Dergiler / Gazi İktisat ve İşletme Dergisi / 2026 / Cilt: 12 Sayı: 2

Yapay zeka çağında baskı altındaki mesleki otorite: İK profesyonelleri üzerine nitel bir çalışma

Professional authority under pressure in the age of AI: A qualitative study of HR professionals

Sıla Can Demir(HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-1895-0050
Azize Ergeneli(HACETTEPE UNIVERSITY)0000-0003-1214-0652
Sayfa
519–536
Yayın Tarihi
2026-06-25
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bu çalışmada elde edilen bulgular, Abbott’un (1988) mesleki yargı alanı yaklaşımı ve Paradoks Teorisi (Smith ve Lewis, 2011) çerçevesinde yorumlanmaktadır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Yapay zeka (YZ), insan kaynakları yönetimi (İKY) süreçlerine giderek daha fazla entegre edilmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Mevcut araştırmalar ağırlıklı olarak YZ’nin benimsenme süreçlerine, verimlilik üzerindeki etkilerine ve ortaya çıkardığı etik sorunlara odaklanmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Bu çalışmada elde edilen bulgular, Abbott’un (1988) mesleki yargı alanı yaklaşımı ve Paradoks Teorisi (Smith ve Lewis, 2011) çerçevesinde yorumlanmaktadır.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2011 Verileri
⚙️Değişkenler:yapay zeka · insan kaynakları yönetimi · ik çalışanları

Özet

Yapay zeka (YZ), insan kaynakları yönetimi (İKY) süreçlerine giderek daha fazla entegre edilmektedir. Mevcut araştırmalar ağırlıklı olarak YZ’nin benimsenme süreçlerine, verimlilik üzerindeki etkilerine ve ortaya çıkardığı etik sorunlara odaklanmaktadır. Ancak İK profesyonellerinin YZ’yi mesleki otorite, takdir yetkisi ve sorumlulukları bağlamında nasıl yorumladıkları sınırlı ölçüde incelenmiştir. Bu çalışma, İK profesyonellerinin YZ entegrasyonunu nasıl anlamlandırdıklarını ve YZ’nin kendi mesleki alanları içindeki meşru rolünü nasıl tanımladıklarını incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırmanın verileri, farklı sektörlerde çalışan 19 İK profesyoneliyle gerçekleştirilen yarı yapılandırılmış görüşmeler yoluyla toplanmış ve nitel veri analizi kapsamında refleksif tematik analiz yöntemi kullanılarak analiz edilmiştir. Bu çalışmada elde edilen bulgular, Abbott’un (1988) mesleki yargı alanı yaklaşımı ve Paradoks Teorisi (Smith ve Lewis, 2011) çerçevesinde yorumlanmaktadır. Refleksif tematik analiz sonucunda, birbiriyle ilişkili üç ana tema ortaya çıkmıştır: görevlerin standartlaştırılması ile insan yargısı, algoritmik nesnellik ile algoritmik opaklık ve mesleki güçlenme ile mesleki konum kaybı. İK profesyonellerinin YZ’yi daha çok yapılandırılmış, tekrar eden ve veri temelli görevlerde desteklediği; buna karşılık bağlamsal değerlendirme, ilişkisel duyarlılık ve duygusal karmaşıklık içeren kararlarda insan otoritesini koruduğu bulunmuştur. YZ’nin nesnellik ve verimlilik ile ilişkilendirildiği, ancak bu algılanan faydaların şeffaflık, veri yönetişimi, bağlamsal duyarlılık ve mesleki kontrolün aşınmasına ilişkin kaygılarla birlikte değerlendirildiği görülmüştür. YZ’nin hem stratejik rol dönüşümü için bir fırsat hem de rol sürekliliği ve mesleki sınırlar açısından bir belirsizlik kaynağı olarak yorumlandığı tespit edilmiştir. Bu çalışma, YZ entegrasyonunu mesleki otoritenin yeniden tanımlanmasıyla ilişkili katmanlı bir süreç olarak kavramsallaştırarak önemli bir katkı sunmakta ve teknolojik değişimin mesleki otorite ve sorumluluk alanlarını nasıl yeniden şekillendirdiğini ortaya koymaktadır.

Abstract

Artificial intelligence (AI) is increasingly integrated into human resource management (HRM) processes. Existing research has primarily focused on adoption processes, efficiency outcomes, and emerging ethical concerns. However, limited attention has been paid to how HR professionals interpret AI in relation to their professional authority, discretion, and responsibilities. This study aims to examine how HR professionals make sense of AI integration and how they define its legitimate role within their professional domain. Empirical data were collected through semi-structured interviews with 19 HR professionals working across different sectors and analyzed using reflexive thematic analysis within a qualitative research design. The findings are interpreted through Abbott’s (1988) professional jurisdiction framework and Paradox Theory (Smith & Lewis, 2011). The results reveal three interrelated themes: task standardization versus human judgment, algorithmic objectivity versus algorithmic opacity, and professional enhancement versus professional displacement. It was found that HR professionals tend to support AI in structured, repetitive, and data-driven tasks, while preserving human authority in context-sensitive, relational, and emotionally complex decisions. Although AI is associated with objectivity and efficiency, these perceived benefits are accompanied by concerns regarding transparency, data governance, contextual sensitivity, and the erosion of professional control. AI is interpreted both as an opportunity for strategic role transformation and as a source of uncertainty regarding role continuity and professional boundaries. This study makes an important contribution by conceptualizing AI integration as a layered process linked to the redefinition of professional authority and demonstrates how technological change reshapes professional authority and responsibility.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Demir, S. C., Ergeneli, A., Camgöz, S. M. (2026). Yapay zeka çağında baskı altındaki mesleki otorite: İK profesyonelleri üzerine nitel bir çalışma. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, Cilt: 12 Sayı: 2, 519–536. https://ajindex.com/articles/1397096

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (30)

  1. Abbott, A. (1988). The system of professions: An essay on the division of expert labor. University of Chicago Press.
  2. Alam, M. S., Munira, K. S., Rahman, M. S., Uddin, M. A., and Akter, A. (2022). Artificial intelligence (AI) for talent acquisition: human resource professionals' perspective. International Journal of Human Capital and Information Technology Professionals, 13(1), 1-18. Doi: 10.4018/IJHCITP.303950
  3. Andrieux, P., Johnson, R. D., Sarabadani, J., and Van Slyke, C. (2024). Ethical considerations of generative AI-enabled human resource management. Organizational Dynamics, 53(1), 101032. https://doi.org/10.1016/j.orgdyn.2024.101032
  4. Arora, M., and Mittal, A. (2025). Employees’ change in perception when artificial intelligence integrates with human resource management: a mediating role of AI-tech trust. Benchmarking: An International Journal, 32(6), 1884-1908. https://doi.org/10.1108/BIJ-11-2023-0795
  5. Braun, V., and Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77-101.
  6. Braun, V., and Clarke, V. (2019). Reflecting on reflexive thematic analysis. Qualitative Research in Sport, Exercise and Health, 11(4), 589-597. https://doi.org/10.1080/2159676X.2019.1628806
  7. Brown, J. G. (2024). The Impact of Artificial Intelligence in Employee Onboarding Programs. Advances in Developing Human Resources, 15234223241254775. https://doi.org/10.1177/15234223241254775
  8. Chilunjika, A., Intauno, K., and Chilunjika, S. R. (2022). Artificial intelligence and public sector human resource management in South Africa: Opportunities, challenges and prospects. SA Journal of Human Resource Management, 20, 1-12. https://hdl.handle.net/10520/ejc-sajhrm_v20_i1_a1972
  9. Ellehave, C., and Ulrich, D. (2021). Above and beyond the yearly wheel: Anticipating and realizing the ever-evolving contribution of HR. Journal of Human Resource Management, 9(3), 88. Doi: 10.11648/j.jhrm.20210903.15
  10. Espegren, Y., and Hugosson, M. (2025). HR analytics-as-practice: A systematic literature review. Journal of Organizational Effectiveness: People and Performance, 12(5), 83-111. https://doi.org/10.1108/JOEPP-11-2022-0345
  11. Ferrer, J., Saville, K., and Pyman, A. (2024). The HR professional at the centre of extreme work: Working intensely?. The International Journal of Human Resource Management, 35(10), 1883-1908. https://doi.org/10.1080/09585192.2023.2241813
  12. Goswami, M., Jain, S., Alam, T., Deifalla, A. F., Ragab, A. E., and Khargotra, R. (2023). Exploring the antecedents of AI adoption for effective HRM practices in the Indian pharmaceutical sector. Frontiers in pharmacology, 14, 1215706. https://doi.org/10.3389/fphar.2023.1215706
  13. Horodyski, P. (2023). Applicants' perception of artificial intelligence in the recruitment process. Computers in Human Behavior Reports, 11, 100303. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2023.100303
  14. Ligeiro, N., Dias, I., and Moreira, A. (2024). Recruitment and selection process using artificial intelligence: How do candidates react?. Administrative Sciences, 14(7), 155. https://doi.org/10.3390/admsci14070155
  15. Manroop, L., Malik, A., and Milner, M. (2024). The ethical implications of big data in human resource management. Human Resource Management Review, 34(2), 101012. https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2024.101012
  16. Malin, C., Kupfer, C., Fleiß, J., Kubicek, B., and Thalmann, S. (2023). In the AI of the beholder—a qualitative study of HR professionals’ beliefs about AI-based chatbots and decision support in candidate pre-selection. Administrative Sciences, 13(11), 231. https://doi.org/10.3390/admsci13110231
  17. Ng, J. (2022). What Do They Do?: The Jurisdiction of Technology Consultants (Doctoral dissertation, Boston College. College of Arts and Sciences).
  18. Nie, Q. (2024). Application of artificial intelligence in enterprise human resource management and employee performance evaluation. International Journal of Computer Applications in Technology, 74(3), 186-196. https://doi.org/10.1504/IJCAT.2024.141940
  19. Ochmann, J., Zilker, S., and Laumer, S. (2021, March). The evaluation of the black box problem for AI-based recommendations: An interview-based study. In International Conference on Wirtschaftsinformatik (pp. 232-246). Cham: Springer International Publishing.
  20. Okatta, C. G., Ajayi, F. A., and Olawale, O. (2024). Leveraging HR analytics for strategic decision making: opportunities and challenges. International Journal of Management & Entrepreneurship Research, 6(4), 1304-1325. Doi: 10.51594/ijmer.v6i4.1060
  21. Pan, Y., Froese, F. J., and Xue, S. (2025). The Role of AI in Performance Appraisal: A Mixed‐Method Study of Employee Experience Through a Relational Lens. Human Resource Management. https://doi.org/10.1002/hrm.70049
  22. Paramita, D., Okwir, S., and Nuur, C. (2024). Artificial intelligence in talent acquisition: exploring organisational and operational dimensions. International Journal of Organizational Analysis, 32(11), 108-131. Doi: 10.1108/IJOA-09-2023-3992
  23. Purohit, R., and Banerjee, T. (2025). Artificial intelligence-based organizational decision-making in recruitment practice. Human Systems Management, 44(1), 173-186. https://doi.org/10.3233/HSM-2400
  24. Sengupta, S., Jaiswal, A., Shahid, S., and Bisht, S. (2025). Understanding AI implementation in HR: A multimethod study in India's IT sector. Journal of Organizational Effectiveness: People and Performance, 1-20. https://doi.org/10.1108/JOEPP-08-2025-0658
  25. Sharma, P., Bhattacharya, S., and Bhattacharya, S. (2025). HR analytics and AI adoption in IT sector: Reflections from practitioners. Journal of Work-Applied Management, ahead-of-print. https://doi.org/10.1108/JWAM-12-2024-0179
  26. Smith, W. K., and Lewis, M. W. (2011). Toward a theory of paradox: A dynamic equilibrium model of organizing. Academy of Management Review, 36(2), 381-403.
  27. Stone, D. L., Lukaszewski, K. M., and Johnson, R. D. (2024). Will artificial intelligence radically change human resource management processes?. Organizational Dynamics, 53(1), 101034. https://doi.org/10.1016/j.orgdyn.2024.101034
  28. Tambe, P., Cappelli, P., and Yakubovich, V. (2019). Artificial intelligence in human resources management: Challenges and a path forward. California Management Review, 61(4), 15-42. https://doi.org/10.1177/0008125619867910
  29. Uslu, D. (2025). Yapay zekâ ve robotik teknolojilere yönelik algılarda toplumsal cinsiyetin rolü: Korku, güven ve fayda perspektifi. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, 11(3), 315-326. https://doi.org/10.30855/gjeb.2025.11.3.008
  30. Varma, A., Pereira, V., and Patel, P. (2024). Artificial intelligence and performance management. Organizational Dynamics, 53(1), 101037. https://doi.org/10.1016/j.orgdyn.2024.101037