Hastanelerde Stratejik İnsan Kaynakları Yönetim Süreçlerinde Yapay Zekâ Uygulamaları

Yıl 2024, Cilt: 16 Sayı: 30, 85 - 110, 30.06.2024

Tuba Düzcü , Vildan Bayram , Emrah Önder

https://doi.org/10.38155/ksbd.1377969

Öz

Sağlık hizmet kalitesinin artmasını sağlayan rekabet, aynı zamanda sağlık kurumlarının verimliliğini ve performansını arttırma isteğini güçlendirmektedir. Bu sayede hastanelerde stratejik insan kaynakları yönetim süreçlerinde yapay zeka uygulamaları gündeme gelmektedir. Bu süreçlerin verimli bir şekilde yürütülmesi, hastanelerin kaliteli sağlık hizmeti sunmasına ve hasta memnuniyetini artırmalarına yardımcı olmaktadır. Bu çalışmanın amacı; bir vakıf üniversitesi sağlık grubunda yapay zeka tarafından desteklenen insan kaynakları stratejik yönetim uygulamalarının belirlenerek, yapay zeka uygulamalarının stratejik önem derecelerinin Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) yöntemi kullanılarak tespit edilmesidir. Hiyerarşinin sekiz ana kriteri ve üçüncü düzeyde toplam 31 adet alt kriteri yer almaktadır. Çalışmanın örneklemini bir vakıf üniversitesi sağlık grubunda görev alan üç insan kaynakları yöneticisi oluşturmaktadır. Analiz sonucuna göre bu kurumda yapay zekâ tarafından desteklenen insan kaynakları stratejik yönetim uygulamalarındaki en önemli ana kriter “Eğitim” (0,225) olarak belirlenmiştir. Ana kriterlerin diğerleri ağırlık sırasıyla “İşe Alım Süreci” (0,163), “Yetenek Yönetimi” (0,142), “İş Analizi” (0,128), Süreç İyileştirme” (0,123), “Personel Yerleştirme ve Performans Yönetimi” (0,093), “Ücret-Ödül Yönetimi” (0,071), “Çalışan Motivasyon Çalışmaları” (0,055) olarak bulunmuştur. Araştırma sonuçlarının, hastanelerin etkin ve verimli insan kaynakları yönetimi stratejileri geliştirebilmesine yardımcı olacağı ve sağlık sektöründe yapılan diğer çalışmalara katkı sağlayacağı düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

Stratejik Yönetim, İnsan Kaynakları Yönetimi, Yapay Zekâ, Hastane Yönetimi, Analitik Hiyerarşi Prosesi

Etik Beyan

Bu çalışma için İstanbul Medipol Üniversitesi Girişimsel Olmayan Klinik Araştırmalar Etik Kurulu’nun 28/07/2023 tarih ve E-10840098-772.02-4654 sayılı kararıyla etik kurul izni alınmıştır.

Kaynakça

• Akalin, B. ve Veranyurt, U. (2021). Sağlık hizmetleri ve yönetiminde yapay zekâ. Acta Infologica, 5 (1), 231-240. https://doi.org/10.26650/acin.850857
• Aycan, Z. (2001). Human resource management in Turkey- Current issues and future challenges. International Journal of Manpower, (22), 252-260. https://doi.org/10.1108/01437720110398347
• Baby, S. (2013). AHP modeling for multicriteria decision-making and to optimise strategies for protecting coastal landscape resources. International Journal of Innovation, Management and Technology, 4 (2), 218-227.
• Bal, M., Bal, Y. ve Bozkurt, S. (2019). İnsan kaynakları yönetiminde etkin bir işe alım süreci için yapay zekâ yöntemlerinin kullanım. 3. Uluslararası Avrasya Sosyal Bilimler Kongresi’nde sunulan bildiri, Muğla.
• Baran, M., Karabulut, E., Semercioz, F., ve Pekdemir, I. (2002). The new HR practices in changing organizations: An empirical study in Turkey. Journal of European Industrial Training, (26), 81-87. https://doi.org/10.1108/03090590210421950
• Bayarçelik, E. B. (2020). Dijital dönüşümün insan kaynakları yönetimi üzerine etkileri. Dijital Dönüşüm ve Süreçler, 59, 76.
• Bayram, V. (2023). Dijital personel seçme ve yerleştirme. Öztırak, M. (Ed.), İnsan Kaynakları kitabı içinde (s. 81-96). Ankara: Nobel Yayınevi.
• Benligiray, S. (2013). İş değerlemesi ve ücret yönetimi. Geylan, R. ve Tonus, H. Z. (Ed.), İnsan Kaynakları Yönetimi kitabı içinde, (s. 156-182), Eskişehir: Anadolu Üniversitesi.
• Bingöl, D. (2003). İnsan kaynakları yönetimi. (5. Baskı), Beta Yayıncılık, İstanbul.
• Bozbuğa, N. ve Yakıncı, C. (2022). Teletıp & Klinik yapay zekâ. Malatya: İnönü Üniversitesi Yayınevi.
• Bratton, J. (2007). Strategic human resource management, Bratton, J. ve Gold, J. (Der.), Human Resource Management kitabı içinde, (s. 37-71). London: Palgrave Macmillan, London.
• Brinkmeyer D. ve Müller R. (1994). Entscheidungsunterstützung mit dem AHP. Zeitschrift für Agrarinformatik, 5, 82–92. https://www.uni-kiel.de/Agraroekonomie/Abteilungen/II/PDFs/AHP_Brinkmeyer_Mueller.pdf. Erişim tarihi:13.10.2023.
• Cooper, D. J. (2003). Leadership for follower commitment. Burlington.
• Çiftçioğlu, B. A., Mutlu, M. ve Katırcıoğlu, S. (2019). Endüstri 4.0 ve insan kaynakları yönetiminin ilişkisi. Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 2 (1), 31-53.
• Demirtaş, Ö. (2013). Stratejik insan kaynakları yönetimi ve örgütsel inovasyon. Marmara Üniversitesi İ.İ.B. Dergisi, 35 (2), 261-290. https://doi.org/10.14780/iibdergi.201324467
• Dinçer, Ö. (2004). Stratejik yönetim ve işletme politikası, 7. Baskı, İstanbul: Beta Yayınları. Doğan, A. ve Önder, E. (2014). İnsan kaynakları temin seçiminde çok kriterli karar verme tekniklerinin kullanılması ve bir uygulama. Journal of Yasar University, 9 (34), 5796- 5819. https://doi.org/10.19168/jyu.90784
• Dolan, JG. (2008). Shared decision-making- Transferring research into practice: the analytic hierarchy process (AHP). Patient Educ Couns, 73, 418–25. https://doi.org/10.1016/j.pec.2008.07.032
• Dural, E. Z. (2011). İnsan kaynakları yönetiminde işe alma yöntemleri: Japonya’da işe alma yöntemleri ile Türkiye’de işe alma yöntemlerinin karşılaştırılması. (Yüksek Lisans Tezi). Sakarya Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Sakarya.
• Erdağ, B.Ş. (2016). Eğitimin dijitalleştirilmesi, dijital İK, Kariyer.Net, e-Book.
• Erdem, B. ve Gezen, T. (2014). Turizm işletmelerine yönelik iş ilanlarının içerik analizi yöntemiyle incelenmesi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 10 (21), 19-42. https://doi.org/10.11122/ijmeb.2014.10.21.425
• Ereş, F. (2004). Eğitim yönetiminde stratejik planlama. Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi, (15), 21-29.
• Gökçe Parsehyan, B. (2020). İnsan kaynakları yönetiminde dijital dönüşüm: İk 4.0. Turkish Studies- Applied Sciences, 15 (2), 211-224. https://dx.doi.org/10.29228/TurkishStudies.41930
• Grant, R. M. (2001). Contemporary strategy analysis, 4th edition, Massachusetts: Blackwell Publishers Inc.
• Güdük, Ö. ve Önder, E. (2018). Sağlık hizmetlerinde veri giriş personeli işe alım sürecinde analitik hiyerarşi prosesi tekniğinin kullanılması. Sosyal Güvence Dergisi, 13, (1), 31-56. https://doi.org/10.21441/sguz.2018.63
• Gür, Y. E., Ayden, C. ve Yücel, A. (2019). Yapay zekâ alanındaki gelişmelerin insan kaynakları yönetimine etkisi. Fırat Üniversitesi Uluslararası İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 3 (2), 137-158.
• Gürel, A. (2006). İşletmelerde personel seçme ve yerleştirmede yetkinlik yönetimi: Bir araştırma. (Yüksek Lisans Tezi). Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Pamukkale.
• Güzel, Ş., Akman Dömbekci, H. ve Eren, F. (2022). Yapay zekânın sağlık alanında kullanımı: Nitel bir araştırma. Celal Bayar Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 9 (4), 509-519. https://doi.org/10.34087/cbusbed.1140122
• Haenlein, M. ve Kaplan, A. (2019). A brief history of artificial intelligence: On the past, present, and future of artificial intelligence. California Management Review, 61 (4), 5-14.
• Hammarberg, K., Kirkman, M. ve de Lacey, S. (2016). Qualitative research methods: when to use them and how to judge them. Human Reproduction, 31 (3), 498-501. https://doi.org/10.1093/humrep/dev334
• Ishizaka, A. ve Labib, A. (2011). Review of the main developments in the analytic hierarchy process. Expert Systems with Applications, 38 (11), 14336-14345. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.04.143
• Jain, D. S. (2018). Human resource management and artificial intelligence. International Journal of Management and Social Sciences Research, 7 (3), 56-59.
• Kambur, E. (2022). Yapay zekâ çağında insan kaynakları yönetimi konusunda yazılmış Türkçe makaleler üzerine bir araştırma, Pamukkale Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 53, 409-421. https://doi.org/10.30794/pausbed.872606
• Kaufman, B. E. (2015). Evolution of strategic HRM as seen through two founding books: A 30th anniversary perspective on development of the field. Human Resource Management, 54 (3), 389-407. https://doi.org/10.1002/hrm.21720
• Keçecioğlu, T. ve Ayyıldız Ünlü, N.A. (2009). İnsan kaynakları yönetiminden stratejik insan kaynakları yönetimine dönüşüm. Ege Akademik Bakış, 9 (4), 1171-1192.
• Koçak, O. ve Yüksel, S. (2011). Personel seçiminde kullanılan yöntemler üzerine bir araştırma: Yalova örneği. Kamu-İş, 12 (1), 73-100.
• Kon, B. (2003). Yeterlilik Bazlı İnsan Kaynakları Yönetim Sisteminin Şirket Hedeflerine Olan Etkileri. (Yayınlanmamış Doktora Tezi), Sakarya Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Sakarya.
• Krishnan, A. R., Hamid, R., Lin, R. Y. S., Tanakinjal, G. H. ve Rathakrishnan, B. (2022). Making ınformed decisions to ımprove restaurant ımage using a hybrid MADM approach: A case of fast-food restaurants in an Island of East Malaysia. Information, 13, 219. https://doi.org/10.3390/info13050219
• Liboni, L. B., Cezarino, L. O., Jabbour, C. J. C., Oliveira, B. G. ve Stefanelli, N. O. (2019). Smart industry and the pathways to HRM 4.0: Implications for SCM. Supply Chain Management: An International Journal, 24 (1), 124-146. https://doi.org/10.1108/SCM-03-2018-0150
• Merlin, R. ve Jayam, R. (2018). Artificial intelligence in human resource management. International Journal of Pure and Applied Mathematics, 119 (17), 1891-1895. Numata M, Sugiyama M. ve Mogi G. (2020). Barrier analysis for the deployment of renewable-based mini-grids in myanmar using the analytic hierarchy process (AHP). Energies, 13(6), 1400. https://doi.org/10.3390/en13061400
• Oruçoğlu, O. (2022). Endüstri 4.0'ın insan kaynakları yönetimi fonksiyonlarından işe alıma etkileri. Ege Stratejik Araştırmalar Dergisi, 13(1), 57-84.
• Öğüt, A., Akgemci, T. ve Demirsel, M. T. (2004). Stratejik insan kaynakları yönetimi bağlamında örgütlerde işgören motivasyonu süreci. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12, 277-290.
• Önder, G. ve Önder, E. (2013). Yoğun bakım hemşirelerinin iş tatminine etki eden faktörlerin önem derecelerinin analitik hiyerarşi prosesi yöntemi ile belirlenmesi. KSÜ İİBF Dergisi, 3 (2), 195-216.
• Özata, M. ve Topçu, T. (2018). Sağlık personelinde motivasyon ile örgütsel bağlılık arasındaki ilişkinin araştırılması: Bandırma Devlet Hastanesi örneği. Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi, 2 (2), 1-9.
• Özgen, H., Öztürk, A. ve Yalçın, A. (2002). İnsan kaynakları yönetimi, Ankara: Nobel Kitabevi.
• Özutku, H. ve Çetinkaya, M. (2012). Stratejik insan kaynakları yönetimi ve firma performansı arasındaki ilişkide içsel ve dışsal uyumun moderatör etkisi: Türk otomotiv sektöründe bir alan araştırması. Ege Akademik Bakış, 12 (3), 351-367.
• Parsehyan, B. G. (2020). İnsan kaynakları yönetiminde dijital dönüşüm: İK 4.0. Turkish Studies, 15(2), 211-224.
• Patharia, I., Pandey, A.ve Gupta, S. (2021). Prioritizing the influencing factors of utaut-2 model toward mobile network service providers. Competition and Regulation in Network Industries, 22(3-4), 212-232. https://doi.org/10.1177/17835917211055377
• Pauer, F., Schmidt, K., Babac, A., Damm, K., Frank, M.ve J. Schulenburg., M. (2016). Comparison of different approaches applied in analytic hierarchy process – an example of information needs of patients with rare diseases. BMC Med Inform Decis Mak 16, 117. https://doi.org/10.1186/s12911-016-0346-8
• Pehlivan, R. ve Önder, E. (2020). Öğretmen mesleki yeterlilik değerlendirmesinde analitik hiyerarşi prosesi kullanımı. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 11 (3), 831-845.
• Pynes, J. E. (2009). Human resources management for public and nonprofit organizations: A strategic approach, San Francisco: Jossey- Bass. Rajalakshmi, M. ve Gomathi, S. (2016). A review on E-HRM: Electronic human resource management. Indian Journal of Research, 5 (8), 364-379.
• Rehman, O.U.ve Ali, Y. (2022). Enhancing healthcare supply chain resilience: decision-making in a fuzzy environment. The International Journal of Logistics Management, 33 (2), 520-546. https://doi.org/10.1108/IJLM-01-2021-0004
• Saaty, T. L. (1980) The analytic hierarchy process. New York, McGraw-Hill.
• Sabuncuoğlu, Z. ve Tokol, T. (2005). İşletme. Furkan Ofset, Bursa.
• Sabuncuoğlu, Z. (2000). İnsan kaynakları yönetimi, 1. Baskı, Ezgi Kitabevi, Bursa.
• Sağlık İstatistikleri Yıllığı (2021). Türkiye Cumhuriyeti Sağlık Bakanlığı Sağlık Bilgi Sistemleri Genel Müdürlüğü, 2023, Ankara.
• Sarıdakis, G., Lai, Y. ve Cooper, C. L. (2017). Exploring the relationship between HRM and firm performance: A meta-analysis of longitudinal studies. Human Resource Management Review, 27 (1), 87-96. https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2016.09.005
• Şahin, T., Ocak, S. ve Top, M. (2019). Analytic hierarchy process for hospital site selection. Health Policy and Technology, 8 (1), 42-50. https://doi.org/10.1016/j.hlpt.2019.02.005
• Şendoğdu, A. A. (2020). Endüstri 4.0 devriminde robotik kaynaklar yönetimi bağlamında insan kaynakları yönetiminde yeni açılımların kaçınılmazlığı. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 34(1), 141-161. https://doi.org/10.16951/atauniiibd.631617
• Silah, M. (2005). İşletmelerde personel seçme ve işe yerleştirmede psikoteknik bir uygulama örneği: Giyim sanayi konfeksiyon atölyelerinde çalışacakların seçiminde from lege testi uygulaması. Cumhuriyet Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 6 (1), 177-192.
• Sivathanu, B. ve Pillai, R. (2018). Smart HR 4.0–how industry 4.0 is disrupting HR. Human Resource Management International Digest, 26 (4), 7-11. https://doi.org/10.1108/HRMID-04-2018-0059
• Solmaz, B. (2018). Liderlik ile insan kaynakları yönetimi ilişkisi üzerine nitel bir araştırma. Kara Harp Okulu Bilim Dergisi, 28 (2), 21-45.
• Şekeroğlu, S. ve Özer, K. (2019). İnsan kaynakları yönetiminde teknoloji ve yapay zekanın etkisi. 23. Milletlerarası Türk Koperatifçilik Kongresi’nde sunulan bildiri, Kiev, Ukrayna. Tambe, P., Cappelli, P. ve 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
• Telman, N. ve Türetgen İ.Ö. (2004). Eleman seçimi. Epsilon Yayıncılık, İstanbul.
• Tiftik, C. (2021). İnsan kaynakları yönetiminde yapay zekâ uygulamaları. IBAD Sosyal Bilimler Dergisi, 9, 374-390. https://doi.org/10.21733/ibad.833256
• Toprak, M., Özel, D. ve Çalışkan, S. (2022). Yapay zekâ kullanımı ve insan kaynakları yönetimi. Uluslararası Eşitlik Politikası Dergisi, 2 (2), 76-103.
• Uysal, E. (2019). Personel seçme yöntemlerinin etkinlik algısı ve kullanım sıklığının değerlendirmesi: Denizli örneği. (Yüksek Lisans Tezi), Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Pamukkale.
• Vaidya, O. S. ve Kumar, S. (2006). Analytic hierarchy process: An overview of applications. European Journal of Operational Research, 169 (1), 1-29. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2004.04.028
• Yavuz, E. ve Altınay, M. (2015). Stratejik insan kaynakları yönetiminin örgütlerde çalışanların tükenmişliğine etkisi: Kamu çalışanları üzerinde bir uygulama. "İş, Güç" Endüstri İlişkileri ve İnsan Kaynakları Dergisi, 17 (4), 21-42.
• Yawalkar, M. V. V. (2019). A study of artificial intelligence and its role in human resource management. International Journal of Research and Analytical Reviews (IJRAR), 6 (1), 20-24.
• Yıldırım, B. ve Önder, E. (2015). İşletmeciler, mühendisler ve yöneticiler için operasyonel, yönetsel ve stratejik problemlerim çözümünde çok kriterli karar verme yöntemleri. İstanbul: Dora.