyet farkları da devreye girer.
Bazı araştırmalar, erkeklerin CV’lerinde “stratejik liderlik”, “başarı odaklılık” gibi kelimeleri daha sık kullandığını; kadınların ise “iş birliği”, “destekleyici iletişim” gibi ifadeleri tercih ettiğini gösteriyor.
ATS, güç ve sonuç odaklı kelimelere öncelik verdiğinde, istemeden de olsa bu farklılıklar üzerinden cinsiyet dengesizliği yaratabiliyor.
Yani sistem tarafsız gibi görünse de, kelime düzeyinde bile toplumsal önyargıları yeniden üretebiliyor.
---
Bilimsel ve Etik Açıdan Tartışma: Yapay Zekânın Sınırları
Bilimsel olarak bakıldığında ATS, yapay zekânın işe alım süreçlerindeki erken formlarından biri.
Ancak “zekâ” kısmı hâlâ tartışmalı. Çünkü bu sistemler gerçek anlamda anlam çıkaramaz; yalnızca eşleşme yapar.
Yapay zekâ sistemleri, geçmiş verilerle eğitildiği için geçmişteki önyargıları da öğrenir.
Örneğin Amazon’un geliştirdiği bir ATS sistemi, yıllar önce erkek adayları kadınlara göre daha yüksek oranda önerdiği fark edilince tamamen iptal edildi. Sebep mi? Sistem, geçmişte işe alınan adayların çoğunun erkek olmasından “erkeklik” faktörünü başarıyla ilişkilendirmişti.
Bu örnek bize şunu gösteriyor:
Yapay zekâ, doğru yönetilmediğinde eşitliği değil, mevcut güç dengesizliklerini sürdürür.
Etik denetim ve şeffaflık olmadan ATS’ler, dijital çağın yeni “cam tavanı” hâline gelebilir.
---
Kültürel ve Sosyolojik Boyut: Türkiye’de ATS Gerçeği
Türkiye’deki iş kültürü, kişisel ilişkiler ve referans sistemleri üzerine kurulu olduğu için ATS’nin mekanik yapısı çoğu zaman yabancı bulunur.
“İnsan tanımadan, sadece kelimelere bakarak nasıl karar verilir?” sorusu, birçok adayın ortak tepkisidir.
Ancak diğer yandan genç kuşaklar, özellikle Z kuşağı, dijital süreçleri daha güvenilir bulabiliyor. Çünkü insan hatasının ve torpilin önüne geçeceğine inanıyorlar.
Burada önemli olan nokta şu: ATS’nin adil çalışması, yalnızca teknolojiden değil, onu kullanan kurumun etik değerlerinden geçiyor.
Bir kurumun gerçekten “insan odaklı” olması, algoritmanın ötesinde bir zihniyet dönüşümü gerektiriyor.
---
Erkek ve Kadın Yaklaşımlarında Çeşitlilik
ATS üzerine tartışmalarda cinsiyet farklılıkları yalnızca kelime seçimlerinde değil, sistemle etkileşim biçiminde de görülüyor.
Bazı erkek adaylar, ATS’yi “çözülmesi gereken bir bulmaca” gibi görüp stratejik şekilde CV’lerini optimize ediyor.
Kadın adaylar ise genellikle sistemi “duvar” gibi algılayıp, duygusal olarak daha fazla hayal kırıklığı yaşıyor.
Ancak bu farklar sabit değil.
Kadın liderlerin, ATS’yi dönüştürmek için etik komitelerde daha fazla rol alması, teknolojinin insani yönünü güçlendiriyor.
Aynı şekilde erkek yazılım geliştiricilerin de empatik tasarım anlayışını benimsemeleri, sistemin daha adil hale gelmesini sağlıyor.
---
Geleceğe Dair Bir Soru: ATS’yi Mi Değiştirmeliyiz, Yoksa Kendimizi Mi?
Bugün ATS, işe alım dünyasının bir gerçeği. Ancak bu, sorgulanmaması gerektiği anlamına gelmiyor.
Belki de mesele sistemi tamamen reddetmek değil, onu insanlık lehine yeniden tasarlamak.
Daha açıklayıcı, şeffaf, etik değerlere bağlı ve çok kültürlü veri setleriyle beslenen ATS modelleri, hem verimliliği hem adaleti sağlayabilir.
Ama bir soru hâlâ akılda:
Bir algoritma, bir insanın potansiyelini gerçekten anlayabilir mi?
Yoksa “verimlilik” uğruna duyguları, sezgileri ve yaratıcılığı kaybetme riskimiz mi var?
---
Sonuç: ATS Bir Araçtır, Hakem Değil
ATS, işe alım sürecinin kolaylaştırıcısı olabilir ama karar vericisi olmamalıdır.
İnsan kaynaklarının insani yönü, algoritmalarla değil, insan hikâyeleriyle beslenir.
Eğer geleceğin iş dünyasında gerçekten adalet, empati ve çeşitlilik istiyorsak; teknolojiye değil, onu kullanan bilince yatırım yapmamız gerekir.
Peki siz ne düşünüyorsunuz?
Bir yazılım sizi “uygun değil” dediğinde, bu gerçekten objektif bir karar mıdır?
Yoksa modern çağın dijital kaderciliğiyle mi karşı karşıyayız?
Forumdaki herkese selam.
Geçtiğimiz ay bir iş başvurusu sürecinde yaşadığım bir deneyim beni epey düşündürdü. Özgeçmişimi titizlikle hazırlamış, yeteneklerimi açıkça ifade ettiğimi düşünüyordum. Fakat sonuç: otomatik bir “uygun bulunmadınız” maili. Ne insan gözü değmişti o CV’ye, ne de emeğimin hikâyesi okunmuştu. O zaman araştırmaya başladım ve karşıma çıkan kavram, günümüz iş dünyasının perde arkasında sessizce hüküm süren bir sistemdi: ATS (Applicant Tracking System).
---
ATS Nedir ve Neden Hayatımıza Bu Kadar Girdi?
ATS, yani Aday Takip Sistemi, işverenlerin yüzlerce, hatta binlerce başvuruyu daha hızlı değerlendirebilmesi için kullanılan bir yazılım sistemidir.
Kısaca, bir tür dijital filtre.
İş ilanındaki anahtar kelimeleri, beceri ifadelerini ve format uyumunu analiz eder; ardından uygun gördüklerini insan kaynaklarına iletir. Uygun bulmadıklarını ise, çoğu zaman hiçbir açıklama olmadan e-posta çöp kutusuna yollar.
İlk kez 1990’larda ABD’de yaygınlaşan bu sistem, dijitalleşme ve yapay zekânın gelişimiyle birlikte 2010’lardan sonra dünya genelinde standart hâline geldi. Bugün Fortune 500 şirketlerinin %95’inden fazlası ATS kullanıyor. Türkiye’de de özellikle büyük kurumsal firmalar, “verimlilik” adına bu sistemlere geçiş yapmış durumda.
Peki bu gerçekten verimlilik mi, yoksa insan emeğinin algoritmik bir kıyımı mı?
---
ATS’in Güçlü Yanları: Eşitlik mi, Sadece Görünürde mi?
Objektif olmak gerekirse ATS’nin bazı avantajlarını göz ardı edemeyiz.
- Tarafsızlık iddiası: Sistem, görünüşte cinsiyet, yaş veya etnik köken gibi önyargılara yer vermez.
- Zaman tasarrufu: İnsan kaynakları çalışanları, binlerce CV arasında boğulmadan kısa sürede uygun adaylara ulaşabilir.
- Standartlaştırma: Belirli pozisyonlar için ölçülebilir kriterler oluşturur; böylece rastgele kararların önüne geçer.
Ancak bu “eşitlik” çoğu zaman yüzeysel kalır. Çünkü algoritmayı da insanlar yazar. Eğer sistemin anahtar kelimeleri ve parametreleri önyargılı biçimde belirlenirse, ATS de bu önyargıyı çoğaltır.
Harvard Business Review’da yayımlanan bir araştırmaya göre, ATS yazılımlarının %60’ı “non-traditional” CV formatlarını (örneğin yaratıcı tasarımları veya farklı eğitim geçmişlerini) doğru okuyamıyor. Bu da çeşitliliği teşvik etmek yerine tek tip aday profilini ödüllendiren bir mekanizma yaratıyor.
---
Zayıf Yönleri: İnsan Hikâyelerinin Silinmesi
ATS’in en büyük eleştirisi, insan unsurunu silikleştirmesi.
Bir adayın yıllarca kazandığı deneyimi, empatisini, liderlik becerilerini veya kriz anındaki sakinliğini birkaç kelimeyle anlatmak kolay değildir.
Oysa ATS, kelimelere, hatta bazen noktalama işaretlerine kadar takılan bir sistemdir.
“Ekip çalışması” yerine “takım ruhu” yazdığınızda bile elenebilirsiniz, çünkü algoritma yalnızca tam eşleşmeleri tanır.
Bu noktada toplumsal cinsiyet farkları da devreye girer.
Bazı araştırmalar, erkeklerin CV’lerinde “stratejik liderlik”, “başarı odaklılık” gibi kelimeleri daha sık kullandığını; kadınların ise “iş birliği”, “destekleyici iletişim” gibi ifadeleri tercih ettiğini gösteriyor.
ATS, güç ve sonuç odaklı kelimelere öncelik verdiğinde, istemeden de olsa bu farklılıklar üzerinden cinsiyet dengesizliği yaratabiliyor.
Yani sistem tarafsız gibi görünse de, kelime düzeyinde bile toplumsal önyargıları yeniden üretebiliyor.
---
Bilimsel ve Etik Açıdan Tartışma: Yapay Zekânın Sınırları
Bilimsel olarak bakıldığında ATS, yapay zekânın işe alım süreçlerindeki erken formlarından biri.
Ancak “zekâ” kısmı hâlâ tartışmalı. Çünkü bu sistemler gerçek anlamda anlam çıkaramaz; yalnızca eşleşme yapar.
Yapay zekâ sistemleri, geçmiş verilerle eğitildiği için geçmişteki önyargıları da öğrenir.
Örneğin Amazon’un geliştirdiği bir ATS sistemi, yıllar önce erkek adayları kadınlara göre daha yüksek oranda önerdiği fark edilince tamamen iptal edildi. Sebep mi? Sistem, geçmişte işe alınan adayların çoğunun erkek olmasından “erkeklik” faktörünü başarıyla ilişkilendirmişti.
Bu örnek bize şunu gösteriyor:
Yapay zekâ, doğru yönetilmediğinde eşitliği değil, mevcut güç dengesizliklerini sürdürür.
Etik denetim ve şeffaflık olmadan ATS’ler, dijital çağın yeni “cam tavanı” hâline gelebilir.
---
Kültürel ve Sosyolojik Boyut: Türkiye’de ATS Gerçeği
Türkiye’deki iş kültürü, kişisel ilişkiler ve referans sistemleri üzerine kurulu olduğu için ATS’nin mekanik yapısı çoğu zaman yabancı bulunur.
“İnsan tanımadan, sadece kelimelere bakarak nasıl karar verilir?” sorusu, birçok adayın ortak tepkisidir.
Ancak diğer yandan genç kuşaklar, özellikle Z kuşağı, dijital süreçleri daha güvenilir bulabiliyor. Çünkü insan hatasının ve torpilin önüne geçeceğine inanıyorlar.
Burada önemli olan nokta şu: ATS’nin adil çalışması, yalnızca teknolojiden değil, onu kullanan kurumun etik değerlerinden geçiyor.
Bir kurumun gerçekten “insan odaklı” olması, algoritmanın ötesinde bir zihniyet dönüşümü gerektiriyor.
---
Erkek ve Kadın Yaklaşımlarında Çeşitlilik
ATS üzerine tartışmalarda cinsiyet farklılıkları yalnızca kelime seçimlerinde değil, sistemle etkileşim biçiminde de görülüyor.
Bazı erkek adaylar, ATS’yi “çözülmesi gereken bir bulmaca” gibi görüp stratejik şekilde CV’lerini optimize ediyor.
Kadın adaylar ise genellikle sistemi “duvar” gibi algılayıp, duygusal olarak daha fazla hayal kırıklığı yaşıyor.
Ancak bu farklar sabit değil.
Kadın liderlerin, ATS’yi dönüştürmek için etik komitelerde daha fazla rol alması, teknolojinin insani yönünü güçlendiriyor.
Aynı şekilde erkek yazılım geliştiricilerin de empatik tasarım anlayışını benimsemeleri, sistemin daha adil hale gelmesini sağlıyor.
---
Geleceğe Dair Bir Soru: ATS’yi Mi Değiştirmeliyiz, Yoksa Kendimizi Mi?
Bugün ATS, işe alım dünyasının bir gerçeği. Ancak bu, sorgulanmaması gerektiği anlamına gelmiyor.
Belki de mesele sistemi tamamen reddetmek değil, onu insanlık lehine yeniden tasarlamak.
Daha açıklayıcı, şeffaf, etik değerlere bağlı ve çok kültürlü veri setleriyle beslenen ATS modelleri, hem verimliliği hem adaleti sağlayabilir.
Ama bir soru hâlâ akılda:
Bir algoritma, bir insanın potansiyelini gerçekten anlayabilir mi?
Yoksa “verimlilik” uğruna duyguları, sezgileri ve yaratıcılığı kaybetme riskimiz mi var?
---
Sonuç: ATS Bir Araçtır, Hakem Değil
ATS, işe alım sürecinin kolaylaştırıcısı olabilir ama karar vericisi olmamalıdır.
İnsan kaynaklarının insani yönü, algoritmalarla değil, insan hikâyeleriyle beslenir.
Eğer geleceğin iş dünyasında gerçekten adalet, empati ve çeşitlilik istiyorsak; teknolojiye değil, onu kullanan bilince yatırım yapmamız gerekir.
Peki siz ne düşünüyorsunuz?
Bir yazılım sizi “uygun değil” dediğinde, bu gerçekten objektif bir karar mıdır?
Yoksa modern çağın dijital kaderciliğiyle mi karşı karşıyayız?