Sağlık hizmet kalitesinin artmasını sağlayan rekabet, aynı zamanda sağlık kurumlarının verimliliğini ve performansını arttırma isteğini güçlendirmektedir. Bu sayede hastanelerde stratejik insan kaynakları yönetim süreçlerinde yapay zeka uygulamaları gündeme gelmektedir. Bu süreçlerin verimli bir şekilde yürütülmesi, hastanelerin kaliteli sağlık hizmeti sunmasına ve hasta memnuniyetini artırmalarına yardımcı olmaktadır. Bu çalışmanın amacı; bir vakıf üniversitesi sağlık grubunda yapay zeka tarafından desteklenen insan kaynakları stratejik yönetim uygulamalarının belirlenerek, yapay zeka uygulamalarının stratejik önem derecelerinin Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) yöntemi kullanılarak tespit edilmesidir. Hiyerarşinin sekiz ana kriteri ve üçüncü düzeyde toplam 31 adet alt kriteri yer almaktadır. Çalışmanın örneklemini bir vakıf üniversitesi sağlık grubunda görev alan üç insan kaynakları yöneticisi oluşturmaktadır. Analiz sonucuna göre bu kurumda yapay zekâ tarafından desteklenen insan kaynakları stratejik yönetim uygulamalarındaki en önemli ana kriter “Eğitim” (0,225) olarak belirlenmiştir. Ana kriterlerin diğerleri ağırlık sırasıyla “İşe Alım Süreci” (0,163), “Yetenek Yönetimi” (0,142), “İş Analizi” (0,128), Süreç İyileştirme” (0,123), “Personel Yerleştirme ve Performans Yönetimi” (0,093), “Ücret-Ödül Yönetimi” (0,071), “Çalışan Motivasyon Çalışmaları” (0,055) olarak bulunmuştur. Araştırma sonuçlarının, hastanelerin etkin ve verimli insan kaynakları yönetimi stratejileri geliştirebilmesine yardımcı olacağı ve sağlık sektöründe yapılan diğer çalışmalara katkı sağlayacağı düşünülmektedir.
Stratejik Yönetim İnsan Kaynakları Yönetimi Yapay Zekâ Hastane Yönetimi Analitik Hiyerarşi Prosesi
Bu çalışma için İstanbul Medipol Üniversitesi Girişimsel Olmayan Klinik Araştırmalar Etik Kurulu’nun 28/07/2023 tarih ve E-10840098-772.02-4654 sayılı kararıyla etik kurul izni alınmıştır.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Human Resources Management |
Journal Section | Research Article |
Authors | |
Publication Date | June 30, 2024 |
Submission Date | October 18, 2023 |
Acceptance Date | February 29, 2024 |
Published in Issue | Year 2024 |