עד לא מזמן, אחד השלבים המתישים ביותר בגיוס עובדים היה גם אחד הבסיסיים ביותר: לפתוח קורות חיים, לעבור עליהם בזה אחר זה ולנסות להבין מי מתוך עשרות ולעיתים מאות מועמדים באמת שווה שיחת טלפון. היום חלק גדול מהעבודה הזאת יכול להתרחש בתוך שניות. מערכות מבוססות AI מסוגלות לסרוק מסמכים, לזהות ניסיון וכישורים, להשוות בין מועמדים לדרישות המשרה ולהציף למגייסים את האנשים שכדאי לבדוק קודם.
וזה רק השלב הראשון. בינה מלאכותית כבר מסייעת בניסוח מודעות דרושים, איתור מועמדים, סינון קורות חיים, יצירת הודעות ותיאום ראיונות. לפי נתוני SHRM, 51% מהארגונים שנבדקו כבר משתמשים ב-AI בתהליכי גיוס. מבין אנשי משאבי האנוש בארגונים שעושים זאת, 89% דיווחו שהטכנולוגיה חוסכת זמן או משפרת את היעילות.
עבור מעסיקים וחברות השמה שמנהלים במקביל מספר גדול של משרות ומועמדים, מדובר בשינוי משמעותי. אבל הטכנולוגיה לבדה אינה פותרת את האתגר הראשון של כל גיוס: להגיע מלכתחילה לאנשים המתאימים. לצד השימוש בכלי AI, מעסיקים יכולים להרחיב את החשיפה למשרות באמצעות פתרונות הגיוס של Jobnet.
ככל שנותנים ל-AI יותר מקום בתהליך, עולה גם שאלה חדשה: איפה נכון לתת למכונה לעשות את העבודה, ומתי המגייס צריך לקחת בחזרה את השליטה?
היתרון הגדול ביותר של AI נמצא דווקא בפעולות שחוזרות על עצמן. במקום שמגייס יקדיש שעות לסידור קורות חיים, הזנת נתונים, חיפוש ידני במאגר או ניסוח מחדש של אותה מודעת דרושים, המערכת יכולה לבצע חלק מהעבודה במהירות.
כאשר מתקבלות עשרות או מאות פניות למשרה, AI יכול לסייע באיתור ניסיון רלוונטי, מיומנויות וכישורים ולהעניק למגייס נקודת פתיחה טובה יותר. הוא יכול גם לחפש בתוך מאגר מועמדים קיים ולהחזיר לתמונה אדם שפנה לארגון בעבר ולא התאים אז – אבל עשוי להתאים למשרה שנפתחה עכשיו.
עבור חברות השמה היתרון עשוי להיות משמעותי במיוחד. חברות כאלה מנהלות במקביל לקוחות, משרות ואלפי מועמדים, ולעיתים מועמד טוב פשוט נעלם בתוך המאגר. מערכת שיודעת לחפש התאמות בצורה חכמה יכולה להפוך מידע שכבר נמצא בארגון למקור גיוס נוסף.
אלא ש-AI הוא רק חלק מתשתית הגיוס. מערכת ATS טובה אמורה לרכז במקום אחד את המשרות, קורות החיים, חוות הדעת והסטטוסים ולאפשר לכל הגורמים בתהליך לעבוד על אותו מידע. במדריך שפרסמנו בג'ובנט הסברנו אילו יכולות כדאי לבדוק לפני שבוחרים מערכת כזו ואיך היא יכולה לצמצם עבודה ידנית.
אלא שהמהפכה מתרחשת משני צדי השולחן. המגייסים אינם היחידים שקיבלו כלי AI חדשים – גם המועמדים משתמשים בהם.
אפשר כיום לקחת מודעת דרושים, להזין אותה לכלי בינה מלאכותית ולבקש ממנו להתאים אליה את קורות החיים, לשפר את הניסוח ולהדגיש ניסיון רלוונטי. ביולי האחרון דיווחה Gartner כי השימוש הגובר של מועמדים ב-AI להתאמת קורות החיים תורם לעלייה בכמות הפניות ומקשה על מגייסים להבחין בין התאמה אמיתית לבין מסמך שעבר אופטימיזציה למשרה.
כך נוצרת סיטואציה כמעט פרדוקסלית: AI אחד עוזר למועמד להתאים את קורות החיים למשרה, ו-AI אחר מנסה להחליט עד כמה אותם קורות חיים מתאימים.
דווקא כאן היתרון האנושי הופך משמעותי יותר. שיחה עם מועמד יכולה לזהות דברים שקשה להכניס לדירוג מספרי: יכולת למידה, מוטיבציה, נסיבות של שינוי קריירה, ניסיון חריג או כישורים שלא נוסחו בדיוק בדרך שבה האלגוריתם ציפה למצוא אותם.
גם מגייסים בחברות השמה מחזיקים בידע שקשה מאוד להפוך לפרומפט. הם מכירים את הלקוח, יודעים מה באמת חשוב למנהל המגייס מעבר לרשימת הדרישות היבשה, ומבינים לפעמים שמועמד שעונה על 80% מהדרישות עשוי להיות בחירה טובה יותר ממי שסימן וי על כולן.
השימוש הנכון ב-AI אינו מחייב לבחור בין אדם למכונה. להפך: הוא מאפשר לחלק מחדש את העבודה.
המערכת יכולה לחפש, לארגן מידע, לזהות התאמות ולבצע פעולות שחוזרות על עצמן. המגייס צריך להבין את ההקשר ולקבל את ההחלטה.
AI יכול להצביע על מועמד שמתאים פחות לפי הנתונים שבקורות החיים; אדם יכול להבין שהוא נמצא באמצע שינוי מקצועי ושדווקא הרקע הקודם שלו מעניק לו יתרון. המערכת יכולה למצוא פער בתעסוקה; המגייס יכול לשאול מה עומד מאחוריו. היא יכולה לזהות מילות מפתח – אבל לא תמיד לזהות פוטנציאל.
זו גם אחת הסיבות לכך שמאגר מועמדים איכותי ומקורות גיוס רחבים עדיין חשובים. גם מערכת הסינון המתקדמת ביותר אינה יכולה לבחור מועמד שמעולם לא הגיע אליה. מעסיקים שרוצים להרחיב את מאגר המועמדים יכולים להיעזר גם באפשרויות חיפוש ופרסום המשרות שמציע ג'ובנט. מידע נוסף על חיפוש עובדים בג'ובנט
הבינה המלאכותית כנראה לא תוציא את המגייס מתהליך הגיוס – אבל היא כבר משנה את העבודה שלו. ככל שהיא תדע לבצע יותר מהפעולות הטכניות, כך הזמן של אנשי הגיוס יוכל לעבור למקומות שבהם יש להם יתרון ברור: שיחה, אבחון, הבנת הארגון וקבלת החלטות.
למעסיקים ולחברות השמה, לכן, השאלה החשובה כבר אינה האם להשתמש ב-AI. השאלה היא איזו עבודה לתת לו לעשות – ואילו החלטות לא להעביר אליו.