Poslodavci su oduvek tragali za načinom selekcije koji bi pouzdano prepoznao pravu osobu za određeni posao, doduše sa različitim stepenom uspeha.
Početkom 20. veka jedan proizvođač iz Filadelfije birao je radnike tako što bi bacio jabuke u gomilu kandidata: ako biste uspeli da uhvatite jednu i zadržite je, bili ste primljeni. Pedesetih godina kompanije su otišle u potpuno drugu krajnost, pa su kandidati prolazili kroz višednevna testiranja inteligencije i procene ličnosti. Sredinom 2000-ih pojavio se trend, inspirisan kompanijom Google, da se kandidatima postavljaju zagonetna pitanja poput „Koliko golf loptica može da stane u školski autobus?“. Ta praksa je napuštena kada su istraživanja pokazala da takva pitanja nemaju nikakvu vezu sa stvarnim radnim učinkom. Čak i strukturisani intervjui, koji se često smatraju najpouzdanijim metodom selekcije, mogu da predvide tek oko polovine razlika u radnom učinku među zaposlenima.
Danas veštačka inteligencija obećava da će poboljšati takav bilans. Prema nedavnom izveštaju World Economic Forum-a, čak 90 odsto poslodavaca koristi neki oblik automatizovanog sistema kako bi rangirao, prioritizovao ili eliminisao kandidate, tri od četiri CV-ja nikada ne stignu do osobe koja donosi odluku o zapošljavanju a pojedini AI sistemi mogu da odbiju CV za svega 0,3 sekunde tokom početnog skeniranja.
Međutim, kroz istoriju su kandidati uvek pronalazili načine da se prilagode sistemu koji je u datom trenutku dominantan. Kada su psihometrijski testovi postali popularni, pojavila se čitava industrija obuka koja je ljude pripremala za njih. Kada su intervjui zasnovani na kompetencijama postali standard, kandidati su naučili da svaki odgovor oblikuju prema unapred definisanom obrascu.
AI kao „čuvar kapije“ ka zaposlenju
Savremeni proces zapošljavanja vođen veštačkom inteligencijom zapravo nije mnogo drugačiji, osim što sada obe strane imaju pristup istoj tehnologiji. Kandidati koriste generativnu veštačku inteligenciju da masovno „proizvode“ prijave prilagođenje „senzibilitetu“ poslodavca, dok poslodavci odgovaraju sve sofisticiranijim alatima za filtriranje. Za većinu ljudi koji traže posao ti sistemi su danas prvi čuvari kapije ka zaposlenju. Ako vaša prijava ne prođe algoritamsku selekciju, velika je verovatnoća da je nijedna osoba nikada neće ni pročitati.
Ipak, ova tehnologija je često mnogo manje sofisticirana nego što kandidati pretpostavljaju. Novinarka Hilke Šelman u svojoj knjizi The Algorithm testirala je različite sisteme za automatsku selekciju. U jednom slučaju je na svako pitanje u video-intervjuu odgovarala ponavljajući rečenicu „Volim timski rad“ i dobila je visoku ocenu. U drugom eksperimentu odgovarala je na pitanja na nemačkom jeziku za poziciju koja je zahtevala engleski i sistem je procenio da je 73 odsto kvalifikovana. Ako algoritam ne može da razlikuje smislen odgovor od besmislenog, onda bi kandidati trebalo manje da ga se plaše, a više da razmišljaju strateški o tome kako da mu pristupe.
Prolazak kroz algoritamsku selekciju često se svodi na prilično jednostavne stvari. Ovi sistemi prvenstveno pokušavaju da uporede ključne reči iz oglasa za posao sa tekstom u vašem CV-ju, pa je važno da pažljivo pročitate oglas i uskladite terminologiju. Nije preporučljivo kopirati ceo opis posla, jer neki sistemi to kažnjavaju, ali se smatra da je dobro da postoji približno 80 do 90 odsto podudaranja u terminologiji. Takođe je korisno da uz skraćenice napišete i puni naziv. Ako u oglasu piše „Search Engine Optimisation“, a vi ste u CV-ju naveli samo „SEO“, sistem možda neće prepoznati da se radi o istoj veštini.
Korisno je i da u CV uključite poseban odeljak sa veštinama, umesto da one budu skrivene u opisima poslova. Sve više kompanija prelazi na zapošljavanje zasnovano na veštinama, pa je dobro odvojiti tehničke veštine (poput poznavanja različitih softvera, jezika ili posedovanja sertifikata ) od interpersonalnih sposobnosti kao što su vođenje tima, upravljanje zainteresovanim stranama ili rešavanje konflikata. Preciznost u formulaciji takođe igra veliku ulogu. Neodređene tvrdnje poput „povećao efikasnost“ ne znače mnogo ni algoritmu ni čoveku, dok konkretna formulacija poput „smanjio vreme obrade za 30 odsto“ pruža jasnu informaciju o postignutom rezultatu. S vremena na vreme na društvenim mrežama, naročito na TikTok-u, postaje popularan trik poznat kao white fonting, koji podrazumeva da kandidat ubaci ceo opis posla u CV, ali u belom fontu, tako da ga ljudi ne vide, dok ga algoritam može pročitati. Međutim, kompanija ManpowerGroup navodi da svake godine otkrije oko 100 000 prijava sa takvim „skrivenim“ tekstom i kandidati koji to rade obično se odmah eliminišu iz daljeg procesa.
I kandidati uzvraćaju udarac
Proces zapošljavanja, međutim, ne završava se na prijavi. Sve više kompanija koristi AI u čitavom procesu selekcije: kroz video intervjue koje ocenjuje algoritam, razgovore sa četbotovima, testove u formi igara i alate koji analiziraju komunikacione veštine kandidata. Za kandidate to znači da proces zapošljavanja sve više zavisi od signala koje šalju u različitim momentima intervjua. U video intervjuima koje vodi AI važno je govoriti jasno i direktno u kameru, koristiti kratke i strukturisane odgovore i fokusirati se na konkretne primere i rezultate. U razgovorima sa četbotovima najbolje je odgovoriti tačno na postavljeno pitanje i izbegavati digresije, jer ovi sistemi obično ocenjuju odgovore prema vrlo uskom skupu kriterijuma.
Kao logičan odgovor na automatizovanu selekciju, mnogi kandidati već koriste AI za pisanje prijava. Ako poslodavci koriste algoritme da filtriraju kandidate, mnogi smatraju da nema ništa sporno u tome da i kandidati koriste AI kako bi povećali šanse da prođu prvi krug. AI se koristi i za istraživanje konkurencije kompanije, najnovijih vesti ili kretanja plata za određenu poziciju na tržištu, upravo onih informacija koje često nedostaju generičkim prijavama.
Ali tako dolazimo do pomalo distopijskog scenarija u kojem nečiji ChatGPT piše i šalje prijave za posao, algoritmi poslodavca ih ocenjuju, AI intervjuer vodi prvi razgovor, a posao dobija kandidat sa najboljim algoritamskim rezultatom. A ako svi kandidati koriste iste AI alate, njihove prijave počinju da zvuče isto i pisani materijal prestaje da bude dobar način da se ljudi međusobno razlikuju.
U trenutku kada pisana prijava izgubi na značaju, mnogo više vrednosti dobijaju oni delovi procesa u kojima se vidi stvarna osoba. Intervjuer koji shvati da zaista razumete čime se organizacija bavi ili menadžer koji pročita motivaciono pismo i pomisli „ova osoba razume šta radimo“ uvek će pridati veću težinu tom utisku nego bilo kojoj oceni koju je generisao algoritam. AI može pomoći da se prijava izoštri i poboljša, ali kada je konačno pročita čovek, važno je da sa druge strane i dalje pronađe stvarnu osobu.
