Çalışma Zekasında Yapay Zekânın Ötesi: HR-Tech Nereye Gidiyor?

Ocak 01, 2026

Dijital İnsan Kaynakları’nda temel meselemiz teknolojiye daha fazla yaslanarak hızlanmak ya da verimliliği rakamsal olarak artırmak değil. Çünkü artık çok net biliyoruz ki daha fazla hız, her zaman daha fazla verim anlamına gelmiyor. Aksine, insan beyninin nörobiyolojik sınırları ve bilişsel entegrasyonu dikkate alınmadan organizasyona dahil edilen her yeni teknoloji, kısa vadede ivme yaratıyor gibi görünse de orta ve uzun vadede çalışan beyninde adaptasyon sorunları, zihinsel yorgunluk ve karar kalitesinde düşüş üretiyor.

Asıl mesele, hızdan zaten yorulmuş bir yetenek sistemine “daha fazla hız” mottosuyla “priming” yapıldığında, bu sistemin kaçınılmaz olarak “error” vermesi. İnsan beyni sınırsız bir işlemci değil; dikkat, odak, öğrenme ve karar alma süreçleri biyolojik sınırlarla çalışıyor. Bu sınırları görmezden gelen her HR-Tech yaklaşımı, verimlilik değil bilişsel aşınma yaratıyor.

Nedir “Priming” ve “Error”?

Priming, beynin bir uyaranla önceden hazırlanması demek. Bir kelime, duygu, beklenti ya da mesaj; farkında olmadan beynin algı, dikkat ve karar süreçlerini belirli bir yöne doğru ayarlar ve beyin şunu yapar: “Bana birazdan gelecek olana göre kendimi şimdiden konumlandırayım.” Örneğin; sürekli “daha hızlı olmalıyız”, “geri kalıyoruz”, “acil” mesajları verilen bir organizasyonda, çalışan beyni hız, tehdit ve yetişememe moduna priming edilir. Bunun maliyeti beyin açısından büyüktür. Kısa vadede hareketlenme, orta vadede dikkat dağınıklığı ve uzun vadede tükenme ve karar kalitesinde düşüş. Yani priming, beynin hangi modda çalışacağını söyleyen görünmez bir komuttur.

Error, burada teknik bir yazılım hatasından çok, sistemin taşıyamadığı bir yükle karşılaşıp işlev bozmaya başlaması anlamına geliyor. Odak kaybı, karar verememe, aşırı hata yapma, donakalma, duygusal taşma, öğrenememe ile açığa çıkıyor. Zaten bilişsel olarak aşırı yük altında olan bir çalışana, daha fazla hız, daha fazla bildirim, daha fazla KPI, daha fazla öğrenme modülü yüklendiğinde, beyin şunu söylüyor: “Bu kadarını işleyemiyorum”. 
İşte bu noktada organizasyonel sistem error veriyor. Organizasyonu sürekli hız ve aciliyetle prime ederseniz, beynin nörobiyolojik kapasitesini aşan talepler yaratırsanız. Sonuç kaçınılmazdır: bilişsel “error”.

Hızdan zaten zorlanan bir yetenek sistemini “daha fazla hız” ile prime etmek, verimlilik değil, sistem hatası üretir. Sonra neden çalışan memnuniyeti diyoruz? Konu daha oralara gelmeden o kadar başka bir yerden başlıyor ki...

Yapay Zekâ: Bir Teknoloji Projesi mi, Bir Nörobilim Projesi mi?

HRdergi Dijital İK Zirvesi’nde, Forenzone kurucusu ve teknoloji stratejisti İnci Abay Cansabuncu ile birlikte bu sorunun izini sürdük. “Çalışma Zekasında Yapay Zekânın Ötesi” başlıklı oturumumuz, Türkiye’de bir nörobilimci ile bir teknoloji stratejistinin yapay zekâyı aynı masada, insan zihni merkezli bir perspektifle ele aldığı ilk ortak oturum oldu.

Çünkü yapay zekâ, sanıldığı gibi yalnızca bir yazılım ya da otomasyon projesi değil, bir nörobilim projesidir. Yapılanmasını insan beyninin çalışma prensiplerinden, yani insan “algoritmasından” alır. Beynin nereye ve nasıl dokunacağını çok iyi bilir; hızla öğrenir, örüntü çıkarır ve ölçeklenir.

Ancak kritik soru şudur:
Mesele makinelerin ne yaptığı mı, yoksa insanların nasıl düşündüğü mü?

Biz odağımızı araçların gücüne değil; insanın kendi zihinsel kapasitesini bu teknolojiyle nasıl ilişkilendirdiğine, bağlam ve anlamı nasıl kurduğuna çevirdik. Çünkü yapay zekâ–insan simbiyozunda belirleyici olan teknolojinin kapasitesi değil, insanın bilinç düzeyi ve zihinsel mimarisidir.

Yetkinlik Tanımı Değişti: İK’nın Rolü Değişmek Zorunda

Bugün yetkinlik kavramı kökten dönüşüyor. Artık yetkinlik, yalnızca geçmiş performans, teknik bilgi ya da deneyimle tanımlanmıyor. Karar alma biçimi, bağlam kurma becerisi, öğrenme esnekliği ve bilişsel dayanıklılık ön plana çıkıyor.

Bu dönüşüm, İnsan Kaynakları’nın rolünü de kaçınılmaz olarak değiştiriyor. Ölçen, sınıflandıran ve raporlayan bir yapıdan; insanın potansiyelini okuyabilen, zihinsel kapasiteyi görünür kılan bir mimariye evrilme zamanı. Çünkü geleceğin çalışma zekâsı, teknolojiyi en çok kullanan değil; insan zihninin nasıl çalıştığını en iyi anlayan kurumlarda şekillenecek.

Bu noktada organizasyonlara bir sinir sistemi gibi bakmak zorundayız. Uyaran sayısının giderek arttığı, dikkat parçalanmasının kronik hale geldiği bir dünyada, bilişsel yük yönetimi artık İK’nın en kritik stratejik başlıklarından biri.

Karar Kasını Kime Devrediyoruz?

Oturum boyunca makine–insan simbiyozunun kritik eşiklerine özellikle dikkat çektik. Yapay zekâ destekli karar sistemleri gerçekten destek mi oluyor, yoksa fark etmeden insanın karar kasını mı devralıyor?

Tekrarlayan ve düşük bağlamlı işlerde makine zekâsını kullanmak verimlidir. Ancak karar alma süreçlerinin bütünüyle algoritmalara bırakılması, yalnızca organizasyonel körlük değil; beynin kullanılmayan kaslarının erimesi anlamına gelir. Karar almak, insan beyninde öğrenmeyi, esnekliği ve anlam üretimini besleyen temel bir süreçtir.

Stratejik düşünme meselesi tam da burada devreye giriyor. Zaman zaman şu cümleyi duyuyoruz:
“Stratejik düşünmeyi makinelere bırakabiliriz, hızlanırız.”

Bu cümle son derece kritik ve tehlikelidir. Çünkü makineler stratejik düşünemez. Stratejik düşünme; yalnızca veri analiz etmek ya da senaryo üretmek değildir. İnsan beyninin geçmiş deneyimi, bugünün bağlamını ve geleceğin belirsizliğini aynı anda bir araya getirerek anlam üretme kapasitesidir. Bu kapasite; prefrontal korteks, limbik sistem ve default mode network arasındaki dinamik etkileşimle ortaya çıkar ve insana özgü, sosyal bir beceridir.

Yapay zekâ örüntü çıkarır.
İnsan beyni ise anlam çıkarır.

Strateji; “ne mümkün?” sorusundan çok, “ne anlamlı, ne doğru, ne riskli, ne değerli?” sorularına yanıt üretir. Etik, sezgi, değerler ve sosyal sonuçlar bu denklemin ayrılmaz parçalarıdır. Bu yüzden stratejik düşünme, insan beynine aittir ve öyle kalmalıdır.

Kültür, Güven ve Mahremiyet: Görünmeyen Alan

Bir diğer kritik başlık ise kültür. Kültür, şirketin yazılı normları değil; organizasyonun bilinçaltının bu normlara verdiği tepkidir. Bu yüzden nörobilim perspektifi olmadan teknoloji–kültür ilişkisini sağlıklı biçimde kurmak mümkün değildir.

Sürekli izleme, görünmeyen dijital gözler ve analitikler performansı artırıyor gibi görünürken; eğer mahremiyet, güven ve etik gözetilmezse çalışan beyninde sürekli bir tehdit algısı yaratır. Amigdalanın kronik olarak aktive olduğu bir organizasyonda ne öğrenme kalıcı olur ne de aidiyet gelişir.
Dijital HR’da her veri bir insandır.

Ve güven, ölçtüğümüz şeylerden çok ölçmemeyi seçtiğimiz yerde inşa edilir.

Öğrenme: Daha Hızlı mı, Daha Kalıcı mı?

Son olarak öğrenme meselesi… Kalıcı öğrenmeden söz edebilmek için beynin bilgiyi tekrarlı kullanabilmesi ve geçmiş duygusal deneyimlerle eşleştirebilmesi gerekir. Çok hızlı, aralıksız ve bağlamsız öğrenme; gelişim değil, zihinsel yorgunluk üretir.

Yapay zekâ doğru kullanıldığında öğrenmeyi kişiselleştirir ve beyni destekler. Yanlış kullanıldığında ise hız baskısı yaratır ve beynin uyum kapasitesini zorlar. Bu dengeyi kurmak, teknoloji yatırımlarından çok bilinçli tasarım meselesidir.

Sonuç: Çalışma Zekâsı Nerede Kurulur?

Ortaklaştığımız nokta netti: Çalışma zekâsı; insan + makine + bilinç dengesi kurulmadığında ne verimlilik ne de sürdürülebilirlik üretir. İnsan Kaynakları’nın dijital kası güçlü; teknoloji yatırımlarında hızlı ve takipçi. Ancak alınacak yol, İK profesyonellerinin nörobilimi, beyin işleyişini ve algoritmaların mantığını daha derinlikli biçimde anlamasından geçiyor. Özellikle gelecekte Yönetim Kurulu danışmanı rolüne evrilmesi beklenen bir departman için bu bilgi artık “opsiyonel” değil, zorunlu.

Konu çok. Uyanık olma zamanı.