Dokazale su se već u praksi HCM (engl. human capital management) platforme olakšavajući upravljanje ljudskim potencijalima, od selekcije i regrutiranja do upravljanja karijerom. No otkako je postalo jasno da umjetna inteligencija čita štošta o kandidatima i trenira se i na podacima iz životopisa, sve je više zabrinutih za budućnost i svoju karijeru. Zaziva se plodan suživot ljudi i strojeva
Tražitelji posla su ogorčeni. Njihove prijave za posao čita i prebire umjetna inteligencija, što znači da sami poslodavci ne vide tko se sve želi pridružiti njihovu timu, a čije vještine i kompetencije još uvijek nedovoljno razvijena umjetna inteligencija svojim ‘skeniranjem‘ CV-a može vrlo lako previdjeti, za razliku od i dalje humanog čovjeka. Isto tako, ako kroz alate umjetne inteligencije prolaze njihovi podaci, pitanje je kuda odlaze, gdje se pohranjuju i tko im sve ima pristup. S druge strane, postoje i slučajevi u kojima AI botovi mogu prilagoditi životopise i prijaviti se na mnogo više radnih mjesta nego što stigne čovjek, pa poslodavcima stiže golem broj prijava za jedno radno mjesto. Možda baš zato pribjegavaju praksama s početka teksta te tako nastaje začarani krug. A umjetna bi inteligencija, kako se objavljuje na sva zvona, navodno trebala pomoći u personalizaciji i olakšavanju mnogih iskustava – u ovom konkretnom slučaju potencijalnim zaposlenicima brže naći posao, a poslodavcima lakše odabrati najbolje kandidate. Postavlja se pitanje u kojem se smjeru kreće upravljanje ljudskim potencijalima s razvojem umjetne inteligencije te pomažu li u tome ili odmažu napredni algoritmi human capital management (HCM) platformi?
Problem pristranosti
Kao i u mnogim drugim branšama, i u ljudskim potencijalima AI alati ubrzavaju i automatiziraju repetitivne poslove kod zapošljavanja te regruterima štede dragocjeno vrijeme za, primjerice, istraživanje tržišta rada. Sve se više upotrebljavaju programi za headhunting kandidata, automatizaciju, evaluaciju životopisa, rangiranje kandidata i usporedbu njihovih vještina s potrebama radnog mjesta, ističe to Valentina Haddad, voditeljica Odjela za regrutiranje i selekciju u SELECTIO Grupi. No Haddad također napominje da kod korištenja HCM platformi utemeljenih na AI algoritmima u odabiru kandidata postoje velika ograničenja.
– Jedan od njih je nedostatak ljudskog faktora za procjenu mekih vještina, motivacije i osobnosti kandidata, kao i pristranost. Ako su podaci na kojima se AI trenira već pristrani – bilo na osnovu spola, rase, dobi bilo drugih faktora – algoritmi mogu nastaviti te prakse. Također, takvi alati često su zasnovani na korištenju specifičnih ključnih riječi te mogu propustiti kandidate koji imaju odgovarajuće iskustvo, ali upotrebljavaju drugačije izraze u svom životopisu – primjećuje Haddad.
Međutim, to se može dogoditi na velikim tržištima rada, napominje Haddad, ali ne i na malim poput hrvatskog ili tržištima regije na kojima SELECTIO posluje.
– Budući da na domaćem tržištu rada trenutačno vlada nedostatak kadra, od niskokvalificiranih do visokokvalificiranih radnika, nedostaju nam konkretni brojevi na kojima bi bilo moguće primjenjivati ovakve AI modele. Upravo bi na projektima masovnog zapošljavanja dobro došlo korištenje AI modela, ali i to sve teže jer su takvi projekti sve opsežniji i zahtjevniji. Potrebni su veliki regrutacijski napori kako bi investitori uopće otvorili planirane tvrtke, predstavništva, hotele ili proizvodne pogone u Hrvatskoj. Kako bismo uspješno završili projekte na kojima radimo, trebamo se prije svega osloniti na poznavanje specifičnosti svih industrija i znati kako pronaći kandidata koji kompetencijama odgovara potrebama klijenata. Na temelju procjene njegovih vještina predlažemo kandidata koji može u kratkom razdoblju postati stručnjak u nekom području. Idealnih kandidata koji odgovaraju svim zahtjevima i promjenama na tržištu više nema. Stoga je potrebna stručnost temeljena na dugogodišnjem iskustvu procjene kandidata kako bismo među onima koje tržište nudi prepoznali kandidate sa specifičnim i generalnim znanjima. Takva je znanja uza socijalnu i emocionalnu inteligenciju te kapacitet za učenje i usvajanje teško prepoznati s pomoću AI alata. Zato psiholozi i dalje ostaju nezamjenjiv dio regrutacijskih procesa – naglašava Haddad, dodajući da u SELECTIO Grupi nastoje upotrijebiti AI alate tako da maksimiziraju njihove prednosti, a minimiziraju rizike.
Skliski teren
Na platformi za procjenu kandidata za posao Selekcija.hr AI upotrebljavaju za parsiranje životopisa, odnosno automatizirano odvajanje dijelova životopisa i unošenje u profil kandidata, nadzor prilikom ispunjavanja testova (kako bi se, na primjer, upozorilo na više osoba u prostoriji), generiranje izvještaja nakon provedenog testiranja te komunikaciju s kandidatima u korisničkoj podršci i zainteresiranim klijentima preko chatbota. Uskoro će uvesti sortiranje kandidata prema informacijama iz životopisa te prema opisu radnog mjesta. Njihovim klijentima umjetna inteligencija jako mnogo olakšava svakodnevne poslove u novačenju i selekciji kandidata, napominju. Međutim, i oni ističu da, unatoč tomu što AI može pomoći psiholozima u pisanju izvještaja, ne može ih potpuno zamijeniti.
– Iako umjetna inteligencija može kombinirati rezultate testiranja s informacijama iz životopisa i tekstom oglasa, ipak svaki izvještaj treba dodatno provjeriti i korigirati jer se u tekstu koji generira umjetna inteligencija mogu pojaviti neke nelogičnosti, tipfeleri ili ponekad strani jezik, a da to u promptu nigdje nije navedeno – objašnjavaju iz Selekcija.hr-a.
Primjena AI-ja u regrutaciji i selekciji sklizak je teren, upozorava Zvonimir Galić, redoviti profesor na Odsjeku za psihologiju Filozofskog fakulteta u Zagrebu, jer otvara različite etičke, pa i zakonske dvojbe.
– Primjerice, u zaključivanju o poželjnim osobina kandidata mi psiholozi do sada smo se služili rezultatima psihološkog testiranja. Sad možemo s istim ciljem analizirati karakteristike glasa, izraze lica ili indikatore ponašanja na društvenim mrežama. Za sve te karakteristike najnovija istraživanja pokazuju da mogu, uz pomoć AI-ja, biti indikatori psiholoških karakteristika – objašnjava Galić.
AI u HCM-u
Izražava on i strah da HCM platforme temeljene na AI-ju još nisu spremne za široku primjenu.
– Recimo, u knjizi ‘The Algoritam‘, koja je objavljena tijekom ove godine u SAD-u i koja se bavi baš ovom temom, Hilke Schellman s NYU-a pobraja sve probleme nastale zato što su američki biznisi, tradicionalno skloni inovacijama, implementirali AI rješenja u selekciju kandidata za posao. Ključni problemi odnose se na privatnost podataka, pristranost algoritama i objašnjivost logike AI algoritama u donošenju odluke zapošljavanju. Konkretno, premda je ponašanje na društvenim mrežama javno, smiju li kompanije upotrijebiti analizu ‘digitalnog otiska‘ za zapošljavanje s obzirom da ti podaci nisu namijenjeni za tu svrhu? – s pravom se pita Galić, a dodaje i da poslodavci ponekad jednostavno ne mogu objasniti kandidatima kako su odluke utemeljene na složenim AI algoritmima, kao što su duboke neuralne mreže, donesene, što je još jedan problem kod korištenja AI-ja.
Je li opravdano?
Prva pretpostavka za korištenje takvih platformi za regrutaciju i selekciju njihova je znanstvena utemeljenost, napominje Galić. Iako znanost često kaska za praksom, u primjeni AI-ja u regrutaciji i selekciji tehnološka rješenja čak i prebrzo prelaze u praksu a da nisu prošla dobar test ‘drže li uopće vodu‘, objašnjava Galić, također suvoditelj sveučilišnoga specijalističkog studija Upravljanje ljudskim potencijalima na Sveučilištu u Zagrebu. Upravo zbog toga on i njegovi suradnici pokušavaju utvrditi koliko je opravdano korištenje AI-ja u selekciji te s kojim je etičkim dvojbama povezano, a baš je ovih dana njihovo istraživanje o tome mogu li se AI postupcima identificirati ‘lažljivci‘ u prijavama za posao, što muči mnoge poslodavce, prihvaćeno za objavljivanje u časopisu International Journal of Selection and Assessment.
Haddad pak napominje da postoje strategije da se rizik od pristranosti smanji, a pouzdanost HCM platformi poveća. To su, primjerice, korištenje raznolikih izvora podataka za treniranje AI algoritama kako bi se osigurali reprezentativni rezultati, kao i evaluacija i revidiranje tih AI alata, kako ne bi favorizirali određene demografske skupine.
– Međutim, proći će još mnogo vremena prije nego što budemo mogli biti sigurni u potpunu nepristranost AI alata, stoga se za donošenje ključnih odluka važno osloniti na ljudski faktor – ističe Haddad, koja smatra da su empatija, intuicija i sposobnost prepoznavanja suptilnih osobnih karakteristika kvalitete koje tehnologija još uvijek ne može replicirati.
– Ljudska interakcija u ključnim fazama, poput intervjua, pregovora i savjetovanja o karijeri će i dalje biti nužna da bi se osigurali pravednost i donošenje kvalitetnih odluka. Teško je program naučiti onim višim i složenijim konceptima koji su toliko svojstveni ljudima, poput cinizma i sarkazma. Iako je poznato da su u procjene koje mi provodimo uključene skale laganja i skale socijalno poželjnog odgovaranja, AI ostaje tek koristan alat, a uloga regrutera i psihologa nezamjenjiva je – zaključuje Haddad.
Stroga pravila
Iz Selekcije.hr sugeriraju korištenje AI-ja u korisničkoj podršci, parsiranju životopisa i nadzoru rješavanja testova, ali sugeriraju i nadzor HR stručnjaka u AI preporuci dijela kandidata. Jer, kako naglašavaju, svaki je kandidat bitan, čak i kada nije prikladan za traženu poziciju.
– Iz iskustva znamo da može biti dobar za neku drugu poziciju kod poslodavca, iako trenutačno ne udovoljava baš svim označenim kriterijima koje AI trenutačno poštuje. Pogotovo zato što nijedan od naših klijenata u zemljama u regiji nema nekoliko tisuća prijavljenih kandidata za samo jednu poziciju, kao što je to slučaj u Londonu, pa im je takav rizik prihvatljiv u odnosu na gubitak vremena – objašnjavaju u Selekcija.hr-u.
Propisi EU-a koji su na snazi ne dopuštaju potpuno automatsko donošenje odluke o zapošljavanju, nego i dalje zahtijevaju prisutnost čovjeka u procesu, ističe Galić, misleći na GDPR odredbu za koju malotko od kandidata zna.
– Nadalje, EU je vrlo striktan u znanstvenoj utemeljenosti postupaka te zahtijeva od poslodavaca da znaju objasniti kandidatima način funkcioniranja korištenih algoritama. U regrutaciji i selekciji budućnost je i dalje kombinacija čovjeka i AI-ja jer istraživanja pokazuju da ljudi u principu baš i ne vole isključivo oslanjanje na AI u ove svrhe i smatraju ga invazivnim – napominje Galić i zaključuje da sami po sebi AI postupci nisu nužno neetični, ali moguće ih je primjenjivati na etički dvojben način.