İnsan Kaynakları İçin CV Ön Eleme Asistanı

Günümüzde dijitalde rekabet eden her işletme, ziyaretçisini “tek adımda” aksiyona götüren akışlara ihtiyaç duyuyor. Ancak çoğu ekip, içerik üretimi, optimizasyon ve operasyon süreçlerini manuel yürüttüğü için hem zaman kaybediyor hem de tutarlılık sorunu yaşıyor. Bu fikir; belirli bir problemi tanımlar, ölçülebilir bir hedef koyar ve kısa sürede test edilebilecek bir MVP önerir. Amaç, karmaşık görünen işleri küçük parçalara bölmek ve her parçayı otomasyonla hızlandırmaktır.

Bu sayfada ele aldığımız fikir: **İnsan Kaynakları İçin CV Ön Eleme Asistanı**. Hedef sektör: **İnsan Kaynakları**. Hedef kullanıcı: İK ekipleri, işe alım ajansları ve hızlı büyüyen startup’lar. Temel değer önerisi: CV yığınını hızlıca skorlayıp, gerekçeli kısa liste üretmek. Buradaki amaç, İnsan Kaynakları alanında sık görülen darboğazları hızlıca çözmek ve ölçülebilir sonuç üretmektir.

Buradaki yaklaşım “tek bir sihirli model” kurmaktan çok, doğru veriyi doğru noktada kullanan bir sistem tasarlamaktır. Veri kaynağı (form, CSV, e‑posta, CRM, yorumlar, transkript vb.) alınır, temizlenir, kurallarla zenginleştirilir ve ardından Ai çıktısı kullanıcıya anlaşılır bir formatta sunulur. Böylece sonuçlar hem kontrol edilebilir olur hem de kurumsal tarafta güven duygusu artar.

Uygulama akışı genellikle şu şekilde ilerler:
– CV’leri PDF/DOCX olarak al ve metne çevir (parse)
– Pozisyon için yetkinlik matrisi ve ağırlıklar tanımla
– Ai ile uygunluk skoru + güçlü/zayıf yön çıkar
– Kısa liste + mülakat soruları önerisi üret
– Eşitlik/önyargı kontrolü için kural seti uygula
– ATS’ye (Workable/Greenhouse vb.) export et

MVP’de kritik nokta, kullanıcıya net bir değer vermektir: daha hızlı yazmak, daha iyi karar almak, daha az hata yapmak veya daha fazla satış üretmek. Bu nedenle çıktı formatı önemlidir. Örneğin; başlık + kısa özet + uygulanabilir adımlar + riskler + bir sonraki adım önerileri gibi bölümler, kullanıcıya “hemen uygulama” hissi verir. Teknoloji tarafında ise API tabanlı bir iş akışı ve basit bir yönetim paneli yeterlidir.

Kullanıcı deneyimi açısından sayfa/araç şu bileşenlerden oluşabilir: (1) Kısa problem tanımı, (2) Hedef KPI (örn. dönüşüm, zaman tasarrufu, maliyet düşüşü), (3) Veri girişi alanı, (4) Çıktı şablonu, (5) Kopyala/indir/paylaş, (6) İyileştirme önerileri. Böyle bir akış hem yeni başlayanları yormaz hem de profesyonellere hızlı sonuç verir.

Kaliteyi korumak için iki katman önerilir: (1) Kurallar katmanı (marka tonu, yasaklı ifadeler, zorunlu alanlar, uzunluk vb.), (2) Değerlendirme katmanı (Ai çıktısını tekrar kontrol eden ikinci bir kontrol promptu veya basit bir puanlama). Bu sayede, üretim hızlanırken hatalı içerik riski azaltılır. Ayrıca her üretimde “neden böyle önerdi?” kısmını açıklamak, kullanıcı güvenini belirgin şekilde artırır.

Dikkat edilmesi gereken riskler ve hatalar:
– Önyargı riski (cinsiyet, yaş, okul) – kural seti şart
– CV format farklılıklarının parse sorunları
– Yanlış negatif/pozitif; insan onayı olmadan otomasyon
– Veri gizliliği (KVKK) – saklama ve maskeleme

SEO ve keşif trafiği açısından, içeriklerin bilgi mimarisi önemlidir. Her fikir sayfası; hedef anahtar kelimeleri doğal şekilde içeren açıklamalar, örnek senaryolar, sık sorulan sorular ve araç önerileriyle zenginleştirilebilir. Böylece sayfa sadece “fikir” değil, aynı zamanda uygulanabilir bir mini rehber gibi davranır. Bu yaklaşım, TeknolojiTR’nin “rehber + araç” konumlandırmasıyla uyumludur.

Gelir modeli tarafında en sağlıklı seçenek genellikle üçlüdür: ücretsiz deneme (lead), abonelik (süreklilik) ve kurumsal lisans (yüksek sepet). Ücretsiz katmanda kısıtlı çıktı/limit verilir; premium’da daha fazla çıktı, şablon kaydetme, ekip içi paylaşım ve entegrasyonlar açılır. Kurumsalda ise özel şablonlar, SSO, loglama ve özel destek gibi ihtiyaçlar karşılanır.

Gizlilik ve güvenlik, özellikle müşteri verisi içeren senaryolarda kritik hale gelir. Bu nedenle MVP’de bile; veriyi maskeleme, erişim kontrolü, loglama ve veri saklama süreleri (retention) gibi temel prensipler belirlenmelidir. Ayrıca kullanıcıya, hangi verinin işlendiği ve çıktının nasıl üretildiği şeffaf şekilde anlatılmalıdır. Bu şeffaflık dönüşümü artırır.

Ürünü büyütmek için veri geri beslemesi gerekir. Kullanıcıların çıktıya verdiği puanlar, düzenlemeler ve seçilen şablonlar; zamanla daha iyi öneriler üretmek için kullanılabilir. Böylece sistem sadece “üreten” değil, aynı zamanda “öğrenen” bir yapıya dönüşür. Bu da uzun vadede rekabet avantajı sağlar.

Genişletme (roadmap) önerileri:
– Mülakat notlarından aday özeti ve takip e-postası üretimi
– Pozisyona özel test/ödev taslağı önerisi
– Takım uyumu için değer/rol eşleştirme modülü
– İşe alım analitik paneli (funnel, süre, kaynak)

Aşağıdaki CV’yi iş ilanına göre değerlendir. 0-100 skor ver, gerekçe yaz, riskleri belirt. CV: {cv} İlan: {ilan}