Sztuczna inteligencja w rekrutacji: korzyść lub… hype?

Dzisiaj sztuczna inteligencja (SI) rozwiązuje już zadania związane z rozpoznawaniem twarzy, analizą rentgenowską, wykrywaniem podróbek, a nawet tworzeniem modelu idealnego klienta. Przewiduje się, że ona odniesie sukces w wielu dziedzinach, w tym w rekrutacji. Istnieje nawet opinia, że SI zastąpi w najbliższych latach 16% rekruterów. Ale czy to takie proste? Spróbujmy ustalić, czego jest więcej w tym trendzie – korzyści czy hype’u.

Tak więc, Marketsandmarkets w swoim badaniu twierdzi, że rynek oprogramowania ze SI zbliży się do $126 ciągu 2 lat. Mówimy o wykorzystaniu elementów SI w telekomunikacji, samochodach, finansach, projektach edukacyjnych, e-commerce itp. 

Rekrutacja również ma swoje przykłady. To chatbot Mya Systems, który bazuje na konwersacyjnej SI i upraszcza zatrudnianie w agencjach rekrutacyjnych. Inna – Wade & Wendy – pokazuje sukces konwersacyjnych skryptów rekrutacyjnych, które są tworzone indywidualnie dla firmy klienta. 

Rozpędu nabiera również HireBot, który dzięki SI obiecuje maksymalne zautomatyzowanie procesu wyszukiwania, selekcji i komunikacji z kandydatami. Jednocześnie szerzy się opinia, że za 5-6 lat firmy zredukują około 16% rekruterów ze względu na SI. 

Jednak założyciel CleverStaff Volodymyr Barkhat sugeruje, aby nie przejmować się tym przedwcześnie. Przecież to właśnie w rekrutacji sztuczna inteligencja pozostaje pod znakiem zapytania.

SI w rekrutacji jest bardziej skomplikowana niż „znaleźć za pomocą zdjęcia”

 Rzecz w tym, że uczenie maszynowe – jako jedna z metod wdrażania SI – skutecznie rozwiązuje problemy, których celem jest znalezienie właściwej opcji spośród wielu prawdopodobnych. Może to obejmować „odczytanie” wieku osoby na podstawie zdjęcia lub określenie marki/modelu/roku produkcji samochodu.

Jeśli poprosisz o to osobę, użyje ona swojej pamięci, która zawiera zestaw marek samochodów i ich wygląd. Sieć neuronowa SI może mieć również bazę przykładów i „uczyć” algorytmy znajdować właściwy wariant.

Natomiast gdy SI ma za zadanie znaleźć osoby na dany wakat na podstawie CV, polegając jedynie na słowach kluczowych, nie jest to dla niej słuszne zadanie. Bo rekruter czy HR analizuje nie tylko CV. W zakresie jego obowiązków – i komunikacja z kandydatami telefoniczna, i stała korespondencja, i rozmowy, w tym wideo, itp.

Podobną opinię podziela James Meachin, konsultant w agencji rekrutacyjnej Pearn Kandola (Wielka Brytania). Jest przekonany, że systemy SI wciąż wymagają ulepszeń. „Podczas rozmowy kwalifikacyjnej ważna jest nie tylko ocena tego, co i jak mówi kandydat, ale także wyczucie semantyki, dostrzeganie kontekstu. W tych warunkach SI może popełnić błąd, a rekruter intuicyjnie wyczuje jego istotę.” 

Sandra Wachter z Uniwersytetu Oksfordzkiego, uważa, że „maszyna” cały czas szuka wzorców i podobieństw wśród zbiorów danych. „Tymczasem, gdy algorytmy programu nie są doskonałe, część kandydatów może zostać pominięta – kobiety czy osoby o innym niż biały kolorze skóry” – podkreśla naukowiec. Jak się okazuje, taka decyzja SI jest nieetyczna, bo zabarwiona uprzedzeniami. Ze względu na te nieprawidłowości, kilka lat temu Amazon zawiesił jeden ze swoich programów rekrutacyjnych, który w ten sposób dyskryminował kandydatów-kobiety.

 Pierwszą przeszkodą jest niemożliwość zdigitalizowania wszystkiego

 Zastanówmy się dalej. Rekruter lub HR gromadzi i analizuje osobiście wiele danych o kandydatach. Nie wszystkie te informacje trafiają do systemu rekrutacyjnego. Informacje o temperamencie, kompetencjach miękkich, wrażeniu emocjonalnym z rozmowy kwalifikacyjnej itp. nie są poddawane digitalizacji. I faktycznie, ostateczny wybór opiera się w pewnym stopniu na intuicji, poczuciu perspektyw i wiarygodności przyszłego pracownika. Dziś nie jest możliwe zdigitalizowanie tego wszystkiego, skutkiem czego nie da się sformułować odpowiedniego zadania dla SI. „Ci, którzy na podstawie CV i kilku komentarzy stawiają przed SI zadanie znalezienia odpowiedniego specjalisty, wprowadzają w błąd zarówno siebie, jak i swoich klientów” – komentuje Volodymyr Barkhat.

Volodymyr Barkhat, założyciel CleverStaff

„Niektórzy z programistów wykorzystują hype, który powstaje wokół SI i używają go do zadań, których nie jest w stanie wykonać. Albo… po prostu informują użytkowników i inwestorów o obecności SI – bo jej algorytmy są bardzo trudne do sprawdzenia”

 „Jednocześnie jesteśmy w stanie przewidzieć, w którym zadaniu SI może wykazać się skutecznością. Aby to zrobić, musimy przeanalizować, czy jesteśmy w stanie przenieść na SI ten sam zbiór informacji, za pomocą którego człowiek rozwiązuje to samo zadanie. Jeśli z góry znamy prawdopodobne wyniki, to zadanie dla SI polegające na wyborze właściwego wariantu spośród wielu jest prawidłowe”.

SI w Pymetrics

W Pymetrics opracowano pakiet testów psychologicznych dla kandydatów, które mogą analizować około 90 różnych wskaźników. Odpowiedzi na pytania tych testów pozwalają na dokładną analizę osobowości – od tolerancji po umiejętność szybkiego reagowania na wyzwania. 

Programiści twierdzą, że ich system gwarantuje sprawiedliwą ocenę, ponieważ wszystkie algorytmy są dokładnie testowane od kilku lat i wykluczają subiektywnośc, a nawet nutę dyskryminacji.

W Pymetrics nawet było pokazano, na czym opierają się algorytmy ich testów, aby uniknąć ewentualnych zarzutów o stronniczość wyników związanych z poprzednimi udanymi zatrudnieniami. A nawet jeśli test wypadł pomyślnie, to i tak kandydat przechodzi rozmowę kwalifikacyjną. 

Z testów Pymetrics przy selekcji personelu od jakiegoś czasu korzystają McDonalds, Tesla, Unilever i inni giganci.

SI w HireVue

Program ten nagrywa na wideo odpowiedzi kandydatów na pytania rekrutera, a następnie jego algorytmy badają otrzymane informacje pod kątem wielu wskaźników. Na przykład system analizuje, ile razy respondent powiedział „ja”, odpowiadając na pytania dotyczące pracy zespołowej. 

HireVue „rozkłada” ponad milion elementów informacji o kandydacie, których przybywa z każdą minutą. W ten sposób rekruterzy mogą zrozumieć stopień szczerości, uczciwości, pewności w swoje możliwości i wiele innych przydatnych danych. Wtedy są 2 drogi – albo odmówić, albo zaprosić osobę na indywidualną rozmowę kwalifikacyjną. Ale przy całej obiektywności HireVue, tylko 20% kandydatów zostaje zatrudnionych po analizie wideo z wykorzystaniem SI, 80% nadal mają dodatkową rozmowę kwalifikacyjną z rekruterem.

W SI w HireVue znajdują się również znani zwolennicy, na przykład sieć Hilton International: tutaj zauważają wzrost efektywności zatrudniania aż o 16%..

Czy sztuczna inteligencja może jakościowo zastąpić rekrutera?

Raczej selekcja, niż poszukiwanie 

Nowoczesne oprogramowanie rekrutacyjne analizuje CV kandydatów na podstawie słów kluczowych. Pomagają one również w wykonaniu dokładniejszej selekcji. Dlatego ich funkcjonalność ma raczej wpływ na proces doboru niż poszukiwania; i to tylko w przypadku personelu liniowego lub stanowisk, na których określone kompetencje są jasno zdefiniowane.  

W przypadku wyższej kadry kierowniczej pracodawca nie obejdzie się bez pomocy rekrutera. Bo istnieje możliwość, że SI po prostu odfiltruje CV, które nie powiedzą wszystkiego o doświadczeniu i innych kluczowych faktach. Dotyczy to również wyjątkowych specjalistów czy kandydatów pasywnych. W takich sytuacjach nie obejdzie się bez rekrutera.    

Ryzyko subiektywnej oceny

Przy wyborze specjalisty rekruter analizuje możliwości i cechy pracodawcy oraz porównuje z nimi twarde i miękkie kompetencje kandydata. Kiedy jest więcej dopasowań niż minusów, proces idzie do przodu. 

Z właścicielem biznesu jest jeszcze trudniej. Przecież poznając kandydata chce odczuć „chemię”, podobieństwo myślenia, komfort w komunikacji itp. SI nie będzie w stanie „wyliczyć” tych momentów. Rekruter będzie potrafił. 

SI przegrywa z intuicją

Rekruter ocenia kandydata nie tylko po kompetencjach twardych, ale także uważnie obserwuje jego inteligencję emocjonalną, zachowanie, mowę ciała itp. Połączenie tych elementów tworzy pewien model osobowości, który albo pasuje do wakatu, albo nie, albo niezupełnie. Tylko indywidualna rozmowa kwalifikacyjna dostarcza głębszych informacji na temat możliwości zawodowych i osobistych. Przy okazji może zmienić wrażenie o kandydacie, które powstało podczas czytania CV.

Co z tego wynika?

Tak więc, mimo „modności” SI, nie może ona w pełni zastąpić rekrutera. Spersonalizowana analiza i ocena kandydata nie może być w pełni zautomatyzowana w oparciu o te same algorytmy. 

Mechanizm SI nieprędko opanuje wszystkie funkcjonalności rekrutera ze względu na fakt, że niezwykle duża ilość informacji nie może być zdigitalizowana, a przetwarzana jest intuicyjnie. Tym samym uniemożliwia to uformowanie właściwego zadania dla SI.

Można więc założyć, że przyszłe innowacje w rekrutacji będą odczuwalne nie tyle dzięki SI, co z powodu algorytmów big data.

Dziś psychologiczny i komunikacyjny element pracy rekrutera nie może być w pełni zastąpiony przez programy. Ale można skorzystać ze zautomatyzowanych systemów, które usuwają rutynę, podnoszą poziom zawodowy i produktywność rekrutera, poprawiają nastrój i zmieniają nastawienie do pracy w ogóle.

Informacja dla tych, którzy już teraz obawiają się, że SI wyśle klasyczne rekrutacje „do archiwum”: przewiduje się, że w przyszłości pojawią się nowe zawody. Na przykład – audytor algorytmów HR, trener chatbotów, detektyw baz danych HR, menedżer interakcji SI itp.

Cóż, poczekamy. ☺