The Benefits of Human Resource Management and Artificial Intelligence in Healthcare Administration

Öz

The interaction between Human Resource Management (HRM) and Artificial Intelligence (AI) in healthcare management is gaining increasing importance, directly influencing both institutional efficiency and the quality of patient care. Core HRM functions such as recruitment, performance evaluation, training, and motivation management can be planned more swiftly and accurately through AI-supported software systems. This advancement enhances the competitiveness and sustainability of healthcare organizations while also contributing to employee satisfaction. Academic studies report that predictive models based on big data analytics optimize the allocation of healthcare personnel, reduce costs, and positively impact employee engagement. Nevertheless, the ethical, legal, and institutional dimensions of AI and HRM integration must be carefully addressed. Issues such as anonymization of patient and employee data, ensuring impartiality in data processing, and the regular auditing of AI systems are of critical importance to maintain the institutional reputation of healthcare organizations. While the current literature on the integration of HRM and AI in healthcare emphasizes the positive outcomes stemming from rapid technological advancements, it also highlights the challenges employees face in adapting to new technologies and the potential issues in managerial decision-making. The aim of this study is to investigate the benefits of utilizing AI in human resources, which plays a pivotal role in healthcare services. In this context, it can be concluded that a balanced HRM-AI approach one that does not overlook the human touch and prioritizes data privacy and patient safety creates value in the healthcare sector.

Anahtar Kelimeler

• Human Resource Management
• Artificial Intelligence
• Healthcare Management

Sağlık Yönetiminde İnsan Kaynakları Yönetimi ve Yapay Zekanın Yararları

Öz

Sağlık yönetiminde insan kaynakları yönetimi (İKY) ile yapay zekâ (YZ) etkileşimi, giderek artan bir öneme sahip olup hem kurumların verimliliğini hem de hasta bakım kalitesini doğrudan etkilemektedir. İKY uygulamaları içerisinde işe alım, performans değerlendirme, eğitim ve motivasyon yönetimi gibi temel fonksiyonların, YZ destekli yazılımlar sayesinde daha hızlı ve isabetli biçimde planlanabildiği söylenebilir. Bu durum, sağlık hizmeti sunan kuruluşların rekabet gücünü ve sürdürülebilirliğini artırırken aynı zamanda çalışan memnuniyetine de katkı sağlamaktadır. Büyük veri analitiği tabanlı tahmin modellerinin, sağlık personelinin görev dağılımını optimize ettiği, maliyetleri azalttığı ve çalışan bağlılığını olumlu yönde etkilediğini bildiren akademik çalışmalar bulunmaktadır. Bununla birlikte, YZ ve İKY entegrasyonunun etik, yasal ve kurumsal boyutları da dikkatle ele alınmalıdır. Özellikle hasta ve çalışan verilerinin anonimleştirilmesi, veri işleme süreçlerinde tarafsızlığının sağlanması ve YZ sistemlerinin düzenli olarak denetlenmesi gibi konular, sağlık kurumlarının kurumsal itibarını korumak adına kritik önem taşımaktadır. Sağlık yönetiminde İKY ve YZ sentezine ilişkin mevcut literatür, hızlı teknolojik ilerlemelerden kaynaklanan olumlu etkileri vurgulamakla birlikte, çalışanların teknolojik uyum sürecinde yaşadığı zorluklara ve yönetsel kararlarda ortaya çıkabilecek olası sorunlara da dikkat çekmektedir. Bu çalışmanın amacı Sağlık hizmetlerinde kilit öneme haiz olan İK nın YZ kullanımı ile yararlarını araştırmak içindir. Bu bağlamda, insani dokunuşu göz ardı etmeyen, veri gizliliği ve hasta güvenliğine öncelik veren dengeli bir İKY-YZ yaklaşımının sağlık sektöründe değer yarattığı sonucuna varılabilir.

Anahtar Kelimeler

• İnsan Kaynakları Yönetimi
• Yapay Zekâ
• Sağlık Yönetimi

Kaynakça

1. Agarwal, A. (2023). AI adoption by human resource management: A study of its antecedents and impact on HR system effectiveness. Foresight, 25(1), 67–81. https://doi.org/10.1108/FS-10-2021-0199
2. Agustono, A., Parulian, H., & Azhari, F. (2023). Artificial Intelligence in Human Resource Management Practices. KnE Social Sciences, 8(9). https://doi.org/10.18502/kss.v8i9.13409
3. Alnsour, A., Kanaan, O., Salah, M., Alfayyad, L., Hijazi, Y., & Alsharif, D. (2024). The Impact of Implementing AI in Recruitment on Human Resource Management Efficiency and Organizational Development Effectiveness. Journal of Infrastructure Policy & Development, 8, 6186.
4. Alpkoçak, A. (2024). Sağlıkta açıklanabilir yapay zekâ. TOTBİD Dergisi S, 23, 18–19. https://dergi.totbid.org.tr/uploads/pdf_1335.pdf
5. Aydın, E., & Turan, M. (2023). An AI-based shortlisting model for sustainability of human resource management. Sustainability, 15(3), 1–15. https://doi.org/10.3390/su15032737
6. Avci, C. B., Bagca, B. G., Shademan, B., Takanlou, L. S., Takanlou, M. S., & Nourazarian, A. (2024). Machine learning in oncological pharmacogenomics: advancing personalized chemotherapy. Functional & Integrative Genomics, 24(5), 182.
7. Bozbuğa, N., & Yakıncı, C. (2022). Teletıp & Klinik yapay zekâ. Malatya: İnönü Üniversitesi Yayınevi.
8. Çeliker, N., & Gürsoy, S. (2025). İnsan kaynakları yönetimi’nde yapay zekâ: Trendler, beklentiler ve gelecek araştırma gündemi üzerine bibliyometrik bir analiz. İşletme Bilimi Dergisi, 13(1), 97–120. https://doi.org/10.22139/jobs.1594699

9. Chowdhury, S., Dey, S., Joel-Edgar, S., Bhattacharya, S., Rodriguez-Espindola, O., Abadie, A., & Truong, L. (2023). Unlocking the Value of Artificial Intelligence in Human Resource Management through AI Capability Framework. Human Resource Management Review, 33(1), 1–21. https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2022.100899
10. Daly, T. (2023). AI-Powered Workforce Planning: The Future of HR Strategies. https://www.linkedin.com/pulse/ai-powered-workforce-planning-future-hrstrategies-tom-daly
11. Düzcü, T., Bayram, V., & Önder, E. (2024). Hastanelerde stratejik insan kaynakları yönetim süreçlerinde yapay zekâ uygulamaları. Karadeniz Sosyal Bilimler Dergisi, 16(31). https://doi.org/10.38155/ksbd.1377969
12. Fisher, E., Flynn, M. A., Pratap, S., & Vietas, J. A. (2023). Occupational Safety and Health Equity Impacts of Artificial Intelligence: A Scoping Review. International Journal of Environmental Research and Public Health, 20(6221), 1–28. https://doi.org/10.3390/ijerph2006221
13. Fotis, T. (2024). Educating the Next Generation of Perianesthesia Nurses to Navigate the Future of Tech-enabled Care. Journal of PeriAnesthesia Nursing, 39(3), 489–490.
14. Gerçek, M., & Özveren, C. G. (2023). Yapay zeka araçları İKY için nasıl değer yaratabilir? Çalışan duygu analizinin uygulama alanlarının incelenmesi. Yönetim Bilimleri Dergisi, 21(50), 1048–1076. https://doi.org/10.35408/comuybd.1285706 Goswami, M., Jain, S., Alam, T., Deifalla, A. F., Ragab, A. E., & Khargotra, R. (2023). Exploring the antecedents of AI adoption for effective HRM practices in the Indian pharmaceutical sector. Frontiers in Pharmacology, 14, 1–14. https://doi.org/10.3389/fphar.2023.1215706
15. Gür, Y. E., Ayden, C., & Yücel, A. (2019). Yapay Zekâ Alanındaki Gelişmelerin İnsan Kaynakları Yönetimine Etkisi. Fırat Üniversitesi Uluslararası İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 3(2), 137–158.
16. Gürler, G., & Arat, M. (Ed.). (2023). İnsan kaynakları yönetiminde yapay zekâ (1. basım). Nobel Akademik Yayıncılık, s. 53–62. https://www.nobelkitap.com
17. Güzel, Ş., Akman Dömbekci, H., & Eren, F. (2022). Yapay zekânın sağlık alanında kullanımı: Nitel bir araştırma. CBU Sağlık Bilimleri Dergisi, 9(4), 509–519. https://doi.org/10.34087/cbusbed.1140122
18. Kandemir, F., Azizoğlu, F., & Terzi, B. (2023). Hemşirelikte yapay zekâ ve robot teknolojilerinin kullanımı. Yoğun Bakım Hemşireliği Dergisi, 27(2), 118–127. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/3244243
19. Kişi, N., & Özer, M. A. (2023). İnsan Kaynakları Yönetiminde Yapay Zekâ Teknolojisinin Benimsenmesi Üzerine Güç Alanı Analizi. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26(Özel Sayı), 35–52.
20. Leiker, D., Gyllen, A., Eldesouky, I., & Cukurova, M. (2023, June). Generative AI for learning: Investigating the potential of learning videos with synthetic virtual instructors. In Artificial Intelligence in Education (ss. 523–529). https://doi.org/10.1007/978-3-031-36336-8_81
21. Malik, A., Budhwar, S., & Kazmi, B. A. (2023). AI-Assisted HRM: Towards an Extended Strategic Framework. Technological Forecasting and Social Change, 186, 100940. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.100940
22. Mwaniki, R., & Gathenya, J. (2015). Role of human resource management functions on organizational performance with reference to Kenya power & lighting company–Nairobi west region. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 1(5), 432–448.
23. Osibanjo, A. O., & Adeniji, A. A. (2012). Human Resource Management: Theory & Practice. Pumark Nigeria Limited.
24. Öntürk Akyüz, H., Alkan, S., & Yücebaş, S. C. (2021). Sağlık Hizmetleri Meslek Yüksekokulu öğrencilerinin yapay zeka hakkında bilgi düzeylerinin incelenmesi. Education Reports and Reviews, 4(3), 28–35.
25. Palos-Sánchez, P. R., Baena-Luna, P., Badicu, A., & Infante-Moro, J. C. (2022). Artificial intelligence and human resources management: A bibliometric analysis. Applied Artificial Intelligence, 36(1). https://doi.org/10.1080/08839514.2022.2145631
26. Pizzulo, A. (2024). Using ChatGPT to engage students and promote critical thinking. Nursing made Incredibly Easy, 22(6), 43–47.
27. Prikshat, V., Malik, A., & Budhwar, S. (2023). AI-augmented HRM: Antecedents, assimilation and multilevel consequences. Human Resource Management Review, 33(1). https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2021.100860
28. Rodgers, W., Murray, J. M., Stefanidis, A., Degbey, W. Y., & Tarba, S. Y. (2023). An artificial intelligence algorithmic approach to ethical decision-making in human resource management processes. Human Resource Management Review, 33(1), 1–19. https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2022.100925
29. Rui, G., & Amarasena, A. (2024). Integrating Advanced Technologies in Elderly Care: Lessons from Nursing Homes in Tongling City, China. International Journal of Advanced Smart Convergence, 13(3), 89–100.
30. Sithambaram, R. A., & Tajudeen, F. S. (2023). Impact of artificial intelligence in human resource management: A qualitative study in the Malaysian context. Asia Pacific Journal of Human Resources, 61, 821–844. https://doi.org/10.1111/1744-7941.12356
31. Tiftik, C. (2021). İnsan Kaynakları Yönetiminde Yapay Zekâ Teknolojileri ve Uygulamaları. IBAD Sosyal Bilimler Dergisi, 9, 374–390. https://doi.org/10.21733/ibad.833256
32. Toprak, M., Özel, D., & Çalışkan, S. (2022). Yapay zeka kullanımı ve insan kaynakları yönetimi. Uluslararası Eşitlik Politikası Dergisi, 2(2), 76–103.
33. Ünal, A. S., & Avcı, A. (2024). Evaluation of neonatal nurses' anxiety and readiness levels towards the use of artificial intelligence. Journal of Pediatric Nursing.
34. Ventura-Silva, J., Martins, M. M., Trindade, L. d. L., Faria, A. d. C. A., Pereira, S., Zuge, S. S., & Ribeiro, O. M. S. L. (2024). Artificial Intelligence in the Organization of Nursing Care: A Scoping Review. Nursing Reports, 14(4), 2733–2745.
35. Weber, S. (2023). Unrealistic optimism regarding artificial intelligence opportunities in human resource management. International Journal of Knowledge Management, 19(1), 1–19. https://doi.org/10.4018/IJKM.317217