Polecenia kandydatów - czy polecenie faworyzuje kandydata w rekrutacji?
Czy kandydat polecony otrzymuje automatycznie większą szansę na przejście wstępnej selekcji?
Polecenie poleceniu nie jest równe. Co innego, jeśli polecamy kandydata, o którym wiemy tylko tyle, że szuka pracy, ale w praktyce nie znamy go zbyt dobrze, w szczególności nie wiemy, jak pracuje. Co innego zaś, gdy polecamy kandydata, którego dobrze znamy i wiemy, że jest to profesjonalista.
Kluczowe zatem jest nie to, że kandydat jest polecony, ale dlaczego został polecony. Osoby prowadzące proces rekrutacyjny powinny zatem mieć możliwość kontaktu z polecającym, by ustalić uzasadnienie polecenia.
Wspólnie z jednym z klientów naszego systemu ATS opracowaliśmy i wdrożyliśmy prosty i skuteczny sposób obsługi i raportowania poleceń kandydatów. Nagrałem kilkuminutowy filmik, który pokazuje, jak to działa w Elemencie.
Pociągnę jednak dalej temat poleceń w kontekście dyskusji na temat przeciwdziałaniu dyskryminacji, które to dyskusje obserwuję co jakiś czas w Internecie.
Zastanawiam się, jak do poleceń podchodzą osoby, które bardzo dużą wagę przykładają do równego traktowania kandydatów w procesach rekrutacyjnych. Czy osoby takie, podczas wstępnej selekcji, dokładnie tak samo traktują kandydatów z poleceń, jak pozostałych kandydatów? Czy też jednak polecenie zadziała i kandydat z polecenia przejdzie dalej kosztem innego kandydata?
Osobiście widzę dwa rozwiązania:
Kandydatów traktujemy tak samo, co w praktyce oznacza, że samo polecenie nie jest brane pod uwagę jako czynnik faworyzujący kandydata.
Ustalamy powód polecenia i ten powód może faworyzować kandydata w procesie rekrutacyjnym wobec innych kandydatów, o których nie mamy żadnej dodatkowej wiedzy.
W obu przypadkach oczywiście zasadniczą wartością polecenia jest to, że jest to dodatkowe źródło kandydatów i tu ponownie system ATS jest przydatnym narzędzie do monitorowania poleceń i ich ewentualnego rozliczenia.
Osobiście trudno mi pogodzić się z myślą, że miałbym zignorować polecenie kandydata, które uzyskałem od osoby, na której zdaniu mogę polegać. Traktuję zatem polecenie, tak samo, jak traktuję dodatkową kompetencję kandydata w CV. Jest to po prostu kolejny element, który wpływa na moją końcową decyzję względem kandydata.
Ciekaw jestem, jak do tego podchodzą w szczególności osoby, które praktykują takie działania, jak np. ukrywanie CV w procesie rekrutacyjnym po to, żeby ukryć pochodzenie kandydata, które może wynikać z koloru skóry widocznego na zdjęciu, albo z nazwiska lub historii edukacji. Działania takie podejmowanie są w celu ochrony kandydatów przed świadomą lub nieświadomą dyskryminacją, czyli w celu zapewnienia im równego traktowania w procesie rekrutacyjnym. Osobiście mam mieszane uczucia do takich działań, ale to temat na osobny artykuł.
Polecam:
- Zapisz się do naszego newslettera i otrzymuj unikalne dane i ciekawostki z rynku pracy i rekrutacji.
- Poznaj ATS Element i sprawdź czy to najlepszy system rekrutacyjny dla Twojej firmy.
- Zobacz najczęściej czytane posty na naszym blogu:
Maciej Michalewski
CEO @ Element. Recruitment Automation Software
Ostatnie wpisy:

Autonomiczna firma: jak Replit robi to agentami AI i jak zrobić to samemu
Replit zbudował autonomiczną firmę: flotę agentów AI, w której ludzie wybierają cele, a automaty robią kroki. Rozkładam ten wzorzec i pokazuję, jak wdrożyć go w mikrostartupie.

Jak odmówić kandydatowi bez ghostingu: playbook Glena Catheya
Ghosting kandydatów to nie problem skali, tylko priorytetów. Omawiam playbook odmów Glena Catheya: 6 zasad, 7 szablonów i wdrożenie w systemie ATS.

Rynek pracy wraca na plus. 259 tysięcy ofert i dziesięć miast rośnie
W czerwcu 2026 w Polsce pojawiło się 259 tys. ofert pracy, a roczna dynamika po raz pierwszy od ponad roku wyniosła +4%. Raport Grant Thornton i Element pokazuje rynek odzyskujący rozpęd.

Co nowego w Elemencie: miesiąc konkretnych usprawnień dla rekruterów
Przegląd nowości w Elemencie z ostatniego miesiąca: zapamiętywanie filtrów, RODO i zgody, SMS-y do kandydatów, nowe API oraz większe bezpieczeństwo danych.

Kariera w erze agentów AI: co naprawdę się liczy według Phila Chena
Phil Chen (Helm AI, Scale, OpenAI, DeepMind) twierdzi, że w erze agentów AI liczy się znajdowanie problemów, ostatnia mila i reputacja. Podsumowuję esej i dodaję komentarz o rekrutacji.

AI nie zabiera pracy. Firmy, które w nią inwestują, rekrutują więcej
Firmy, które poważnie inwestują w AI, zwiększają zatrudnienie o 10,2% w dwa lata, także na stanowiskach juniorskich. Dane Ramp obalają panikę, że AI zabierze pracę.