Ha az ember helyett AI ügynök pályázik: 4 trend, ami megnehezíti a toborzók életét

A tehetségmenedzsmenttel foglalkozó vezetők számára nem újdonság, hogy a változás állandó, különösen mivel a HR-en belül gyakran ők vezetik be a mesterséges intelligencia eszközeit – mutatott rá Jamie Kohn, a Gartner HR-részlegének vezető elemzője a Gartner HR Symposium/Xpo rendezvényén. A toborzók azonban egyszerre kell, hogy megküzdjenek a munkáltatók és a jelöltek ellentmondásos elvárásaival.

Kohn előadásában négy olyan meghatározó trendet ismertetett, amelyek jelenleg a toborzási tapasztalatokat alakítják, és megmutatta, mit tehetnek a szervezetek a sikeres alkalmazkodás érdekében.

1. A gépek mint új célközönség

A generatív mesterséges intelligencia beépült a mindennapokba, így a jelöltek egyre inkább rábízzák döntéseiket a technológiára, beleértve az álláskeresést is. A Gartner kutatásai szerint 2029-re minden negyedik jelöltet egy gép – egy a jelölt nevében eljáró ügynök – képviselhet. Előfordulhat, hogy olyan emberektől érkeznek pályázatok, akik soha nem hallottak a cégről vagy a pozícióról, mivel az MI hozott döntést helyettük olyan külső források alapján is, amelyeket a vállalatok nem tudnak teljes mértékben ellenőrizni.

A generatív mesterséges intelligencia által gyűjtött információk nem korlátozódnak a karrieroldalakra. Számos más forrásból, például harmadik fél weboldalain megtalálható munkavállalói értékelésekből is merít információkat annak eldöntéséhez, hogy egy álláshirdetést megosszon-e a jelölttel. Annak biztosításához, hogy az AI-ügynökök az álláshirdetéseket azoknak a jelölteknek továbbítsák, akiket a vállalatok el szeretnének érni, a munkaadóknak világos, strukturált, szöveges tartalmakat kell létrehozniuk – például olyan videókat, amelyekhez olvasható átírás is tartozik. A tartalomnak emellett naprakésznek kell lennie, és tükröznie kell a vállalat legfrissebb kulturális jellemzőit, például azt, hogy hogyan áll hozzá a rugalmassághoz.

Minél konkrétabb, annál jobb, tanácsolja Jamie Kohn. Érdeme alátámasztani az állításokat adatokkal és munkavállalói beszámolókkal, és ne féljenek részletesen válaszolni a jelöltek esetleges kérdéseire sem - jegyezte meg.

2. Elmozdulás a kockázatkerüléstől a kockázattudatosságig

Korábban a munkáltatók általában igyekeztek elkerülni az AI használatát a jelöltek értékelésében, ma azonban nyitottabbak a technológiára a munka skálázása miatt. Az elmúlt két évben a beérkező pályázatok száma megduplázódott, ami részben a botoknak és az MI-ügynököknek köszönhető. E nyomás hatására a szűrők és a tűzfalak kezdenek leomlani, mivel a recruiterek jóváhagyással vagy anélkül, de használni fogják az AI-t.

A szervezeteknek érdemes mérlegelniük, hogy hol magas a fluktuáció vagy a felvételi volumen, és melyek azok a stabil, repetitív folyamatok, ahol alacsonyabb kockázattal gyorsítható a munka.

3. Tudjuk-e kié a használatban lévő technológia?

Ahelyett, hogy hónapokig egyeztetnének a beszerzéssel vagy az IT-osztállyal, a recruiterek közvetlenül a már meglévő beszállítóktól kapnak új funkciókat, vagy maguk építenek saját megoldásokat kódolás nélküli (no-code) eszközökkel. Ez a gyorsaság azonban megfelelési és irányítási kihívásokat szül, például azonos funkciót ellátó, eltérő eszközök elszaporodását. A munkáltatóknak ezért elemezniük kell az eszközök elérését és az azokkal járó kockázatokat.

4. A toborzóknak új teljesítménymutatókra van szükségük

A toborzók egyrészt a folyamatos munkaerőhiánnyal, másrészt a tehetségek bevonzásával is küszködnek. Miközben elvárják tőlük, hogy felépítsék a toborzási folyamatokat és alakítsák a döntéseket, legyenek gyorsak és rendeljék alá magukat a szakmai vezetőknek

„Arra kérjük a toborzókat, hogy stratégiailag gondolkodjanak, miközben olyan rendszer veszi körül őket, amely lehetővé teszi, sőt jutalmazza a helytelen magatartást” – mondta Kohn.

Ennek orvoslására a munkáltatóknak felül kell vizsgálniuk a folyamatok kialakítását, az adatokhoz való hozzáférést és a partnerségeket. Ezután pedig olyan teljesítménymutatókat kell bevezetni, amelyek a valós elvárásokra adott válaszokat mérik. Például a jelöltlisták minőségét, a termelékenység eléréséhez szükséges időt és a jelöltek bizalmát – magyarázta Jamie Kohn.

Forrás: HR Dive