Sağlık İşletmelerinde Yapay Zekâ Destekli Yetenek Yönetimi

Öz

Günümüzün yoğun rekabet ortamında, nitelikli insan kaynağı, kurumların sürdürülebilir başarısında belirleyici bir unsur olarak öne çıkmaktadır. Yetenekli iş gücüne sahip işletmeler, rekabet avantajı elde etme konusunda önemli bir üstünlük sağlamaktadır. Bu bağlamda yetenek yönetimi, yalnızca işe alım süreçlerini değil, aynı zamanda çalışanların gelişimi, motivasyonu ve kariyer planlamasını kapsayan stratejik bir insan kaynakları yaklaşımı olarak değerlendirilmektedir. Özellikle sağlık sektöründe çalışan niteliği, doğrudan hizmet kalitesine yansımakta ve kurumların performansını etkilemektedir. Yetenek yönetiminde yapay zekâ tabanlı uygulamalar, insan kaynakları süreçlerinin daha etkin, hızlı ve kişiselleştirilmiş bir şekilde yürütülmesini mümkün kılmakta; hata risklerini azaltarak işletmelerin verimliliğini artırmakta ve rekabet gücünü desteklemektedir. Bu teknolojiler, işe alım, performans değerlendirme, eğitim-gelişim ve yedekleme planlaması gibi temel insan kaynakları işlevlerinin daha stratejik ve veri odaklı biçimde yönetilmesine katkı sağlamaktadır. Süreçlerin dijitalleşmesi, çalışan deneyimini iyileştirirken, kurumsal hedeflerle uyumlu yetenek yönetimi stratejilerinin geliştirilmesini kolaylaştırmaktadır. Ayrıca, karar alma süreçlerinde nesnelliğin artması, kaynakların daha etkin kullanımını mümkün kılmaktadır. Bu çalışmada, sağlık sektöründe yetenek yönetimi uygulamaları ile yapay zekâ teknolojilerinin bu süreçteki rolü ele alınmıştır. 2019–2025 yılları arasında yayımlanmış akademik çalışmalar sistematik olarak incelenmiş; yapay zekânın insan kaynakları yönetimine etkileri değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular, yapay zekâ teknolojilerinin insan kaynakları süreçlerinde önemli avantajlar sağladığını ortaya koymakla birlikte, etik, güvenlik ve çalışan algısı gibi yeni zorlukların da dikkate alınması gerektiğini göstermektedir. Bu doğrultuda, teknolojinin insan odaklı yaklaşımlarla bütünleşmesi, sağlık kurumlarında sürdürülebilir başarı için kritik öneme sahip olduğu söylenebilir.

Anahtar Kelimeler

• Yetenek Yönetimi
• Yapay Zekâ
• İnsan Kaynakları Yönetimi
• Sağlık Yönetimi

Artificial Intelligence-Supported Talent Management in Healthcare Enterprises

Öz

In today’s highly competitive environment, qualified human capital emerges as a decisive factor in ensuring the sustainable success of organizations. Enterprises with a talented workforce gain a significant advantage in achieving and maintaining competitive superiority. In this context, talent management is regarded as a strategic human resources approach that not only encompasses recruitment processes but also includes employee development, motivation, and career planning. Particularly in the healthcare sector, the quality of the workforce directly influences service quality and impacts organizational performance. Artificial intelligence (AI)-based applications in talent management enable human resources processes to be carried out more efficiently, rapidly, and in a personalized manner; they reduce the risk of errors, increase organizational productivity, and strengthen competitiveness. These technologies contribute to managing key human resources functions—such as recruitment, performance evaluation, training and development, and succession planning—in a more strategic and data-driven manner. The digitalization of processes enhances the employee experience while facilitating the development of talent management strategies aligned with organizational goals. Furthermore, increased objectivity in decision-making enables more efficient utilization of resources. This study addresses the role of AI technologies in talent management practices within the healthcare sector. Academic studies published between 2019 and 2025 were systematically reviewed, and the effects of AI on human resource management were evaluated. The findings reveal that AI technologies offer significant advantages in HR processes while also introducing new challenges related to ethics, security, and employee perceptions. Accordingly, the integration of technology with human-centered approaches can be considered critical for achieving sustainable success in healthcare institutions.

Anahtar Kelimeler

• Talent Management
• Artificial Intelligence
• Human Resource Management
• Healthcare Management.

Kaynakça

1. Ahat, K. (2023). Yapay zekâ destekli dijital yetenek yönetimi teknolojilerinin uygulanması: Bir literatür analizi ve model önerisi. Fivezero, 3(1), 163-191. https://doi.org/10.54486/fivezero.2023.22
2. Akalın, B. (2020). Sağlık hizmetleri ve yönetiminde yapay zekâ. Hiper Yayıncılık.
3. Akalın, B., & Veranyurt, U. (2021). Sağlık hizmetleri ve yönetiminde yapay zekâ. Acta Infologica, 5(1), 231-240.
4. Akça, C. (2023). Yetenek yönetiminde yapay zekâ uygulamaları. Ahi Evran Akademi, 4(1), 49-63.
5. Ali Taha, V., Gajdzik, T., & Abu Zaid, J. (2015). Talent management in healthcare sector: Insight into the current implementation in Slovak organizations. European Scientific Journal, 11(10). https://eujournal.org/index.php/esj/article/view/6681
6. Ansar, N., & Baloch, A. B. (2018). Talent and talent management: Definition and issues. IBT Journal of Business Studies, 14(2), 174-186.
7. Ashton, C., & Morton, L. (2005). Managing talent for competitive advantage. Strategic HR Review, 4(5), 28-31.
8. Aydıntuğ Myrvang, N., İgaç Sebzecilli, S., & Vardarlıer, P. (2022). Özel hastanelerde yetenek yönetimi, bilgi yönetimi ve örgütsel öğrenmenin örgütsel performansa etkisi. Bilim-Teknoloji-Yenilik Ekosistemi Dergisi, 3(1), 1-13.

9. Barutçugil, İ. (2004). Stratejik insan kaynakları yönetimi. Kariyer Yayınları.
10. Bostrom, N. (2016). The control problem. In Superintelligence: Paths, dangers, strategies (pp. 308-330).
11. Bozbuğa, N., & Yakıncı, C. (2022). Teletıp & klinik yapay zekâ. İnönü Üniversitesi Yayınevi.
12. Brown, T. (2022). Predictive analytics in human resources: A guide to strategic planning. Journal of Business Strategy, 43(2), 134-148.
13. Büyükkaya, B. (2024). Sağlık hizmetlerinde yapay zekâ: Bir araştırma [Yüksek lisans tezi]. Sakarya Üniversitesi.
14. Charlier, R., & Kloppenburg, S. (2017). Artificial intelligence in HR: A no-brainer. Erişim adresi: www.pwc.nl
15. Cheesman, J. (2019). TextRecruit launches virtual career fairs. Speed is Your Greatest Recruiting Asset. Erişim adresi: https://www.textrecruit.com/
16. Choi, D. Y., & Kang, J. H. (2019). Net job creation in an increasingly autonomous economy: The challenge of a generation. Journal of Management Inquiry, 28(3), 300-305.
17. Çay, O., & Aydıntan, B. (2021). Yetenek yönetiminin çalışanların iş tatminine etkisinde algılanan örgütsel desteğin düzenleyici rolü. İşletme Araştırmaları Dergisi, 12(4), 4022-4042.
18. Damian, D. I., & Frasineanu, C. (2024). The impact of AI on talent management. In Proceedings of the International Management Conference (Vol. 18, No. 1, pp. 98-116). Faculty of Management, Academy of Economic Studies, Bucharest.
19. Dawson, J. Y., & Agbozo, E. (2024). AI in talent management in the digital era - an overview. Journal of Science and Technology Policy Management. Advance online publication. https://doi.org/10.1108/JSTPM-06-2023-0104
20. Düzcü, T., Bayram, V., & Önder, E. (2024). Hastanelerde stratejik insan kaynakları yönetim süreçlerinde yapay zekâ uygulamaları. Karadeniz Sosyal Bilimler Dergisi, 16(30), 85-110. https://doi.org/10.38155/ksbd.1377969
21. Dwivedi, Y. K., Hughes, L., Ismagilova, E., Aarts, G., Coombs, C., Crick, T., et al. (2021). Artificial intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 57, 101994.
22. Dwivedi, Y. K., … Williams, M. D. (2021). Artificial intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 57, 101994. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.08.002
23. Escott, E. (2017). What are the 3 types of AI? A guide to narrow, general, and super AI. Erişim adresi: https://tinyurl.com/4fvsb955
24. FAQIHI, A., & MIAH, S. J. (2023). Artificial intelligence-driven talent management system: Exploring the risks and options for constructing a theoretical foundation. Journal of Risk and Financial Management, 16(1), Article 31. https://doi.org/10.3390/jrfm16010031
25. Frăsineanu, C., & Damian, D. I. (2024). The impact of AI on talent management. Proceedings of the 18th International Management Conference, 98-116.
26. Gallardo, E. G., Thunnissen, M., & Scullion, H. (2019). Talent management: Context matters. The International Journal of Human Resource Management, 31(4), 457-473. https://doi.org/10.1080/09585192.2019.1642645
27. Gomes, M. S. (2024). Talent management in healthcare: The new strategic objective. Journal of Organizational Psychology, 24(3). https://doi.org/10.33423/jop.v24i3.7326
28. Good, I. N. (1965). Speculations concerning the first ultra-intelligent machine. Advances in Computers, 6, 31-88. https://doi.org/10.1016/S0065-2458(08)60418-0
29. Goyal, D. (2024). AI-driven talent revolution in healthcare: Preparing leaders for uncharted territory. HealthManagement.org, 24(5), 339-342.
30. Göçmen, Z. N. C. (2022). Sağlık hizmetlerinde yapay zekâ uygulamaları: Yoğun bakım örneği [Doktora tezi]. İstanbul Medipol Üniversitesi.
31. Gümüş, M., Kızılkaya, E., Orhan, S., & Maltaş, E. (2022). Sağlık hizmetinde kullanılan yapay zekânın hasta ve hekim üzerindeki güvene bağlı etkisi. Gevher Nesibe Journal of Medical and Health Sciences, 7(16), 30-36.
32. Gündoğmuş, E., Çolak, F., & Vardarlıer, P. (2021). İşletmelerde yetenek yönetimi uygulamaları. Sakarya Üniversitesi İşletme Enstitüsü Dergisi, 3(1), 161-166.
33. Gündüzalp, S., & Özan, M. B. (2018). Yetenek savaşlarından yetenek yönetimine. Journal of Anatolian Education Research, 2, 14-46.
34. Jiang, F., Jiang, Y., & Zhi, H. (2017). Artificial intelligence in healthcare: Past, present and future. Stroke and Vascular Neurology, 2(4), 230-243.
35. Joshi, A., Singh, R., & Rani, S. (2024). Strategic adoption of artificial intelligence for human resource management practices transforming healthcare sector. The International Journal of Education Management and Sociology, 3(3), 151-163.
36. Kakhki, F. D., Freeman, S. A., & Mosher, G. A. (2019). Evaluating machine learning performance in predicting injury severity in agribusiness industries. Safety Science, 117, 257-262.
37. Kambur, E. (2022). Yapay zekâ 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
38. Karatop, B., Kubat, C., & Uygun, Ö. (2015). Talent management in manufacturing system using fuzzy logic approach. Computers & Industrial Engineering, 86, 127-136.
39. Khan, M. R. (2024). Application of artificial intelligence for talent management: Challenges and opportunities. In Intelligent Human Systems Integration (IHSI 2024). Springer. https://doi.org/10.54941/ahfe1004496
40. Kiritsi, A., & Adamantidis, V. (2024). Recruitment and talent management in the modern world using AI. International Journal of Management, Knowledge and Learning, 13, 151-157.
41. Kumar, R. G., & Hariharasudhan, B. (2024). The role of artificial intelligence (AI) in recruitment and talent management. International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science, 6(12), 4564-4570.
42. Kumar, V., Anbanandam, R., & Bhanot, N. (2022). Leveraging artificial intelligence for strategic HRM and economic growth. Journal of Business Research, 125, 662-675.
43. Lawler, E. E. (2008). Talent: Making people your competitive advantage. Jossey-Bass.
44. Liu, S., Li, G., & Xia, H. (2021). Analysis of talent management in the artificial intelligence era. In Proceedings of the 5th Asia-Pacific Conference on Economic Research and Management Innovation (ERMI 2021) (pp. 38-42). Atlantis Press. https://doi.org/10.2991/aebmr.k.210218.007
45. McCauley, C., & Wakefield, M. (2006). Talent management in the 21st century: Help your company find, develop, and keep its strongest workers. The Journal for Quality and Participation, 29(4), 4-7.
46. Meisels, A., & Schaerf, A. (2003). Modelling and solving employee timetabling problems. Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, 39(1-2), 41-59.
47. Mitosis, K. D., Lamnisos, D., & Talias, M. A. (2021). Talent management in healthcare: A systematic qualitative review. Sustainability, 13(8), 4469.
48. Natarajan, D. S., Subbaiah, B., Dhinakaran, D. P., Kumar, J. R., & Rajalakshmi, M. (2024). AI-powered strategies for talent management optimization. Journal of Informatics Education and Research, 4(2), 1526-4726.
49. Nkala, B., Mudimu, C., & Mbengwe, A. M. M. (2021). Human resources for health talent management contribution: A case for health systems strengthening in the public health sector. World Journal of Advanced Research and Reviews, 9(2), 192-201.
50. Obeidat, B., Yassin, H., & Masa’deh, R. (2018). The effect of talent management on organizational effectiveness in healthcare sector. Modern Applied Science, 12(11), 55-76.
51. Ogden, G. (2010). Talent management in a time of cost management: Leadership skills can help hospitals survive—and thrive—in a difficult economy. Healthcare Financial Management, 64(3), 80-84.
52. Öksüz, F. N. (2020). Yetenek yönetimi konusunda yazılmış Türkçe makaleler üzerine bir araştırma. Ekonomi İşletme ve Yönetim Dergisi, 4(2), 207-222.
53. Öktan, S. (2019). İnsan kaynakları yönetiminde yeni bir yaklaşım olarak yetenek yönetimi [Yüksek lisans tezi]. Dokuz Eylül Üniversitesi.
54. Petre, A.-G. (2025). Redefining human resource management in the healthcare sector through artificial intelligence. Proceedings of the 18th International Management Conference, 99-106.
55. Pillai, R., & Sivathanu, B. (2020). Adoption of artificial intelligence (AI) for talent acquisition in IT/ITeS organizations. Benchmarking: An International Journal, 27(9), 2599-2629. https://doi.org/10.1108/BIJ-04-2020-0186
56. Project, R., & Gomes, S. (2023). Talent management in healthcare: The new strategic objective. Journal of Organizational Psychology, 24(3).
57. Qin, C., Zhang, L., Cheng, Y., & Zha, R. (2023). A comprehensive survey of artificial intelligence techniques for talent analytics (arXiv:2307.03195). arXiv.
58. Robinson, J., & Lee, M. (2024). Employee engagement in the digital age: The impact of AI in healthcare. Journal of Healthcare Leadership, 16(2), 158-174.
59. Robinson, L., & Lee, K. (2024). Transforming human resource management in healthcare: The role of artificial intelligence and Industry 5.0. Journal of Economics, 9(1), 18-35.
60. Savarimuthu, A., & Jothi, D. A. A. (2019). Artificial intelligence: A tool for talent management. Journal of Emerging Technologies and Innovative Research, 6(3), 214-215.
61. Scullion, H., Collings, D. G., & Caligiuri, P. (2010). Global talent management. Journal of World Business, 45(2), 105-108.
62. Secinaro, S., Calandra, D., Secinaro, A., Muthuraman, S., & Ricci, P. (2021). The role of artificial intelligence in healthcare: A structured literature review. BMC Medical Informatics and Decision Making, 21(1), 125. https://doi.org/10.1186/s12911-021-01488-9
63. Simeunović, N., Kamenko, I., Bugarski, V., Jovanović, M., & Lalić, B. (2017). Improving workforce scheduling using artificial neural networks model. Advances in Production Engineering & Management, 12(4), 337-352.
64. Soori, A. K., Prasad, S., & Suresh, M. (2023). AI and robotics: Transforming medical care delivery. Robotics in Healthcare, 39(2), 143-158.
65. Söyük, S. (2020). Sağlık işletmelerinde insan kaynakları yönetimi. Beta Yayıncılık.
66. Stanfill, M. H., & Marc, D. T. (2019). Health information management: Implications of artificial intelligence on healthcare data and information management. Yearbook of Medical Informatics, 28(1), 56-64.
67. Şantaş, G., & Şantaş, F. (2019). Sağlık kurumlarında stratejik yetenek yönetimi: Kavramsal bir çalışma. Sağlık Bilimleri ve Meslekleri Dergisi, 6(2), 446-453.
68. Taie, E. S. M. S. (2015). Talent management is the future challenge for healthcare managers for organizational success. American Research Journal of Nursing, 1(1), 18-27.
69. Temjanovski, R., Loku, A., & Bezovski, Z. (2024). Transforming human resource management in healthcare: The role of artificial intelligence and Industry 5.0. Journal of Economics, 18-35. https://js.ugd.edu.mk/index.php/JE/article/view/7432/5757
70. Tusquellas, N., Palau, R., & Santiago, R. (2024). Analysis of the potential of artificial intelligence for professional development and talent management: A systematic literature review. International Journal of Information Management Data Insights, 4(2), 100288. https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2024.100288
71. Unilever. (2019). Search teams. Erişim adresi: https://www.unilever.ru/careers/professionals/human-resources
72. Verma, A. (2024). Artificial intelligence in talent management: Maximizing human resource potential. In Futuristic Trends in Management (Vol. 3, Book 28, Part 8, pp. 135-141). Iterative International Publishers. https://doi.org/10.58532/V3BHMA28P7CH2
73. Vinichenko, M., Rybakova, M., & Chulanova, O. (2019). Using natural and artificial intelligence in the talent management system. International Journal of Recent Technology and Engineering, 7417-7423.
74. Wadhwa, S., Gujrati, R., & Uygun, H. (2022). Talent management amidst the COVID-19 pandemic with the role of AI in the health industry. International Management Review, 18(2), 51-57.
75. Xu, Z., Parizi, R., Hammoudeh, M., & González, O. (2020). Cyber security intelligence and analytics. In Proceedings of the 2020 International Conference on Cyber Security Intelligence and Analytics. Springer.