Jak sztuczna inteligencja zmienia początkowy lejek kandydatów (i czego nie potrafi)
Wzrost efektywności: Sztuczna inteligencja zwiększa efektywność, automatyzując zadania rekrutacyjne na wczesnym etapie, takie jak wyszukiwanie kandydatów i planowanie aplikacji.
Świadomość uprzedzeń: Korzystanie ze sztucznej inteligencji może wzmacniać istniejące uprzedzenia w rekrutacji, jeśli dane historyczne nie zostaną dokładnie zweryfikowane.
Rola człowieka: Pomimo udziału sztucznej inteligencji ocena człowieka pozostaje niezbędna w każdym punkcie decyzyjnym procesu rekrutacyjnego.
Przejrzystość wobec kandydatów: Jasna komunikacja na temat roli sztucznej inteligencji w selekcji pomaga zmniejszyć obawy kandydatów dotyczące tego procesu.
Jasno określone kryteria: Ustalenie jasnych kryteriów rekrutacji ma kluczowe znaczenie, ponieważ narzędzia sztucznej inteligencji zależą od precyzyjnych definicji, aby działać skutecznie.
Kilka lat temu nasz zespół rekrutacyjny spędzał większość czasu na pracy, która nie wymagała od niego osądu. Planowanie spotkań, zarządzanie skrzynką odbiorczą, przeglądanie aplikacji, w przypadku których nie były spełnione podstawowe wymagania. Zespół radził sobie z tym dobrze, ale odciągało go to od ważniejszych rozmów.
Zaczęliśmy wykorzystywać AI na wczesnych etapach lejka rekrutacyjnego do wyszukiwania kandydatów, selekcji, planowania spotkań i wstępnej oceny. Nie dlatego, że było to nowatorskie, ale dlatego, że było właściwym zastosowaniem tej technologii. Obsługa dużej liczby powtarzalnych i czasochłonnych zadań to dokładnie warunki, w których AI sprawdza swoje zastosowanie.
Gdy AI stało się częścią procesu, stało się jasne, że zmieniła się nie tylko efektywność. Zmieniło się także to, co nasi rekruterzy mogli zrobić z odzyskanym czasem.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Obszar, w którym AI sprawdza się dobrze
W większości nie jest to proces wymagający intensywnego osądu. Chodzi o sortowanie, filtrowanie i logistykę.
Zanim zastosuje się właściwy osąd, ktoś musi wykonać wiele pracy ręcznej. W zależności od stanowiska może być konieczne przejrzenie setek aplikacji, aby dotrzeć do kilku rozmów.
AI zajmuje się wyszukiwaniem kandydatów, wyłaniając osoby spełniające kryteria stanowiska z wielu kanałów, bez konieczności poświęcania przez rekrutera godzin na ręczne wyszukiwanie. Może przeprowadzić wstępną selekcję, aby wskazać kandydatów spełniających podstawowe wymagania, oszczędzając godziny pracy, zanim ktokolwiek przeczyta list motywacyjny.
Następnie planowanie spotkań można niemal całkowicie zautomatyzować. Choć może się to wydawać błahe, planowanie regularnie prowadzi do trwającej wiele dni wymiany wiadomości, dlatego jego wpływ jest znaczący.
Na poziomie wstępnej oceny oprogramowanie rekrutacyjne wykorzystujące AI może analizować odpowiedzi na ustrukturyzowane pytania selekcyjne i oceniać je według zdefiniowanych kryteriów. Stosowanie konkretnych kryteriów w sposób konsekwentny, zamiast całościowego osądu, tworzy podstawy powodzenia wszystkich kolejnych etapów.
Ta spójność jest jednym z mocniejszych argumentów za wykorzystaniem AI w tym obszarze. Osoby przeprowadzające selekcję zmieniają sposób oceny. Wpływa na nie pora dnia, liczba aplikacji, które już przeczytały, oraz to, czy ostatni kandydat przypomniał im kogoś znajomego.
W przypadku AI te same kryteria mają zastosowanie do setnej aplikacji dokładnie tak samo jak do pierwszej. To ważniejsze, niż większość osób przyznaje.
Czego nauczyliśmy się o tym, gdzie proces się załamuje
AI stosowane na wczesnym etapie lejka tworzy efekt filtrowania, a to, co usuwa z procesu, nie jest przypadkowe. Jeśli kryteria są wąskie lub dane historyczne odzwierciedlają wzorce rekrutacyjne, które nie były w pełni reprezentatywne, AI powiela te wzorce.
To nie jest teoria. Istnieje udokumentowana historia narzędzi rekrutacyjnych trenowanych na danych historycznych, które ostatecznie stawiały określone grupy w niekorzystnej sytuacji, ponieważ dane treningowe zawierały uprzedzenia osób, które wcześniej podejmowały decyzje rekrutacyjne. Zauważyliśmy to i potraktowaliśmy poważnie.
Nasze podejście polegało na jednoznacznym zdefiniowaniu kryteriów przed skonfigurowaniem jakiejkolwiek zautomatyzowanej selekcji. Co tak naprawdę oznacza „wykwalifikowany” w przypadku tego stanowiska? Jakie sygnały przewidują skuteczność, a które są jedynie wskaźnikami znajomości? Kiedy trzeba to zapisać, można zauważyć rzeczy, których w przeciwnym razie by się nie dostrzegło.
Na każdym etapie podejmowania decyzji zachowaliśmy również udział człowieka w procesie, nawet gdy AI zdążyło już wydać rekomendację. Nikt nie przechodzi dalej bez zapoznania się z jego aplikacją przez człowieka. AI może zawęzić grupę kandydatów, ale ostateczną decyzję zawsze podejmują ludzie.
Na co nasz zespół mógł przeznaczyć odzyskany czas
To część, której poświęca się mniej uwagi niż kwestii efektywności, ale w praktyce ma większe znaczenie.
Gdy rekruterzy nie spędzają pierwszej połowy dnia na logistyce i wstępnej selekcji, mogą przeznaczyć ten czas na pracę wymagającą rzeczywistego osądu, taką jak dbałość o doświadczenia kandydatów, pogłębione rozmowy z finalistami czy uważne podejście do rekrutacji na stanowiska kierownicze, w przypadku których żadne narzędzie AI i tak nie będzie głównym filtrem.
W DoorLoop postrzegamy stanowiska jako wspomagane przez AI albo pozostające w gestii człowieka. W rekrutacji wczesny etap lejka należy do obszaru wspomaganego przez AI — AI wykonuje pracę związaną z dużą liczbą zadań, ale za wynik odpowiada człowiek. Rekrutacja na końcowym etapie oraz wszystko, co wiąże się z dopasowaniem kulturowym, pozostaje w gestii człowieka, bez wyjątków.
Ta klasyfikacja nie jest stała. Powracamy do niej. W miarę ulepszania narzędzi i gromadzenia większej ilości danych na temat tego, które sygnały z początkowego etapu lejka rzeczywiście przewidują wyniki na dalszych etapach, ta granica może się przesunąć. Ale na ten moment właśnie tak to wygląda.
More Articles
- Doradczyni ds. talentów mówi, że sztuczna inteligencja przyspiesza narastanie długu organizacyjnego, zamiast go rozwiązywać
- Szefowa ds. pozyskiwania talentów w Thoughtworks zdradza, jak dzięki AI przekształcić rekrutację w proces oparty na danych i predykcyjny
- Wiceprezes ds. Ludzi i Organizacji w firmie AI o statusie jednorożca mówi, że liderzy HR muszą stać się architektami zespołu ludzi i maszyn
- Przykłady zastosowania AI w HR: 11 rzeczywistych przypadków wykorzystania AI przez zespoły ds. kadr
- Były dyrektor HR w firmach z grupy FAANG ostrzega przed AI w rekrutacji bez odpowiednich zabezpieczeń skoncentrowanych na człowieku
Kwestia doświadczeń kandydatów
Istnieje uzasadniona obawa dotycząca tego, jak wygląda proces selekcji wspierany przez AI z perspektywy osoby, która go przechodzi. Kandydaci wiedzą, że takie narzędzia istnieją, a niektórzy sceptycznie podchodzą do tego, czy ich aplikację kiedykolwiek rzeczywiście przeczyta człowiek.
Odpowiadamy na to poprzez przejrzystość. Od samego początku jasno informujemy, że AI jest wykorzystywana we wstępnej selekcji. Mówimy kandydatom, co oceniamy, oraz że każda aplikacja, która przejdzie do kolejnego etapu po pierwszej rundzie, jest sprawdzana przez człowieka.
Nie jestem pewien, czy to wystarczy, aby całkowicie rozwiać sceptycyzm. Jednak niejasność nikomu nie służy i wierzymy, że kandydaci są w stanie przyjąć prostą odpowiedź na pytanie, jak działa ten proces.
Większym ryzykiem jest proces, który pod koniec sprawia wrażenie pozbawionego autentyczności. Kandydat przechodzi przez lejek, a pierwsza prawdziwa rozmowa, w której uczestniczy, daje poczucie, że nikt się do niej nie przygotował. AI wykorzystywana na początku procesu nie usprawiedliwia złych doświadczeń na jego dalszym etapie.
Czego to nie rozwiązuje
Jeśli używasz AI w lejku kandydatów, aby zrekompensować brak wiedzy o tym, kogo właściwie szukasz, nie przyniesie to efektu. Narzędzie jest tylko tak dobre, jak kryteria, które mu przekażesz. Niejasne opisy stanowisk, niezdefiniowane wymagania i specyfikacje ról skopiowane z jakiegoś innego szablonu zapewnią Ci szybki, zautomatyzowany proces, który wygeneruje niewłaściwy wynik.
Zanim wdrożyliśmy jakiekolwiek narzędzie, poświęciliśmy dużo czasu na dokładne określenie, kogo chcemy zatrudnić. Ta praca była niezależna od technologii. Warto było ją wykonać niezależnie od wszystkiego.
AI na początkowym etapie lejka nie jest skrótem do lepszego zatrudniania, ale właściwie wykorzystana pozwala obsługiwać pracę związaną z dużą liczbą kandydatów przy mniejszym nakładzie czasu manualnego i większej spójności. Ocena nadal należy do Twojego zespołu. Pytanie brzmi tylko, ile czasu jego członkowie poświęcają na ten proces, zanim będą musieli z niej skorzystać.
