Reflexió: egy tézis, két nézőpont, egy közös zárás.
„Egy jól beállított szűrő is kizárhat jó jelölteket.”
Ha egy rendszer pontosan azt csinálja, amire beállítottuk, akkor miért lenne vele probléma?
Azért, mert lehet, hogy nem jó dolgokat szűrünk ki.
A kiválasztásban egyre több helyen használnak automatizált keresést, kulcsszavakat, előre meghatározott szempontokat és rangsorolást. Ez nyilván gyorsabbá teszi a folyamatot.
De közben könnyen elhisszük, hogy mi előre pontosan tudjuk, mitől lesz valaki releváns egy pozícióra.
Pedig egy jó jelölt lehet olyan is, aki:
Ha ezeket túl szigorúan vesszük, a rendszer nem hibázik. Pontosan azt csinálja, amire beállítottuk!
Csak közben lehet, hogy kizárunk valakit, akit érdemes lett volna legalább megnézni.
Szerintem ezért nem az a kérdés, hogy ember vagy automatizálás, hanem az, hogy hogyan tudjuk az automatizálást úgy használni, hogy segítsen a döntésben, és ne döntsön túl korán helyettünk.
Mert egy szűrő meg tudja mutatni, ki felel meg a feltételeinknek.
De azt már nem biztos, hogy megmutatja, ki lenne igazán jó a munkakörre.
Pár évvel ezelőtt fixen igent mondtam volna, de az AI-alapú szűrők megjelenése óta árnyalódott a véleményem.
Ahhoz, hogy ne zárjunk ki jó jelölteket, értelemszerűen a szükséges minimumra kell setupolni a szűrőt.
A hagyományos kulcsszavas szűrésnél ez viszont nem egyszerű, hiszen egy jó jelölt könnyen kieshet, ha más szavakkal írja le ugyanazt a tapasztalatot. Ha viszont újabb kifejezésekkel bővítjük a keresést, akkor a „vagy” kapcsolattal túl tágan (= sok lesz a nem releváns jelölt), az „és” kapcsolatokkal pedig túl szigorúan fogunk szűrni (= még több jó jelölt eshet ki).
Az AI a jelentést és a szövegkörnyezetet is vizsgálhatja. A „projektkoordináció” szó hiányozhat a CV-ből, miközben a jelölt határidőket követett és csapatok munkáját hangolta össze.
A tapasztalat mélységét is értékelheti: SQL-tanfolyam vagy öt év napi használat? Ugyanaz a kulcsszó, eltérő tapasztalat. Más munkakörben szerzett készségeket is felismerhet: ügyfélszolgálati csapat vezetése is adhat releváns vezetői tapasztalatot.
Persze tökéletes így se lesz a szűrés, szóval továbbra is eshet ki jó jelölt, viszont így könnyebb a szükséges minimumra szűrni, és kevesebb jó jelölt eshet ki az eltérő megfogalmazás miatt.
Az AI sokat segíthet abban, hogy az eltérő megfogalmazások mögött is felismerjük a releváns tapasztalatot, de a kiválasztás elején nekünk kell jól meghatároznunk, mit keresünk valójában!