İşe Alımda Yapay Zekâ: KVKK ve Ayrımcılık Riskleri

İşe alımda yapay zekâ neden yüksek riskli sayılır?

İşe alım kararı kişinin geçimini doğrudan etkiler. Bir işe alımcının önyargısı sınırlı sayıda dosyaya dokunur. Bir model ise aynı önyargıyı binlerce başvuruya aynı biçimde uygular ve "nesnel" göründüğü için daha az sorgulanır.

Kişisel Verileri Koruma Kurumu'nun Kasım 2025 tarihli Üretken Yapay Zekâ ve Kişisel Verilerin Korunması Rehberi, otomatik karar mekanizmalarının işe alım, kredi ve sigortacılıkta yaygınlaştığını belirtir. Rehber, bu sistemlerin haksız ya da ayrımcı sonuç doğurma potansiyelinin dikkatle değerlendirilmesini ve riskler yönetilemiyorsa devreye alma konusunda ihtiyatlı davranılmasını önerir.

AB Yapay Zekâ Tüzüğü de işe alım ve seçim için kullanılan sistemleri Ek III'te yüksek riskli sayar. Kapsamda hedefli iş ilanı yayınlama, başvuruları analiz edip filtreleme ve adayları değerlendirme açıkça yer alır. Bu yükümlülüklerin uygulama tarihi 2026'daki Dijital Omnibus değişikliğiyle 2 Aralık 2027'ye ertelendi. Ayrıntılı takvim için EU AI Act 2026 takvimi yazısına bakın.

Hangi hukuki çerçeve devreye girer?

6701 sayılı Kanun'un 6. maddesi, işverenin başvuru, seçim kriterleri ve işe alım şartları dahil işle ilgili süreçlerin hiçbirinde ayrımcılık yapamayacağını düzenler. Aynı madde, istihdam başvurusunun gebelik, annelik ve çocuk bakımı gerekçesiyle reddedilemeyeceğini açıkça söyler. Kariyer boşluğunu cezalandıran bir model bu hükümle çatışabilir. Aynı Kanun'un 21. maddesine göre Türkiye İnsan Hakları ve Eşitlik Kurumu'na yapılan başvurularda başvuran güçlü emareler ortaya koyarsa, ayrımcılık yapmadığını ispat yükü karşı tarafa geçer. Model denetim kayıtları bu durumda kurumun elindeki temel kanıttır.

Ayrımcılık modele nasıl sızar?

6701 sayılı Kanun dolaylı ayrımcılığı, görünüşte ayrımcı olmayan uygulamalar sonucunda kişinin Kanun'da sayılan temellerle bağlantılı olarak nesnel biçimde haklı gösterilemeyen dezavantajlı bir konuma sokulması olarak tanımlar. Modeller bu türden sonuçları sık üretir. Kurum'un rehberi de eğitim verisindeki temsil eksikliğinin ayrımcı çıktılara yol açabileceğini ve bunun hukuka ve dürüstlük kurallarına uygunluk ilkesini ihlal edebileceğini belirtir.

Aday verisi nasıl sınırlanır?

Rehber bu senaryoyu doğrudan örnekler. Özgeçmiş analiz eden ve mülakat sorusu üreten bir sistem için geçmiş başvurular kullanılacaksa yalnızca sistemin amacına ulaşması için gerekli veriler işlenmelidir. Rehber, kullanılacak verilerin sistemin hedefleriyle orantılı olup olmadığının teknik ve istatistiki yöntemlerle değerlendirilmesini ve düzenli gözden geçirilmesini tavsiye eder.

Pratik kurallar:

• Fotoğraf, doğum yeri, medeni hal ve askerlik durumu gibi alanları, işin gerektirdiği somut bir durum yoksa model girdisinden çıkarın.
• Sağlık ve engellilik bilgisini modele vermeyin. Makul düzenleme ihtiyacını insan süreciyle yönetin.
• Sosyal medya taraması ve duygu analizi gibi yöntemlerin ölçülülüğünü ayrıca gerekçelendirin.
• Elenen adayların verisi için ayrı ve kısa bir saklama süresi belirleyin.

Aday otomatik elemeye nasıl itiraz eder?

KVKK m.11/1-g, verilerin münhasıran otomatik sistemlerle analiz edilmesinden doğan aleyhe sonuca itiraz hakkı verir. Aday veri sorumlusuna başvurur. Başvuru en geç 30 gün içinde ücretsiz olarak ve yazılı ya da elektronik ortamda yanıtlanır. Kurum'un 1 Ekim 2026 tarihli duyurusu, telefonla ya da yüz yüze yapılan sözlü bilgilendirmenin başvuruya verilmesi gereken cevap yerine geçmediğini ve ret gerekçelerinin açık yazılması gerektiğini hatırlatır.

İşe alımda bu hakkı işletmek için adaya başvuru anında otomatik değerlendirme yapıldığını ve itirazın nasıl yapılacağını söyleyin. İncelemeyi modelin puanını yeniden okumayan, dosyayı bağımsız değerlendiren ve sonucu değiştirme yetkisi olan bir kişiye verin. Sürecin ayrıntıları için KVKK otomatik karar itirazı yazısına bakın.

Model denetimi nasıl yapılır?

Denetim, modelin sonuçlarının gruplar arasında farklılaşıp farklılaşmadığını ve bu farkın işle ilgili ölçütlerle açıklanıp açıklanamadığını düzenli ölçmektir. Canlıya çıkmadan önce, her model güncellemesinde ve belirli aralıklarla tekrarlanır.

Sorulacak sorular şunlardır:

• Farklı gruplardan adayların bir sonraki aşamaya geçme oranları arasında anlamlı fark var mı?
• Fark, ilanın gerektirdiği yetkinliklerle açıklanabiliyor mu?
• Hatalı eleme oranı gruplar arasında dengeli mi?
• Eşik değişikliği bir grubu orantısız etkiliyor mu?

Grup bilgisi çoğu zaman özel nitelikli veri ya da 6701 sayılı Kanun'daki bir temel olduğundan, denetim amacıyla nasıl ve hangi hukuki sebeple işleneceği önceden hukuk biriminizle belirlenmelidir. Sonuçları ve alınan aksiyonları tarihli olarak saklayın.

Tedarikçi sözleşmesinde neler olmalı?

Rehber, rollerin sözleşme ifadelerine göre değil fiili kontrole göre belirleneceğini vurgular. Hazır bir sistemi kendi sürecine entegre eden şirket çoğu durumda veri sorumlusudur. KVKK m.12 ise veri başka biri tarafından işlendiğinde güvenlik tedbirleri bakımından iki tarafı müştereken sorumlu tutar.

Sözleşmede şu başlıkları arayın:

• Gruplar arası sonuç ve doğruluk testlerinin sonuçlarına erişim
• Tek bir kararın başlıca etkenlerini sağlama yükümlülüğü
• İtiraz incelemesi için girdi ve çıktı kayıtlarına erişim
• Aday verisinin tedarikçinin kendi modellerini eğitmek için kullanılmaması
• Saklama süresi, silme yöntemi ve gecikmesiz ihlal bildirimi

Satın alma öncesinde gösterimden çok kanıt isteyin: bağımsız denetim raporu, test yöntemi ve belgelenmiş sınırlamalar. Soru listesi için yapay zekâ tedarikçi risk değerlendirmesi yazısını uyarlayabilirsiniz.

Devreye almadan önce hangi adımlar izlenmeli?

1. Sistemin amacını ve işle ilgili ölçütleri yazılı hale getirin.
2. Etki değerlendirmesi yapın. Yöntem için yapay zekâ etki değerlendirmesi yazısına bakın.
3. Model girdisini işle ilgili alanlarla sınırlayın.
4. Gruplar arası sonuç farkını canlıya çıkmadan test edin.
5. Aday aydınlatmasını ve itiraz kanalını hazırlayın.
6. İnceleyici rolünü, yetkisini ve eğitimini belirleyin.
7. Tedarikçi sözleşmesini yukarıdaki başlıklara göre gözden geçirin.
8. Canlıdan sonra periyodik denetim takvimini başlatın.

En güçlü tasarım tercihi, yapay zekâyı karar veren değil karar vericiye destek olan bir araç olarak konumlandırmaktır. Özgeçmişleri özetleyen ama son kararı gerçek yetkiye sahip bir insana bırakan bir süreç, hem ayrımcılık hem itiraz riskini belirgin biçimde azaltır. Kendi sürecinizin bu kurallar karşısındaki durumunu iş hukuku ve kişisel veri alanında deneyimli bir hukuk danışmanıyla değerlendirin.

Sık Sorulan Sorular

İşe alımda yapay zekâ kullanmak yasak mı?

Genel bir yasak yoktur. Ancak aday verisi KVKK'daki genel ilkelere, işleme şartlarına ve aydınlatma yükümlülüğüne tabidir. 6701 sayılı Kanun da başvuru, seçim kriterleri ve işe alım şartları dahil işle ilgili hiçbir süreçte ayrımcılık yapılamayacağını düzenler. Kullanım biçiminin bu kurallara uygunluğu somut olaya göre hukuki değerlendirme gerektirir.

Model cinsiyet ya da yaş bilgisi almıyorsa ayrımcılık yapabilir mi?

Yapabilir. Adres, okul, kariyer boşluğu ya da kelime seçimi gibi göstergeler korunan özelliklerle ilişkili olabilir ve model bunları vekil olarak kullanabilir. 6701 sayılı Kanun, görünüşte ayrımcı olmayan uygulamaların yarattığı haklı gösterilemeyen dezavantajı dolaylı ayrımcılık sayar. Bu yüzden yalnızca girdiyi değil, gruplar arası sonucu da ölçmek gerekir.

Aday otomatik elemeye itiraz edebilir mi?

KVKK m.11/1-g, verilerin münhasıran otomatik sistemlerle analiz edilmesinden doğan aleyhe sonuca itiraz hakkı verir. Aday veri sorumlusuna başvurur ve başvuru en geç 30 gün içinde yazılı ya da elektronik ortamda yanıtlanır. Kurum, başvuruyu model puanından bağımsız değerlendirebilecek ve sonucu değiştirme yetkisi olan bir inceleyici atamalıdır.

Hazır bir işe alım yazılımı kullanmak sorumluluğu tedarikçiye geçirir mi?

Geçirmez. KVKK'nın Kasım 2025 tarihli rehberi, hazır bir modeli işe alım sürecine entegre eden ve hangi verinin hangi amaçla işleneceğine karar veren şirketi veri sorumlusu olarak değerlendirebileceğini belirtir. Sözleşmede denetim sonuçlarına erişim, karar gerekçesi, kayıt ve itiraz desteği açıkça yer almalıdır.

Elenen adayların verisi ne kadar süre saklanmalı?

Kanun sabit bir süre vermez. Veriler ilgili mevzuatta öngörülen ya da işlendikleri amaç için gerekli süre kadar tutulur, sonra silinir, yok edilir ya da anonim hale getirilir. Elenen adaylar için ayrı bir süre belirleyin, gerekçesini saklama ve imha politikasına yazın ve silme işinin çalıştığını düzenli kontrol edin.

Kaynaklar

• KVKK: Üretken Yapay Zekâ ve Kişisel Verilerin Korunması Rehberi, Kasım 2025
• Mevzuat Bilgi Sistemi: 6701 sayılı Türkiye İnsan Hakları ve Eşitlik Kurumu Kanunu
• Mevzuat Bilgi Sistemi: 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu
• Mevzuat Bilgi Sistemi: 4857 sayılı İş Kanunu
• EUR-Lex: Yapay Zekâ Tüzüğü (AB) 2024/1689

İlgili Yazılar

• KVKK Otomatik Karar İtirazı: Yapay Zekâ Kararları
• AI Tedarikçi Risk Değerlendirmesi (TPRM) 40 soruluk vendor güvenlik anketi ve doğrulama rehberi
• Yapay Zeka Etki Değerlendirmesi: DPIA, FRIA ve ISO 42005 Hangi Durumda Hangisi? Üç çerçeveyi tek tabloda ayırmak
• EU AI Act Uyum Rehberi Türk Şirketleri için Pratik Çerçeve