Souhrn
Technologie, včetně AI, se stále více uplatňuje v prvních fázích náboru zaměstnanců, ale finální rozhodnutí o zamítnutí životopisu obvykle padá u lidských náborářů. Podle analýzy Business Insideru systémy jako Applicant Tracking Systems (ATS) slouží především k filtrování, ne k autonomnímu rozhodování. Lidé pak aplikace manuálně kontrolují a odmítají na základě svých preferencí.
Klíčové body
- ATS systémy filtrují životopisy podle klíčových slov a formátu, ale nehodnotí obsah hlouběji.
- Studie ukazují, že až 75 % zamítnutí probíhá manuálně po počátečním screeningu.
- AI pomáhá s predikcí úspěšnosti kandidátů, ale lidé rozhodují o finálním vyloučení.
- Chyby v ATS často vedou k falešným pozitivním nebo negativním, což vyžaduje lidskou korekci.
- Doporučení: Přizpůsobte životopis ATS formátu a zaměřte se na klíčová slova z inzerátu.
Podrobnosti
Článek z Business Insideru se zaměřuje na mylnou představu, že AI automaticky vyhazuje životopisy bez lidského zásahu. Ve skutečnosti náborové procesy většiny firem začínají u ATS, jako jsou Workday, Taleo nebo Lever, které jsou navrženy k automatickému screeningu. Tyto systémy parsují životopisy, hledají shody s požadavky inzerátu – například klíčová slova jako ‘Python’, ‘machine learning’ nebo ‘agilní metodiky’ – a hodnotí formát, délku zkušeností či vzdělání. Pokud životopis neprojde těmito filtry, nikdy se nedostane k lidem. Nicméně data z průzkumů, jako ten od Jobscan, ukazují, že pouze 25 % aplikací je po ATS manuálně prohlédnuto; zbytek je zamítnut lidmi na základě rychlého skenování.
AI v těchto systémech, často založené na modelech podobných LLM jako GPT, predikuje vhodnost kandidáta podle historických dat úspěšných najmů. Například nástroje od LinkedIn nebo Eightfold AI analyzují profily a navrhují skóre, ale náboráři toto skóre upravují podle svých biasů – kulturní fit, osobní preference nebo dokonce demografické faktory. Studie Harvard Business Review z roku 2023 potvrdila, že v 60 % případů lidé přepisují AI doporučení. Pro kandidáty to znamená, že optimalizace pro ATS (jednoduchý PDF formát, chronologický řád, absence grafik) je klíčová, ale i pak rozhodují lidé. Firmy jako Google nebo Amazon používají pokročilé AI pro anonymizaci životopisů k snížení biasu, ale stále závisí na manuálním review. V praxi to vede k paradoxu: AI zrychluje proces, ale zvyšuje riziko chyb, protože tréninková data jsou často zkreslená firemními náborovými zvyklostmi z minulosti.
Proč je to důležité
Toto odhaluje limity současného AI v HR: zatímco technologie snižuje administrativní zátěž o 30–50 % podle Gartneru, zachovává lidské biasy a subjektivitu. Pro uchazeče to znamená potřebu dvojí strategie – technické optimalizace pro ATS a budování osobní značky pro lidskou fázi. V širším kontextu to ukazuje, že AI nenahrazuje lidské rozhodování v citlivých oblastech jako nábor, kde etické a právní rizika (např. diskriminace podle EEOC směrnic) vyžadují dohled. Průmysl směřuje k hybridním systémům, kde AI navrhuje a lidé validují, což může zlepšit efektivitu, ale vyžaduje lepší data a algoritmickou transparentnost.
Zdroj: 📰 Business Insider