O automatyzacji i dehumanizacji procesów rekrutacyjnych

W dzisiejszych czasach dynamicznie rośnie ilość informacji dotyczących wkraczającej do naszego życia automatyzacji. Według raportu Gartnera 2019 będzie rokiem automatyzacji. Automatyzują się procesy produkcji, transportu, magazynowania, zarządzania, liczenia, analizy, tłumaczenia, podejmowania decyzji, a także sprzedaży i rekrutacji. Co z tego wynika?

W magazynie wysokiego składowania Amica 26 tys. miejsc paletowych może obsługiwać teoretycznie 1 osoba. Zatem setki osób pracy już tam nie znajdzie. W supermarketach coraz więcej znaleźć można bezobsługowych kas. Wczoraj dzwoniłem na infolinię Orange i usłyszałem “Dzień dobry, jestem Maks, głos sztucznej inteligencji”. Według raportów, lista zawodów które z pewnością wkrótce zniknął jest bardzo długa. Wśród nich znajdziemy takie jak:

  • księgowi, 
  • spedytorzy, 
  • telemarketerzy, 
  • kierowcy, 
  • sprzedawcy sklepowi, 
  • pakowacze, 
  • pośrednicy nieruchomości, 
  • dyspozytorzy, 
  • data entry (wprowadzacze danych?) 
  • i wiele innych.

Co z branżą rekrutacyjną?

Stale rośnie liczba dostępnych systemów ATS, które w mniejszym lub większym stopniu automatyzują pracę rekruterów. W artykule dotyczącym automatyzacji pracy na Linkedin opisałem kilka przykładów automatyzacji wkraczającej do branży rekrutacyjnej. Obecny stan wiedzy i rozwoju technologii pozwala z całą pewnością stwierdzić, że większość czynności wykonywanych w toku procesu rekrutacji może być wykonywana przez algorytmy. Najlepsze systemy ATS – pracujemy w pocie czoła aby Element był wśród nich – z pewnością będą wykorzystywały innowacyjne technologie aby coraz bardziej optymalizować pracę rekruterów i redukować koszt rekrutacji.

Rozwój systemów ATS a automatyzacja rekrutacji

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.

Rekrutacja pracowników przy pomocy nowoczesnych systemów rekrutacyjnych będzie normą dla przyszłych pokoleń

Może to brzmieć jak science fiction. Zapewniam jednak, że dla przyszłych pokoleń prowadzenie procesów rekrutacyjnych w sposób opisany powyższej będzie codziennością.

W dniu pisania tego tekstu mieliśmy kilka telefonów na temat chatbotów rekrutacyjnych, sieci neuronowych odczytujących treść profili, systemach nagrywających rozmowy rekrutacyjne i wychwytujących z tych rozmów kluczowe dla rekrutera fragmenty, a na koniec dnia, na jednej z grup Facebook’owych, odnaleźliśmy link do aplikacji Unbiasify, która ukrywa przed rekruterem imię, nazwisko oraz zdjęcie właściciela profilu społecznościowego. Ukrywa po to, aby rekruter nie kierował się przy selekcji uprzedzeniami (polityka różnorodności). Unbiasify przypomniał mi, że technologia nie pędzi jedynie w kierunku automatyzowania procesów rekrutacyjnych. Technologia pędzi też w kierunku odczłowieczania człowieka.

System rekrutacyjny a dehumanizacja rekrutacji

Czym jest dzisiejszy proces rekrutacyjny? Wstępna selekcja profili, weryfikacja telefoniczna, wywiad ustrukturyzowany, wywiad behawioralny, testy kompetencyjne. Wszystko to służy przygotowaniu dokładnego profilu kandydata, który składa się z listy interesujących nas wskaźników i ocen. Pani Agnieszka: angielski 7/10; francuski 6/10; bezwzrokowe pisanie na klawiaturze 8/10; umiejętność pracy pod presją czasu 6/10; umiejętność zarządzania czasem 4/10; motywacja do pracy – pieniądze, rozwój kompetencji. Zgodnie z polityką różnorodności skorzystamy z Unbiasify, ukryjemy imię, nazwisko oraz wizerunek kandydata. Nie zapytamy o zainteresowania (bo okaże się, że interesuje się religią, do której mamy uprzedzenie), nie zapytamy czy uprawia sport (kandydat może być niepełnosprawny), skupimy się wyłącznie na predyspozycjach do realizacji obowiązków. Przestaniemy rozmawiać z Panią Agnieszką, która jest człowiekiem. Zaczniemy rozmawiać z kandydatem A, o wskaźnikach X,Y,Z.

Czy będziecie zaskoczeni jeśli okaże się, że Pani Agnieszka okaże się sztuczną inteligencją?

Jak widzicie, aplikacje nie tylko pozwalają nam automatyzować rekrutacje, ale także my sami zaczynamy traktować kandydatów jak… pozbawione imion i ciał aplikacje. Granice zacierają się z uwagi na postępującą dehumanizację. W skrócie HR literka H jest już bardzo mała a priorytetem jest już przede wszystkim R. Resources, zasoby, najlepiej tanie i niezawodne, jak w magazynach Amica.

Czy to źle, że systemy ATS doprowadzą do automatyzacji i dehumanizacji?

Nie czuję się kompetentny żeby to ocenić. Wiem jedynie, że automatyzacji nie da się powstrzymać, a jej konsekwencji nie unikniemy. Powiem więcej, od lat, wraz z naszym zespołem rekruterów i programistów, rozwijamy własny system automatyzacji rekrutacji w ramach systemu ATS Element (wkrótce będzie dostępny na rynku). Krok po krok budujemy opisane powyżej algorytmy i zmierzamy w kierunku implementacji sztucznej inteligencji. Działamy, ale też zastanawiamy się, szukamy dobrych wzorców, pomysłów, mentorów. Mówimy o tym co robimy i staramy się uświadamiać, przede wszystkim kandydatów, którzy najczęściej czują się pokrzywdzeni.

Jeśli macie własne przemyślenia, z czymś się zgadzacie lub nie, zapraszam do dyskusji. Proszę jedynie o wyrozumiałość – część istotnych aspektów pominąłem lub potraktowałem pobieżnie. Wyczerpująca recenzja tematu dalece wykracza poza moje skromne możliwości.

Polecamy:

Picture of Maciej Michalewski

Maciej Michalewski

CEO @ Element. Recruitment Automation Software

Ostatnie wpisy: