Képes helyettesíteni a mesterséges intelligencia a HR-szakembert?

Egyre többet gondolkozunk azon, hogy a toborzási folyamat bizonyos részeit mennyire lesz képes kiváltani egy algoritmus, vagy adott esetben egy olyan program, ami folyamatosan tanul, fejlődik és végül javaslatot is tesz.

Azt látni, hogy már most jelen van számos olyan mesterséges intelligencián alapuló program, amik a toborzási folyamat különböző részeire megfelelőnek tűnő megoldást tudnak adni. Hírek érkeznek arról is, hogy olyan nagy cégek, mint például az Unilever, egy komplett mesterséges intelligencián alapuló előszűrő játékon és interjún keresztül végzi el több tízezer jelentkező előzetes kiválasztását. Közülük a programok által beválogatott jelöltek jutnak csak el a személyes interjúra. Mindennek eredményét sikerként értékeli a cég vezetősége, és döntésük szerint a jövőben is megtartják ezt a hibrid toborzási folyamatot.

Ilyen mesterséges intelligencia például a CV-szűrést végző Textio, vagy a Mya, ami egy személyes beszélgetés után frissíti a CV-t, és ajánlást is tesz elérhető állásokkal kapcsolatban. A LinkedIn által tavaly megvett Connectifier program szintén egy adatvezérelt, tanuló algoritmussal kívánja a leghatékonyabban azonosítani és összekötni a megfelelő álláskeresők millióit a megfelelő hirdetőkkel. A szelekcióban, ajánlások megfogalmazásában segítő Wade („A személyes karrier tanácsadód”) & Wendy („A személyes HR-asszisztensed”) nevű programokról azt állítják, hogy „emberi empátiával lettek betanítva”, és beszélgetésre, személyes visszajelzésre képesek. Elméletben tehát már léteznek olyan programok, amik a teljes rekrutációs folyamatot le tudják fedni. De bízhatunk bennük?

Ezek alapján már talán nem is annyira lehetetlen elképzelni azt a világot, ahol mondjuk egy Nórának nevezett program, mély és karakteres hangján fogadja a munkakeresőt, és kedvesen, empatikusan elbeszélget vele a munkahelyével kapcsolatos elégedetlenségéről. Szóba kerülne, hogy milyen feladatok elvégzésére lenne képes, mi érdekli, és hogy milyen munkát szeretne találni. Majd, ha minden fontos információra rákérdezett ez a Nóra, annyit mond „Kérlek várj, megkeresem a neked legmegfelelőbb álláshirdetéseket.”

És kész is, a másodperc töredéke alatt megjelenik az eszközön a legmegfelelőbb 50 állásajánlat, egy „best match”, amelyre az álláskeresőnek már „csak” jelentkeznie kell. Mindez így történhetne abban az esetben, ha a mesterséges intelligencia erre már képes lenne, és ha megbíznánk az értékítéletében. És még egy fontos tényező: a technológiai háttér meglétével ilyen könnyen működhetne az álláskeresés, ha az ember racionális lény lenne. De nem az, illetve nem csak az. És itt jön a lényeg, mert szerintem az emberi bizonytalanság a kulcs ebben a kérdésben is. Azok az érzelmek, melyek nem ugyanolyanok akkor, ha a jelentkező egy emberrel, vagy egy mesterséges intelligencián alapuló programmal lép kapcsolatba.

Rövid válaszom tehát, hogy hiába vagyunk az intelligens technológiai fejlődés kapujában, a jelenlegi mesterséges intelligencia programok nem a legmegfelelőbbek arra, hogy végigvezessék a munkakeresési folyamat teljes egészén a munkakeresőt. Hogy miért? Mert hiányzik belőlük azoknak az érzéseknek a pontos és mélyreható vizsgálata, amelyek nagy mértékben befolyásolják az embert a munkakeresés során (is).

Még nem fejlesztettek ki olyan mágikus mesterséges intelligenciát, ami elbeszélget veled, felméri a motivációdat, az érzéseidet, az ambícióidat, majd a beszélgetés végére megadja az elérhető legjobb opciókat. Egyelőre számszerűsíthető adatokat lehet vizsgálni, de ez kevés, mert az eredményes rekrutáció titka nem csak ebben rejlik. Az előszűrést várhatóan egyre több helyen végzik majd a mesterséges intelligenciával rendelkező programok, és a jelölt-felkutatást, CV-válogatást egy algoritmus is el tudja végezni. Viszont ezektől én azt várom, hogy a jövőben még inkább felértékelődik az emberi faktor a HR tanácsadásban, mert a rekrutálás folyamatának végén, az alkalmasnak talált jelöltek közül történő válogatásban ott kell, hogy legyen az ember.

Szükség lesz emberi ráhatásra azokban a szituációkban, mint amilyen egy interjú, egy szakmaiéletút-beszélgetés, egy magas pozícióba történő beválogatás. Az itt található best match-ek ugyanis nem mindig racionálisan behatárolható, azonosítható információk. Sokszor mi sem tudjuk megmagyarázni, miért alkalmas egy jelölt, de érezzük, hogy alkalmas. Dekódolható ez? Dekódolható lesz valaha is?

Paulovics Éva
a JobsGarden ügyvezető igazgatója

Eredetileg a cikk a LinkedInen jelent meg.