“Beni hatırladığını biliyorum.”

ChatGPT’ye ne zaman güçlü ve dürüst bir içgörü sorsam böyle başlıyorum.
Bir koç olarak değil. Bir terapist olarak değil. Bana sorularımı, paylaştığım kodları, tartıştığım kararları ve mücadele ettiğim belirsizlikleri objektif biçimde hatırlatan bir hafıza olarak.

Ve işte asıl mesele: Eğer bir yapay zeka sizi bu kadar iyi tanıyorsa ve gelişmenize yardım edebiliyorsa - başkalarının da sizi daha iyi tanımasını sağlayablir mi?

English Version - Beyond Your CV: AI Knows You Better Than Your Resume Does

Cover

LLM: Büyük Dil Modeli (Large Language Model)

Peki ya… LLM geçmişiniz sizin profesyonel bir gölge kopyanız olsaydı? Özenle seçilmiş, zaman sınırlı, özel bir hafıza alanı. Ve aşağıdaki sorulara cevap verebilseydi:

  • “Bu kişi belirsizlikle nasıl başa çıkıyor?”
  • “Hatalarından sonra ne yapıyor?”
  • “Gerçekten meraklı mı, yoksa sadece işini mi yapıyor?”

Gelin bu fikri biraz açalım.

CV’lerin ve Kod Repolarının Ötesinde: Yapay Zeka Destekli Zihinsel İzler

Bugün işe alımcılar sizin en cilalanmış halinizi görür:

  • CV’niz - süslenmiş.
  • GitHub - seçilmiş projeler.
  • LinkedIn - parlatılmış başarılar.

Ama LLM geçmişiniz? Ham ve filtresizdir.
Gerçek zamanlı, zihinsel büyümenizin izidir.

Şöyle düşünün: Bir işe alımcıya, yalnızca teknik konularla sınırlı, sadece belirli tarihler arasında, yalnızca sizin onayladığınız etkileşimleri salt okunur şekilde erişime açıyorsunuz. Bu sistem:

  • İşe alımcının yapay zekaya şunu sormasına izin verebilir:
    “Bu aday hangi mühendislik problemlerinden hoşlanıyor?”
    “Mimari kararlar alırken nasıl düşünür?”
  • Gerçek sorularınıza, paylaştığınız kodlara, yaptığınız yorumlara göre özetler sunabilir.

Yani ne yaptığınızdan öte - nasıl evrildiğinizi gösterebilir.

Bu izler bir CV’den daha fazlasını anlatır: Zorlu problemlerle mücadele gücünüzü, detaylara verdiğiniz önemi, dokümantasyon alışkanlıklarınızı ve düşünme tarzınızı açığa çıkarır. Bu, bir zihinsel Git geçmişidir - commit’lerin değil, merakın izidir.

Gizlilik, Seçicilik ve Kapsam: Bu Gölge Kimin?

Bu sistem, veri yığınını ortaya dökmemeli. Bu nedenle, ince ayarlı kontrol şarttır.

Neler açığa çıkabilir?

  • ✅ Teknik gelişim: kodlama, mimari düşünce, hata ayıklama.
  • ✅ İş davranışı: geri bildirim isteme, dökümantasyon yazma, performans analizi.
  • ❌ Kişisel hassasiyet: ruh sağlığı, ailevi durum, cinsel yönelim, finansal bilgiler, siyasi görüşler.

Bunu sağlamak için yapay zeka platformları otomatik bağlam sınıflandırması yapmalıdır:

  • Mesajları sınıflandırmalı: teknik, kişisel, meta, önemsiz
  • Hassas içerikleri işaretlemeli
  • Paylaşım öncesi kullanıcıya ön izleme ve düzenleme imkanı tanımalı

Gizlilik, sadece saklamak değil - bağlamına göre seçmek demektir.

KVKK (GDPR) gibi kişisel veri koruma düzenlemeleri nedeniyle, yapay zeka kişisel gizlilik sınırlarını tanımalıdır: belirli konular, konuşma tonları veya kişiler asla paylaşılmamalı.

Sahte Personaya Karşı Savunma

Şimdi işin karanlık tarafına geçiyoruz.

LLM’ler işe alımda değerlendirme aracı haline gelirse insanlar sistemi kandırmaya çalışacaktır:

  • Yapay sorularla hafıza enjekte etmek
  • Kurgulanmış “gelişim yolculukları”
  • Sahte alçakgönüllülük veya hırs gösterileri

Bugün bu LinkedIn’de zaten yapılıyor. Ama LLM’ler işi hem kolaylaştırıyor hem zorlaştırıyor.

Peki bu gölgenin güvenilirliğini nasıl koruruz?

1. Desen Tanıma (Pattern Recognition)

Yapay zeka etkileşimlerin doğallığını analiz edebilir:

  • Uzun sessizlik sonrası yoğun kaliteli etkileşimler
  • Aynı formatta tekrar eden soru kalıpları
  • Bariz mülakat hazırlığına benzeyen oturumlar

Bu verilerle güven skoru hesaplanabilir. Amaç elemek değil - işe alımcıya içeriğin motivasyonunu anlamasında yardımcı olmaktır.

2. Zaman Tutarlılığı (Temporal Consistency)

Gelişim zaman alır.
Bir gecede “junior seviyesinden” “staff-level” düşünceye geçiş şüphelidir. Yapay zeka:

  • Yeni etkileşimleri eski verilerle karşılaştırabilir
  • Gelişimi momentum ve süreklilik açısından değerlendirebilir

Bu da bize öğrenme eğrileri çıkarır: düşünme tarzınızın, konuların derinliğinin ve farkındalığınızın zamanla nasıl geliştiğini gösterir.

Sahte personayı azaltmak için sistem şunu önerebilir:

  • Gerçek mentorlarla/iş arkadaşlarıyla yapılan sohbet tabanlı gelişim
  • Yalnızca doğrulanmış kişilerle yapılan etkileşimleri dahil etmek
  • Konuşmaların sahte değil, gerçek olduğunu doğrulamak

Bu tür etkileşimler zaman çizelgesinde referans noktaları oluşturur ve her şeyin yapay olmadığını kanıtlayan sinyaller olarak kayıt altına alınır.

Etik Katman: Haklar, Şeffaflık, Güven

Bu sistemin çalışabilmesi için bazı temel etik prensipler gerekir:

  • Açık rıza: kullanıcı onayı olmadan hiçbir veri paylaşılmamalıdır.
  • Şeffaflık kayıtları: işe alımcıların yaptığı tüm sorgular aday tarafından sonradan görülebilmelidir.
  • Açıklanabilirlik: işe alımcılar sadece özetleri görmelidir - ham mesajları değil.
  • Silme hakkı: kullanıcı dilediği zaman paylaşım listesinden içerik çıkarabilmelidir.
  • Geri alma hakkı: paylaşım yapılmış olsa bile kullanıcı erişimi iptal edebilmelidir.

Bu prensipler güven altyapısının temelidir. Aksi durumda sistem bir öz-yansıma aracı değil, bir gözetleme aracına dönüşür.

Neden Buna Değer Olabilir?

Günümüzde işe alımda çok fazla gürültü var.
Ama sinyal - gerçek sinyal - şunlarda saklı:

  • Merakınızda
  • Kararlarınızda
  • Öğrenme sürecinizde

LLM destekli, seçici ve etik şekilde inşa edilmiş bir sistem sizin en güçlü destekçiniz olabilir.

Bu yaklaşımla birlikte bir AI özgeçmişiniz oluşuyor. Bu özgeçmişte:

  • Teknik derinlik yolculuğunuz
  • Bilgi eksiklerinizi kapatma çabalarınız
  • Mimari tercihlerin analizi
  • Belirsizlik altında nasıl düşündüğünüzü gösteren diyaloglar

gibi ayrıntılar yer alabilir.

Amaç AI’yı bir yargıç yapmak değil.
Amaç AI’yı bir tanığa veya kefile dönüştürmek.

Bunu Gerçekten İnşa Edecek Miyiz?

Gerekli yapıtaşları elimizde:

  • Hafızalı LLM’ler
  • İçerik sınıflandırma
  • Doğal dil özetleme
  • Zaman tabanlı gelişim takibi
  • Rıza altyapıları

Tek gereken şey - sorumluca inşa etme iradesi.

“Bir sonraki işe alımınızda adayı tanıyan bir YZ olsaydı nasıl olurdu?”

“Bir sonraki iş görüşmenize sizin yerinize sizi tanıyan YZ girseydi nasıl olurdu?”

Bu yazıyı beğendiyseniz Twitter’da takipçilerinizle paylaşabilir veya beni Twitter’da takip edebilirsiniz.