İnsan Kaynakları Bilgi Sistemlerinin Yapay Zekâ ile Yeniden Tanımlanması: Dijital Olgunluk, Veri Kültürü ve Çok Katmanlı Bir İKBS Modeli Üzerine Nitel Bir İnceleme

Yıl 2025, Cilt: 10 Sayı: 2, 45 - 57, 31.12.2025

Hasan Karacan , M. Lütfi Arslan

https://doi.org/10.25203/idd.1847801

Öz

Bu çalışma, yapay zekâ ve insan kaynakları (İK) analitiğinin İnsan Kaynakları Bilgi Sistemleri (İKBS) ile bütünleştirilmesinin etkisini incelemekte ve dijital olgunluk ile veri kültürüne dayalı yeni, çok katmanlı bir İKBS modeli önermektedir. Nitel araştırma deseni kullanılarak, İstanbul'da faaliyet gösteren ve çeşitli sektörleri temsil eden 11 kuruluştan 17 İK yöneticisi ve üst düzey yönetici ile yarı yapılandırılmış derinlemesine görüşmeler gerçekleştirilmiştir. Görüşmelerin tematik analizi, kuruluşların dijital olgunluk düzeylerine göre üç ayrı ve ardışık olmayan kümeye ayrıldığını ortaya koymuştur: (1) Temel Veri Farkındalığı ve Kayıt Disiplini, (2) Analitik Bütünleşme ve Sistemli Süreç Takibi, (3) Yapay Zekâ Destekli Stratejik Karar Mekanizması. Bulgular, İKBS'de yapay zeka ile bütünleşmesinin başarısının yalnızca teknolojik altyapıya değil, aynı zamanda veri kültürüne, yönetsel zihniyete, etik yönetişime ve örgütsel davranışsal dinamiklere bağlı olduğunu vurgulamaktadır. Bu bulgulardan hareketle, Veri Girişi, Analitik, Yapay Zekâ Uygulamaları ve Karar Desteği katmanlarından oluşan Dört Katmanlı Stratejik İK Modeli önerilmiştir. Bu model, İK işlevini, yapay zekânın insan yargısını ikame etmek yerine güçlendirdiği ve "örgütsel eşleşme mühendisliği" yapabilen stratejik bir ortak olarak yeniden tanımlamaktadır. Çalışma, İK'da sürdürülebilir dijital dönüşümün, teknolojik yatırım, veri okuryazarlığı ve etik çerçevelerin dengeli bir şekilde geliştirilmesini gerektirdiği sonucuna varmakta ve İK'yı veriye dayalı, insan merkezli örgütsel değişimin kilit bir itici gücü olarak konumlandırmaktadır.

Anahtar Kelimeler

İnsan Kaynakları Bilgi Sistemleri , Yapay Zeka , İK Analitiği , Dijital Olgunluk , Veri Kültürü , Stratejik İK

Etik Beyan

N/A

Destekleyen Kurum

N/A

Teşekkür

N/A

Redefining Human Resources Information Systems with Artificial Intelligence: A Qualitative Study on Digital Maturity, Data Culture, and a Multilayered HRIS Model

Öz

This study examines the impact of integrating artificial intelligence and HR analytics into Human Resources Information Systems (HRIS) and proposes a new multi-layered HRIS model based on digital maturity and data culture. Through a qualitative research design, semi-structured in-depth interviews were conducted with 17 HR managers and senior executives from 11 organizations in Istanbul, representing various sectors. Thematic analysis of the interviews revealed that organizations can be categorized into three distinct, non-sequential levels of digital maturity: (1) Basic Data Awareness and Recording Discipline, (2) Analytical Integration and Systematic Process Tracking, and (3) AI-Supported Strategic Decision-Making. The findings emphasize that successful AI integration in HRIS depends not only on technological infrastructure but also on data culture, managerial mindset, ethical governance, and organizational behavioral dynamics. Based on these insights, a Four-Layered Strategic HR Model is proposed, consisting of Data Input, Analytics, AI Applications, and Decision Support layers. This model redefines the HR function as a strategic partner capable of "organizational match engineering," where AI augments human judgment rather than replacing it. The study concludes that sustainable digital transformation in HR requires a balanced development of technological investment, data literacy, and ethical frameworks, positioning HR as a key driver of data-driven, human-centric organizational change.

Anahtar Kelimeler

Human Resources Information Systems , Artificial Intelligence , HR Analytics , Digital Maturity , Data Culture , Strategic HR

Etik Beyan

N/A

Destekleyen Kurum

N/A

Teşekkür

N/A

Kaynakça

• Abasaheb, S. A., & Subashini, R. (2024). Enhancing HR Efficiency Through the Integration of Artificial Intelligence and Internet of Things: A Study on AI Implementation in Human Resource Management. EAI Endorsed Transactions on Scalable Information Systems, 11(2). https://doi.org/10.4108/eetsis.4208
• Arslan, M. L. (2012). İnsan Kaynakları Gereksinime Süreç Yaklaşımı: Stratejik İnsan Kaynakları Planlaması. Öneri Dergisi, 10(37).
• Asril, N., Zulkifli, Z., & Putriana, L. (2023). Building Sustainable Business Excellence Through Knowledge Management, Innovation, Learning Agility, Talented HR, Organizational Culture as Mediator. JETISH: Journal of Education Technology Information Social Sciences and Health, 2(2). https://doi.org/10.57235/jetish.v2i2.498
• Bar-Gil, O., Ron, T., & Czerniak, O. (2024b). AI for the people? Embedding AI ethics in HR and people analytics projects. Technology in Society, 77, 102527. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2024.102527
• Bhuiyan, F., Chowdhury, M. M., & Ferdous, F. (2014). Historical evolution of Human Resource Information System (HRIS ): An interface between HR and computer technology. Human Resource Management Research, 4(4).