AI Summary & Key Takeaways
AI InsightOriginality/Value: Since the most crucial factor in the success of the projects is humans, selecting the human element with the help of artificial intelligence in the projects is examined.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Purpose: The purpose of this paper is to a new approach has been introduced to academic studies on the use of artificial intelligence in human resources functions. In personnel selection/placement and team-building processes, finding the right person for the right job will be accomplished with the support of artificial intelligence. Design/Methodology: Artificial neural networks (ANNs) are one of the programming-based methods that provide effective solutions to problems where multiple inputs and multiple outputs are obtained. Although ANN was first used to measure the content analysis of numerical data and mathematical problems, it was later applied to measure the activities of social problems and projects. In this study, the verbal variables determined were converted into numerical expressions. In the next step, the ANN model created for analysis, using the transformed numerical expressions as input, the variable ids with the highest score were determined as output. The study was completed with the data visualizations made in the last stage. Findings: With this study, a new approach has been introduced to academic studies on artificial intelligence in human resources functions. For example, in personnel selection/placement and team-building processes, processes will accelerate with artificial intelligence. Limitations: There is no certain regulation for determining the general shape of artificial neural networks. The right network shape is accomplished through experience and case and error. However, ANNs can only work with numerical information. Therefore, variables must be converted to numeric data. Originality/Value: Since the most crucial factor in the success of the projects is humans, selecting the human element with the help of artificial intelligence in the projects is examined.
Özet
Amaç: Bu makalenin amacı, yapay zekanın insan kaynakları fonksiyonlarında kullanımına ilişkin akademik çalışmalara yeni bir yaklaşım getirmektir. Personel seçme/yerleştirme ve ekip oluşturma süreçlerinde doğru işe doğru kişinin bulunması yapay zeka desteği ile gerçekleştirilecektir. Tasarım/Yöntem: Yapay sinir ağları (YSA), birden fazla girdi ve birden fazla çıktının elde edildiği, problemlere etkili çözümler getiren programlama tabanlı yöntemlerden biridir. YSA, ilk olarak sayısal verilerin ve matematiksel problemlerin içerik analizlerini ölçmek için kullanılsa da sonraları daha çok sosyal sorunların ve projelerin etkinliklerin ölçümlerinde uygulanmıştır. Bu çalışma ile belirlenen sözel değişkenlerin sayısal ifadelere dönüştürülmesi sağlanmıştır. Sonraki aşamada, analiz için oluşturulan YSA modeli, dönüştürülen sayısal ifadelerin girdi olarak kullanılması sayesinde, çıktı olarak en yüksek puana sahip değişken id’lerin belirlenmesi sağlanmıştır. Son aşamada yapılan veri görselleştirmeler ile çalışma tamamlanmıştır. Bulgular: Bu çalışma ile insan kaynakları fonksiyonlarında yapay zeka ile ilgili akademik çalışmalara yeni bir yaklaşım getirilmiştir. Örneğin personel seçme/yerleştirme ve ekip oluşturma süreçlerinde yapay zeka ile süreçler hızlanacaktır. Sınırlılıklar: Yapay sinir ağlarının genel yapısının belirlenmesi için belirli bir kural yoktur. Doğru ağ yapısı, deneyim ve deneme yanılma yoluyla elde edilmektedir. Bununla birlikte, YSA’lar sadece sayısal bilgiler ile çalışabilmektedir. Bundan dolayı, değişkenler sayısal değerlere dönüştürülmelidir. Özgünlük/Değer: Projelerin başarısında en önemli faktör insan olduğu için projelerde insan unsurunun yapay zeka yardımıyla seçilmesi incelenmiştir.