Yazılım geliştirici işe alım platformu HackerRank, yaklaşık altı aylık beta sürecinin ardından yapay zeka mülakat ajanı Chakra'yı müşterilerine genel kullanıma sundu. Chakra, adaylarla mülakat yapan, onları çalışırken izleyen ve yalnızca verdikleri yanıtları değil bu yanıtlara nasıl ulaştıklarını da değerlendiren bir yapay zeka ajanı olarak tanımlanıyor. Şirket, beta sürecinde Chakra'nın 500.000'den fazla mülakat gerçekleştirdiğini açıkladı.
Beta Sürecinde Kimler Denedi?
Test aşamasında Snowflake, Snorkel ve Capgemini gibi şirketler Chakra'yı kullananlar arasında yer aldı. HackerRank, ürünü aynı zamanda şirket içinde de test etti. Yapay zekanın işe alım süreçlerinde kullanımı yeni bir olgu değil; şirketler uzun süredir ses ajanları ve diğer otomatik araçlarla adayları ön elemeden geçiriyor ve süreci hızlandırmaya çalışıyor. Öte yandan iş arayanlar da giderek artan ölçüde, zaman zaman işverenlerin haberi olmaksızın, kendi yapay zeka araçlarına başvuruyor.
Chakra Mülakatları Nasıl İşliyor?
Chakra mülakatları, geleneksel kodlama testlerinden farklı biçimde tasarlanmış. Adaya gerçek bir kod deposunu içeren bir görev veriliyor ve bu görevi yapay zeka asistanı da dahil olan bir çalışma ortamında tamamlaması bekleniyor. Aday çalışırken Chakra, bağlama dayalı takip soruları sorabiliyor: Neden bu yaklaşımı seçtiniz? Yeni bir kısıtlama getirilseydi çözümünüz nasıl değişirdi? gibi. Mülakat tamamlandıktan sonra işe alım yöneticisine ayrıntılı bir rapor sunuluyor.
HackerRank'ın kurucu ortağı ve CEO'su Vivek Ravisankar, Chakra'nın işe alım sürecinin temel yapısını da değiştirdiğini söylüyor. Daha önce ayrı üç aşamadan oluşan süreç — işe alım uzmanı görüşmesi, eve götürülen değerlendirme ve mühendisle takip mülakatı — artık tek bir Chakra mülakatında birleştiriliyor.
Kritik Düşünce ve "Yapay Zeka Akıcılığı" Ölçülüyor
HackerRank'ın Chakra ile ölçmeyi hedeflediği yetkinlikler arasında kritik düşünce ve yargı gibi geleneksel testlerde yakalanması güç sinyaller yer alıyor. Şirketin "yapay zeka akıcılığı" olarak adlandırdığı kavram ise bir adayın problemi yapay zekaya nasıl çerçevelediğini, yapay zekanın çıktısını nasıl değerlendirdiğini ve onu bir çözüme nasıl yönlendirdiğini kapsıyor. Ravisankar konuyu şöyle açıklıyor: "Önceki değerlendirme modeli çıktıyı ölçüyordu. Artık yapay zeka sayesinde herkes bir eser üretebiliyor." İşverenler için asıl soru, bu eserin arkasındaki düşünce ve yargıyı anlayıp anlayamayacakları oluyor.
Adaylar Yapay Zekaya Erişince Kopya Azaldı
Mülakat sırasında adaylara yapay zeka erişimi vermek, kopya çekmeyi kolaylaştırır gibi görünebilir. Ancak HackerRank bunun tersini gözlemlediğini belirtiyor. Ravisankar, şüpheli etkinlik işaretlerinin Chakra mülakatlarında geleneksel HackerRank değerlendirmelerine kıyasla yüzde 70 ila 80 oranında daha düşük kaldığını söylüyor; bu oranın coğrafya ve kıdem gibi faktörlere bağlı olarak değiştiğini de ekliyor. Adaylara yapay zeka erişimi sunulmasının, onların mülakat sırasında gizlice dışarıdan yanıt besleyen araçlara başvurma güdüsünü azalttığını ifade ediyor.
HackerRank'ın Kendi Modelini Sorgulaması
2012 yılında TechCrunch Disrupt'ta kurulan HackerRank, iş modelini yıllar içinde kodlama zorlukları üzerine inşa etti ve şirketlerin geliştiricileri teknik becerilerine göre değerlendirip işe almasına yardımcı oldu. Y Combinator destekli girişim şu anda Amazon, Nvidia, Clay ve Replit dahil 3.000'den fazla kurumsal müşteriye ve dünya genelinde 30 milyonun üzerinde geliştiriciden oluşan bir topluluğa sahip.
Chakra, HackerRank'ın yıllarca üzerine kurulu çalıştığı teknik değerlendirme iş modeliyle bir anlamda bahse giriyor. Şirketin geleneksel ürünü, geliştiricilerin kodlama problemlerini doğru çözüp çözemediğini test ediyordu. Ravisankar ise yapay zekanın bu eski modeli mühendislik yetkinliğini ölçmek için daha az işe yarar hale getirdiğine inanıyor. Geçişi şirket içinde Apple'ın iPod'dan iPhone'a geçişine benzeterek şöyle yorumluyor: "Eski ürünün hâlâ değeri var, ama yeni ürün pazarın nereye gittiğini gösteriyor."
Nihai Karar İnsanda Kalıyor, Ama Sorular Sürüyor
Yapay zekanın aday değerlendirmesinde daha derin bir rol üstlenmesi, işe alım kararlarının ne kadarının bir algoritmaya devredilmesi gerektiği sorusunu da beraberinde getiriyor. Ravisankar, Chakra'nın adayları puanlamak için tasarlandığını, nihai işe alım kararının ise insanlarda kaldığını vurguluyor. Yapay zekanın mülakatın daha yapılandırılmış bölümlerini işverenin belirlediği kriterleri tutarlı biçimde uygulayarak üstlenebileceğini, böylece insan mülakatçıların adayla gerçekten birlikte çalışmak isteyip istemediklerini ve şirket, ekip ile pozisyon hakkındaki soruları yanıtlamaya daha fazla zaman ayırabileceğini söylüyor.
Ravisankar, "Yapay zeka, doğru ayarlandığında insanlardan çok daha az önyargılıdır" diyor ve bir yapay zeka sisteminin her adaya arka plan ya da eğitim gibi faktörlerden etkilenmeksizin aynı değerlendirme ölçütlerini uygulayacak şekilde talimatlandırılabileceğini savunuyor. Ancak aynı kriterleri tutarlı biçimde uygulamak, bir yapay zeka sistemini önyargıdan muaf kılmıyor. Otomatik işe alım araçları, kullanılan veri, model ve kriterlerden kaynaklanan önyargıları devralabilir ya da pekiştirebilir; bu durum düzenleyici kurumların ilgisini çekiyor. New York şehri, belirli otomatik istihdam karar araçlarını kullanan işverenlerin bu araçları bağımsız bir önyargı denetimine tabi tutmasını ve adayları önceden bilgilendirmesini zorunlu kılıyor. Ravisankar, işe alımın düzenlenmiş bir alan olduğunu kabul ederek bu tür gerekliliklere uymayı HackerRank'ın inşa etmek zorunda kaldığı bir parça olarak nitelendiriyor.
Sıkça Sorulan Sorular
Chakra nedir ve kim tarafından geliştirildi?
Chakra, HackerRank tarafından geliştirilen bir yapay zeka mülakat ajanıdır. Adaylarla mülakat yapar, onları çalışırken izler ve yalnızca verdikleri yanıtları değil bu yanıtlara nasıl ulaştıklarını da değerlendirir.
Chakra beta sürecinde kaç mülakat gerçekleştirdi?
HackerRank'ın açıklamasına göre Chakra, beta test sürecinde 500.000'den fazla mülakat gerçekleştirdi. Test aşamasında Snowflake, Snorkel ve Capgemini gibi şirketler ürünü kullananlar arasında yer aldı.
Chakra mülakatlarında kopya oranı nasıl etkilendi?
HackerRank, Chakra mülakatlarında şüpheli etkinlik işaretlerinin geleneksel değerlendirmelere kıyasla yüzde 70 ila 80 oranında daha düşük kaldığını bildirdi. Bu oranın coğrafya ve kıdem gibi faktörlere göre değiştiği de belirtildi.
Chakra nihai işe alım kararını veriyor mu?
Hayır. CEO Vivek Ravisankar'a göre Chakra, adayları puanlamak için tasarlanmıştır; nihai işe alım kararı insanlarda kalmaya devam etmektedir.
Yapay zeka destekli işe alım araçları yasal düzenlemelere tabi mi?
Evet. Örneğin New York şehri, belirli otomatik istihdam karar araçlarını kullanan işverenlerin bu araçları bağımsız bir önyargı denetimine tabi tutmasını ve adayları önceden bilgilendirmesini zorunlu kılıyor. Ravisankar, bu tür gerekliliklere uymayı HackerRank'ın inşa etmek zorunda kaldığı bir parça olarak tanımladı.
