O automatyzacji i dehumanizacji procesów rekrutacyjnych

Systemy ATS zmierzają do coraz większej automatyzacji procesów rekrutacyjnych. Rozwój systemów ATS prowadzi w sposób nieunikniony do tego, że po wprowadzeniu do systemu opisu stanowiska, algorytmy wyszukają i wstępnie wyselekcjonują kandydatów dostępnych w zasobach wewnętrznych pracodawcy i zewnętrznych, takich jak np. Linkedin.

Selekcjonując kandydatów, ATS zweryfikuje występowanie w profilu kluczowych fraz i na tej podstawie dokonają wstępnej oceny profilu. W wątpliwych wypadkach algorytm wyśle do kandydata wiadomość z dopytaniem o brakujące kwalifikacje lub kompetencje. Wiadomość zostanie wysłana jednym z kanałów komunikacji, który zostanie odkryty przez algorytm poszukujący danych kontaktowych kandydata, najczęściej za pomocą poczty elektronicznej lub wiadomości sms. W przypadku poczty elektronicznej algorytm samodzielnie odgadnie prawidłowy adres email kandydata. Wykorzysta do tego metodą prób i błędów oraz odpytywanie serwera DNS. Aplikacji do wyszukiwania danych personalnych, w tym numerów telefonów, jest w Internecie już wiele.

Dzień dobry Pani Agnieszko, zauważyłem że od 3 lat pracuje Pani na stanowisku sekretarki oraz biegle posługuje się Pani językiem angielskim. W treści Pani profilu widzę informację, że posługuje się Pani również językiem francuskim w stopniu komunikatywnym. Poszukuję właśnie kogoś takiego jak Pani! Chciałbym jedynie dopytać czy potrafi Pani pisać na komputerze bezwzrokowo?

Tak może wyglądać wiadomość wysłana przez algorytm, który w jednej sekundzie odnajdzie profil Pani Agnieszki, odczyta jego treść i znajdzie w tej treści poszukiwane informacje. Algorytm następnie zakwalifikuje kandydatkę do zadania pytania uzupełniającego o umiejętność bezwzrokowego pisania na klawiaturze (załóżmy, że jest to istotny element wymagań pracodawcy). Spersonalizowana wiadomość zostanie utworzona i wysłana do kandydatki w ułamku sekundy.

Opracowanie takiego algorytmu nie stanowi dziś żadnego problemu i nad takim rozwiązaniami pracujemy w Elemencie. W ciągu sekundy podobnych operacji aplikacja może przeprowadzić setki, a przy odpowiedniej infrastrukturze tysiące.

Co się stanie, jeśli pani Agnieszka odpowie, że od wielu lat pisze już bezwzrokowo?

Algorytm potrafi zinterpretować odpowiedź Pani Agnieszki. Tak naprawdę to już nie jeden algorytm a wiele skomplikowanych programów, sieci neuronowe, technologie NLP (Natural Language Processing). Z pewnością pamiętasz film prezentujący, jak Google Assistance zamawia stolik w restauracji lub wizytę u fryzjera. Mam na myśli właśnie taką komunikację.

Pani Agnieszko, doskonale się składa! Czy mógłbym przedstawić Pani ciekawą propozycję dalszego rozwoju zawodowego?

Sztuczna inteligencja kontynuuję dalszą rozmowę, buduje relacje z kandydatką, podpytuje o oczekiwania finansowe czy dostępność. Pani Agnieszka nawet nie podejrzewa, że rozmawia z algorytmem.

Kolejnym etapem jest wideorozmowa, w trakcie której AI analizują mimikę, głos i oczywiście treść odpowiedzi Pani Agnieszki. W odróżnieniu od człowieka, algorytm nie pominie choćby najmniejszej zmiany kierunku patrzenia, drgnięcia mięśni czy barwy głosu. Analiza treści i zachowania odbywa się w czasie rzeczywistym, kolejne pytania generowane są w ułamkach sekund.

Trudno będzie się oprzeć ocenie dokonanej przez dobrze rozwiniętą sztuczną inteligencję (podkreślam “dobrze rozwiniętą” ponieważ tak jak człowiek, tak również AI potrzebuje czasu by dojrzeć i “zmądrzeć”). Zatem to algorytmy będą podejmowały tę ostatnią, najważniejszą decyzję, z początku oczywiście jedynie jako doradcy przy podstawowych stanowiskach.