Skorlarımız nereden geliyor?

İşe alımcıların CV'lere ne kadar ve nereye baktığını ölçen en bilinen çalışma, Ladders Inc.'in göz-takibi (eye-tracking) araştırmasıdır. 2012'deki orijinal çalışma 30 profesyonel işe alımcının gerçek CV incelemelerini kaydetti; 2018 güncellemesi ortalama ilk eleme süresini 7,4 saniye olarak ölçtü.

Araştırmanın kritik bulgusu: bakış süresinin yaklaşık %80'i altı veri noktasında toplanır — isim/iletişim, güncel unvan ve şirket, önceki unvan ve şirket, pozisyon tarihleri, eğitim ve (varsa) özetin ilk satırı. Fiksasyon dağılımı yaklaşık olarak: isim/başlık ~2,1 sn, güncel rol ~1,8 sn, tarihler ~1,3 sn, özet ilk satırı ~0,9 sn, eğitim ~0,7 sn, beceriler ~0,6 sn.

CareerScan'in persona simülasyonları bu dağılıma sadık kalır: her personanın 'göz haritası' bu bölgelerdeki süreleri temel alır, personanın rolüne göre ağırlıklar değişir (ör. Startup CTO'su maddelerde, ATS robotu alan çıkarımında daha uzun durur).

Skorun iskeleti, Eloundou, Manning, Mishkin ve Rock'un 'GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models' çalışmasıdır (Science, 2023). Bu çalışma, meslekleri O*NET veritabanındaki görevlerine ayırır ve her görev için 'bir LLM bu görevin süresini kalite kaybı olmadan en az %50 kısaltabilir mi?' sorusunu sorar. Bu 'maruziyet' (exposure) tanımı, alanın standart metodolojisi haline gelmiştir.

Çalışmanın bulgusu: ABD işgücünün ~%80'inin görevlerinin en az %10'u, ~%19'unun ise görevlerinin yarısından fazlası LLM maruziyeti taşıyor — ve maruziyet, yüksek ücretli bilgi işlerinde daha fazla.

İkinci katman: Anthropic Economic Index (2025-2026), milyonlarca gerçek AI konuşmasını analiz ederek hangi görevlerin fiilen 'otomasyon' (AI görevi tek başına yapıyor) hangilerinin 'augmentasyon' (AI insanla birlikte çalışıyor) deseninde kullanıldığını ölçer. 2026 verilerinde mesleklerin ~%49'u görevlerinin en az dörtte birinde AI kullanıyor; kurumsal API trafiğinin ~%77'si tam otomasyon desenine kaymış durumda.

CareerScan senin CV'nden gerçek görev karmanı çıkarır, her görevi bu çerçevede sınıflandırır (yüksek otomasyon / augmentasyon / düşük maruziyet) ve işindeki ağırlıklarına göre 0-100 skorunu hesaplar. Skor bir maruziyet ölçüsüdür — 'işini kaybedeceksin' kehaneti değil, 'görev karmanı nereye kaydırmalısın' pusulasıdır.

Bantlar üç kamu kaynağının derlemesidir: (1) Yazılımcı Maaşları 2026 anketi — 1.223 katılımcı, medyan/persentil dağılımlarıyla; (2) BT Maaş Endeksi 2026 — 5.002 katılımcılı anket + Levels.fyi Türkiye beyanları + TÜİK ücret istatistikleri; (3) Kariyer.net 2026 Maaş Raporu ve LinkedIn Türkiye Ücret Araştırması'nın sektör × seviye tabloları.

Kişisel bandın; sektörün, kıdemin ve şehrine göre (İstanbul +%10, İzmir -%5 gibi çarpanlarla) uyarlanır ve her zaman P25-Medyan-P75 aralığı olarak sunulur. Nokta tahmini vermeyiz; bant içindeki konumun, CV'ndeki kanıt gücüne göre yorumlanır.

Sınırlılık: bantlar net aylık ücret tahminidir; hisse, prim, yan haklar ve şirket ölçeği farklarını kapsamaz. Pazarlık genellikle bandı ±%15-20 esnetebilir.

Türkiye'de kurumsal işverenlerin çoğu ilk elemeyi Aday Takip Sistemleri (ATS) ile yapar. CareerScan; alan çıkarımı (isim, iletişim, deneyim blokları), bölüm başlığı sözlük uyumu, tarih formatı tutarlılığı ve rol-spesifik anahtar kelime kapsamasını simüle eder.

Anahtar kelime matrisi, hedef rolünün Türkiye ilanlarındaki yaygın terimlerine göre oluşturulur ve üç durumla işaretlenir: VAR (CV'de açıkça geçiyor), ZAYIF (dolaylı geçiyor), EKSİK (hiç yok).

Analizler, yukarıdaki çerçevelerle yönlendirilmiş büyük dil modelleri (LLM) tarafından üretilir ve şema doğrulamasından geçer. Skorlar arası tutarlılık; deterministik referans hesaplayıcılarla harmanlanarak korunur (model 'savrulursa' referans banda çekilir).

Tüm çıktılar tahminî değerlendirmedir: belirli bir işe alım sonucunu garanti etmez, profesyonel kariyer danışmanlığının veya hukuki/mali danışmanlığın yerine geçmez. CV'nin görsel tasarımı, sektörel ağın ve mülakat performansı gibi etkenler analiz kapsamı dışındadır.

Raporda bilinmeyen hiçbir sayı 'uydurulmaz': yeniden yazım önerilerinde eksik metrikler [X] olarak işaretlenir ve gerçek veriyle doldurman istenir.