Uzman sistemler ve insan kaynakları yönetiminde bir uygulama

Bu çalışmada insan kaynakları faaliyetlerinin başında gelen personel işe seçme ve yerleştirme sürecine ilişkin bir prototip uzman sistem yaklaşımı önerilmiştir. Bu prototip uzman sistem yaklaşımının temel amacı, diğer bazı çalışma alanlarında olduğu gibi insan kaynakları faaliyetlerinde de tecrübeli elemanların bilgisini ve tecrübesini, aynı düzeyde bilgiye sahip olmayanların da kullanımına sunmak veya uzmana karar desteği sağlayarak zaman kazandırmak ve karar verme mekanizmasını daha nesnel bir hale getirip, açıklama yapmayı kolaylaştırmak olarak belirlenmiştir. Genel olarak yapay zeka ve uzman sistem bilgi teknolojilerini inceleyen bu çalışma kapsamında, bilgi bazlı yönetim ve sistem geliştirme, bir prototip uzman sistem kurma ve uygulama süreçleri de ele alınmıştır. Çalışma 10 ana bölümden oluşmaktadır. ilk bölümde, işletmelerin gelişiminde insan kaynakları faaliyetinin önemi vurgulanmış ve neden bir uzman sistem yaklaşımına başvurulduğu açıklanmıştır. Yapay zeka tanımının yapıldığı ve tarihsel gelişiminin anlatıldığı ikinci bölümde ayrıca, çalışma kapsamında kullanılan temel kavramlar ve yapay zeka başarı kriterleri açıklanmıştır. Üçüncü bölümde ise, uzman sistem kavramı tanımlanmış, hedefleri, yararlan ve tehditleri konularına yer verilmiştir. Uzman sistem tarihçesinin de verildiği bu bölümde çeşitli alanlarda kullanımına rastlanan uygulamalar sunulmuştur. Bilgi mühendisliği çalışmalarının incelendiği dördüncü bölümde, bilgi bazlı yönetim ve sistem geliştirmenin temelini oluşturan bilgi edinimi, bilgi temsili, bilgi tabanı ve çıkarım mekanizması gibi konular ayrıntılarıyla ve örnekler verilerek incelenmiştir. Beşinci bölümde bir proje çalışması olarak ele alınan uzman sistem kurma aşamaları sırayla gözden geçirilmiştir. Ayrıca uzman sistem kurmak için gerekli olan yazılım ve donanım araçlarının tanıtımına yer verilmiştir. Bu tez çalışmasının altıncı bölümü uzman sistemin diğer yazılımlarla bütünleşme sürecini içermektedir. Uzman sistemler gibi yapay zeka teknolojilerinden olan doğal dil işeme ve yapay sinir ağları teknolojileri de bu bölümde anlatılmıştır. Yedinci bölüm yapay zeka ve uzman sistem teknolojilerinin geleceği konusunda bir fikir vermek amacıyla hazırlanmıştır. Sekizinci bölümde, işletmelerdeki insan kaynakları faaliyetleri kısaca tanıtılmış ve bu alanda uzman sistem yaklaşımına ilişkin iki örnek çalışma incelenmiştir. Mercedes-Benz Türk A. Ş.'de uygulanmak üzere prototipi hazırlanan, personel işe yerleştirme sürecine ilişkin uzman sistem kurma çalışmaları dokuzuncu bölümde anlatılmıştır. Firma ve bölüm tanıtımının ardından söz konusu faaliyetin işleyişi incelenmiş ve problem tanımlanmıştır. Uzman sistem prototipinin kurulması aşamaları ayrıntılarıyla anlatılmış son olarak da sistemin doğrulanması ve kullanıcı tarafından uygulanması konuları ele alınmıştır. Çalışmanın onuncu ve son bölümünde ise sonuçlar sunulmuş ve bu prototip sistemin geliştirilmesiyle ilgili öneriler dile getirilmiştir. Yapay zeka ve uzman sistem teknolojileri, yeni bilgi teknolojileri gibi görünseler de yapay zeka kavramının kökleri 18. yy'da satranç oynayabilen bir makinanın inşa edilmesine dayanmaktadır. 1950 yılına gelindiğinde bir makinanın zeki olup olmadığını test etmeye yarayan Turing testi geliştirilmiş, 1956 yılında ise yapay zeka araştırmacılarının kurduğu yaz okulunda yapılan araştırmaların ardından bu konudaki çalışmalar hızlanmıştır. Yapay zeka teknolojisi ilk büyük başarısını Deep Blue adlı bilgisayar programının dünya satranç şampiyonunu yenmesiyle kazanmış ve 1997'de kazanılan bu başarının ardından yapay zeka teknolojisi daha çok tanınan ve hatta aranan bir bilgi teknolojisi haine gelmiştir. Yapay zeka kısaca, insanların yaptığı düşünme gerektiren işleri akıllı bilgisayar sistemlerinin yapması olarak tanımlanabilir. Uzman sistemlerle ilgili ilk girişim ise 1960 yılında geliştirilen genel amaçlı problem çözme prosedürü olarak bilinmektedir. Son 30 yılda tıptan, imalat sistemlerine kadar çok çeşitli alanlarda uzman sistem teknolojilerine başvurulmuştur. 1983'den beri de ticari kullanımın yaygınlaşmasıyla birlikte sistemin tasarımı için çok sayıda araç geliştirilmektedir. Bu çalışmada kullanılan Native uzman sistem kabuğu da yine aynı dönemde geliştirilen ve Prolog dilinin kullanımı kolaylaştıran bir tasarım aracıdır. Uzman sistemler ise, problem çözmede insanın akıl yürütme mantığını kullanan, zeki kararlar alabilen, bilgi, kural veya nesne tabanlı, yazılım ve donanımdan oluşan sistemlerdir. Bu sistemlerin tutarlı, sürekli, esnek ve kontrol edilebilir olması, yapılan işin doğruluğunu ve kalitesini arttırdığı gibi daha az kaynakla daha çok çıktıya ulaşmayı yani verimlik artışını, maliyetlerde azalmayı ve güvenirliliği de sağlamaktadır. Uzman sistem kurmanın yukarıda sayılan yararlarının yanı sıra, yeterince tanınmamasından kaynaklanan çok sayıda tehditleri de bulunmaktadır. Bunlardan bazıları, bilgiye ulaşma ve problem alanının seçiminde karşılaşılan güçlükler, işletmelerde kullanıcının sistemi kabulü aşamasında karşılaşılan engeller ve uzmanların çözümlerinin farklılık göstermesi olarak sayılabilir. Günümüzde uzman sistemler, imalat ve mühendislik uygulamaları kapsamında üretim planlamada, robot tasarımında, süreç planlamada, esnek imalatta hücrelerin tasarımında, yönetim uygulamalarında ise daha çok proje yönetiminde, veri analizlerinde ve karar destek sistemlerinde başvurulacak bir bilgi teknolojisi olarak görülmektedir. Bir uzman sistemin temelini oluşturan bilgi mühendisliği çalışmaları sırasıyla çeşitli kaynaklardan bilgi edinimi, bilginin temsil edilmesi, bilgi tabanının kurulması, ve çıkarım mekanizmasının çalıştırılması olarak sıralanabilir. Mercedes-Benz Türk A. Ş.'de kullanılması önerilen söz konusu prototip uzman sistemin kurulması aşamaları bir proje yönetimi çalışması olarak ele alınmıştır. Projenin başlatılması aşamasında öncelikle problem tanımlanmış, ihtiyaç analizi yapılmış ve alternatif çözüm önerileri değerlendirilmiştir. Daha önceki çözüm IXdenemeleri de incelenmiştir. Değerlendirmeler sonunda uzman sistemin doğru bir çözüm yöntemi olduğuna karar verilmiştir. Uzman sistem kurma araçlarından yazılım dili olarak, önerilen sistemin kurallarla işletilmesi gerektiğinden bir kural dili olan Prolog seçilmiştir. Bu dilin kullanımı içinde hazırlanmış olan sekiz uzman sistem kabuğu arasından problemin yapısına en uygun olarak, geriye yönelik kontrol mekanizması ve açıklama bileşeni özelliklerinden dolayı Native kabuğu seçilmiştir. Native kabuğunun yapısı, bilgi tabanı ve çıkarım mekanizması kapsamında incelenmiş ve sistemin alt yapısı hazırlanmıştır. Sistemin analizi ve tasarımı aşamasına gelindiğinde ise bilgi kaynakları ve projenin geliştirme stratejileri belirlenmiş, fizibilite analizi yapılmıştır. Projede çalışacak uzmanlann belirlenmesinin ardından, bilgi edinimi yöntemleri kullanılarak bilgi tabanı için hazırlık yapılmıştır. Bilginin bilgi tabanında nasıl temsil edileceği belirlenmiş ve bilgi tabanı oluşturulmuştur. önerilen sistem, işletme politikaları, organizasyon yapısı ve iş akışları temel alınarak tasarlandığından işletmeye özel olarak geliştirilmiştir. Bunun yanında bilgi tabanının oluşturulmasında kullanılan uzman sistem kabuğunun getirdiği kolaylıklarla personel işe yerleştirme sürecini kendi bünyesinde gerçekleştiren her işletmeye uyarlanabilir esnekliktedir. Çıkanm mekanizmasının adımları tanımlanmış ve Native uzman sistem kabuğunun bir özelliği olan açıklama bileşeni tanıtılmıştır. Sistemin doğrulanması için, daha önce yapılan işe yerleştirme çalışmaları üzerinde 50'ye yakın deneme yapılmış ve %80'inde doğru bölümün seçildiği ya da başvurunun doğru bir kararla reddildiği gözlemlenmiştir. Kalan %20'lik grup için ise bu çalışma kapsamında dikkate alınmayan bazı kişilik özelliklerinin ve bölüm yöneticilerinin kendi kişisel kabul şartlarının rol oynadığı gözlemlenmiştir. Bu çalışmada güvenilirliği yüksek tutmak amacıyla çok sayıda nesnel ve az sayıda öznel değişken dikkate alınmıştır. Ancak görülmektedir ki, bu çalışmanın geliştirilmesi aşamasında daha fazla öznel değişkenle ilgili kuralların bilgi tabanında tanımlanması ve sorgulama aşamasında kullanıcıdan bu bilgilerin de alınması gerekmektedir, işe yerleştirme sisteminin geliştirilmesinde, ilk olarak sistemin başvurunun ilgili bölüme gönderilmesinden sonra bölüm yöneticisinin değerlendirmesini de kapsaması sağlanacaktır. Son aşamada, kullanıcıya ve ilgili yöneticilere sistemin tanıtılmış ve kullanıcılann sistemi kabulü ile projenin bu çalışma kapsamında öngörülen kısmı tamamlanmış olmaktadır. Bundan sonra, periyodik olarak kullanıcılar sistemi değerlendirecek ve bilgi mühendisi de gerekli değişiklik ve geliştirme çalışmalarını yürütecektir. Yapay zeka ve uzman sistem teknolojileri dünyadaki gelişimine paralel olarak, ülkemizde de çeşitli alanlarda başvurulabilecek sistemlerdir. Ancak yazılım sektöründeki yatırımların yetersizliği nedeniyle Türkiye'deki uygulamalar çok kısıtlı alanlarda, şimdilik sadece TÜBİTAK ve Boğaziçi, ODTÜ ve Bilkent gibi birkaç üniversite tarafından yürütülmektedir. Diğer yandan ise, yazılım teknolojileri konularında ders veren üniversitelerin sayısı giderek artmaktadır. Bu konuya, bugünkü ilgi dünyanın değişiminde de etkili olan teknik ve sosyal faktörlerin bir etkileşimi olarak görülebilir. Diğer bilimsel çalışmalarla kıyaslandığında US araştırmaları, daha yeni bir alandır. Hemen pratik sonuçlara ulaşmayı beklemek gerçekçi değildir, çünkü bir US geliştirmek yoğun ve zorlu bir çalışmayı gerektirmektedir. US uygulamalarının birçok alanda kazandığı başarılar, bu konuya ilgiyi arttırdığı gibi bu alandaki araştırmaların daha çok desteklenmesini ve geliştirilmesini de beraberinde getirmiştir. Günümüzde daha çok yardımcı ve destek eleman olan US'lerin faaliyet alanı gelecekte gözlemci ve denetçiliğe doğru kayacaktır.