Ar pirmąjį darbo pokalbį gali pravesti dirbtinis intelektas, o personalo specialistui pateikti jau susistemintą informaciją apie kandidatą? Tai praktiškai išbandė „Kauno grūdų“ personalo komanda, į realias darbuotojų atrankas įtraukusi jaunų lietuvių vystomą „Celper AI“. Įrankis automatizuoja pirmuosius atrankos etapus, tačiau galutinį sprendimą dėl kandidato ir toliau priima žmogus.
Vienas įrankio kūrėjų Marius Vanagas pasakoja, kad „Celper AI“ idėja prasidėjo nuo mokyklos projekto. Iš pradžių komanda ketino kurti sprendimą, kuris padėtų jauniems žmonėms pasiruošti darbo pokalbiams, tačiau pradėjusi domėtis atrankų procesu pastebėjo kitą problemą – nemažai personalo specialistų laiko atima pirminis kandidatų vertinimas.
„Draugai pasakodavo, kiek streso jiems kelia darbo pokalbiai ir kad dažnai nežino, ką juose sakyti, todėl iš pradžių galvojome apie pasiruošimo įrankį kandidatui. Tačiau kalbėdamiesi su įmonėmis supratome, kad darbdavio pusėje problema dar didesnė. Personalo specialistai daug laiko skiria skambučiams ir pirminiams pokalbiams. Taip nusprendėme kurti įrankį, kuris palengvintų būtent šį atrankos etapą“, – sako M. Vanagas.
Kur kandidatų srautas didžiausias
„Kauno grūdų“ personalo projektų vadovė Donata Plagienė sako, kad daugiausia darbo personalo komandai tenka pirmosiomis dienomis paskelbus naują poziciją. Reikia peržiūrėti gautus gyvenimo aprašymus, įvertinti kandidatų patirtį ir nuspręsti, su kuo tęsti bendravimą. Vienu metu vykstant kelioms atrankoms, šis etapas pareikalauja nemažai laiko.
Sulaukusi „Celper AI“ kūrėjų pasiūlymo bendrovės personalo komanda nusprendė patikrinti, kokią šio darbo dalį šiandien jau galima patikėti DI.
„Apie DI galimybes šiandien kalbama labai daug, bet mums buvo įdomiau praktiškai pasižiūrėti, kur jis iš tiesų gali būti naudingas mūsų darbe. Kartu norėjome įvertinti, ar toks įrankis galėtų palengvinti tuos atrankos etapus, kuriuose tenka apdoroti didesnį kandidatų srautą“, – pažymi D. Plagienė.
Nuo CV iki pirmojo pokalbio
„Celper AI“ skirtas pirmiesiems darbuotojų atrankos etapams automatizuoti. Įrankis gali analizuoti kandidatų CV pagal konkrečiai pozicijai keliamus reikalavimus, pristatyti kandidatui įmonę ir pravesti pirminį pokalbį telefonu. Personalo specialistui po jo pateikiama susisteminta kandidato ir jo CV analizė.
„Įsivaizduojame jį kaip komandos narį, kuris nepavargsta. Įrankis gali įsigilinti į įmonės veiklą, kandidatui ją pristatyti, pravesti pirminį pokalbį ir personalo komandai pateikti susistemintą informaciją. Toliau kuriame DI atrankų konsultantą, su kuriuo personalo specialistai galėtų pasitarti, ir dirbame ties integracijomis į įmonių jau naudojamas atrankų valdymo sistemas“, – aiškina M. Vanagas.
Kur baigiasi DI darbas?
Nors technologija gali perimti dalį pirminės atrankos, abi pusės sutaria, kad sprendimas, ką priimti į darbą, turi likti žmogui. D. Plagienės teigimu, kuo atranka labiau artėja prie galutinio etapo, tuo daugiau reikšmės įgyja gyvas pokalbis ir dalykai, kurių neįmanoma įvertinti vien pagal CV ar standartizuotus atsakymus.
„Technologijos gali padėti apdoroti didesnį informacijos kiekį ir automatizuoti dalį tarpinių atrankos etapų. Tačiau vertybių, kultūrinio tinkamumo ar to, kaip žmogus jausis konkrečioje komandoje, vien pagal standartizuotus atsakymus neįvertinsi. Galutiniuose etapuose svarbus gyvas kontaktas ir būsimo tiesioginio vadovo įsitraukimas“, – teigia D. Plagienė.
M. Vanagas priduria, kad toks darbo pasidalijimas buvo numatytas ir kuriant patį įrankį. DI turėtų perimti didelės apimties, pasikartojantį darbą, tačiau ne pakeisti personalo specialistą.
„Atranka nėra tik varnelių sudėjimas. Žmogiškasis ryšys, empatija, jausmas, ar žmogus tikrai pritaps komandoje – šių dalykų iki galo nenuskaitys joks algoritmas. Galutinį sprendimą norėjome palikti žmogaus rankose“, – pabrėžia jis.
Jauniems kūrėjams – testas realiomis sąlygomis
„Celper AI“ vis dar vystomas, todėl kūrėjams svarbu įrankį išbandyti ne tik savo aplinkoje, bet ir realiose darbuotojų atrankose.
„Kad ir kiek sistemą testuotum pats, vis tiek lieka dalykų, kurių nepastebi, kol įrankio neišbando realūs vartotojai. Mums reikėjo partnerio su didesniais kandidatų srautais. „Kauno grūdų“ komanda sutiko išbandyti įrankį, todėl galėjome pamatyti, kaip jis veikia realiomis sąlygomis ir ar mūsų pateikiama analizė iš tiesų naudinga specialistams“, – sako M. Vanagas.
D. Plagienės teigimu, bendradarbiavimas naudingas abiem pusėms: kūrėjai gauna grįžtamąjį ryšį iš kasdien su atrankomis dirbančių specialistų, o įmonė gali praktiškai susipažinti su dar vystomomis technologijomis.
„Tokie bandymai leidžia ne tik išbandyti naują technologiją, bet ir savo patirtimi prisidėti prie jos tobulinimo. Kūrėjams galime labai konkrečiai pasakyti, ko reikia personalo specialistui ir kas realiame atrankos procese veikia kitaip, nei gali atrodyti kuriant produktą“, – pastebi D. Plagienė.
About the Author
