Tebliğ Adı
Dijitalleşmenin İnsan Kaynakları Yönetimindeki Etkisi: Algoritmik Karar Verme ve Örgütsel Adalet Üzerine Bir Literatür Taraması
Etkinlik Adı
3. Turan International Scientific Conference Full Text Materials Book - Turan-2026
Yazar(lar) Adı ve Soyadı
Tarık Karamolla, Mustafa Cihan Yaralı
Editör Ad(lar)ı
Hüsamettin İNAÇ, İbrahim KAZIMBƏYLI, Vefa ALİYEV, Rasul MEHDİKHANOV, Elvin TALİŞİNSKİ, Samir HÜMBƏTOV, Elnur PAŞA, Naile ERDEM
DOI Numarası
https://doi.org/10.58830/yp.pub-2026-10.0037
Açıklama / Tanıtım
Bu çalışma, insan kaynakları yönetiminde (İKY) artan yapay zeka ve algoritma kullanımının çalışanların örgütsel adalet algısı üzerindeki etkilerini literatür taraması yöntemiyle incelemektedir. Endüstri 4.0 ile birlikte İKY süreçlerinin dijitalleşmesi, işe alımdan performans değerlendirmeye kadar birçok alanda algoritmik karar verme sistemlerinin yaygınlaşmasına yol açmıştır. Çalışmada, dağıtımsal, işlemsel ve etkileşimsel adalet boyutları çerçevesinde algoritmaların çalışan algıları üzerindeki etkileri ele alınmaktadır. Literatür bulguları, algoritmaların “objektif” ve “önyargısız” olduğu varsayımının yanıltıcı olabileceğini göstermektedir. Özellikle “kara kutu” (black-box) problemi, veri yanlılığı (algorithmic bias) ve açıklanabilirlik eksikliği, işlemsel ve etkileşimsel adaleti olumsuz etkilemektedir. Diğer yandan, algoritmaların tutarlılık ve standartlaşma sağlayarak insan kaynaklı önyargıları azaltma potansiyeli de mevcuttur. Çalışma, “açıklanabilir yapay zeka” (Explainable AI-XAI) ve “döngüde insan” (human-in-the-loop) yaklaşımlarının örgütsel adaleti güçlendirmede kritik rol oynadığını ortaya koymaktadır.
This study examines the impact of the increasing utilization of Artificial Intelligence (AI) and algorithmic decision-making in Human Resource Management (HRM) on employees' perceptions of organizational justice, employing a comprehensive literature review methodology. With the advent of Industry 4.0, the digitalization of HRM processes has led to the widespread adoption of algorithmic systems across various functions, ranging from recruitment to performance appraisal. The research analyzes the effects of algorithms on employee perceptions within the framework of distributive, procedural, and interactional justice dimensions. Findings from the literature suggest that the assumption of algorithms being inherently "objective" and "unbiased" can be misleading. In particular, the "black-box" problem, algorithmic bias, and a lack of explainability negatively aff