Automatyzacja procesów HR. Jak sztuczna inteligencja kształtuje przyszłość rekrutacji?

Automatyzacja procesów rekrutacyjnych staje się coraz bardziej powszechna, a sztuczna inteligencja odgrywa w niej istotną rolę. Firmy wykorzystują AI do analizy CV, prowadzenia wstępnych rozmów kwalifikacyjnych czy optymalizacji kampanii rekrutacyjnych. Choć technologia ta znacząco przyspiesza i usprawnia procesy, generuje również pytania o jej wpływ na rynek pracy i rolę rekruterów. Czy AI rzeczywiście jest przyszłością rekrutacji, czy może stanowi zagrożenie dla tradycyjnych metod?

W 2019 roku IBM jako pierwszy wykorzystał technologię sztucznej inteligencji (AI) do stworzenia całej kampanii reklamowej. Użył swojego systemu AI Watson do zaprojektowania, wykreowania i optymalizacji reklamy, w tym wyboru treści, tekstów, obrazów i ścieżki dźwiękowej. Trend ten stopniowo zaczęły powielać kolejne organizacje, takie jak: Coca-Cola, Nike, Amazon, Unilever czy PepsiCo. 

W marcu 2024 roku serwis Pracuj.pl przeprowadził badanie „Wpływ technologii na pracę i rekrutację”, z którego wynika, że środowisko: HR i kadry  to, zaraz po Marketingu, druga branża, która najbardziej obawia się wzrostu znaczenia sztucznej inteligencji i automatyzacji procesów. Główną obawą jest niewątpliwie utrata stanowiska i uznanie naszej pracy za zbędną. Jednak czy AI w rekrutacjach to na pewno tylko przekleństwo? 

Sztuczna inteligencja ma coraz większy wpływ na procesy rekrutacyjne, zmieniając sposób, w jaki organizacje pozyskują, oceniają i angażują kandydatów. Wprowadzenie AI do rekrutacji przynosi jednak liczne korzyści, od automatyzacji zadań po zaawansowaną analizę danych.

Automatyzacja wstępnej selekcji kandydatów

Jednym z pierwszych i najczęstszych zastosowań AI w rekrutacji jest automatyczna analiza CV. Dzięki odpowiednim algorytmom, systemy są w stanie szybko przeszukiwać setki lub nawet tysiące aplikacji, porównując je z wymaganiami stanowiska. Jest to niemalże idealne rozwiązanie dla firm, które prowadzą rekrutację na dużą skalę.Przykładem jest Applicant Tracking System (ATS), który wykorzystuje AI do porównywania słów kluczowych w CV z wymaganiami ogłoszenia o pracę i wskazuje najbardziej dopasowane aplikacje. 

Jednak AI w rekrutacji to nie tylko analiza dokumentów – technologia ta znalazła również zastosowanie w bezpośredniej interakcji z kandydatami. W 2017 roku L’Oreal jako pierwszy wykorzystał chatbota do prowadzenia rekrutacji. Został on zaprojektowany do wspomagania procesu rekrutacji i selekcji kandydatów - przeprowadzał wstępną selekcję, zadawał kandydatom pytania, zbierał informacje o ich doświadczeniu i umiejętnościach, a także umawiał ich na dalsze etapy rekrutacji. To pozwoliło firmie na uproszczenie procesu rekrutacji i było inspiracją dla innych przedsiębiorstw do implementacji chatbotów w procesie rekrutacji. 
Oprócz chatbotów jest też wiele platform, które usprawniają pracę w zespołach HR. Przykładem jest  HireVue, platforma do przeprowadzania rozmów wideo, która wykorzystuje AI do analizy mowy ciała, tonu głosu i słów kandydata w trakcie rozmowy. Dzięki temu system ocenia, jak kandydat prezentuje się na tle wymagań stanowiska.

Coraz częściej firmy korzystają również z wirtualnych asystentów rekrutacyjnych, którzy przeprowadzają kandydatów przez cały proces aplikacyjny. Tego rodzaju narzędzia potrafią odpowiadać na pytania kandydatów, udzielać informacji na temat stanowisk, a także przeprowadzać wstępne rozmowy kwalifikacyjne.
 

Zastosowanie AI w marketingu rekrutacyjnym

Wspomniany wcześniej przykład firmy IBM, która jako pierwsza wykorzystała AI do zaprojektowania i wykreowania reklamy telewizyjnej, był inspiracją również dla branży rekrutacyjnej. AI w marketingu rekrutacyjnym odgrywa kluczową rolę w personalizowaniu, optymalizowaniu i automatyzowaniu działań związanych z przyciąganiem talentów. Dzięki zaawansowanym algorytmom, AI umożliwia precyzyjne targetowanie kandydatów, analizowanie wyników kampanii, automatyzowanie komunikacji oraz tworzenie bardziej angażujących doświadczeń rekrutacyjnych. W efekcie kandydaci otrzymują oferty dopasowane do ich kwalifikacji i oczekiwań. Działania ze strony pracodawców mają wyższą konwersję, a sam proces staje się, wbrew pozorom, bardziej spersonalizowany. 

Google Ads oraz Facebook Ads używają AI do segmentowania kandydatów na podstawie ich zachowań w sieci i preferencji, co pozwala tworzyć bardziej trafne i skuteczne reklamy rekrutacyjne. Chatboty i automatyczne powiadomienia pozwalają na szybszą reakcję na zapytania kandydatów, sprawniejsze umówienie ich na kolejne etapy procesu rekrutacyjnego, a także terminowe przekazywanie feedbacków. Pojawia się pytanie, czy taki feedback będzie wartościowy dla kandydatów i czy będą w stanie go docenić? 

AI pomaga w optymalizacji treści ogłoszeń o pracę, analizując, które słowa kluczowe, zwroty i frazy przyciągają uwagę kandydatów. Dzięki odpowiednim algorytmom, AI może analizować ogłoszenia o pracę pod kątem ich efektywności i sugerować zmiany, które mogą zwiększyć ich atrakcyjność i widoczność. Sztuczna inteligencja umożliwia ciągłe monitorowanie wyników kampanii rekrutacyjnych i dostosowywanie strategii marketingowych w czasie rzeczywistym. Dzięki analizie danych może identyfikować, które kanały rekrutacyjne (np. media społecznościowe, strony kariery, ogłoszenia na portalach pracy) są najbardziej efektywne i które grupy kandydatów najlepiej reagują na konkretne komunikaty. Stanowi to istotne usprawnienie i zwiększa skuteczność działań rekrutacyjnych.

Redukcja nieświadomej stronniczości

Sztuczna inteligencja ma potencjał do ograniczenia nieświadomej stronniczości w procesie rekrutacyjnym. Jest to nieuzasadniona, negatywna opinia o kandydacie, która wynika z uprzedzeń. Dzięki zastosowaniu algorytmów, które koncentrują się na faktach (np. doświadczeniu zawodowym, umiejętnościach), proces selekcji staje się bardziej obiektywny, zmniejszając ryzyko dyskryminacji ze względu na płeć, wiek, rasę, pochodzenie czy inne czynniki. Chatboty oparte na AI i inne narzędzia rekrutacyjne mogą pomóc w standaryzacji procesu rozmów kwalifikacyjnych, zadając wszystkim kandydatom te same pytania, w tym samym porządku. Dzięki temu eliminowane są różnice w traktowaniu kandydatów przez różnych rekruterów, co z kolei zmniejsza ryzyko ocen, wynikających z nieświadomej stronniczości.

Co więcej, w obliczu budowania różnorodnych środowisk pracy i dbania o parytety w organizacjach wydaje się, że AI może być idealnym rozwiązaniem. Skupienie się na kwalifikacjach a nie cechach osobistych kandydatów może pomóc w przyciągnięciu większej liczby kandydatów z różnych środowisk. 

Pytanie, co w sytuacji, kiedy algorytmy AI zostaną nietrafnie zaprojektowane i nie będą stale monitorowane? Otóż może okazać się, że AI będzie „dziedziczyć” uprzedzenia wprowadzone przez dane treningowe, prowadząc do stronniczości algorytmicznej. To sytuacja, w której algorytmy komputerowe podejmują decyzje w sposób nierówny, faworyzując jedne grupy lub wyniki kosztem innych. Jako osoba na co dzień współpracująca  z klientami i prowadząca rekrutacje niejednokrotnie byłam świadkiem sytuacji, w której proces rekrutacji wygrywał nie najlepszy i najbardziej dopasowany kandydat, ale kandydat z największym potencjałem. Warto podkreślić, że nasi klienci obecnie oczekują na prezentowanej liście bardzo zróżnicowanych, pod kątem posiadanego doświadczenia czy oczekiwań finansowych, kandydatów.Nie zawsze natomiast wiedzą jakich dokładnie kompetencji poszukują i czego mogą oczekiwać od rynku.

Jak AI zmienił proces prowadzenia rekrutacji?

Temat wykorzystania AI w rekrutacji jest obszerny i cały czas znajduje się na etapie wdrożeń i rozwoju. Niewątpliwie jednak sam proces rekrutacji się zmienia. Rozwiązania z wykorzystaniem sztucznej inteligencji pozwalają na liczne usprawnienia. Staje się on szybszy, bardziej skuteczny i pozwala zoptymalizować koszty. Warto jednak podkreślić, jak ważne jest umiejętne korzystanie z tego potencjału. Wiele zależy od tego, jak firmy wdrażają AI w swoje procesy rekrutacyjne i jak dbają o to, by algorytmy były przejrzyste, wolne od stronniczości i odpowiednio nadzorowane. Ostateczny wpływ AI na proces rekrutacji zależy od jego integracji z ludzkim czynnikiem – sztuczna inteligencja powinna bowiem wspierać rekruterów, a nie ich zastępować. Najlepsze efekty osiąga się wówczas, gdy AI wspiera proces rekrutacyjny, ale kluczowe decyzje są podejmowane przez ludzi, którzy potrafią uwzględnić kontekst i unikać polegania wyłącznie na technologii.