AI a toborzásban: a siker titka, hogy nem kell túlbonyolítani

A Business Insider Trey Causey-vel készített interjúja azt üzeni a HR-eseknek és toborzással foglalkozó szakembereknek, hogy nem kell megijedniük az AI gyors fejlődésétől. Ha valaki már csak érdeklődik is a mesterséges intelligencia iránt, akkor valószínűleg előrébb jár, mint sok más szervezet.

Trey Causey az Indeed globális álláskereső platform Felelős Mesterséges Intelligencia részlegének vezetője és adatkutatási (data science) igazgatója. A szakember célja, hogy a mesterséges intelligencia körüli túlzott hírverést leegyszerűsítse, és a lényegre térjen: elmagyarázza, mik azok az új típusú AI-technológiák - mint a szöveget generáló GenAI, a döntéshozó, ügynökszerű agentic AI, és hogyan viszonyul ezekhez az AGI, vagyis a „szuperintelligencia”, azaz a még fejlettebb, emberi szintű intelligenciát célzó rendszer.

Mi a generatív mesterséges intelligencia (mint a ChatGPT) és az agentic AI (egyes fordítások szerint AI-ügynök - a szerk.) közti különbség?

• GenAI: ötleteket és szöveget generál, de csak válaszol a felhasználó promptjára. A felhasználó irányít, a rendszer pedig reagál.

• Agentic AI: nemcsak reagál, hanem önálló döntéseket is hoz, és cselekedni is képes. Például nem csak megír egy e-mailt, hanem el is küldi, beütemezi az interjút, vagy szűri a jelentkezőket előre meghatározott szempontok szerint – akár emberi beavatkozás nélkül.

A toborzásban és megtartásban ez azt jelenti, hogy az agentic AI képes lehet:

• automatizálni az állásra jelentkezők elsődleges előszűrését,

• koordinálni interjúidőpontokat,

• aktívan figyelni a munkavállalói elkötelezettséget (pl. rendszeres hangulatfelmérések),

• és akár proaktívan jelezni, ha valaki a kilépés szélén áll.

Hogyan különbözik az agentic AI a korábbi, passzívabb AI-rendszerektől?

• Korábban az AI csak akkor működött, ha biztosították számára az adatokat (pl. feltöltött önéletrajzokat). Nem tudott önállóan más rendszerekhez nyúlni vagy folyamatokat végigvinni.

• Agentic AI: az AI önálló lépések láncolatát képes végrehajtani, pl. pályázatok begyűjtése, elemzés, rangsorolás, jelentésírás, jelöltek megszólítása és interjúidőpontok egyeztetése - emberi beavatkozás nélkül a háttérben.

Buktatók, amelyek kifejezetten az agentic AI-ra jellemzők

Causey arra figyelmeztet, hogy bár az agentic AI jelentős fejlődést jelent, ettől még nem hibamentes. Az ilyen rendszerek nagyobb autonómiával rendelkeznek, de éppen ezért a hibák súlyosabb következményekkel járhatnak. Ezért jelenleg még emberi felügyelet szükséges – nem szabad automatikusan minden döntést rájuk bízni, mint ahogy egy önvezető autónál sem hagyhatjuk teljesen el a figyelmet. Például, ha egy AI önállóan lép kapcsolatba egy álláskeresővel (vagy ügyféllel), azt már nem lehet visszavonni. Ezért fontos, hogy tudatosan szabjuk meg, mire adunk felhatalmazást.

A munkaadók és az álláskeresők is támogatják a képességalapú toborzást, de az idő és az erőforrások hiánya akadályt jelent. Hogyan segíthet ebben az agentic AI?

Causey szerint az agentic AI kulcsfontosságú lehet abban, hogy a képességalapú toborzás gyakorlati akadályait – például az időhiányt és az információhiányt – áthidalja. Az AI képes felismerni rejtett képességeket, párbeszédet folytatni az álláskeresővel, és javaslatokat tenni tesztekre, amelyek bizonyíthatják ezeket. Így gyorsabb, igazságosabb és hatékonyabb toborzási folyamatot lehet kialakítani, ahol nem csak az számít, hogyan fogalmazol, hanem hogy mit tudsz.

Például egy AI ügynök automatikusan átnézi az önéletrajzokat, és nemcsak a felsorolt képességeket ismeri fel, hanem háttéradatok alapján feltérképezi azokat a készségeket is, amelyek az adott korábbi munkakörökből következnek. Az AI akár vissza is jelezhet az álláskeresőnek: „Ezek a készségek nincsenek feltüntetve az önéletrajzodon, de az A, B és C pozícióid alapján feltételezhető, hogy rendelkezel velük. Szeretnél kitölteni egy tesztet ezek igazolására?”

Ez az automatizált oda-vissza kommunikáció segít elkerülni, hogy valakit kizárjanak csak azért, mert nem a „megfelelő szavakat” használta az önéletrajzában. Ugyanakkor a toborzónak sem kell külön időt szánnia arra, hogy utánajárjon ezeknek a készségeknek. A képességtesztek pedig áthidalják a bizalmi szakadékot, így a munkaadó gyorsan ellenőrizheti a lényeges kompetenciákat és már kezdődhet is az interjúztatás.

Felmérések szerint a munkavállalók egyre nagyobb jelentőséget tulajdonítanak a tanulási és fejlődési lehetőségeknek – még a fizetésnél is előbbre helyezik ezt. Hogyan használhatják a munkáltatók a mesterséges intelligenciát a tanulás és fejlesztés (L&D) terén?

Causey itt azt hangsúlyozza, hogy bár az AI segíthet személyre szabni és elérhetővé tenni a tanulási lehetőségeket (például online tanfolyamokat, teszteket, tananyagokat), önmagában nem elég. Az emberi támogatás – főként a vezetők részéről – elengedhetetlen a motiváció fenntartásához. A mesterséges intelligencia tehát nem helyettesíti az embert, hanem kiegészíti: automatizálja és optimalizálja a tanulási élményt, de a valódi fejlődéshez és elköteleződéshez továbbra is szükség van vezetői figyelemre és támogatásra. Az emberi tényező mindig kulcsfontosságú a sikerhez.

Hogyan segíthet a mesterséges intelligencia a munkahelyi jóllét (wellbeing) támogatásában?

Causey arra világít rá, hogy az AI nemcsak a teljesítménykövetésben, hanem az érzelmi és mentális jóllét támogatásában is szerepet kaphat. Az AI rendszerek segíthetnek kiszűrni azokat a jeleket – például a gyakoribb hiányzásokat vagy aktivitáscsökkenést –, amelyek arra utalhatnak, hogy egy munkatárs kezd kiégni vagy elveszíteni a motivációját. Fontos megjegyzése, hogy nem a megfigyelés a cél, hanem az, hogy a vezető időben észrevegyen problémákat, és támogató módon tudjon reagálni.

"Bár nem célunk egy megfigyelésen alapuló kultúrát kialakítani, hasznos lehet, ha egy vezető túlterhelt, és emiatt nem veszi észre, hogy valamelyik csapattagja kezd elveszíteni az elköteleződését. Például, ha adatokat gyűjtünk a hiányzásokról, egy AI-ügynök rendszeresen összeállíthat egy jelentést, amely kiemeli azokat a dolgozókat, akiknek talán szükségük lenne egy kis szünetre. Rengeteg módon lehet az adatokat úgy összesíteni, hogy azok könnyen értelmezhetők és gyakorlatban hasznosíthatók legyenek" - fejti ki. 

"Elérhetetlen vágy az emberé" (Vörösmarty Mihály: Csongor és Tünde - a szerk.)

Causey szerint az AGI (Artificial General Intelligence) egy olyan mesterséges intelligencia lenne, amely bármilyen emberi feladatot képes jobban ellátni, de ez jelenleg elméleti konstrukció. Nincs egyértelmű konszenzus arról, mit jelent pontosan az AGI, ezért egyesek ironikusan úgy tekintenek rá, mint egy elérhetetlen célra, amit mindig a jövőbe tologatunk.

Bár a kutatók egyre közelebbre helyezik az AGI megvalósításának idejét, Causey óvatosságra int a túlzó jóslatokkal és rémképekkel kapcsolatban. Az intelligens viselkedés illúziója nem azonos azzal, hogy egy gép ténylegesen általános emberi képességekkel rendelkezik. Más szóval: egy AI lehet meggyőző és látványos, de ettől még nem fog tudni gondolkodni, érezni vagy cselekedni úgy, mint egy ember.

Causey üzenete egyértelmű: ne várjunk az AGI-ra, hanem fókuszáljunk a jelenleg elérhető mesterséges intelligencia-eszközökre. Mivel az AGI bekövetkezése kiszámíthatatlan és túl sok a bizonytalanság, a gyakorlati, mai eszközök használata sokkal fontosabb. Nem az a lényeg, hogy tökéletes AI-stratégiát alkossunk, hanem hogy bátran kezdjünk el kísérletezni, tanulni és fejlődni a meglévő rendszerekkel.

Ez a hozzáállás lehetővé teszi, hogy a szervezetek rugalmasan alkalmazkodjanak a technológia gyors változásaihoz, és valódi tapasztalaton keresztül tanulják meg, hol hoz valódi értéket az AI.

Elképesztő, hogy veszi át az uralmat az AI a toborzásban és alakítja át a munka világát

- olvassa el korábbi cikkünk!

kép: freepik