İnsan Kaynakları Yönetiminde Yapay Zeka: Sakarya İli İmalat Sektöründe Vaka Analizi Çalışması

Öz

Amaç: İnsan kaynakları profesyonellerinin görüşleri doğrultusunda yapay zekanın insan kaynakları yönetimindeki kullanım alanlarını, sağladığı katma değeri, beraberinde getirdiği etik ve yönetsel riskleri ve insan kaynakları yönetiminin geleceğine olası etkilerini incelemektir. Araştırma, Sakarya ilinde imalat sektöründe faaliyet gösteren işletmelerde görev yapan insan kaynakları profesyonellerinin deneyim ve değerlendirmelerine odaklanmaktadır. Yöntem: Araştırma, nitel vaka çalışması olarak tasarlanmış, veriler Sakarya ilinde imalat sektöründe faaliyet gösteren işletmelerde görev yapan dokuz insan kaynakları profesyoneliyle gerçekleştirilen yarı yapılandırılmış görüşmeler yoluyla toplanmıştır. Veriler nitel içerik analizi ile çözümlenmiş ve analiz sürecinde MAXQDA yazılımından yararlanılmıştır. Bulgular: Yapay zekanın insan kaynakları yönetiminde özellikle işe alım ve seçme, eğitim ve geliştirme ile performans yönetimi süreçlerinde zaman tasarrufu, verimlilik artışı ve karar desteği sağladığı görülmektedir. Bununla birlikte veri güvenliği, önyargı, şeffaflık ve insan denetimi gereksinimi temel sınırlılıklar olarak öne çıkmaktadır. Katılımcılar, yapay zekanın insan kaynakları yönetiminde dönüştürücü bir rol oynayacağını, ancak insan unsurunu tamamen ortadan kaldırmayacağını vurgulamaktadır. Özgün Katkı: Türkiye’de imalat sektörü bağlamında insan kaynakları profesyonellerinin yapay zeka deneyimlerini nitel vaka çalışması yöntemiyle derinlemesine inceleyen bu araştırma, alandaki nicel ağırlıklı literatürdeki önemli bir boşluğu doldurmaktadır. Çalışma, yapay zekanın insan kaynakları yönetimindeki etkisinin yalnızca teknolojik kapasiteyle açıklanamayacağını, sektör yapısı, süreç mantığı, insan denetimi gereksinimi ve örgütsel uygulama koşullarıyla birlikte şekillendiğini ortaya koyarak literatüre özgün bir katkı sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Yapay Zeka
• İnsan Kaynakları Yönetimi
• İşe Alım Süreçleri
• Yapay Zeka Etiği
• Dijital Dönüşüm

Etik Beyan

Bu araştırma için Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi Etik Kurulu’ndan 19.09.2025 tarihli ve 61/40 sayılı kararı ile E.190496 sıra sayılı izin alınmıştır

Artificial Intelligence in Human Resources Management: A Case Study in the Manufacturing Sector of Sakarya Province

Öz

Purpose: This study aims to examine the areas of application of artificial intelligence in human resources management, the added value it provides, the ethical and managerial risks it entails, and its potential impact on the future of human resources management, based on the perspectives of human resources professionals working in the manufacturing sector in Sakarya Province, Turkey. Methodology: This study employs a qualitative case study design. Data were collected through semi-structured interviews conducted with nine human resources professionals working at manufacturing companies in Sakarya Province and analyzed using qualitative content analysis supported by MAXQDA software. Findings: The findings indicate that artificial intelligence provides time savings, increased efficiency, and decision support in human resources management, particularly in recruitment and selection, training and development, and performance management processes. Data security, bias, transparency, and the need for human oversight emerge as key limitations. Participants emphasize that artificial intelligence will play a transformative role in human resources management but will not completely eliminate the human element. Originality: This study contributes to the literature by offering contextual and in-depth qualitative insights into the artificial intelligence experiences of human resources professionals in the manufacturing sector in Turkey, an area dominated by quantitative research. The study further demonstrates that the impact of artificial intelligence on human resources management cannot be explained by technological capacity alone, but is shaped by sector structure, process logic, the need for human oversight, and organizational implementation conditions.

Anahtar Kelimeler

• Artificial Intelligence
• Human Resources Management
• Recruitment Processes
• Artificial Intelligence Ethics
• Digital Transformation

Kaynakça

1. Akça, C. (2023). Yetenek yönetiminde yapay zekâ uygulamaları. Ahi Evran Akademi, 4(1), 49-63.
2. Alanka, D. (2024). Nitel bir araştırma yöntemi olarak içerik analizi: Teorik bir çerçeve. Kronotop İletişim Dergisi, 1(1), 64-84.
3. Aşkun, V. (2024). ChatGPT gibi üretken yapay zekalar ile insan kaynakları yönetimi etkileşimi: daha fazla çalışma için görüşler ve yollar. Turkish Studies-Economics, Finance, Politics, 19(2), 679-699.
4. Bal, Y., & Bal, M. (2021). Proaktif insan kaynakları yönetiminin yeni gücü: İK analitiği ve yapay zekâ. Business & Management Studies: An International Journal, 9(3), 1198-1216. https://doi.org/10.15295/bmij.v9i3.1863
5. Balaban, Ö., & Özsoy, T. (2020). Çalışma hayatında yetenek yönetimi: Yetenek 4.0. S. Nart (Ed.), Çalışma yaşamında yetenek 4.0 içinde (ss. 29–54). Beta Yayınları.
6. Balaban, Ö. (2024). İnsan kaynakları yönetiminde yapay zeka. A. Gümüş & K. S. Karahan (Ed.), Yönetim ve organizasyon çalışmaları II içinde (ss. 63–84). Gazi Kitabevi.
7. Başara, G. T. (2024). Avrupa dijital düzenleme sisteminde yapay zekâ yasası. Ankara Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 73(4), 2983–3016.
8. Bayarçelik, E. B. (2020). Dijital dönüşümün insan kaynakları yönetimi üzerine etkileri. D. Akçay ve E. Efe (Ed.), Dijital Dönüşüm ve Süreçler & Digital Transformation and Processes içinde, (59-76). İstanbul: İstanbul Gelişim Üniversitesi Yayınları.

9. Bayır, Ş., & Harmancı, Y. (2021). İnsan kaynakları yönetimi uygulamalarının çalışan performansına etkisi: Kayseri’de bulunan özel hastanelerde bir araştırma. Erciyes Akademi, 35(4), 1689-1720. https://doi.org/10.48070/erciyesakademi.1026453
10. Bildirici, F. (2024). Açık kaynak yapay zeka: Sorumlu yapay zeka gelişimine bir yaklaşım. Reflektif Sosyal Bilimler Dergisi, 5(1), 73–81.
11. Bolelli, M. (2024). Sanal insan kaynakları yönetimi araçları ve uygulamaları. In K. Kaptangil (Ed.), Sanal dünyada insan kaynakları yönetimi (pp. 19–49). Nobel Bilimsel Eserler.
12. Bozkurt, A., Hamutoğlu, N. B., Kaban, A. L., Taşçı, G., & Aykul, M. (2021). Dijital bilgi çağı: Dijital toplum, dijital dönüşüm, dijital eğitim ve dijital yeterlilikler. Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi, 7(2), 35-63. https://doi.org/10.51948/auad.911584
13. Bozkurt, Ö., & Şahin, S. (2024). Endüstri 4.0'ın insan kaynakları yönetimine etkisi: Tekstil sektöründe bir araştırma. Business, Economics and Management Research Journal, 7(3), 157-172.
14. Bulut, T. (2024). İşletme fonksiyonlarının dönüşümünde yapay zekâ. Bitlis Eren Sosyal Araştırmalar Dergisi, 2(2), 111-123.
15. Chan, G. K. (2024). AI employment decision-making: Integrating the equal opportunity merit principle and explainable AI. AI & Society, 39(3), 1027–1038.
16. Chen, Z. (2023). Ethics and discrimination in artificial intelligence-enabled recruitment practices. Humanities and social sciences communications, 10(1), 1-12.
17. Çelik, H., Başer Baykal, N., & Kılıç Memur, H. N. (2020). Nitel veri analizi ve temel ilkeleri. Eğitimde Nitel Araştırmalar Dergisi (Journal of Qualitative Research in Education), 8(1), 379–406.
18. Çelik, E. S. (2024). İşe alımda adayın kişisel veri güvenliği: Yapay zekâ destekli video mülakat uygulamaları. Kişisel Verileri Koruma Dergisi, 6(1), 1–13.
19. Çeri, M., & Doğan, A. (2025). Yapay zekâ destekli insan kaynakları yönetimi: Çalışan deneyiminin dönüşümü. İzmir Yönetim Dergisi, 6(Özel Sayı), 123–142.
20. Doruköz, K. D., & Uslu, B. (2023). Yapay zekânin iş hayatindaki yeri: Avantajlar, dezavantajlar ve politikalar. Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 6(CEEİK 2023 Özel Sayısı), 45-62.
21. Dursun, S. (2025). Çalışma hayatında yapay zekânın görünmeyen yüzü: Yapay zekâ önyargısı. İş, Güç: Endüstri İlişkileri ve İnsan Kaynakları Dergisi, 27(1), 178–191.
22. Dreković, E., Karabegović, I., & Teofilović, Ž. (2024). A comprehensive view of the application of AI in recruitment and selection. In Artificial intelligence in Industry 4.0: The future that comes true (pp. 234–250). https://doi.org/10.5644/PI2024.215.13
23. Dömbekci, H. A., & Erişen, M. A. (2022). Nitel araştırmalarda görüşme tekniği. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(Özel Sayı 2), 141-160.
24. Edinsel, S. (2023). Kariyer yönetiminde yapay zekâ. In G. Gürler & M. Arat (Eds.), İnsan kaynakları yönetiminde yapay zekâ (pp. 103–130). Nobel Akademik Yayıncılık. ISBN: 978-625-393-145-2
25. Elçi, O. K., Aydın Toprak, G., & Bozkurt, S. (2024). Dijital dönüşüm sürecinde işe alım deneyimleri: İnsan kaynakları uzmanları perspektifi. International Journal of Social Sciences, 8(4), 546-566. https://dx.doi.org/10.30830/tobider.sayi.20.30
26. El-Ghoul, M., Almassri, M. M., El-Habibi, M. F., Al-Qadi, M. H., Abou Eloun, A., Abu-Nasser, B. S., & Abu-Naser, S. S. (2024). AI in HRM: Revolutionizing recruitment, performance management, and employee engagement. International Journal of Academic Applied Research (IJAAR), 8(9), 16–23.
27. Erkutlu, H., Ergün, E. E., Köseoğlu, İ., & Vurgun, T. (2023). Yapay zekâ ve örgütsel davranış. Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi SBE Dergisi, 13(3), 1403–1417. https://doi.org/10.30783/nevsosbilen.1246678
28. Gao, D. K., Haverly, A., Mittal, S., Wu, J., & Chen, J. (2024). AI ethics: a bibliometric analysis, critical issues, and key gaps. International Journal of Business Analytics (IJBAN), 11(1), 1-19.
29. Gerçek, M., & Özveren, C. G. (2023). Yapay zeka araçları iky için nasıl değer yaratabilir? Çalışan duygu analizinin uygulama alanlarının incelenmesi. Yönetim Bilimleri Dergisi, 21(50), 1048-1076. https://doi.org/10.35408/comuybd.1285706
30. Guba, E. G., & Lincoln, Y. S. (1982). Epistemological and methodological bases of naturalistic inquiry. Educational Communication and Technology Journal, 30(4), 233-252
31. Gündoğmuş, E., Yıldız, F. Z., Atalay, E., & Aydın, B. Y. (2020). Yapay zekâ ve insan kaynakları yönetiminin geleceği. 19. Uluslararası İşletmecilik Kongresi. 23-25 Eylül, Erciyes Üniversitesi, Kayseri.
32. Gürler, G. (2023). İnsan kaynakları yönetiminde yapay zekâ uygulamalarının avantaj ve zorlukları. In G. Gürler & M. Arat (Eds.), İnsan kaynakları yönetiminde yapay zekâ (pp. 1–24). Nobel Akademik Yayıncılık.
33. Gürsoy, S., & Çeliker, N. (2023). Endüstri 4.0 ve yapay zekânın insan kaynakları yönetim anlayışına etkisi. In S. Kılıç (Ed.), Yapay zekâ: Teori ve uygulamalar (pp. 93–110). Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık
34. Jiang, F., & Wang, S. (2018, October). Research on the new changes and countermeasures of human resources management under big data and artificial intelligence. In Proceedings of the 2018 International Conference on Education, Psychology, and Management Science (ICEPMS 2018), Shanghai, China (pp. 13-14).
35. Kalaiselvi, P., Esther, C., Harish, R., Ragavendar, D. H., Kumar, R. D., & Haran, V. H. (2024). Arduino child caring robot. In 2024 International Conference on Power, Energy, Control and Transmission Systems (ICPECTS) (pp. 1–4). IEEE
36. Kambur, E. (2022). Yapay zeka çağında insan kaynakları yönetimi konusunda yazılmış Türkçe makaleler üzerine bir araştırma. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 48, 139–152. https://doi.org/10.30794/pausbed.872606
37. Karaağaçlı, M. (2025). Yapay zeka uygulamalarında etik gereksinimi. Uluslararası Bilişim Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi, 1(1), 1-18.
38. Karadeniz, S. (2025). Avrupa Birliği Yapay Zekâ Kanunu’nun risk grupları ve ilgililerin yükümlülükleri bağlamında incelenmesi. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 29(1), 307–365. https://doi.org/10.34246/ahbvuhfd.1541455
39. Kaushal, N., Kaurav, R. P. S., Sivathanu, B., & Kaushik, N. (2023). Artificial intelligence and HRM: identifying future research Agenda using systematic literature review and bibliometric analysis. Management Review Quarterly, 73(2), 455-493.
40. Kırılmaz, S. K. (2020). Digital transformation in human resources management: investigation of digital hrm practices of businesses. Research Journal of Business and Management (RJBM), 7(3), 188-200. http://doi.org/10.17261/Pressacademia.2020.1282
41. Lavrač, J., Meško, M., & Jereb, E. (2023). Artificial intelligence and career development. In 42nd International Conference on Organizational Science Development: Interdisciplinarity Counts (Vol. 42, p. 42). Univerzitetna založba Univerze v Mariboru.
42. Lindvall, R., & Vasconcelos Dias Carneiro, C. (2025). Trusting the machine: A qualitative study on HR professionals' trust in AI-driven recruitment in the Swedish public sector [Master’s thesis, Umeå University]. DiVA Portal.
43. Mahto, A. K. (2023). Artificial intelligence for the real world. International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science, 5(6), 3526–3537. https://doi.org/10.56726/IRJMETS42512
44. Manthena, S. R. L. (2021). Impact of artificial intelligence on recruitment and its benefits. International Journal of Innovative Research in Engineering & Multidisciplinary Physical Sciences, 9(5), 1-1.
45. Maral, T. (2024). Sosyal bilimlerin kesişim noktası: Yapay zekâ ve etik. Ankara Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, (Yapay Zeka ve Sosyal Bilimler Öğretimi), 17-33. https://izlik.org/JA97NY72UT
46. Mendonça, A. P. A., Rodrigues, B. A. A., Aragão, C. A. S., & Del Vecchio, R. C. (2017). A Tecnologia Atrelada ao Resultado-Recursos Humanos. Razão Contábil e Finanças, 7(2), 1-13.
47. Önen, M. N. (2025). Çalışma Yaşamında Güvenilir Yapay Zekâ: Etik Boyutları Üzerine Kavramsal Bir Değerlendirme. Journal of Economics and Political Sciences, 5(2), 54-72.
48. Özdemir, M. (2010). Nitel veri analizi: Sosyal bilimlerde yöntembilim sorunsalı üzerine bir çalışma. Eskişehir Osmangazi üniversitesi sosyal bilimler dergisi, 11(1), 323-343.
49. Pandey, S., & Bahukhandi, M. (2022, February). Applicants' perception towards the application of AI in recruitment process. In 2022 Interdisciplinary Research in Technology and Management (IRTM) (pp. 1-6). IEEE.
50. Pandey, P., Sharma, A., Jeswani, S., Sharma, D., & Gupta, A. (2025). Spotlighting recruitments: Is AI dominating human resource practices? Qualitative research using NVIVO. Quality & Quantity, 59(Suppl 2), S1209-S1228. https://doi.org/10.1007/s11135-025-02062-5
51. Parry, E., & Battista, V. (2023). The impact of emerging technologies on work: a review of the evidence and implications for the human resource function. Emerald Open Research, 1(4). https:// doi.org/10.12688/emeraldopenres.12907.1
52. Pelit, E., & Çetin, A. (2020). Turizm işletmelerinde insan kaynakları yönetimi işlevi olarak insan kaynakları planlaması ve sorunlar üzerine bir değerlendirme. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 9(2), 1268-1287.
53. Raveendra, P. V., Satish, Y. M., & Singh, P. (2020). Changing landscape of recruitment industry: a study on the impact of artificial intelligence on eliminating hiring bias from recruitment and selection process. Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, 17(9-10), 4404-4407. https://doi.org/10.1166/jctn.2020.9086 Saldana, J. (2019). Nitel araştırmalar için kodlama el kitabı. Baskıdan Çeviri (A. Tüfekçi ve Şad, N. Çev), Pegem Akademi.
54. Sartori, L., & Collett, C. (2025). Sociotechnical imaginaries of social inequality in the design and use of AI recruitment technology. European Societies, 1-24.
55. Sevgi, M. A. (2024). Veri toplama tekniği olarak mülakat: Etnografik bir değerlendirme. International Journal of Eurasia Social Sciences (Uluslararası Avrasya Sosyal Bilimler Dergisi), 15(57), 1131–1148.
56. Singh, A., & Pandey, J. (2025). Artificial intelligence applications in human resource management: it is a mixed bag!. International Journal of Productivity and Performance Management, 1-20.
57. Stuss, M. M., & Fularski, A. (2024). Ethical considerations of using artificial intelligence (AI) in recruitment processes. Education of Economists and Managers, 71(1), 53–67. https://econjournals.sgh.waw.pl/EEiM/article/view/4550
58. Şahin, S., & Bozkurt, Ö. (2024). Endüstri 4.0’ın insan kaynakları yönetimine etkisi: Tekstil sektöründe bir araştırma. Business Economics and Management Research Journal, 7(3), 157–172. https://doi.org/10.58308/bemarej.1529955
59. Şaşmaz, E. C., & Kahya, V. (2023). Ücret yönetiminde yapay zekâ. In G. Gürler & M. Arat (Eds.), İnsan kaynakları yönetiminde yapay zekâ (pp. 131–146). Nobel Bilimsel Eserler.
60. Tambe, P., Cappelli, P., & Yakubovich, V. (2019). Artificial intelligence in human resources management: Challenges and a path forward. California Management Review, 61(4), 15–42.
61. Tekbey, O., & Alaybeyoğlu, A. (2023). Yapay zekânın kullanım alanları ve etik sorunlar. International Journal of Advanced Natural Sciences and Engineering Researches, 7(9), 144-159.
62. Tonbil, D. D., & Aksakal, N. Y. (2024). İşe alım, temin-seçim süreçlerinde yapay zekâ ve teknolojilerinin kullanımı: Nitel bir araştırma. İstanbul Ticaret Üniversitesi Girişimcilik Dergisi, 7(15), 38–56. https://doi.org/10.55830/tje.1514895
63. Toprak, M., Özel, D., & Çalışkan, S. (2022). Yapay zeka kullanımı ve insan kaynakları yönetimi. Uluslararası Eşitlik Politikası Dergisi, 2(2), 76-103.
64. Uğurlu, H. Ü. A., & Doğan, A. (2023). İnsan kaynakları yönetiminde dijital dönüşüm ve dijitalleşen işe alım işlevi. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 1(45), 1-16. https://doi.org/10.35343/kosbed.1247587 Vakıflı, I. (2025). Bütüncül çerçevede yapay zeka: Dünyadan ve Türkiye’den örnekler. İş'te Davranış Dergisi, 10(1), 1-29. https://doi.org/10.25203/idd.1688911
65. Vatansever Durmaz, İ. B. (2022). Yapay zekâ insan kaynakları krizini çözecek mi? In M. Kısa (Ed.), Sosyal, beşeri ve idari bilimler alanında uluslararası araştırmalar IV (pp. 201–214). Eğitim Yayınevi.
66. Yeşilkaya, N. (2022). Felsefi bir sorun olarak yapay zekâ. Bozok Üniversitesi İlahiyat Fakültesi Dergisi, 22(22), 97-126. https://doi.org/10.51553/bozifder.1171640
67. Yılmaz, D. V. (2023). İnsan kaynakları yönetiminde İK analitiği ve yapay zekâ. In M. Aktaş (Ed.), Yapay zekâ: Yönetim ve eğitim (pp. 85–106). Nobel Akademik Yayıncılık.
68. Yurtsever, B. B. (2023). İnsan kaynakları planlamasında yapay zekâ. In G. Gürler & M. Arat (Eds.), İnsan kaynakları yönetiminde yapay zekâ (pp. 45–65). Nobel Akademik Yayıncılık.
69. Walsh, T., Levy, N., Bell, G., Elliott, A., Maclaurin, J., Mareels, I., & Wood, F. M. (2019). The effective and ethical development of artificial intelligence: An opportunity to improve our wellbeing. Australian Council of Learned Academies. https://acola.org/wp-content/uploads/2019/07/hs4_artificial-intelligence-report.pdf
70. Warrier, U. (2025). Revolutionizing HR: Unraveling HR professionals' perspectives on AI integration through qualitative insights. Journal of Information Systems Engineering and Management, 10(29s), 519–533. https://doi.org/10.52783/jisem.v10i29s.4502