Mit látsz most a piacon az AI és az automatizáció kapcsán a toborzásban?
A toborzásba ágyazott AI integráció napjainkban már nem új keletű, sőt egyre jobban teret nyer magának. Bevezetése és használata egyre gyorsabban terjed a HR szektorban, ezen belül is leginkább az operatív munkában nyújt hatékony segítséget. Stratégiai szinten még korlátozottan van jelen, úgy látjuk, hogy a legtöbb szervezet ezen a ponton megtartja magának az emberi felügyeletet, pl. döntési javaslatokat vagy utasításokat.
A HR szektorban főleg kapacitások felszabadítására használják és nem emberi munka helyettesítésére. Utóbbi nem is reális elképzelés, hiszen a toborzásnak egyik sikernövelő tényezője a személyes kapcsolódás, kommunikáció. Az ismétlődő feladatok automatizálására használják, mint önéletrajz előszűrés, jelöltek értékelése és rangsorolása, alapszintű kommunikáció a jelöltekkel, valamint interjú időpont szervezés. Leggyakoribb AI eszközök az egyes AI alapú ATS rendszerek, ChatGPT alapú asszisztensek, jelölt állító és értékelő modellek, karrierút elemző szoftverek. Ezek óriási előnye, hogy nagyságrendileg kb. 1 óra alatt végeznek el 30 órányi manuális munkát. A felszabaduló időt pedig a szakemberek át tudják forgatni fontosabb stratégiai feladatok elvégzésére.
Hiba volna ugyanakkor csak az AI-ra és adatalapú kiválasztásra hagyatkozni, hiszen sok olyan tényező is szerepet játszik a kiválasztásban, mely személyes kommunikációból ítélhető meg magabiztosabban. Ilyenek a konkrét szakmai végzettség- és tapasztalaton túl az adott munkakör egyéb kulcs kritériumai, pl. határozottság, magabiztosság, megjelenés, kiemelkedő kommunikáció (akár idegen nyelven), illetve egy-egy szituációra való reagálás stb.
Globális szinten a vállalatok nagyrésze (piaci statisztikák szerint kb. 55%-a) ma már használ valamilyen AI eszközt a feladatainak hatékonyabb ellátására, ugyanakkor a teljes folyamatot ennél jóval kevesebb vállalat bízza csak az AI-ra, mintegy kb. 30%.
Hol vannak ma a legnagyobb nehézségek az AI bevezetésében?
Az egyik legnagyobb nehezítő körülmény sok esetben maga az ember vagy szervezet ellenállása. Ez alapvetően bizalomhiányból, „nem” értésből és megszokásokból fakad. Sokszor halljuk, „mert az AI elveszik a munkánkat”, „minek máshogy csinálni, jó volt ez így eddig is” stb, „mi ezt sokkal jobban tudjuk”. Munkavállalói oldalról tehát félelem, ellenben vezetői oldalról sok esetben túl nagy elvárások társulnak az AI köré. Ha maradunk pusztán a HR szakmánál, ott vannak a felhasználók is, vagyis az álláskeresők, akik pedig nem bíznak a gépiesített döntéshozatalban. Láthatjuk tehát, hogy önmagában elegendő csak „egy felhasználói csoport” rosszul értelmezett gondolata az AI kapcsán, és a rendszer már nem tud funkcionálisan igazán hatékony lenni. De vonatkoztassunk most el az emberi érzésektől, elvárásoktól és nézzük meg, mi nehezíti emellett az AI bevezetését.
Kompetenciahiány (változásmenedzsment): nem szabad elmenni amellett, hogy az AI támogatott megoldásokhoz más típusú kompetenciák szükségesek, különösen az idősebb generáció számára. Ha a szervezet ezzel kapcsolatban elfogadó és megadja azt a támogató hátteret (időt, erőforrást - és pénzt nem sajnálva), ami az AI munkavégzést könnyítő, támogató szerepét bemutatja és megtanítja a kollégáknak, sokkal kisebb egyéni ellenállásra és nagyobb szervezeti elfogadásra tesz szert.
Az AI bevezetés egyik kulcseleme, hogymilyen minőségű adatokból dolgozik. Csak a legfontosabbakat kiemelve nagyon jellemző, hogy a vállalatoknál: -az adatok elszórtan, különböző rendszerekben állnak rendelkezésre -sok információ egy komplex, új folyamat felállításához hiányos, elavult -a fellelhető adatok is manuálisan kerülnek a rendszerbe
Sokan azt gondolják, hogy az AI igazságosabb döntéseket hoz. Az AI a múltbeli adatokból tanul. Ha a múltban volt bias (elfogultság, előítélet, torzítás, részrehajlás vagy egyoldalúság) akkor az AI ezt reprodukálhatja vagy felerősítheti. Ezért lett az AI a toborzásban magas kockázatú terület az európai szabályozás szerint.
Szinte mindenhol szembe találjuk magunkat azzal a technikai kihívással, hogy egy időben különböző ATS-ket, CRM-ket, belső adatforrásokat kell egy rendszerbe integrálni, átmenetileg felbolydítva az egyébként eddig jól működő rendszereket.
Ráadásul ezesetben is fontos lesz az informatikai biztonsági és compliance-követelményeknek való megfelelés.
Az adatvédelem és jogi megfelelés szempontjából különösen fontos az emberi jelenlét és döntés olyan területeken, ahol ez jogilag korlátozott, pl. előszűrés, alkalmassági megállapítás stb. Ezzel kerülhetőek el legbiztosabban az egyes hibás AI döntés jogi következményei.
Látsz olyan túlzásokat vagy félreértéseket a szakmában az AI kapcsán, amiket ideje lenne helyre tenni? Mi az, amit sokan rosszul várnak az AI-tól?
Hogy az AI a mindenható. Hibás értelmezés, hogy az AI majd mindent megold emberi beavatkozás nélkül (pl. az AI majd megmondja és kiválasztja, ki a legjobb jelölt). Akik átesnek a ló túloldalára, könnyen a saját csapdájukban találhatják magukat. Nem szabad elmenni amellett, hogy mint minden esetben, itt is a fokozatosság elve a legjobb döntés. Aki képes elfogadni, hogy az AI valóban munkát gyorsít, adatokat strukturál, összefoglalókat, leiratokat gyárt, az helyesen értelmezi az AI nyújtotta lehetőségeket.
Van, ami nem automatizálható. A döntések meghozatala, stratégia alkotás, kivételek kezelése mind olyan feladatok, ahol fontos és lényeges az emberi logika, átlátóképesség, kockázatelemzés, EQ, és komplexebb feladatok esetében ezek összessége. Ha azt gondoljuk, hogy ezekre a feladatokra is az AI a legjobb megoldás, ott erős kockázatokkal kell számolni például szolgáltatási minőség vagy szakértelem tekintetében.
Köszönjük a válaszokat Garami Gábornak a Menton Jobs Kft. Nyugat- magyarországi régióvezetőjének és Varjuné Horváth Tímeának a Menton Jobs Kft. cégvezetőjének!
