Sdílení — obsah od Matthieu Peneta
Věřím, že AI nutí celý náborový svět vypnout mozek.
Právě teď, kolektivně.
Právě jsem mluvil s několika hráči působícími v oblasti AI hlasového předběžného screeningu, a zdá se, že téměř 40–50 % kandidátů kategoricky odmítá pohovor se strojem.
A… nikoho to nezajímá.
Logika je „nějak to zvládneme, časem se to pravděpodobně zlepší.“
Promiňte, ale ne.
Od kdy je vnucování něčeho, co nikdo nechce, dokud se lidé neunaví a nevzdají, přijatelnou strategií? (Jsme v náboru, nebo v politice?)
Existuje tak šílený FOMO nasadit AI všude co nejrychleji, že firmy jsou ochotny snížit svůj tok kandidátů na polovinu, jen aby zavedly AI a mohly tvrdit, že jsou v budoucnosti.
Přesto všechna čísla (ta nezaujatá, samozřejmě 
) ukazují stejným směrem:
40 % kandidátů říká, že už odešli z vnuceného AI pohovoru, 12 % tak činí systematicky podle Greenhouse
Jak řekl Laurent Brouatt, ti, kteří řeknou ne, jsou ti nejlepší profily, právě ti, kteří (právem) považují proces za „ponižující“ (slova ze studie Gartner)
77 % kandidátů si vytvoří zhoršený obraz společnosti ve chvíli, kdy začne používat AI k náboru
Problém je, že všichni se dívají na špatná čísla: firma, která zavede automatizovaný systém, první měsíc řekne „páni, zkrátili jsme dobu náboru ze 40 na 20 dní,“ a všem to bude na slidu připadat skvělé, aniž by skutečně znali reálný důsledek.
Realita udeří o 5 měsíců později, kdy exploduje fluktuace, manažeři jsou v nouzi a nikdo nedokáže vysvětlit proč.
Přitom důvod je jednoduchý: uchazeči, kteří zůstali ve vašem funnelu, jsou ti, kteří si nemohou dovolit říct ne ponižování interakce s botem.
Najednou už nenabíráte podle vhodnosti pro roli, děláte to podle naléhavosti, podle omezení, s profily, které odejdou jinam, jakmile najdou něco lepšího, vzhledem k tomu, že první věc, kterou jste jim ve svém procesu ukázali, je, jak málo si jich vážíte.
A to všechno… proč?
Jakou výhodu? Jaký přínos?
Nevíme.
Zdroje LinkedIn
- Profil: Pierre Jean Duvivier aka Sage (LinkedIn)
- Sdílející autor: Matthieu Penet (LinkedIn)
Příspěvek Věřím, že AI nutí celý náborový svět vypnout mozek. se poprvé objevil na les plumes qui mordent.
Často kladené otázky
FAQs AI nutí všechny v náboru vypnout mozek
1 Co vlastně znamená, že AI nutí náboráře vypnout mozek
Je to obava, že náboráři se tak silně spoléhají na nástroje AI – screening, ranking, sourcing – že přestanou kriticky myslet a prostě přijmou, co algoritmus řekne
2 Nahrazuje AI skutečně lidský úsudek při náboru
Ne. AI zrychluje úkoly, jako je třídění životopisů a plánování, ale nedokáže posoudit nuance, kulturní soulad nebo kontext tak jako člověk. Riziko nastává, když lidé nechají AI nahradit jejich úsudek
3 Proč se náboráři tolik opírají o AI
Objem a rychlost. Když jsou stovky uchazečů a těsné termíny, automatizovaný screening se zdá být jediným způsobem, jak to zvládnout
4 Jaké je největší nebezpečí nadměrného spoléhání na AI v náboru
Zaujatost a přehlédnuté talenty. AI se učí z historických dat, takže může opakovat minulé předsudky a dobří kandidáti jsou vyřazeni, protože neodpovídají vzorci algoritmu
5 Mohou být nástroje AI screeningu zaujaté
Ano. Pokud jsou trénovány na zaujatých datech, mohou tiše zvýhodňovat nebo vylučovat stejné typy lidí
6 Co je to automatizační bias
Je to lidská tendence důvěřovat výstupu stroje více než vlastnímu úsudku – zejména když jsme zaneprázdněni nebo se nástroj zdá objektivní
7 Jak poznám, že se na AI spoléhám příliš
Varovné signály: nedokážete vysvětlit, proč byl kandidát odmítnut, přeskakujete kontrolu označených profilů nebo přijímáte žebříčky bez vlastní kontroly životopisů
8 Měl bych přestat používat AI v náboru úplně
Ne. Používejte ji na to, v čem je dobrá – administrativa, plánování, prvotní třídění – a nechte lidi rozhodovat o věcech, které ovlivňují životy lidí
9 Jaký je praktický způsob, jak udržet mozek zapnutý
Namátkově kontrolujte práci AI. Projděte náhodný vzorek odmítnutých kandidátů, zeptejte se nástroje, proč někoho zařadil nízko, a porovnejte jeho výběr s vlastním shortlistem
10 Jak prověřit nástroj AI pro nábor na zaujatost
Spusťte testovací kandidáty se stejnou kvalifikací, ale různými jmény nebo původem, a porovnejte výsledky. Také požádejte dodavatele o audity zaujatosti a sledujte výsledky podle demografických skupin v čase
