HackerRank, yapay zekâ destekli mülakat aracını açtı

Yapay zekâ, işe alım süreçlerinde adaylara yardımcı olan bir araç olmanın ötesine geçerek değerlendirme yöntemlerini de değiştiriyor. Yazılım geliştiricileri için işe alım ve ölçme platformu HackerRank, bu yaklaşımı Chakra adlı yapay zekâ mülakat aracıyla uygulamaya aldı. Yaklaşık altı aylık beta sürecinin ardından genel kullanıma açılan Chakra, adayın yalnızca verdiği yanıtları veya yazdığı kodu incelemiyor. Probleme nasıl yaklaştığını, kararlarını hangi gerekçelerle aldığını ve yapay zekâdan nasıl yararlandığını da değerlendirmeye çalışıyor.

HackerRank’ın paylaştığı bilgilere göre Chakra, test sürecinde 500 binden fazla mülakat gerçekleştirdi. Snowflake, Snorkel ve Capgemini, aracı deneyen şirketler arasında bulunuyor. HackerRank de Chakra’yı kendi işe alım süreçlerinde test etti. Bu kullanım alanı, platformun yalnızca dış müşterilere sunulan bir ürün olarak kalmadığını, şirketin kendi değerlendirme süreçlerinde de denendiğini gösteriyor.

Chakra, klasik kodlama testlerinden nasıl ayrılıyor?

Chakra ile yapılan görüşmede adaydan yalnızca önceden hazırlanmış bir soruya doğru yanıt vermesi beklenmiyor. Adaya gerçek bir kod deposuyla ilişkili görev veriliyor ve çalışma alanına entegre edilmiş yapay zekâ asistanını kullanmasına izin veriliyor. Sistem, adayın yaptığı işlemleri ve seçtiği yaklaşımı takip ederek görüşme sırasında ek sorular yöneltebiliyor.

Örneğin Chakra, adayın neden belirli bir yöntemi seçtiğini ya da yeni bir kısıt eklendiğinde çözümünü nasıl değiştireceğini sorabiliyor. Böylece değerlendirme, ortaya çıkan kodun çalışıp çalışmadığını kontrol etmekle sınırlı kalmıyor. Adayın muhakemesi, problem çözme biçimi, değişen koşullara uyumu ve kararlarının arkasındaki gerekçeler de ölçülmeye çalışılıyor.

Bu yaklaşım, işe alım ekiplerine adayın gerçek çalışma biçimi hakkında daha fazla bilgi sağlamayı hedefliyor. Geleneksel bir testte aday, belirli bir süre içinde soruya yanıt vermeye odaklanırken Chakra daha etkileşimli bir görüşme yapısı kuruyor. Soruların adayın verdiği yanıtlara göre şekillenebilmesi, değerlendirmeyi tek tip bir sınav olmaktan çıkarıyor.

HackerRank ayrıca Chakra’nın yapay zekâ kullanım becerisini de değerlendirebileceğini belirtiyor. Platformun “AI fluency” olarak tanımladığı bu beceri; problemin yapay zekâya ne kadar iyi aktarılabildiğini, üretilen çıktının ne kadar sağlıklı incelendiğini ve aracın doğru sonuca ulaşması için nasıl yönlendirildiğini kapsıyor. Bu nedenle adayın yapay zekâdan yararlanması tek başına olumlu veya olumsuz bir ölçüt olarak ele alınmıyor; aracı nasıl kullandığı da değerlendirmeye dahil ediliyor.

Üç aşamalı süreç tek görüşmede birleşiyor

Chakra’nın işe alım akışındaki etkisi yalnızca teknik değerlendirmeyle sınırlı değil. HackerRank’ın kurucu ortağı ve CEO’su Vivek Ravisankar’ın açıklamasına göre daha önce ayrı ayrı yürütülen işe alım uzmanı görüşmesi, ev ödevi niteliğindeki teknik çalışma ve mühendisle yapılan takip görüşmesi tek bir Chakra mülakatında birleştirilebiliyor.

Bu yapı, şirketlerin adayın yalnızca hazırlanarak girdiği bir testteki performansını değil, işe benzer bir görev üzerindeki çalışma biçimini görmesini amaçlıyor. Adayın çözüm üretirken hangi adımları attığı, değişikliklere nasıl karşılık verdiği ve kullandığı yapay zekâ çıktısını kontrol edip etmediği aynı süreç içinde incelenebiliyor.

Mülakatın sonunda işe alım yöneticisine ayrıntılı bir rapor sunuluyor. Raporda, adayın doğru sonuca ulaşıp ulaşmadığının yanı sıra izlediği yolun da yer alması bekleniyor. Bu durum, yöneticilerin yalnızca otomatik bir puana bakmak yerine adayın teknik kararlarını ve düşünme sürecini incelemesine olanak tanıyabilir.

Yapay zekâ kullanımı kopya riskini azaltabilir mi?

Adayın mülakat sırasında yapay zekâya erişebilmesi, ilk bakışta gizli yardım alma ihtimalini artırabilecek bir uygulama gibi görünüyor. HackerRank ise beta testlerinde bunun tersine işaret eden sonuçlar gördüğünü söylüyor. Şirketin verilerine göre Chakra görüşmelerinde şüpheli etkinlik uyarıları, karşılaştırılabilir geleneksel HackerRank değerlendirmelerine kıyasla yüzde 70 ila 80 daha düşük oldu.

Bu oran adayın bulunduğu bölgeye ve kıdem seviyesine göre değişti. HackerRank, mülakat içinde izin verilen bir yapay zekâ aracının sunulmasının, adayların dışarıdan gizlice yanıt sağlayan araçlara başvurma motivasyonunu azaltabileceğini savunuyor. Buradaki yaklaşım, yapay zekâyı tamamen yasaklamak yerine tüm adaylar için kontrollü ve görünür bir araç hâline getirmeye dayanıyor.

Chakra’nın ortaya koyduğu model, yapay zekânın ürettiği kodun kolayca elde edilebildiği bir ortamda teknik işe alım ölçütlerinin yeniden ele alınabileceğini gösteriyor. Şirketler için yalnızca sonucun doğruluğunu kontrol etmek yerine adayın yapay zekâyla nasıl çalıştığını, üretilen çözümü ne kadar sorguladığını ve ortaya çıkan kodun sorumluluğunu ne ölçüde üstlendiğini anlamak daha belirleyici hâle gelebilir. HackerRank’ın ürünü, bu değerlendirmeyi gerçek kod görevleri ve etkileşimli sorular üzerinden tek bir görüşme akışında toplamayı amaçlıyor.