Feladatot keressünk, ne pozíciónevet: Jobangel az álláskeresés titkairól

Érzékel-e változást az önhöz eljutó álláskeresői viselkedésről? Mennyire nyitottak váltásra most a munkavállalók vagy inkább kapaszkodnak a székükbe? 

- Igen, határozottan érzékelek változást, illetve inkább egyfajta visszatérést a „válságműködéshez”. Ahogy a 2008-as válság idején, úgy most is érzem azt a félelmet, hogy „mi lesz velem, ha nem találok munkát?” A rossz állásból váltásra nyitottak, hozzám inkább a lehetőségek felkutatására érkeznek. Mindig megdöbbennek, mennyi olyan lehetőség van, amire még nem is gondoltak. Rengeteg új pozíció nevét nem is ismerik, így nem találnak elegendő „szembejövő” lehetőséget, ami megerősíti azt a feltételezésüket, hogy kevesebb nekik való pozíció nyílik a piacon. Majd pl. a category manager-ről kiderül, hogy product manageri tapasztalattal egyfajta továbblépés, de bármilyen releváns piacismerettel betölthető pozíció. Meg kell tanulni a feladatot keresni a pozíciónév helyett.

Akik „kapaszkodnak a székükbe”, sokszor azért jönnek, hogy a kilátástalanságot oszlassam el valahogy körülöttük. Sok esetben itt szükség van valamiféle továbblépésre, fókuszváltásra, és már nem is olyan félelmetes a váltás szükségessége. 
Egy hirdetéseken alapuló álláskeresésben az átlagos álláskeresési idő újra 6-9 hónap, a seniorok, specialisták pedig a szakmai kapcsolatrendszerükön keresztül tudnak inkább új állást találni, persze ez utóbbi sem küzdelem nélküli. A szakmai fókuszok változása, az egyre specifikusabb pozíciók esetén a kapcsolat a kezdeti bizalmat alapozza meg, az elvárt teljesítmény meghozásához komoly tanulásra van szükség. 

A legnagyobb mozgás az AI által befolyásolt területeket van, inkább pozíciókban, mint iparágakban. Például az értékesítőkkel szembeni elvárásokat már hideg matematikai modellekkel határozzák meg, a múltbeli adatsorok alapján „talál ki” valamit az AI – a döntéshozók pedig többnyire elfogadják ezeket, és statikus is marad az ilyen terv egy értékesítési ciklusra. A HR szakmában, a toborzásban az önéletrajz-szűrés, az interjúztató chatbotok és az AI-alapú robotinterjú elemzés jelent meg, ami mind az álláskeresők, mint a HR-esek számára sokkoló fejlődés. Ez pedig szembemegy azzal, hogy tipikusan HR és értékesítés területén az emberi viselkedés ismerete, a jóértelemben vett befolyásolás magas EQ-t inkább kíván, mint algoritmikus következtetéseket. 

Melyek a fő dilemmák? Van-e újdonság ebben? 

- Álláskeresői szempontból az a legnagyobb kérdés, hogy egy AI-t használó cég valóban lelketlen technokrata-e, vagy csak eszköz ott az AI. Ezt fel kell mérni, az állásajánlat elfogadásában külön szempont, ezért külön kérdéseket szerkesztettem rá, amiket egy álláskereső mindenképpen tegyen fel az állásinterjún a leendő munkáltatójának. A következő dilemma a fizetések kérdése: a növekedés is nehezebben elérhető, a régebbi ökölszabályként megadott nettó 30-50% növekmény pedig szinte lehetetlennek tűnik, hacsak nem kifejezetten rosszul fizető állásból szeretne kitörni az álláskereső. A vezető vagy specialista dilemma egyre inkább elhalványul a medior specialisták körében: már nem akarnak bármi áron vezetők lenni, a senior specialista pozíció sokkal kívánatosabb lett számukra. Biztosabb álláslehetőség, komfortosabb feladatok érkeznek így. Sok szakmai középvezető sem felsővezetői karrierre vágyik, inkább a specialista szerepet keresi újra – a dilemma ilyenkor az, érdemes-e rászánni az időt újera a specialista szakterületbe belemélyedésre, vagy inkább maradni kell vezetői szerepekben.

Dilemma még, hogy érdemes-e mostanság divatos feladatkörökre képezni magunkat, vagy már telített a piac? Például a virtuális asszisztensekkel egyre inkább telítődik a piac, agilis coach is egyre több van. Az adatok kiaknázásával foglalkozó szakterületek - adatvizualizáció, elemzési területek, adattároláshoz és kezeléshez kapcsolódó jogi és technológiai területek - folyamatos hiánnyal küzdenek munkáltatói oldalról. És akkor bevetik az AI-t… Ott van a szociális területekre lépés dilemmája, hogy az alulfizetett, de mindenképpen erős EQ-t kívánó szakmáknak van-e hosszútávon olyan jövője, ami miatt a jelenlegi nehéz helyzet ellenére érdemes ezeket választani. 

Érez-e az álláskeresőkben az AI-szorongást? Milyen reakciókat lát?

- Úgy fest, most épp „túlhasználjuk” az AI-t, mindent „összeAI-ozunk”. De ezek a kísérletek fogják megadni, hogy a jövőben mire lehet valóban jól használni, és hogyan lehet „visszaszelídíteni” egy jó eszközzé. Hozzáteszem, az AI-t pont a legkisebb és a legnagyobb cégek használják leginkább. A kis cégeknél segíti a kapacitáshiányt, a nagy cégeknél a folyamatok felgyorsítására valóban jó lehet.

Változott-e a munkaadói hozzáállás a 45 év felettiekkel szemben? Nekik miben kell másképp állást keresni?

- Én úgy érzem, pozitív változás történik. Az ageism-el kapcsolatos felvilágosító munka, amit sok szakember végez munkáltatóknál, a jó jelöltek magasabb életkora elhozta ezt is. Elsőre megdöbbentőnek tűnik, hogy Magyarországon a technológiai vállalatok munkavállalói átlagéletkor 42-47 év. Másodjára ugyanez logikus: akkora a tudásanyag bármely technológiai szakterületen, hogy mire senior szinten megtanulja ezeket egy-egy ember, ebben az életkorban lesz. 

Van-e olyan új szakma, amit meg lehet lovagolni? Illetve kiknek könnyebb most elhelyezkedni?

- Az adat az új olaj, mondják évek óta, és ez meg is jelent mára a munkaerőpiacon: minden adattal kapcsolatos szakterület keresi a jó szakembereket. Adatbányászat (Data Mining) – rejtett minták, szabályszerűségek feltárása, adattudomány (Data Science) – statisztika, gépi tanulás és programozás alkalmazása, adatvizualizáció (Data Visualization) – adatok érthető, vizuális bemutatása. Ez utóbbihoz hatalmas emberismeretre is szükség van, az adat "csak" munkaeszköz, így nemcsak a "kockák" világa az adatokkal való munka. De ide sorolnám a folyamatokkal kapcsolatos munkákat is, üzleti és döntési folyamatok elemzése, tervezése, újragondolása, és természetesen mindent, ami AI. A modern jogi ismeretek egy érdekes új terület, ahol az AI vagy a felhőhasználat jogi szabályzása is komoly tényező lett – ez sokkal erősebb technológiai tudást kíván a jogászoktól, mint korábban a GDPR megalkotásánál kellett. Sőt még a filozófia, szociológia, pszichológia is terepet nyer ezáltal, hiszen az AI kapcsán komoly etikai dilemmák jelentek meg. A bölcsészekre újra nagy szükség lesz, pont a technológiai területeken – ahol eddig elvétve, inkább karrierváltóként jelentek meg.

Emellett a kékgallérosok világa is átalakul: a kreativitást, szépérzéket, jóízlést kívánó kétkezi munkák nagy megbecsülésnek örvendenek, és bizalmi munkákká váltak az egyre drágább alapanyagok miatt. Amit egy gép meg tud csinálni, az tökéletes lesz, de az AI nem tudja megálmodni azt, amitől szép, esztétikus, kellemes lesz a termék.

Sok ellentmondásos info jön az IT-sok álláspiacáról. Ön milyennek látja a keresletet és a kínálatot?

- Úgy látom, hogya seniorokra újra nagy lett az igény, és sajnos a juniorok vesztettek a lehetőségeikből – az AI junior munkákra inkább használható. Az adatokkal kapcsolatos technológiai feladatok száma növekszik, és a kiberbiztonság is külön tudományággá fejlődött, ahol egy-egy szakterületben el lehet annyira mélyülni, hogy hosszú évekre megalapozza egy jelölt vagy cég szakmai útját.

Miben kellene javulnia a cégeknek toborzásban? Hol van a határ gép és ember között?

- Az „összeAI-ozott” folyamatokat és döntéselőkészítéseket szerintem vissza kell venni az AI-tól, de legalábbis erőteljes emberi kontroll alá helyezni: fontos lenne megérteni, hogy az AI eszköz, és nem kolléga. Ahogy szabadkézi rajzot sem tudunk vonalzóval létrehozni, úgy az emberekkel való bánást sem lehet gépre bízni, mert nem lesz jó. A viselkedésmintákat még a pszichológia, mint tudomány is folyamatosan kutatja, nincsenek befejezett tudományos válaszok, így az AI-nak csak nagyon keveset és bizonytalanul tudunk megtanítani erről – és amit„megért” az sem viselkedés, csak szimuláció lesz. Erre építve a döntést sosem szabadna teljesen AI-ra bízni.

Egy AI-al végzett toborzás nagyon félre tud menni: az álláshirdetés az AI minták alapján megírja – ahelyett, hogy a leendő szakmai vezetőt kérdeznénk, hátha felmerült valamilyen új igénye, vagy tudja, milyen készség, tudás, hozzáállás hiányzik a csapatból, amit pótolnia kell. Az álláshirdetések egyre inkább mutatják az „AI-jal írt” jegyeket. Az álláshirdetésre beküldött CV-ket AI szűri, ember nem látja, így a kincset érő karrierváltók kiszűrődnek. A kiválasztott jelölt chatbottal screening-interjúzik, majd az onnan kijövő eredmények alapján robotinterjún egy gépnek rögzíti videóra a válaszait. A rögzített videót egy AI elemzi ki, majd végre átadja egy embernek az eredményt. Az emberi kontroll teljesen kimaradt a folyamatból, már a kezdetekkor.

Láttam ilyen folyamatot, nem filmben, hanem jelölttel, élőben. Üzenet a HR-eseknek: Az a jelölt, aki ezt „túléli”, vajon meggyőzhető lesz-e a maradásról a munkavállalóknak szánt jólléti intézkedésekkel? Egyáltalán, túlélheti-e ezt a folyamatot egy elhivatott, szakterülete iránt lelkes jelölt, vagy csak a szakbarbárok és a jó szakmai múlttal rendelkezőknek sikerülhet - karrierváltók, mediorok kizárva? Illetve így lesznek a pozíciók túlkalibrálva: egy komoly szaktudású, senior jelölt fog érkezni oda, ahol egy mediorságba lépő junior is elég, aminek következménye, hogy a fluktuáció is megnövekszik – minden jólléti intézkedés ellenére, ráadásul már az álláshirdetés megfogalmazásánál félremehet a kiválasztás. És ez még csak a toborzás, a HR többi szakterületén például teljesítménymenedzsment, kompenzáció, változásmenedzsment még nehezebb lehet az AI beépítése. 

A nyitóképen Jobangel, azaz Fazekas Éva.