Üç yıl önce yazılım satın alma şirketi Vendr'ın insan kaynakları başkanı Andrew Stockwell'in işe alım rutini oturmuştu: bir ilan yayımlar, birkaç gün bekler, sonra birkaç düzine — şanslıysa yüze kadar — başvuruyu incelerdi. Özgeçmişleri okur, görüşmeler yapar, parlak adayları ilgili yöneticiye iletirdi.

Sonra her şey değişti. Süreç aynı biçimde başlıyor ama bir iki gün içinde Stockwell'in önünde yüz aday olmuyor. Yüzlerce başvuru geliyor, bazen gelen sayı bini aşıyor. Önemli bir bölümü tamamen sahte adaylardan oluşuyor. Çok daha fazlası yapay zekayla yazılmış görünüyor: gerçeği esnetiyor ve bir başvuruyu diğerinden ayırmayı zorlaştırıyor.

Stockwell'in vardığı yer şu: "Yüksek ücretli, nitelikli insanlara — yetenek kazanımı uzmanlarıma — bütün gün başvuru okusunlar diye para ödüyorum."

Sürtünme nasıl kalktı

2026'da iş aramak internetten alışveriş yapmak kadar kolaylaştı. Yapay zeka saniyeler içinde işe göre uyarlanmış özgeçmiş ve ön yazı üretebiliyor. Tarayıcı eklentileri başvuru formlarını insan eli değmeden dolduruyor. LinkedIn kullanıcılara günde onlarca iş sunuyor ve çoğuna "birkaç tıklamayla" başvurma seçeneği koyuyor.

Bu, bilinçli bir tasarım tercihinin sonucu. Yıllarca işe alımcılar başvurunun önündeki her engeli kaldırmaya çalıştı. Mantık makuldü: nitelikli aday sayısı ne kadar çoksa en iyi eşleşmeyi bulma ihtimali de o kadar yüksek olurdu. Salgın sonrasında, açık pozisyonları doldurmakta zorlanan işverenler bu çabayı hızlandırdı.

İşe alım platformu Greenhouse'ta sesli yapay zeka başkanı olan Ophir Samson dönüşü şöyle anlatıyor: "Bir yıl önce her işe alımcı bana başvurmayı olabildiğince kolaylaştırmak istediklerini söylüyordu — adaya 'kusursuz bir deneyim' sunmak. Elde ettikleri şey, bir iş için 24 saatte 2.000 başvuru oldu. Bu herkes için berbat bir deneyim."

Nasıl buraya gelindi

Bugünkü tablonun yakın bir geçmişi var ve o geçmiş tam tersi yöndeydi. Gayrimenkul şirketi JLL'in dönüşüm başkanı Jane Curran salgın sonrası dönemi şöyle anlatıyor: "Herkes iş değiştiriyordu, çünkü tek bir öğleden sonrada gerçekten üç teklif alabiliyordunuz." Şimdi, diyor Curran, "durum tam tersi."

O dönemde kolaylaştırma bir zorunluluktu. İşveren aday bulamıyordu, dolayısıyla başvurunun önündeki her engel kaybedilen bir aday demekti. Tek tıkla başvuru, otomatik doldurulan formlar ve platform içi hızlı gönderim bu ihtiyaca cevap olarak yayıldı.

Sorun, koşullar tersine döndüğünde altyapının yerinde kalması oldu. Aday sıkıntısı için tasarlanmış bir sistem, aday fazlası döneminde de aynı hızla çalışmaya devam etti. Araçlar bir sorunu çözmek için yapılmıştı; o sorun ortadan kalkınca kendileri soruna dönüştüler.

İki taraf da kaybediyor

Ortaya çıkan tablonun tuhaf yanı, kimsenin kazanmaması. İyi adaylar öne çıkamıyor, kötü adaylar da çatlaklardan sızıyor. İşe alımcılar her gün binlerce adayı değerlendirmek gibi işkenceli bir görevle karşı karşıya. Hayalindeki çalışanı aramak için vakit ayırmak yerine, saatlerini başvuru takip sistemlerinde filtre ayarlayarak geçiriyorlar: hangi başvuruların otuz saniyelik bir göz gezdirmeye değer olduğunu bulmaya çalışarak.

Yirmi yıl insan kaynaklarında çalışmış Tessa White durumu şöyle özetliyor: "Şu anda işverenlerin iyi insan bulamadıklarından, insanların da iş bulamadıklarından şikâyet ettiği bir yerdeyiz." White'a göre bu, hız ve kolaylık arayışının sonucu: "Verimlilik için çabaladığımız her seferde kaliteden vazgeçiyor gibiyiz."

Kırık sürecin etrafında büyüyen tavsiye ekonomisi

Sürecin ne kadar işlevsiz hâle geldiğini gösteren dolaylı bir kanıt daha var: etrafında bir tavsiye ekonomisi oluşması. Yirmi yıl insan kaynakları yöneticiliği yaptıktan sonra 2018'de kurumsal hayattan ayrılan Tessa White, salgın döneminde iş piyasası üzerine paylaşım yapmaya başladı ve 800 bin kişilik bir takipçi kitlesi oluşturdu.

Bu rakam tek başına bir teşhis. İnsanlar bir işe nasıl başvuracaklarını öğrenmek için içerik izlemek zorunda kalıyorsa, süreç kendi kendini açıklayan bir şey olmaktan çıkmış demektir. Otuz yıl önce iş başvurusu tavsiye gerektirmeyecek kadar açıktı: ilanı gör, özgeçmiş gönder, yanıt bekle.

Rakamlar ne diyor

Arka planda iki eğilim aynı anda işliyor:

  • Açık pozisyonlar daraldı. Mart 2022'de rekor düzeyde 12,3 milyona ulaştıktan sonra iki yıl boyunca geriledi. 2024 ortasından beri 7 milyon civarında seyrediyor.
  • Başvuru sayısı arttı. LinkedIn'in verdiği rakama göre platformda başvuran başına gönderim, Şubat 2020'ye kıyasla yüzde 46 daha yüksek. ChatGPT'nin çıkışından bu yana başvurular yüzde 22 arttı.

Yani havuz daralırken içine atılan başvuru sayısı büyüdü. Üstelik bunu kolaylaştıran bir sektör doğdu: bazı şirketler adaylara, "tek bir elle yapılan başvurudan daha az çabayla on kat fazla başvuru" göndermeyi vaat ediyor. İsteyen günde onlarca işe başvurabiliyor.

LinkedIn bu yığılmaya karşı sınırlamalar getirdi ve niteliği yetersiz görünen adaylara muhtemelen uygun olmadıklarını bildiren, başka işler öneren bir özellik yaymaya başladı.

İşe alımcıların yeni isteği: zorluk

Samson'a göre işe alımcıların söylediği şey artık farklı: "Aslında biraz sürtünme istiyoruz. Sürtünme iyi. Zorlaştırmak istiyoruz."

Bu, on yıllık bir eğilimin tam tersine dönmesi demek. Uygulamada birkaç yol deneniyor:

  • Yapay zekayla ilk tur görüşme. Şirketler en az on yıldır özgeçmiş tarayan otomatik sistemler kullanıyordu; şimdi ajanlar ilk tur görüşmeleri yürütüyor.
  • Eleyici sorular. Katı ölçütlerle havuzu daraltan sorular.
  • Erken beceri sınavı. Değerlendirmeyi sürecin başına almak.

Samson bunun sürtünme uğruna sürtünme olmadığını söylüyor, ama bir yan faydası olduğunu kabul ediyor: botları ve gönülsüz adayları eliyor. Aktardığı bir cümle sorunun ölçeğini gösteriyor: "İşe alımcılardan sık duyduğumuz şu: Bin başvuruları var ama yalnızca otuzunun ciddi olduğunu biliyorlar."

Sektöre göre değişen tablo

Sorunun her yerde aynı olmadığını belirtmek gerekiyor. İşveren talebinin çalışan arzını istikrarlı biçimde aştığı nitelikli zanaat işlerinde özgeçmiş çığı hoş karşılanıyor; orada bol başvuru bir sorun değil, nimet.

Sıkışma, JLL'den Curran'ın deyişiyle piyasaya yeterince yeni pozisyon girmeyen beyaz yakalı bilgi işi alanlarında yaşanıyor. Bu ayrım pratikte önemli: iş arayan biri için asıl soru "başvurum iyi mi" değil, "hangi piyasadayım" olabiliyor. Arzın kıt olduğu bir alanda vasat bir başvuru yanıt alırken, doygun bir alanda çok iyi bir başvuru bile görünmeden kaybolabiliyor.

Neden bu da yetmeyebilir

White bu değişikliklerin temel sorunu çözdüğüne ikna olmuş değil. Ona göre sürtünmesiz özgeçmiş gönderimi, başvuru sürecinin ilk turunu pratikte değersiz kılmış durumda. Yapay zekayla kurulan yeni eleme katmanları da o değersiz turu daha hızlı işlemekten başka bir şey yapmıyor olabilir.

Buradaki asıl mesele teknik değil yapısal. Bir yanda aday, saniyeler içinde uyarlanmış başvuru üretebiliyor. Diğer yanda işveren, saniyeler içinde binlerce başvuruyu tarayabiliyor. İki taraf da hızlanıyor ve aradaki bilgi hiç artmıyor — çünkü hızlanan şey değerlendirme değil, üretim ve eleme.

Döngüsel sorun: yapay zekaya karşı yapay zeka

Buradaki en tuhaf sonuç, aynı teknolojinin sorunun iki ucunda birden bulunması. Aday, başvurusunu bir modelle yazıyor. İşveren, o başvuruyu bir modelle eliyor. Arada bir insanın okuduğu metin giderek azalıyor.

Bu düzenin iki bilinen sonucu var. Birincisi, her iki taraf da diğerinin aracına göre optimize etmeye başlıyor: adaylar tarama sistemini geçmek için özgeçmişlerini biçimlendiriyor, işverenler de bu biçimlendirmeyi yakalamak için ölçütlerini sıkılaştırıyor. Yarış, işe uygunluğu ölçmekten uzaklaşıp aracı geçmeye dönüşüyor.

İkincisi, ölçüm hatası büyüyor. Modelle yazılmış bir başvuru, gerçeği esnetse bile pürüzsüz görünüyor; modelle yapılan bir eleme ise pürüzsüzlüğü nitelik sanabiliyor. Sonuçta iyi yazan bir araç, iyi çalışan bir adayla karıştırılıyor.

Bu tabloda ne yapılabilir

Kaynağın anlattığı durumdan çıkan pratik sonuçlar şunlar. Aday tarafında: yüz başvuru göndermek beş iyi başvurudan daha etkili değil, çünkü sizi diğerlerinden ayıran şey nicelik değil. Otomatik üretilmiş, birbirine benzeyen bir metin, tam da ayırt edilemeyen yığının parçası oluyor. İşveren tarafında: ilk turu hızlandırmak yerine anlamlı kılmak gerekiyor; eleyici soru ya da erken beceri sınavı, otuz saniyelik özgeçmiş taramasından daha fazla bilgi veriyor.

Bu ders iş başvurusuyla da sınırlı değil. Aynı örüntü, bir işlemi neredeyse bedava hâle getiren her sistemde tekrarlıyor: yorum yazmak kolaylaşınca sahte yorum çoğalıyor, e-posta göndermek bedava olunca istenmeyen posta patlıyor. Her seferinde ortadan kalkan şey bir engel değil, o engelin taşıdığı bilgi oluyor.

Daha genel ders ise şu: bir süreçten sürtünmeyi kaldırmak onu iyileştirmiyor, yalnızca ucuzlatıyor. Sürtünme çoğu zaman bir maliyet değil, bir sinyaldi — başvuran kişinin o işe ne kadar zaman ayırmaya razı olduğunu gösteriyordu. O sinyal kalkınca elemeyi yapan şey de ortadan kalktı.