Performans kararları öznel kalabiliyor
İnsan kaynakları süreçlerinde metin yorumları, puanlar ve ekip ilişkileri birlikte değerlendirilmediğinde karar kalitesi düşer.
Justion - Karar Destek Sistemi
Graf, NLP ve açıklanabilir yapay zeka
Çalışan ilişkileri graf modeliyle okunurken yorumlar NLP ile analiz edildi; SHAP benzeri açıklanabilirlik yaklaşımıyla kararların nedeni görünür kılındı.
Şeffaf karar destek akışı
Performans değerlendirmelerini sadece skor değil, bağlam, ilişki ağı ve açıklanabilir sinyaller üzerinden inceleyen bir platform ortaya çıktı.
Özet: Modern organizasyonlarda geleneksel performans değerlendirme yöntemleri; öznellik, bilişsel önyargılar ve departmanlar arası tutarsızlık gibi kritik sorunlarla karşı karşıyadır. Justion projesi, bu zorlukları aşmak için makine öğrenmesi, graf teorisi, Doğal Dil İşleme (NLP) ve optimizasyon tekniklerini entegre eden kapsamlı bir karar destek sistemi sunmaktadır.
Sistem, açıklanabilir yapay zeka (XAI) ile kararların gerekçelerini sunmakta, sosyal ağ analizi ile çalışanlar arasındaki danışıklı dövüş (collusion) yapılarını tespit etmekte ve "İşlemsel Adalet" ilkeleri çerçevesinde şeffaf bir değerlendirme süreci yürütmektedir.
Kullanılan Teknolojiler
Makine Öğrenmesi (ML)
Graph Theory
NLP & LLM
XAI (SHAP)
React
FastAPI
PostgreSQL
Sistemin Mimarisi ve Özellikleri
- Graf Tabanlı Danışıklı Dövüş Tespiti: Değerlendirmeleri yönlü graf (Directed Graph) olarak modeller; döngü (cycle) ve yapay klikleri tespit ederek şüpheli etkileşimleri cezalandırır.
- NLP ve Duygu Analizi: LLM tabanlı modül ile verilen nicel puan ve nitel yorum arasındaki tutarlılığı ölçer, kopyala-yapıştır yorumların kalite skorunu düşürür.
- Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI): SHAP değerleri ve Justion AI asistanının doğal dil açıklamalarıyla terfi ve kararların matematiksel/mantıksal gerekçelerini şeffafça sunar.
- Adalet ve Normalizasyon: Yöneticilerin farklı puanlama eğilimlerini (z-score) ortak temele oturtur ve "Demographic Parity" gibi metriklerle fırsat eşitliğini sürekli izler.
- Risk ve Etik: Model yanlılığını engelleyen mekanizmalar (re-weighting) ve veri gizliliği asgari düzeyiyle SDG 8 ile uyumlu etik, şeffaf bir değerlendirme sunar.
Ekran Görüntüleri
