İnsan Kaynakları için Yapay Zekâ ve AI Agent Workshopu

Yeni Nesil İK Liderliği: AI Agent ile İşe Alım, Performans, Bağlılık ve Yetenek Yönetiminde 10X Etki Workshopu

Tarih: 25 Haziran 2026

Saat: 10:00 – 16:00

Konum: Online

Süre: 6 Saat

Workshop Açıklaması

2026 itibarıyla İnsan Kaynakları departmanlarının temel sorunu artık “yapay zekâ nedir?” sorusuna cevap bulmak değildir. Asıl mesele; aday havuzunu doğru okumak, işe alım kalitesini artırmak, yüksek potansiyelli çalışanı elde tutmak, performans değerlendirmelerinde objektifliği güçlendirmek, eğitim yatırımlarının geri dönüşünü izlemek ve çalışan deneyimini veriye dayalı biçimde yönetebilmektir.

Bugünün İK ekipleri aynı anda birçok kritik baskıyla karşı karşıyadır: çok sayıda CV’nin manuel incelenmesi, aday kalitesinin tutarsız ölçülmesi, yanlış işe alım maliyetleri, performans değerlendirmelerinde subjektiflik, çalışan bağlılığındaki düşüş, yüksek devir oranı, eğitim ihtiyaçlarının doğru tespit edilememesi, ücret ve yan hak beklentilerinin karmaşıklaşması, iç iletişim yükü ve hassas çalışan verilerinin güvenli şekilde yönetilmesi.

Bu workshop, İnsan Kaynakları fonksiyonunu operasyonel destek birimi olmaktan çıkarıp, kurumun stratejik karar motoruna dönüştürmeyi hedefler. Katılımcılar; Claude AI merkezli uygulamalarla işe alım, performans, eğitim, çalışan deneyimi, İK analitiği ve süreç otomasyonu alanlarında kendi kurumlarına uyarlanabilir AI Agent kurguları geliştireceklerdir.

Programın amacı yalnızca araç tanıtmak değildir. Katılımcıların workshop sonunda kendi kurumlarında hemen uygulayabilecekleri prompt setleri, değerlendirme matrisleri, AI destekli işe alım toolkit’i, performans modeli, çalışan deneyimi analiz şablonları, eğitim ihtiyaç analizi kurguları ve İK risk/yönetişim çerçevesiyle ayrılması hedeflenmektedir.

Bu eğitimde başarı ölçütü, katılımcının “AI hakkında bilgi sahibi olması” değil; kendi İK sürecinde ertesi gün kullanabileceği somut bir AI destekli çalışma modeli üretmesidir.

Program İçeriği

1. İK’da Yapay Zekâya Stratejik Bakış: HR Artık Operasyon Değil, Karar Motoru

İnsan Kaynakları artık yalnızca bordro, özlük, işe alım ve eğitim operasyonlarını yöneten bir departman değildir. Modern İK; kurumun yetenek stratejisini, verimliliğini, çalışan bağlılığını, liderlik kapasitesini ve organizasyonel sürdürülebilirliğini doğrudan etkileyen stratejik bir karar merkezidir.

Bu bölümde katılımcılar, yapay zekânın İnsan Kaynakları fonksiyonundaki gerçek rolünü kavrayacak; hangi süreçlerin AI ile hızlandırılabileceğini, hangi süreçlerde insan değerlendirmesinin zorunlu kalması gerektiğini ve kurumlarının AI olgunluk seviyesini nasıl analiz edeceklerini öğreneceklerdir.

Ele alınacak başlıklar:

• İK’nın veri ve karar odaklı dönüşümü

• AI’ın İK’daki temel kullanım alanları: işe alım, eğitim, performans, ücretlendirme, çalışan deneyimi, İK analitiği

• AI maturity modeli: Kurumunuz yapay zekâ kullanımında hangi seviyede?

• İnsan kararı ile AI karar desteği arasındaki sınırlar

• Hassas çalışan verilerinde güvenlik, gizlilik ve etik kullanım prensipleri

• İK süreçlerinde “AI fırsat haritası” oluşturma

Case:

AI kullanmayan bir İK departmanı ile AI destekli çalışan bir İK departmanının karşılaştırılması. Aynı işe alım, performans ve çalışan bağlılığı probleminin iki farklı yönetim modeliyle nasıl sonuçlandığı gösterilecektir.

Uygulama:

Katılımcılar kendi kurumlarındaki İK süreçlerini listeleyecek; bu süreçleri “manuel yük”, “karar etkisi”, “veri uygunluğu”, “otomasyon potansiyeli” ve “risk seviyesi” kriterlerine göre puanlayacaktır.

Çıktı:

Kuruma özel AI Opportunity Map: Hangi İK süreçlerinin önce AI ile dönüştürülmesi gerektiğini gösteren önceliklendirme haritası.

2. İşe Alım ve Yetenek Kazanımında AI Agent: CV Okumak Değil, Doğru Adayı Öngörmek

İşe alım süreçlerinde en büyük maliyet yalnızca ilan vermek veya görüşme yapmak değildir. Asıl maliyet; yanlış adayın seçilmesi, iyi adayın süreç içinde kaybedilmesi, işe alım süresinin uzaması ve yöneticilerin kalitesiz aday görüşmeleriyle zaman kaybetmesidir.

Bu modülde katılımcılar, Claude AI ile aday değerlendirme matrisleri, mülakat soru setleri, pozisyon bazlı yetkinlik haritaları ve aday-kurum uyumu analizleri oluşturmayı öğreneceklerdir.

Ele alınacak başlıklar:

• CV screening sürecinde AI kullanımı

• İş ilanı metinlerinin pozisyona ve hedef adaya göre optimize edilmesi

• Pozisyon bazlı yetkinlik ve davranış göstergesi çıkarımı

• Aday değerlendirme matrisleri oluşturma

• Mülakat soru setlerinin role, kıdeme ve yetkinliğe göre üretilmesi

• Aday kısa listeleme ve güçlü/zayıf yön analizi

• AI destekli mülakat notu özetleme

• Aday deneyimini bozmadan hızlı ve tutarlı iletişim kurma

Case:

Yanlış işe alım maliyeti ile AI destekli aday eleme sürecinin karşılaştırılması. Bir pozisyon için 150 CV’nin manuel değerlendirilmesi ile AI destekli değerlendirme akışı arasındaki zaman, kalite ve tutarlılık farkı uygulamalı olarak incelenecektir.

Canlı Demo:

Claude AI ile örnek bir pozisyon için:

• Yetkinlik bazlı iş ilanı oluşturma

• CV değerlendirme kriterleri çıkarma

• Aday karşılaştırma matrisi üretme

• Mülakat soru seti hazırlama

• Görüşme sonrası aday değerlendirme özeti oluşturma

Katılımcı Uygulaması:

Katılımcılar kendi kurumlarından veya örnek veri setinden bir pozisyon seçerek AI destekli işe alım akışı tasarlar.

Çıktı:

AI Destekli İşe Alım Toolkit’i

• Pozisyon bazlı aday değerlendirme matrisi

• Yetkinlik bazlı mülakat soru seti

• Aday kısa listeleme prompt’u

• Mülakat notu özetleme prompt’u

• Aday iletişim metni şablonları

3. Performans Yönetimi ve Yetenek Analitiği: Geçmişi Ölçmek Değil, Geleceği Tahmin Etmek

Klasik performans yönetimi çoğu kurumda yıl sonunda geriye dönük değerlendirme yapmakla sınırlı kalır. Oysa modern İK yaklaşımı, çalışan performansını yalnızca ölçmekle kalmaz; gelişim ihtiyacını, risk sinyallerini, potansiyel alanlarını ve yönetsel aksiyonları önceden görünür hale getirir.

Bu modülde katılımcılar, AI destekli performans değerlendirme formları, geri bildirim metinleri, çalışan risk skoru, yüksek potansiyel analizi ve OKR/KPI destek modelleri oluşturacaktır.

Ele alınacak başlıklar:

• AI ile performans değerlendirme sistemlerinin yeniden tasarlanması

• OKR ve KPI metinlerinin ölçülebilir hale getirilmesi

• Continuous feedback süreçlerinde AI kullanımı

• Çalışan geri bildirimlerinin özetlenmesi ve temalara ayrılması

• High performer ve flight risk sinyallerinin analiz edilmesi

• Yönetici geri bildirimlerinin yapıcı, somut ve tutarlı hale getirilmesi

• Performans değerlendirmelerinde önyargı riskinin azaltılması

Case:

“İstifa edecek çalışanı önceden tahmin etmek mümkün mü?” sorusu üzerinden çalışan bağlılığı, performans düşüşü, devamsızlık, yönetici geri bildirimi, eğitim katılımı ve anket verilerinin nasıl erken uyarı sinyaline dönüştürülebileceği gösterilecektir.

Canlı Demo:

Claude AI ile örnek çalışan verisi üzerinden:

• Performans değerlendirme formu tasarımı

• Çalışan gelişim alanı analizi

• Risk skoru yorumlama

• Yöneticiye özel geri bildirim önerisi üretme

• Çalışan gelişim planı hazırlama

Katılımcı Uygulaması:

Katılımcılar örnek çalışan profilleri üzerinden AI destekli performans değerlendirme ve gelişim planı oluşturur.

Çıktı:

AI Destekli Performans ve Yetenek Modeli

• Performans değerlendirme formu

• OKR/KPI kalite kontrol prompt’u

• Geri bildirim metni üretim şablonu

• Çalışan risk skoru çerçevesi

• Gelişim planı taslağı

4. Eğitim, Gelişim ve Beceri Mimarisinde AI: Herkese Aynı Eğitim Değil, Kişiye ve Role Özel Gelişim

Kurumlarda eğitim bütçeleri çoğu zaman yüksek maliyet yaratır; ancak bu yatırımların hangi beceri açığını kapattığı, hangi çalışanda davranış değişikliği ürettiği ve performansa nasıl yansıdığı net biçimde ölçülemez. AI destekli eğitim ve gelişim yaklaşımı, eğitim planlamasını genel katalog mantığından çıkararak role, yetkinliğe ve kurumsal hedefe bağlı hale getirir.

Bu modülde katılımcılar, AI ile eğitim ihtiyaç analizi, beceri matrisi, kişiselleştirilmiş öğrenme yolu ve eğitim sonrası etki değerlendirme modeli oluşturmayı öğreneceklerdir.

Ele alınacak başlıklar:

• Eğitim ihtiyaç analizinde AI kullanımı

• Rol bazlı beceri matrisi oluşturma

• Çalışan profiline göre gelişim yolu tasarlama

• Eğitim içeriklerinin mikro öğrenme formatına dönüştürülmesi

• Eğitim sonrası ölçme-değerlendirme kurguları

• Liderlik gelişimi, satış yetkinliği, teknik beceri ve soft skill eğitimlerinde AI destekli planlama

• Kurumsal akademi yapılarında AI asistan kullanımı

Case:

Aynı eğitimi tüm çalışanlara vermek yerine, çalışan gruplarına göre farklı gelişim patikaları oluşturulduğunda zaman, bütçe ve öğrenme etkisi nasıl değişir?

Canlı Demo:

Claude AI ile örnek bir departman için:

• Rol bazlı beceri matrisi oluşturma

• Eğitim ihtiyaç analizi çıkarma

• 30/60/90 günlük gelişim planı hazırlama

• Eğitim sonrası ölçme soruları üretme

• Yöneticiye takip aksiyonları önerme

Katılımcı Uygulaması:

Katılımcılar kendi kurumlarında kritik gördükleri bir rol için beceri matrisi ve kişiselleştirilmiş öğrenme planı tasarlar.

Çıktı:

AI Destekli Eğitim ve Gelişim Planı

• Rol bazlı beceri matrisi

• Eğitim ihtiyaç analizi prompt seti

• Kişiselleştirilmiş öğrenme yolu

• Eğitim sonrası değerlendirme şablonu

• Yönetici takip aksiyon listesi

5. Çalışan Deneyimi, Bağlılık ve İç İletişimde AI: Memnuniyet Ölçmek Değil, Deneyimi Tasarlamak

Çalışan bağlılığı yalnızca yılda bir yapılan anketle yönetilemez. Çalışan deneyimi; işe girişten oryantasyona, yöneticisiyle ilişkiden iç iletişime, eğitimden kariyer gelişimine, ücret algısından kurum kültürüne kadar bütün temas noktalarının toplamıdır.

Bu modülde katılımcılar, AI destekli çalışan anketleri, duygu analizi, employee journey mapping, iç iletişim metinleri ve bağlılık iyileştirme planları oluşturmayı öğreneceklerdir.

Ele alınacak başlıklar:

• Employee journey mapping yaklaşımı

• Çalışan anketlerinin AI ile tasarlanması

• Açık uçlu anket cevaplarında tema ve duygu analizi

• Düşük bağlılık sinyallerinin tespiti

• İç iletişimde AI destekli mesajlaştırma

• Çalışan destek chatbot’ları ve İK bilgi bankaları

• Sık sorulan İK sorularının AI Agent ile karşılanması

• Oryantasyon ve onboarding süreçlerinin AI ile desteklenmesi

Case:

Düşük çalışan bağlılığı ile yüksek devir oranı arasındaki ilişkinin veri üzerinden yorumlanması. Çalışan anketleri, ayrılma mülakatları ve yöneticiden gelen geri bildirimler üzerinden aksiyon planı oluşturulacaktır.

Canlı Demo:

Claude AI ile:

• Çalışan bağlılığı anketi tasarlama

• Açık uçlu cevapları tema bazlı sınıflandırma

• Duygu analizi yorumlama

• Employee journey haritası üretme

• Bağlılık iyileştirme planı hazırlama

Katılımcı Uygulaması:

Katılımcılar örnek çalışan anketi verisi üzerinden bağlılık analizi yapar ve kurum içi aksiyon planı oluşturur.

Çıktı:

Çalışan Deneyimi İyileştirme Planı

• Çalışan bağlılığı anket taslağı

• Duygu analizi prompt’u

• Employee journey haritası

• İç iletişim metni şablonları

• 30 günlük bağlılık aksiyon planı

6. İK Süreç Otomasyonu ve AI Agent Kurguları: Tekrarlı İşleri Değil, Stratejik Kararları Yönetin

İK ekiplerinin önemli bir zamanı tekrar eden talepler, standart yazışmalar, form kontrolleri, rapor hazırlıkları, izin/oryantasyon/eğitim takipleri ve iç iletişim süreçleriyle tükenmektedir. AI Agent yaklaşımı, bu manuel yükleri azaltarak İK profesyonellerinin daha stratejik konulara odaklanmasını sağlar.

Bu modülde Claude AI merkezli çalışmanın yanında ChatGPT ve OpenClaw gibi araçların süreç tasarımı, otomasyon mantığı ve örnek akış kurma tarafında nasıl destek sağlayabileceği gösterilecektir.

Ele alınacak başlıklar:

• AI Agent nedir, klasik chatbot’tan farkı nedir?

• İK’da otomasyona uygun süreçlerin belirlenmesi

• İK bilgi bankası ve politika dokümanlarından cevap üreten asistan kurgusu

• Onboarding görev takip ajanı

• Aday iletişim ve görüşme planlama ajanı

• Eğitim takip ve hatırlatma ajanı

• Performans dönemi hazırlık ajanı

• Çalışan talep sınıflandırma ve yönlendirme ajanı

• OpenClaw ile iş akışı mantığının yüzeysel gösterimi

• ChatGPT ile hızlı içerik, doküman ve analiz üretimi

Case:

“İK ekibine her gün gelen tekrar eden 100 talebin %60’ı AI Agent tarafından karşılanırsa ne değişir?” sorusu üzerinden zaman, maliyet ve çalışan deneyimi etkisi analiz edilecektir.

Canlı Demo:

Örnek bir İK Agent akışı:

1. Çalışan talebi alınır.

2. Talep türü sınıflandırılır.

3. Politika dokümanından uygun cevap hazırlanır.

4. Hassas veya istisnai durumlar İK uzmanına yönlendirilir.

5. Özet kayıt ve aksiyon listesi oluşturulur.

Katılımcı Uygulaması:

Katılımcılar kendi kurumlarında otomasyona uygun bir İK süreci seçer ve basit bir AI Agent akış taslağı çıkarır.

Çıktı:

İK AI Agent Süreç Taslağı

• Süreç akış şeması

• Agent görev tanımı

• Girdi/çıktı listesi

• Kontrol ve onay noktaları

• Otomasyon önceliklendirme tablosu

7. İK’da AI Riskleri, Etik, Veri Güvenliği ve Governance: Hızlanırken Kontrolü Kaybetmeyin

İnsan Kaynakları, kurumun en hassas veri alanlarından biridir. Aday ve çalışan verileri, performans kayıtları, ücret bilgileri, sağlık/izin verileri, disiplin süreçleri ve çalışan geri bildirimleri yapay zekâ ile işlenirken güçlü bir yönetişim çerçevesi kurulmalıdır.

Bu bölümde katılımcılar, AI kullanımının hukuki, etik ve kurumsal risklerini pratik bir çerçevede değerlendirecek; hangi verilerin hangi araçlara girilmemesi gerektiğini, insan onay mekanizmasının nerede zorunlu olduğunu ve kurum içinde AI kullanım politikasının nasıl tasarlanabileceğini öğrenecektir.

Ele alınacak başlıklar:

• İK verilerinde gizlilik ve veri minimizasyonu

• Hassas kişisel verilerde dikkat edilmesi gereken sınırlar

• Aday değerlendirme ve performans süreçlerinde önyargı riski

• AI çıktılarında insan kontrolü ve onay mekanizması

• Kurumsal AI kullanım politikası

• Prompt güvenliği ve veri paylaşım kuralları

• Şeffaflık, hesap verebilirlik ve kayıt tutma prensipleri

• AI Agent kullanımında yetki ve erişim kontrolü

Case:

AI ile aday değerlendirmesi yapılırken ayrımcılık, önyargı veya hatalı çıkarım riski nasıl ortaya çıkar? Bu riskler hangi kontrol mekanizmalarıyla azaltılır?

Uygulama:

Katılımcılar örnek bir İK AI kullanım senaryosu üzerinden risk analizi yapar ve kontrol listesi oluşturur.

Çıktı:

İK için AI Risk ve Governance Kontrol Listesi

• Veri güvenliği kontrol listesi

• İnsan onayı gerektiren karar noktaları

• AI kullanım politika taslağı

• Riskli prompt örnekleri ve güvenli alternatifleri

• Aday/çalışan verisi işleme hassasiyet matrisi

Kapanış: 30 Günlük İK AI Dönüşüm Aksiyon Planı

Workshop sonunda katılımcılar, öğrendikleri araçları ve modelleri kendi kurumlarına nasıl taşıyacaklarını netleştireceklerdir.

Kapanış sorusu:

Yarın sabah kurumunuza döndüğünüzde hangi İK sürecini AI ile farklı yöneteceksiniz?

Kapanış uygulaması:

• İlk dönüştürülecek İK sürecinin seçilmesi

• Sorumlu kişi ve paydaşların belirlenmesi

• Veri kaynaklarının listelenmesi

• İlk AI Agent veya prompt setinin tanımlanması

• 30 günlük uygulama planının çıkarılması

• Başarı metriğinin belirlenmesi

Final çıktı:

30 Günlük İK AI Dönüşüm Yol Haritası

Kullanılan Araçlar

Claude AI

Workshop’un ana uygulama aracı Claude AI olacaktır. Katılımcılar özellikle uzun doküman analizi, pozisyon bazlı değerlendirme, çalışan geri bildirimlerinin yorumlanması, performans modeli oluşturma, eğitim planlama ve politika dokümanı üzerinden cevap üretme gibi alanlarda Claude AI’ın güçlü yönlerini deneyimleyecektir.

ChatGPT

ChatGPT; hızlı içerik üretimi, alternatif prompt denemeleri, tablo oluşturma, iletişim metinleri, eğitim içerikleri ve temel analiz senaryolarında destekleyici araç olarak gösterilecektir.

OpenClaw

OpenClaw, İK süreçlerinde AI Agent ve otomasyon mantığını göstermek amacıyla yüzeysel düzeyde kullanılacaktır. Özellikle talep alma, sınıflandırma, yönlendirme, kayıt oluşturma ve hatırlatma gibi süreçlerde açık kaynak ve esnek otomasyon yaklaşımının nasıl kurgulanabileceği gösterilecektir.

Örnek Veri Setleri ve Şablonlar

Katılımcılar için örnek CV, aday değerlendirme tablosu, performans değerlendirme formu, çalışan anketi, eğitim ihtiyaç analizi ve İK politika dokümanı şablonları kullanılacaktır.

Katılımcılara Sağlayacağı Faydalar

1. İşe Alımda Hız ve Kalite Artışı

Katılımcılar, CV inceleme ve aday ön değerlendirme süreçlerini daha hızlı, daha tutarlı ve daha yapılandırılmış hale getirecek AI destekli yöntemler öğrenecektir. Böylece işe alım ekipleri yalnızca başvuru sayısına değil, aday kalitesi ve pozisyon uyumuna odaklanabilecektir.

2. Yanlış İşe Alım Riskinin Azaltılması

Pozisyon bazlı yetkinlik matrisleri, mülakat soru setleri ve aday karşılaştırma tabloları sayesinde işe alım kararları daha sistematik bir zemine oturtulacaktır. AI, karar verici yerine geçmeyecek; ancak karar kalitesini artıran güçlü bir analiz ve hazırlık katmanı sağlayacaktır.

3. Performans Değerlendirmelerinde Objektiflik

Katılımcılar, performans formlarını daha ölçülebilir, geri bildirimleri daha yapıcı ve gelişim planlarını daha kişiselleştirilmiş hale getirmeyi öğrenecektir. Böylece performans yönetimi yalnızca dönemsel puanlama değil, sürekli gelişim mekanizmasına dönüşecektir.

4. Çalışan Bağlılığı ve Devir Riskinin Daha Erken Görülmesi

Çalışan anketleri, açık uçlu geri bildirimler ve deneyim haritaları AI ile daha hızlı analiz edilebilecektir. İK ekipleri düşük bağlılık, yönetici problemi, gelişim ihtiyacı veya ayrılma riski gibi sinyalleri daha erken fark edebilecektir.

5. Eğitim ve Gelişim Yatırımlarının Daha Doğru Planlanması

Eğitim ihtiyaç analizleri, rol bazlı beceri matrisleri ve kişiselleştirilmiş gelişim planları sayesinde kurumlar eğitim bütçelerini daha hedefli ve ölçülebilir şekilde kullanabilecektir.

6. İK Operasyonlarında Zaman Tasarrufu

Tekrarlayan çalışan soruları, standart yazışmalar, mülakat hazırlıkları, değerlendirme özetleri, eğitim takipleri ve iç iletişim metinleri AI destekli araçlarla hızlandırılabilecektir. Bu sayede İK ekipleri operasyonel yoğunluktan çıkarak stratejik işlere daha fazla zaman ayırabilecektir.

7. Kurumsal AI Governance Bilinci

Katılımcılar, İK’da yapay zekâ kullanımının yalnızca verimlilik değil, aynı zamanda veri güvenliği, etik, şeffaflık ve yönetişim meselesi olduğunu anlayacak; kurum içinde güvenli kullanım ilkeleri oluşturabilecek seviyeye gelecektir.

Workshop Çıktıları

Program sonunda katılımcılar aşağıdaki somut çıktılarla ayrılır:

• Kuruma özel AI Opportunity Map

• AI destekli işe alım toolkit’i

• Pozisyon bazlı aday değerlendirme matrisi

• Yetkinlik bazlı mülakat soru seti

• Performans değerlendirme formu ve geri bildirim prompt seti

• Çalışan risk skoru çerçevesi

• Eğitim ihtiyaç analizi ve beceri matrisi şablonu

• Çalışan bağlılığı anket taslağı

• Employee journey haritası

• İK AI Agent süreç taslağı

• AI risk ve governance kontrol listesi

• 30 günlük İK AI dönüşüm aksiyon planı

• Hazır prompt kütüphanesi

Kimler Katılmalı?

Bu workshop, İnsan Kaynakları fonksiyonunu daha stratejik, veriye dayalı ve teknoloji destekli yönetmek isteyen profesyoneller için tasarlanmıştır.

Katılım için uygundur:

• İK Direktörleri

• İnsan Kaynakları Müdürleri ve Yöneticileri

• Talent Acquisition / İşe Alım Uzmanları

• Organizasyonel Gelişim ve Eğitim Yöneticileri

• Performans Yönetimi Uzmanları

• Ücret ve Yan Haklar Uzmanları

• İK Analitik ve Dijital Dönüşüm Ekipleri

• Çalışan Deneyimi ve İç İletişim Ekipleri

• Kurumsal Akademi ve L&D ekipleri

• İK süreçlerini dijitalleştirmek isteyen üst ve orta düzey yöneticiler

Sertifika

Workshop sonunda tüm katılımcılara katılım sertifikası verilecektir.

Bu program, İnsan Kaynakları süreçlerinde yapay zekâyı yalnızca teorik bir başlık olarak değil; işe alım, performans, eğitim, çalışan deneyimi ve İK analitiği alanlarında uygulanabilir bir iş yapış biçimi olarak kullanmak isteyen tüm İK profesyonelleri için tasarlanmıştır.