Souhrn
Článek z Business Insider upozorňuje, že přestože systémy s umělou inteligencí (AI) stále více ovlivňují nábor zaměstnanců, odpovědnost za odmítnutí životopisů nese především člověk. Mnoho uchazečů obviňuje algoritmy, ale ve skutečnosti HR specialisté a manažeři filtrují žádosti manuálně nebo s minimálním automatickým screeningem. Tento pohled vychází z rozhovorů s odborníky na náborové procesy.
Klíčové body
- Systémy applicant tracking systems (ATS) jako Workday nebo Greenhouse slouží především k organizaci žádostí, ne k automatickému odmítání.
- Lidé rozhodují o 80-90 % odmítnutí na základě klíčových slov, formátu CV nebo kulturního fitu.
- AI screening existuje, ale je omezený kvůli biasům a právním rizikům, jako je diskriminace.
- Uchazeči by měli optimalizovat CV pro ATS (klíčová slova z inzerátu), ale zaměřit se na networking a osobní kontakt.
- Případy, kdy AI skutečně filtruje, jsou výjimkou u velkých firem jako Google nebo Amazon.
Podrobnosti
V současných náborových procesech hrají applicant tracking systems (ATS) klíčovou roli v počátečním screeningu. Tyto platformy, jako Workday, Greenhouse nebo Lever, automaticky parsují životopisy, extrahují data jako zkušenosti, vzdělání a dovednosti, a umožňují vyhledávání podle klíčových slov z pracovní nabídky. Například pokud inzerát hledá znalost Pythonu a SQL, ATS zvýrazní kandidáty s těmito termíny. Nicméně podle expertů z Business Insider, jako je HR konzultant Josh Brenner z firmy Betts Recruiting, jen asi 20 % žádostí prochází čistě automaticky; zbytek kontrolují lidé.
Problém nastává u velkých firem, kde přichází tisíce žádostí denně. Zde AI modely, často založené na large language models (LLM) jako varianty GPT nebo proprietární řešení od Paradox.ai, hodnotí relevanci. Paradox.ai například provádí chatbota rozhovory, které simulují screening, ale finální rozhodnutí vždy schvaluje recruiter. Kritici poukazují na biasy: studie z roku 2023 od MIT ukázala, že AI systémy preferují mužské kandidáty v tech rolích kvůli trénovacím datům. V Evropě GDPR navíc omezuje automatizované rozhodování, což vede k manuální kontrole.
Uchazeči často selžou kvůli chybám v CV: špatný formát (PDF s obrázky blokuje parsování), absence klíčových slov nebo absence personalizace. Například LinkedIn data ukazují, že 70 % úspěšných žádostí pochází z doporučení, nikoli z portálů jako Indeed. Manažeři pak odmítají na základě kulturního fitu nebo soft skills, což AI zatím nedokáže spolehlivě posoudit. V praxi tedy lidský faktor dominuje – boty jen usnadňují práci, ne nahrazují soudnost.
Proč je to důležité
Tento článek odhaluje mýty kolem AI v HR, což ovlivňuje miliony uchazečů. V širším kontextu ukazuje limity současné AI: přestože modely jako GPT-4 zvládají složité úkoly, v citlivých oblastech jako nábor selhávají kvůli etickým a právním bariérám. Pro průmysl to znamená potřebu hybridních systémů – AI pro efektivitu, lidé pro spravedlnost. Pro uživatele je lekcí zaměřit se na kvalitní CV a networking místo obviňování algoritmů. Pokud se AI v HR zdokonalí (např. s lepším debiasingem), může to snížit subjektivitu, ale zatím zůstává člověk klíčovým rozhodovatelem. Téma rezonuje v době rostoucí automatizace, kde 40 % firem podle Gartneru plánuje rozšířit AI screening do roku 2025.
Zdroj: 📰 Business Insider
