Başvuru sayısı arttıkça insan kaynakları ekipleri özgeçmiş tarama, aday sıralama ya da video mülakat analizi yapan yapay zekâ araçlarına yöneliyor. Yöneticilerin sorusu da netleşiyor: Bu araçları kullanmak hukuken riskli mi, nelere dikkat etmek gerekir?
Konu Türkiye'de de gündemde. Kişisel Verileri Koruma Kurumu, İbn Haldun Üniversitesi ile birlikte 3-4 Aralık 2026'da "İstihdamda Yapay Zekâ ve Kişisel Verilerin Korunması Sempozyumu" düzenleyeceğini 25 Eylül 2026'da duyurdu. Duyuruda öne çıkan başlıklar mahremiyet, ayrımcılık, şeffaflık ve hesap verebilirlik.
Veri de konunun pratikte karşılığı olduğunu gösteriyor. TÜİK'in 2 Ekim 2026 tarihli bültenine göre yapay zekâ kullanan girişimlerin %16,6'sı bu teknolojilerle cinsiyet, yaş, eğitim durumu ya da yüz görüntüsü gibi kişisel veriler işlediğini beyan etti. Yapay zekâ kullanmayıp kullanmayı düşünen girişimlerin %66,4'ü hukuki sonuçların belirsizliğini, %65,4'ü veri koruma ve gizlilik endişesini kullanmama nedeni olarak gösterdi.
Bu yazı üç metne bakıyor: 6701 sayılı Kanun'daki ayrımcılık yasağı, 6698 sayılı KVKK ve AB'de aday değerlendiren şirketler için AB Yapay Zekâ Yasası.
Ayrımcılık yasağı işe alımı açıkça kapsıyor
6701 sayılı Türkiye İnsan Hakları ve Eşitlik Kurumu Kanunu'nun 6'ncı maddesi, işverenin ve işverenin yetkilendirdiği kişinin iş başvurusunda bulunan kişiye karşı bilgilenme, başvuru, seçim kriterleri ve işe alım şartları dahil işle ilgili hiçbir süreçte ayrımcılık yapamayacağını hükme bağlıyor. Madde iş ilanını da kapsıyor. Kanun'un 3'üncü maddesi cinsiyet, etnik köken, medeni hâl, sağlık durumu, engellilik ve yaş gibi temellere dayalı ayrımcılığı yasaklıyor.
Yapay zekâ açısından kritik kavram dolaylı ayrımcılık. Kanun bunu, görünüşte ayrımcı olmayan uygulamaların sonucunda kişinin bu temellerle bağlantılı olarak, nesnel biçimde haklı gösterilemeyen dezavantajlı bir konuma düşmesi olarak tanımlıyor. Bir modele "yaş" ya da "cinsiyet" sütunu verilmemesi tek başına güvence değil; mezuniyet yılı, kariyer arası ya da adres gibi değişkenler sonucu aynı yöne çekebilir. Değerlendirme, modelin girdisine değil, adaylar üzerindeki sonucuna bakılarak yapılır.
İki hüküm daha işveren açısından önem taşıyor. 3'üncü madde, ayrımcılık yasağı bakımından sorumlu gerçek ve özel hukuk tüzel kişilerine kendi yetki alanlarında ayrımcılığın tespiti ve ortadan kaldırılması için gerekli tedbirleri alma yükümlülüğü getiriyor. 21'inci maddeye göre ise Kurum'a yapılan başvurularda başvuran kuvvetli emareler ortaya koyarsa, ayrımcılık yapılmadığını ispat yükü karşı tarafa geçiyor. Bu nedenle aracın nasıl çalıştığını ve sonuçlarını belgeleyemeyen bir işveren zayıf konumda kalabilir.
KVKK: doğruluk, ölçülülük, aydınlatma ve itiraz
6698 sayılı Kanun'un 4'üncü maddesindeki ilkeler aday değerlendirmesine doğrudan uygulanıyor: verinin doğru ve gerektiğinde güncel olması, belirli ve meşru amaçlarla işlenmesi, amaçla bağlantılı, sınırlı ve ölçülü olması. Bir pozisyon için gerekmeyen sosyal medya verisinin modele beslenmesi bu ilkeler açısından sorgulanabilir.
Video mülakat analizinde özel nitelikli veri riski ayrıca önem taşıyor. Kanun'un 6'ncı maddesi sağlık, kılık ve kıyafet, biyometrik ve genetik verileri özel nitelikli sayıyor ve bu verilerin işlenmesini kural olarak yasaklıyor; işleme ancak kanunda sayılan sınırlı hâllerde mümkün.
Şeffaflık tarafında 10'uncu madde, veri toplanırken işleme amacının, aktarılacağı tarafların, toplama yöntemi ve hukuki sebebin ilgili kişiye bildirilmesini istiyor. Aday aydınlatma metni, yapay zekâ destekli bir ön elemenin varlığını bu çerçevede açıkça anlatmalı. 11'inci maddenin (g) bendi ise kişiye, verilerinin münhasıran otomatik sistemlerle analiz edilmesi sonucunda aleyhine çıkan sonuca itiraz hakkı tanıyor. Otomatik eleme yapılıyorsa bu itirazın kime ve nasıl iletileceği önceden tasarlanmalı.
İK biriminin hazır bir dil modeliyle özgeçmiş puanlamasında veri sorumlusunun kim olduğu ve hukuki sebep seçimi, KVKK'nın üretken yapay zekâ rehberini özetlediğimiz şirket içi politika yazısında ele alındı; burada tekrar edilmiyor.
AB'de aday değerlendiren şirketler için
AB Yapay Zekâ Yasası'nın Ek III'ü, işe alım ve seçim için kullanılan sistemleri, özellikle hedefli iş ilanı yerleştiren, başvuruları analiz edip filtreleyen ve adayları değerlendiren sistemleri yüksek riskli sayıyor. AI Omnibus ile Ek III sistemlerine ilişkin kuralların uygulama tarihi 2 Aralık 2027'ye alındı. Yasanın Türk şirketlerine hangi durumlarda uygulandığı ve takvimin tamamı AB Yapay Zekâ Yasası takvim yazımızda yer alıyor.
İşe alım açısından ertelenmeyen bir hüküm var. Yasa'nın 5(1)(f) maddesi, işyeri ve eğitim kurumlarında kişilerin duygularını çıkarmaya yönelik yapay zekâ kullanımını, tıbbi ve güvenlik amaçları dışında yasaklıyor; yasaklar 2 Şubat 2025'ten beri uygulanıyor. Komisyon'un bağlayıcı olmayan yasaklı uygulamalar kılavuzu, "işyeri" kavramının seçim ve işe alım sürecindeki adayları da kapsadığını ve işe alımda duygu tanıma sistemi kullanmanın yasak olduğunu belirtiyor. Video mülakatta adayın heyecanını ya da "samimiyetini" puanladığını söyleyen bir araç bu nedenle dikkatle incelenmeli.
Yüksek risk kuralları uygulanmaya başladığında, sistemi kullanan işverenin (Yasa'daki adıyla "deployer") yükümlülükleri 26'ncı maddede sayılıyor:
- İnsan gözetimini gerekli yetkinlik, eğitim ve yetkiye sahip kişilere vermek,
- Kontrol ettiği girdi verisinin amaca uygun ve yeterince temsil edici olmasını sağlamak,
- İşyerinde kullanımdan önce çalışan temsilcilerini ve etkilenen çalışanları bilgilendirmek,
- Gerçek kişiler hakkında karar veren ya da karara yardım eden sistemlerde kişilere sistemin kullanıldığını bildirmek.
86'ncı madde de Ek III sistemlerinin çıktısına dayanan ve kişiyi önemli ölçüde etkileyen kararlarda, yapay zekânın karardaki rolüne ve kararın ana unsurlarına ilişkin açıklama hakkı tanıyor.
İşe alımda yapay zekâ için kontrol listesi
Aşağıdaki adımlar yukarıdaki hükümlerden türetilmiş bir başlangıç çerçevesidir:
- Envanteri çıkarın. Başvuru sisteminde, ilan platformunda ve mülakat aracında hangi yapay zekâ özelliklerinin açık olduğunu listeleyin; gömülü özellikler de dahil.
- Aracın ne ölçtüğünü sorun. Tedarikçiden puanlamada kullanılan değişkenleri ve duygu, yüz ya da ses analizi yapılıp yapılmadığını yazılı olarak isteyin.
- Sonuçları gruplar arasında karşılaştırın. Eleme oranlarını yaş, cinsiyet gibi korunan temellere göre düzenli aralıklarla izleyin; açıklanamayan farkları inceleyin.
- Veriyi pozisyonla sınırlayın. Modele yalnız işin gerektirdiği bilgileri verin; özel nitelikli veri içeren alanları ayıklayın.
- İnsanı karar noktasında tutun. Ret kararını yetkin bir değerlendiricinin onayına bağlayın; "münhasıran otomatik" karar üretmeyin.
- Adayı bilgilendirin ve itiraz yolu açın. Aydınlatma metninde yapay zekâ kullanımını anlatın; itirazın nasıl iletileceğini yazın.
- Belgeleyin. Aracın sürümünü, ayarlarını, izleme sonuçlarını ve insan kararlarını kayıt altında tutun; ispat yükü tartışmasında elinizdeki tek dayanak bu kayıtlardır.
Sonuç
İşe alımda yapay zekâ kullanmak tek başına hukuka aykırı değil; risk, aracın neyi ölçtüğünü bilmeden ve sonuçlarını izlemeden kullanılmasında doğuyor. Türk hukukunda ayrımcılık yasağı ve KVKK bugün uygulanıyor; AB'de aday değerlendiren şirketler için duygu tanıma yasağı yürürlükte, yüksek risk yükümlülükleri ise 2027 sonunda geliyor. KVKK'nın Aralık'taki sempozyumu, konunun düzenleyici gündemde kalacağını gösteriyor.
En sağlıklı başlangıç, kullanılan araçların envanterini çıkarıp İK, hukuk ve bilgi teknolojileri ekiplerini aynı masada buluşturmak.
Bu yazı genel bilgilendirme amaçlıdır, hukuki danışmanlık yerine geçmez.
#interimmanagement #forwarddeployedengineering