Pokud pracujete v oblasti získávání talentů, můžete v současné době pociťovat tlak související s umělou inteligencí.
Vaši vedoucí čtou titulky o společnostech, které upřednostňují AI. Vaši náboroví manažeři sami experimentují s různými nástroji. Dodavatelé slibují, že další platforma zázračně vyřeší vaše problémy.
Mezitím stále pořádáte přijímací pohovory, hledáte kontext, žonglujete s nástroji a snažíte se kandidátům poskytnout co nejlepší zážitek.
Toto napětí bylo jasně patrné na akci Gem’s AI Showcase v San Franciscu, která se zaměřuje na nábor a talenty. Panel byl postaven na jednoduché otázce: jak sestavit náborový tým, který upřednostňuje AI a který skutečně funguje v reálném světě?
Do diskuse jsem se zapojil z trochu jiného úhlu pohledu. Ve společnosti ClickUp pracuji v oddělení TA v rámci firmy, která vyvíjí produkty umělé inteligence a provozuje tisíce interních „super agentů“ v celé firmě. To znamená, že moji náboroví manažeři a zainteresované strany již uvažují v termínech pracovních postupů, agentů a automatizace.
Chci se podělit o to, co jsme se dosud naučili o používání AI v náboru, jak to změnilo roli náboráře ve společnosti ClickUp a o několik praktických kroků, které mohou vedoucí pracovníci TA podniknout, i když nepracují v AI společnosti.
Jak AI skutečně změnila roli náboráře ve společnosti ClickUp
Začněme od základů.
Než jsme měli tyto agenty, typický nábor začínal tím, že jsem většinou přišel, abych zjistil informace. Prvních 20 nebo 30 minut jsem strávil tím, že jsem shromažďoval stejné informace ze tří různých míst a snažil se srovnat to, co bylo v požadavku, co bylo ve Slacku a co bylo pouze v hlavě náborového manažera.
Opustil jsem místnost s dvanácti otevřenými otázkami a dlouhým seznamem věcí, které bylo třeba vyřešit, než jsme mohli vůbec začít s hledáním.
Nyní přicházím na stejnou schůzku s úvodním briefingem, návrhem strategie vyhledávání a názorem na to, co je realistické. Rozhovor se přesouvá od shromažďování základních informací k diskusi o kompromisech, pořadí rolí a rozhodování o tom, kde jsme ochotni ustoupit.
V pozadí stojí ClickUp Brain, který je hnací silou této změny. Syntetizuje kontext náboru napříč dokumenty, konverzacemi a historií pracovních postupů a přeměňuje roztříštěné signály na použitelné informace. S ClickUp Brain mohou náboráři klást přirozené otázky týkající se stavu pipeline, omezení rolí nebo vzorců náboru a okamžitě získat fundované odpovědi, aniž by museli hledat informace v různých nástrojích.
Když se mluví o AI v náboru, často se hned sklouzne k módním slovům. V praxi největší změny pro můj tým přinesli velmi konkrétní agenti, kteří nám ulehčili práci.
K této práci jsem přistupoval se zdravou skepsí. Nepotřeboval jsem „AI“ jako takovou; potřeboval jsem méně schůzek a méně zpráv typu „můžete mi to poslat znovu“. Bál jsem se, že se to stane jen další záložkou v mém prohlížeči.
To, co změnilo můj názor, bylo, když jsem viděl, jak jeden interní superagent tiše odstranil celou pravidelnou schůzku z mého týdne a poskytl mi lepší kontext, než jsem měl předtím.
Pár příkladů z našeho světa v ClickUp:
- Talent Toolkit Super Agent. Vytvořili jsme interního agenta, který vezme popis pracovní pozice a přemění jej na kompletní vstupní balíček. Navrhuje plán pohovoru, upozorňuje na mezery v definici role a vytahuje otázky, které bych měl projednat s náborovým manažerem. Místo toho, abych první část pohovoru strávil jen shromažďováním základních informací, jdu do něj připravený otestovat strategii.
- Talent Ammo Super Agent. Sleduje trh a úspěchy naší společnosti a poté poskytuje náborářům připravené argumenty a texty pro oslovování uchazečů, aby mohli fungovat jako strategičtí poradci namísto koordinátorů výzkumu.
Žádný z těchto agentů nenahrazuje náboráře. Jejich úkolem je zbavit nás opakující se, málo efektivní práce, která nás udržovala v pozici poskytovatele služeb.
V důsledku toho vypadá můj kalendář úplně jinak než před několika lety:
- Více času na skutečnou spolupráci s manažery náboru při navrhování rolí a kompromisů.
- Více času na přípravu a vedení kvalitních rozhovorů s kandidáty.
- Méně času stráveného přetvářením informací, hledáním souvislostí nebo opravováním mezer v procesech.
To je zásadní změna. Umělá inteligence nám práci nevzala. Dala nám prostor k tomu, abychom se mohli věnovat těm částem práce, které skutečně vyžadují úsudek.
Upřímně řečeno, velká část vyhoření v TA pocházela z toho, že jsme svou práci vykonávali způsobem, který nikdy nebyl udržitelný. Absorbovali jsme chaos. Vyrovnávali jsme mezery. Vyplňovali jsme nejasné procesy. Automatizace těchto částí není hrozbou pro tuto roli. Je to ventil pro práci, kterou jsme nikdy neměli vykonávat.
Upřímně řečeno, velká část vyhoření v oblasti TA pramenila z toho, že jsme svou práci vykonávali způsobem, který nebyl udržitelný. Absorbovali jsme chaos. Vyrovnávali jsme mezery. Vyplňovali jsme nejasné procesy. Automatizace těchto částí není hrozbou pro tuto roli. Je to ventil pro práci, kterou jsme nikdy neměli vykonávat.
Tato změna je důležitá, protože stále nesu mnoho jizev z organizace služeb. Ztratil jsem přehled o tom, kolikrát personalista zacházel s TA jako s přijímači objednávek, poslal vágní požadavek a očekával okamžitou odpověď.
Je cítit rozdíl mezi tím, co si podnik myslí, že požaduje, a tím, co vám trh skutečně nabídne. Přál bych si, aby vedoucí pracovníci pochopili, že nejcennější prací, kterou děláme, není přesouvání kandidátů z jedné fáze do druhé.
Pomáhá jim pojmenovat skutečný problém, upřímně se vyjádřit k kompromisům ohledně profilu, pohovorů a mzdových pásem a poté navrhnout pracovní postup, který jim dá spravedlivou šanci získat talenty, o kterých říkají, že je chtějí.
💡 Tip pro profesionály: Neautomatizujte proces, kterému nerozumíte. Nejprve jej zmapujte, poté vylepšete a až poté automatizujte.
Co opravdu myslíme pojmem „AI fluency“ v TA
Jelikož jsme společnost zaměřená na AI, uchazeči často pociťují tlak, aby o AI mluvili správně. Do svého životopisu přidávají nástroje, vkládají klíčová slova a doufají, že to bude stačit.
Pro nás je plynulá znalost AI mnohem praktičtější.
V rozhovorech hledám:
- Zvědaví lidé, kteří vyzkoušeli skutečné experimenty, i když byly malé nebo chaotické.
- Náboráři, kteří dokážou popsat pracovní postup, který vylepšili pomocí automatizace, a ne jen nástroj, který „použili“.
- Lídři, kteří dokážou vysvětlit, kde by AI nepoužívali a proč.
Několik otázek, které rád používám:
- „Proveďte mě manuální částí vašeho náborového procesu, kterou jste zefektivnili. Co se změnilo a co jste se naučili?“
- „Povězte mi o situaci, kdy nový nástroj nebo proces nefungoval tak, jak jste očekávali. Jak jste reagovali?“
- „Kdybych vám dal koordinátora a juniorního náboráře, jak byste zavedli AI do jejich každodenní práce tak, aby to bylo bezpečné a užitečné?“
Varovné signály, na které si dávám pozor:
- Považování AI za hrozbu spíše než za partnera
- Hovoříme pouze o názvech produktů nebo povrchních konceptech.
- Vyhýbání se datům nebo měření
Na pozitivní straně se snažíme jasně signalizovat naši vlastní kulturu. V ClickUp může kdokoli navrhnout, vytvořit a sdílet Super Agent. Pořádáme interní „Agent Hackathons“, kde lidé přinášejí nápady, spojují se s vývojáři a dodávají skutečné pracovní postupy.
Když to kandidáti uslyší, hned je vidět, kdo se rozzáří. Jsou to lidé, kteří se budou snažit využít příští vlnu změn, místo aby čekali na pokyny.
Uvnitř náborového procesu: Co super agenti skutečně dělají
Zvenčí je snadné si představit AI v náboru jako černou skříňku. Uvnitř práce je to mnohem konkrétnější.
Takto by mohl vypadat typický pracovní postup na mé straně v ClickUp:
- Přichází nová role. Vložím popis pracovní pozice do Talent Toolkit.
- Agent vygeneruje stručný přehled, navrhne otázky a první návrh strategie vyhledávání.
- Setkám se s manažerem pro nábor a společně reagujeme. Upřesníme poslání dané role, upravíme profil a dohodneme se na kompromisech.
- Agenti pro průzkum trhu a vyhledávání nám pomáhají pochopit, jak realistický je náš profil. Zaměřujeme se na skutečné kandidáty, ne jen na hypotetické.
- Koordinační agenti se starají o plánování a rutinní aktualizace, takže lidské kontaktní osoby se mohou soustředit na podstatné věci.
- Na konci hledání pomáhají pomocníci s vyhodnocením, aby bylo snazší prohlédnout si seznam a pochopit, co fungovalo, co nefungovalo a co bychom měli příště změnit.
Důležité je, že jsme tyto agenty navrhli tak, aby odpovídali našim stávajícím hodnotám v oblasti zkušeností kandidátů a spravedlnosti. Například jsme opatrní v tom, jak používáme AI při hodnocení a podpoře rozhodování. Stále se spoléháme na strukturované pohovory, jasná kritéria a lidský úsudek.
Výsledkem není jen rychlost. Je to pocit, že náboráři již nevynakládají svou energii na rutinní práci. Spravují systém.
🤖 Podívejte se na toto video a zjistěte, jak strukturovat experimenty a rozhodnutí založené na umělé inteligenci, aby se vaše náborové strategie zlepšovaly na základě dat, nikoli domněnek.
Co jsem slyšel od ostatních účastníků panelové diskuze
Jednou z mých oblíbených částí panelové diskuze Gem bylo sledovat, jak různé společnosti zaměřené na AI přistupují ke stejným problémům.
Témata, která se opakovaně objevovala:
- Úspěšné týmy nepovažují AI za vedlejší projekt. Začleňují ji přímo do reálných pracovních postupů a neustále ji zdokonalují.
- Nejlepší příběhy se netýkaly zavedení jedné velké platformy. Jednalo se o malé, cílené případy použití, které se rozšířily, protože lidé viděli jejich hodnotu.
- Všichni se stále učí, kde má AI své místo v hodnocení a rozhodování, a většina vedoucích pracovníků je opatrná, pokud jde o předávání přílišných pravomocí.
Můj pohled se trochu lišil v tom, kdo se do toho může zapojit.
Díky naší kultuře Super Agent jsem pevně přesvědčen, že týmy TA by neměly čekat, až jim centrální skupina předá hotové řešení. Některé z našich nejlepších nápadů vzešly od lidí, kteří jsou blízko dané práci, viděli problém a řekli: „Myslím, že agent by tady mohl pomoci.“
Tato rovnováha je důležitá. Centrální týmy mohou pomoci se standardy, bezpečností a sdílenou infrastrukturou. Pokud však chcete dosáhnout skutečného přijetí v rámci TA, potřebujete prostor pro experimenty zdola nahoru.
TA za pět let: Od služeb ke strategii
Častou otázkou v panelu bylo, jak bude nábor vypadat za pět let.
Můj názor je, že pravděpodobně budeme mít méně tradičních rolí náborářů zaměřených výhradně na koordinaci a základní screening. Tato práce je příliš zralá pro automatizaci.
Zároveň si myslím, že uvidíme více rolí, které budou připomínat strategické poradce a koordinátory umělé inteligence.
Nové role budou:
- Navrhujte a spravujte komplexní náborové procesy, do nichž jsou výrazně zapojeni agenti.
- Poskytněte podniku jasná data o tom, kde procesy fungují a kde se zasekávají.
- Pomozte vedoucím pracovníkům přemýšlet o strategii v oblasti talentů, nejen o jednotlivých požadavcích.
Pro jednotlivé náboráře a vedoucí pracovníky v oblasti TA je nyní obzvláště důležité rozvíjet několik dovedností:
- Adaptabilita. Schopnost přizpůsobit se nástrojům, které se mění pod vašima nohama, a zvyk učit se na veřejnosti.
- Datová gramotnost. Nemusíte být datový vědec, ale musíte být schopni uvažovat na základě reálných čísel a rozpoznat, kde metrika zakrývá hlubší problém.
- Myšlení v pracovních postupech. Schopnost vidět, jak spolu souvisí přijímání, vyhledávání, hodnocení a uzavírání, a rozpoznat, kde může agent bezpečně převzít část zátěže.
Pokud dokážete tyto věci, AI není konkurence. Je to výhoda.
Když o tom mluvím s náboráři ve svém týmu, snažím se to zjednodušit. Říkám: „Vaším úkolem není být rychlejší v administrativě, ale být nepřehlédnutelný v místnosti, kde se přijímají rozhodnutí.“ A také: „Pokud to agent dokáže spolehlivě, nemělo by to být něco, co vám zabírá drahocenný čas.“
Jde o to, že AI není tu proto, aby na někoho udělala dojem. Je tu proto, abyste mohli věnovat více energie tomu, na čem záleží nejvíce: svému úsudku a vztahům.
Co mohou vedoucí pracovníci TA začít dělat už zítra
Nemusíte přestavovat celou svou funkci, abyste se mohli začít ubírat směrem k náborovému týmu, který upřednostňuje AI.
Několik praktických kroků, které můžete podniknout tento měsíc:
- Vyberte jeden opakující se proces a vylepšete jej pomocí AI. Může to být příprava přijetí, aktualizace stavu nebo plánování. Zmapujte jednotlivé kroky, otestujte jednoduchého agenta nebo nástroj a změřte, jaké změny nastaly.
- Pozvěte svůj tým, aby přinesl nápady. Požádejte každého náboráře, aby určil jedno místo, kde ztrácí čas nebo energii, a vyzvěte je, aby prozkoumali řešení podporované umělou inteligencí. Vytvořte fórum, kde mohou sdílet, co fungovalo a co ne.
- Buďte si jasní ohledně svých hranic. Rozhodněte se, kde jste ochotni experimentovat s AI v oblasti hodnocení nebo podpory rozhodování a kde nikoli. Sdělte to svému týmu a kandidátům.
- Vyprávějte příběh uvnitř vaší společnosti. Když něco funguje, zacházejte s tím jako s uvedením produktu na trh. Sdílejte pohledy před a po. Zdůrazněte lidi, kteří stojí za změnou, nejen nástroj.
K tomu, abyste mohli tyto kroky podniknout, nemusíte být společností zabývající se umělou inteligencí. Nepotřebujete ani specializovaný tým pro umělou inteligenci.
Stačí mít ochotu začít v malém, učit se otevřeně a brát AI jako partnera při budování takové náborové funkce, jakou jste vždy chtěli provozovat.
To je to, na čem pracujeme v ClickUp. Stále se každý den učíme, ale přechod od servisní organizace ke strategickému koordinátorovi je již v plném proudu. A týmy, které se nyní přikloní k této změně, budou ty, které se přestanou topit v záplavě nástrojů a vrátí se k tomu, co skutečně pohání nábor: úsudek, jasnost a vztahy.