V náborovej agende nielen slovenských firiem hrajú čoraz dôležitejšiu úlohu stroje. Vedia čítať životopisy, dohadovať pohovory a prípadne aj sprevádzať nových pracovníkov onboardingom. Okrem firiem však pomáha automatizácia na trhu práce aj uchádzačom.
Poradíme, ako to využiť a napísať štruktúrovaný životopis tak, aby z neho robot vyčítal čo najviac. Vďaka tomu vám potom ponúkne aj pozície, ktoré by ste napriek vhodnej kvalifikácii či skúsenostiam sami prehliadli.
„Je dopyt po profesiách, ktoré doteraz neexistovali. Podoba existujúcich pozícií sa tiež vplyvom technológií tak mení, že sú k nim potrebné nové zručnosti,“ opisuje Jiří Halbrštát z ManpowerGroup.
Orientácia v smršti noviniek na trhu práce môže byť problémom pre tých, ktorí nemenili zamestnanie niekoľko rokov, ale rovnako aj pre pracujúcich, ktorí nemajú jasnú predstavu o svojom budúcom pôsobisku – alebo, naopak, jasnú až príliš. Všetkým pomôžu personalizované odporúčania na základe párovania ich zručností s ponúkanými pozíciami.
Zaraďujeme sa do príliš úzkych škatuliek
„Ľudia často sami seba zaradia do pomerne úzkej škatuľky – napríklad účtovník, hľadajúci iba pozície účtovníkov. Nevidí, že inak nazvaná pozícia s podobnými nárokmi a kompetenciami by pre neho bola tiež vhodná,“ vysvetľuje Tomáš Ervín Dombrovský, analytik spoločnosti LMC, prevádzkujúci portály Jobs.cz alebo Prace.cz.
Uchádzačom preto ponúka aj pozície, ktoré by si sami zrejme nevšimli. Systém umelej inteligencie generuje odporúčania na základe veľkých dát zbieraných od užívateľov, ktorí na zber udelia súhlas. Okrem informácií zo životopisov je dôležitá aj aktivita na stránkach – na ktoré inzeráty uchádzači klikajú a koľko pri nich trávia času.
„Počas posledného pol roka uprednostňujeme kvalitu takzvaného matchingu pred kvantitou. Kandidátom posielame o pätinu menej pozícií, ale generujeme rovnaký počet odpovedí,“ tvrdí Alfred Simuna, ktorý má v LMC na starosť inovácie a produkty. Spoločnosť podľa neho zvláda automatizovane vybaviť necelú tretinu odpovedí.
Aj ponuky, na ktoré by ste si inak netrúfli
Prechádzanie pracovných portálov či kariérnych stránok veľkých firiem naslepo môže byť vyčerpávajúce. Odporúčanie, hoci strojové, zvyšuje pravdepodobnosť, že sa uchádzač na ponúkanú pozíciu skutočne prihlási. Softvérový gigant SAP tvrdí, že jeho automatizovaný nástroj zvyšuje mieru tejto konverzie o sedemdesiatpäť percent.
„Ak systém pozíciu ponúkne priamo uchádzačovi s tým, že by sa na ňu hodil, je tu oveľa vyššia šanca, že sa skutočne prihlási. Hlavne u žien sa zvyšuje pravdepodobnosť, že zareagujú na ponuky, na ktoré by si inak netrúfli,“ uvádza Lenka Nedzelská, senior recruiter v SAP.
Pomoc umelej inteligencie
Pomerne rozšírenou pomôckou sú aj najrôznejšie chatboty. „Pomáhajú s náborom, onboardingom, ale aj pravidelnou spätnou väzbou od existujúcich zamestnancov,“ opisuje personálna riaditeľka Sodexo Benefitov Martina Machová relatívne jednoduchý strom otázok a odpovedí.
Okrem chatbotov sa však začínajú využívať aj takzvaní voiceboti, kde interakcia prebieha namiesto písania rozprávaním. Pre veľké firmy s desiatkami či stovkami otvorených pozícií je potom užitočným nástrojom automatické pretváranie prichádzajúcich životopisov do použiteľnej databázy s fulltextovým vyhľadávaním.
Nástroje tohto typu môžu pomôcť napríklad s prvotnou selekciou uchádzačov podľa najzákladnejších zručností. Sú tiež zdrojom dát na odporúčanie vhodných pozícií, ktoré by vďaka strojovému učeniu malo byť čím ďalej prepracovanejšie. Ako tomu ísť naproti?
Ako napísať životopis čo najlepšie?
„Ideálne je vypísať do životopisu čo najviac zručností a skúseností. Kde človek pracoval, čo a kde študoval, akými prešiel školeniami, čo má za certifikáty,“ vymenováva Simuna, čo by mal zahŕňať vzorový životopis.
Životopis je zjednodušene povedané potrebné „naboostovať“ čo najväčším počtom kľúčových slov, ktoré potom môžu algoritmy loviť. Napríklad pri predchádzajúcich pracovných skúsenostiach sa hodí okrem názvu pozície uvádzať v životopise aj podrobný popis náplne práce.
„Je tiež potrebné vyhnúť sa prehnanej grafike a vizualizáciám. Tam sa stáva, že z príliš zahltených životopisov systém nedokáže vyčítať text. Pozor aj na preklepy, hlavne pri názvoch predchádzajúcich zamestnávateľov – stačí jedno prehodené písmeno a robot už ho neidentifikuje,“ varuje Nedzelská.
Nenahraditeľný človek
Okrem zručností uchádzača (takzvaný skill match) je rovnako dôležité aj to, ako do novej firmy a tímu zapadne (culture match). Tu majú stroje oproti ľuďom značné medzery.
„V automatizácii HR procesov v okamihu reakcie kandidáta, poprípade počas prescreeningu či administrácie, nie je problém. Rizikom je, pokiaľ by si firma myslela, že celý náborový proces vyrieši chatbotom. Človek je totiž v tomto ohľade skutočne nezastupiteľný,“ pripomína Jitka Součková, marketingová riaditeľka Grafton Recruitment.
Stroj nedokáže dostatočne spoľahlivo otestovať napríklad komunikáciu kandidáta, jeho hodnotovú orientáciu či určiť potenciál rastu. „Vidieť ľudí naživo, ako napríklad pod tlakom zvládajú spolupracovať s ostatnými, je pre personalistov nenahraditeľná skúsenosť. Tieto stránky sa zo štruktúrovaných dát posudzujú strašne ťažko,“ dodáva Tomáš Dombrovský.
Ignorovať predsudky a diskrimináciu, alebo naopak?
Finálne slovo pri nábore tak má a najskôr ešte dlho bude mať človek. V diskusii o automatizácii sa zároveň často skloňuje téma diskriminácie, pretože každý ľudský náborár podlieha určitým predsudkom.
Pri strojovom čítaní životopisov je možné algoritmy nastaviť tak, aby ignorovali dáta, ako je vek, pohlavie či meno, a zamerali sa čisto na zručnosti.
Aj to však môže byť dvojsečnou zbraňou. „Problém nastáva vo chvíli, keď sa robot naučí hľadať a pozitívne hodnotiť napríklad vlastnosti a zručnosti pripisované hlavne mužom. Takto môže dochádzať k skrytej diskriminácii žien,“ upozorňuje Machová.
A jej slová potvrdzuje príkladom aj Dombrovský. „Vo výberových konaniach častejšie uspejú mladší ľudia. Ak by sa algoritmus na základe týchto výberov učil štýlom, že kto pravdepodobnejšie uspeje, takého si budeme vyberať, tak sa diskriminácia, stereotypy a predsudky budú výrazne prehlbovať,“ uzatvára.
Článok vyšiel na Forbes.cz. Autorom je Marek Tomanka.
