Ha te is a tehetségszerzés területén dolgozol, akkor biztosan érzed az AI-vel kapcsolatos nyomást.
Vezetőid az AI-first vállalatokról szóló híreket olvassák. Toborzási menedzsereid saját maguk kísérleteznek az eszközökkel. A szállítók folyamatosan azt ígérik, hogy egy újabb platform varázslatos módon megoldja a problémáidat.
Mindeközben továbbra is felvételi megbeszéléseket tartasz, kontextust keresel, eszközökkel jonglálsz, és megpróbálsz jó élményt nyújtani a jelölteknek.
Ez a feszültség egyértelműen megmutatkozott a Gem AI Showcase rendezvényén San Franciscóban, egy toborzásra és tehetségekre fókuszáló eseményen. A panel egy egyszerű kérdés köré épült: hogyan lehet létrehozni egy AI-alapú toborzócsapatot, amely a valós világban is működik?
Én egy kicsit más szemszögből csatlakoztam a beszélgetéshez. A ClickUpnál a TA részlegnél dolgozom egy olyan vállalatnál, amely AI-termékeket fejleszt és több ezer belső „szuperügynököt” működtet az egész üzletágban. Ez azt jelenti, hogy a toborzási vezetők és az érdekelt felek máris munkafolyamatok, ügynökök és automatizálás szempontjából gondolkodnak.
Szeretném megosztani, amit eddig tanultunk az AI toborzásban való felhasználásáról, hogyan változtatta meg a toborzók szerepét a ClickUpnál, és néhány gyakorlati lépést, amelyet a TA vezetők megtehetnek, még akkor is, ha nem AI-vállalatnál dolgoznak.
Hogyan változtatta meg az AI a toborzók szerepét a ClickUpnál?
Kezdjük az alapokkal.
Mielőtt ezek az ügynökök megjelentek, egy tipikus felvételi folyamat azzal kezdődött, hogy én többnyire csak felderítést végeztem. Az első 20-30 percet azzal töltöttem, hogy három különböző helyről összegyűjtöttem ugyanazokat az információkat, és megpróbáltam összehangolni a kérésben szereplőket, a Slackben találhatókat és azokat, amelyek csak a toborzási vezető fejében léteztek.
Tizenkét nyitott kérdés és egy hosszú lista maradt utánam, amit még a keresés megkezdése előtt meg kellett oldanom.
Most már egy felvételi összefoglalóval, egy keresési stratégia vázlattal és egy reális nézőponttal érkezem ugyanarra a megbeszélésre. A beszélgetés az alapvető információk összegyűjtéséről a kompromisszumok megvitatására, a szerepek sorrendjének meghatározására és annak eldöntésére terelődik, hogy hol vagyunk hajlandók rugalmasak lenni.
A háttérben a ClickUp Brain hajtja végre ennek a változásnak a nagy részét. Összegzi a dokumentumokban, beszélgetésekben és a munkafolyamatok történetében szereplő toborzási kontextust, és a szétszórt jeleket használható információkká alakítja. A ClickUp Brain segítségével a toborzók természetes kérdéseket tehetnek fel a folyamatok állapotáról, a szerepkörök korlátairól vagy a toborzási mintákról, és azonnal megalapozott válaszokat kapnak, anélkül, hogy különböző eszközökön kellene információkat keresniük.
Amikor az emberek a toborzásban alkalmazott mesterséges intelligenciáról beszélnek, gyakran rögtön a divatos kifejezésekhez nyúlnak. A gyakorlatban a legnagyobb változások a csapatom számára olyan nagyon specifikus eszközökből származnak, amelyek valódi munkát vesznek le a naptárból.
Én is egészséges szkepticizmussal álltam hozzá ehhez a munkához. Nem az „AI” önmagáért volt szükségem, hanem kevesebb megbeszélésre és kevesebb „megküldené újra?” üzenetre. Attól tartottam, hogy ez is csak egy újabb szállító fül lesz a böngészőmben.
Ami meggyőzött, az az volt, hogy láttam, ahogy egy belső szuperügynök csendben eltávolította az egész heti ismétlődő találkozót a naptáramból, és ezzel jobb kontextust biztosított, mint korábban.
Néhány példa a ClickUp világából:
- Talent Toolkit Super Agent. Létrehoztunk egy belső ügynököt, amely a munkaköri leírást teljes felvételi csomaggá alakítja. Interjútervet javasol, jelzi a szerepkör meghatározásában lévő hiányosságokat, és felveti azokat a kérdéseket, amelyeket a felvételi vezetővel meg kell beszélnem. Ahelyett, hogy a felvételi első részét csak az alapadatok összegyűjtésével tölteném, máris készen állok a stratégia nyomáspróbájára.
- Talent Ammo Super Agent. Figyelemmel kíséri a piacot és a saját vállalatunk sikereit, majd a toborzóknak készen használható beszélgetési témákat és tájékoztató szövegeket ad, hogy stratégiai tanácsadóknak, nem pedig kutatási koordinátoroknak tudjanak működni.
Ezek az ügynökök egyike sem helyettesíti a toborzót. Feladatuk az ismétlődő, alacsony hatékonyságú munkák elvégzése, amelyek miatt eddig szolgáltatói szerepkörben maradtunk.
Ennek eredményeként a naptáram nagyon eltér attól, ami néhány évvel ezelőtt volt:
- Több idő a toborzási vezetőkkel való valódi partnerségre a szerepkörök kialakításában és a kompromisszumok megkötésében.
- Több idő jut a magas színvonalú jelöltbeszélgetések előkészítésére és lebonyolítására.
- Kevesebb időt kell fordítani az információk újrateremtésére, a kontextus felkutatására vagy a folyamatok hiányosságainak kijavítására.
Ez a legfontosabb változás. Az AI nem vette át a munkát. Lehetőséget adott nekünk, hogy elvégezzük a munkának azokat a részeit, amelyek valóban ítélőképességet igényelnek.
Ha őszinték vagyunk, a TA-ban tapasztalható kiégés nagy része abból fakadt, hogy a munkát soha nem fenntartható módon végeztük. Elfogadtuk a káoszt. Kiküszöböltük a hiányosságokat. Pótoltuk a nem egyértelmű folyamatokat. Ezen részek automatizálása nem jelent fenyegetést a szerepre nézve. Ez egyfajta nyomáscsökkentő szelep azoknak a feladatoknak, amelyeket eleve nem nekünk kellett volna elvégezni.
Ha őszinték vagyunk, a TA-ban tapasztalt kiégés nagy része abból fakadt, hogy a munkát soha nem volt fenntartható módon végeztük. Elfogadtuk a káoszt. Kiküszöböltük a hiányosságokat. Pótoltuk a nem egyértelmű folyamatokat. Ezen részek automatizálása nem jelent fenyegetést a szerepre nézve. Ez egyfajta nyomáscsökkentő szelep azoknak a feladatoknak, amelyeket eleve nem nekünk kellett volna elvégezni.
Ez a változás azért fontos, mert még mindig sok sebet hordozok magamban a szolgáltató szervezetekből. Már nem is számolom, hányszor kezeltek a toborzási vezetők a TA-t úgy, mint egy megrendelésfelvevőt, elküldtek egy homályos követelménylistát, és azonnali választ várták.
Érezhető a különbség aközött, amit a vállalatok kérnek, és amit a piac valójában kínál. Szeretném, ha a vezetők megértenék, hogy a legértékesebb munkánk nem az, hogy a jelölteket egyik szakaszból a másikba juttatjuk.
Segít nekik megnevezni a valódi problémát, őszintén beszélni a profilok, az interjúk és a fizetési sávok közötti kompromisszumokról, majd olyan munkafolyamatot kidolgozni, amely esélyt ad nekik arra, hogy megszerezzék a tehetségeket, akiket szeretnének.
💡 Profi tipp: Ne automatizáljon olyan folyamatot, amelyet nem ért. Először térképezze fel, majd javítsa, végül automatizálja.
Mit értünk valójában az „AI-jártasság” alatt a TA területén?
Mivel mi egy AI-orientált vállalat vagyunk, a jelöltek gyakran nyomást éreznek, hogy megfelelő dolgokat mondjanak az AI-ről. Eszközöket adnak hozzá az önéletrajzukhoz, kulcsszavakat szórnak be, és remélik, hogy ez elég lesz.
Számunkra az AI-tudás sokkal praktikusabbnak tűnik.
Az interjúk során a következőkre figyelek:
- Kíváncsi emberek, akik valódi kísérleteket hajtottak végre, még ha azok kicsik vagy kaotikusak is voltak.
- Azok a toborzók, akik le tudják írni az automatizálással javított munkafolyamatot, és nem csak azt, hogy milyen eszközt „használtak”.
- Vezetők, akik meg tudják magyarázni, hol nem használnák az AI-t és miért
Néhány kérdés, amit szeretek használni:
- „Vezessen végig a toborzási folyamatának azon manuális részén, amelyet racionalizált. Mi változott, és mit tanult belőle?”
- „Meséljen egy olyan esetről, amikor egy új eszköz vagy folyamat nem úgy működött, ahogy vártad. Hogyan reagáltál?”
- „Ha adnék neked egy koordinátort és egy junior toborzót, hogyan vezetnéd be az AI-t a mindennapi munkájukba úgy, hogy az biztonságosnak és hasznosnak tűnjön?”
Figyelemre méltó vörös zászlók:
- Az AI-t fenyegetésként kezelni, nem pedig partnerként
- Csak terméknevekről vagy felszínes fogalmakról beszélni
- Az adatok és a mérések elkerülése
Pozitívumként megpróbáljuk egyértelműen jelezni saját kultúránkat. A ClickUpnál bárki javasolhat, építhet és megoszthat egy Super Agentet. Belső „Agent Hackathons” rendezvényeket szervezünk, ahol az emberek ötleteket hoznak, párokat alkotnak a fejlesztőkkel, és valódi munkafolyamatokat szállítanak.
Amikor a jelöltek ezt hallják, látható, hogy kiknek csillog fel a szeme. Ők azok, akik inkább a következő változási hullámra készülnek fel, mintsem utasításokra várnak.
A toborzási folyamat kulisszái: mit csinálnak valójában a szuperügynökök?
Kívülről könnyű elképzelni, hogy az AI a toborzásban egy fekete doboz. A munka belsejében azonban sokkal konkrétabb.
Íme, hogyan nézhet ki egy tipikus folyamat az én oldalamon a ClickUp-nál:
- Új szerep jön létre. A munkaköri leírást feltöltöm a Talent Toolkitbe.
- Az ügynök összeállítja a felvételi összefoglalót, javaslatokat tesz a kérdésekre, és megalkotja a keresési stratégia első változatát.
- Találkozom a felvételi vezetővel, és együtt válaszolunk. Pontosítjuk a szerep feladatait, módosítjuk a profilt, és megegyezünk a kompromisszumokban.
- A piaci és keresési ügynökök segítenek megérteni, mennyire reális a profilunk. Valódi jelölteket vizsgálunk, nem csak hipotetikusakat.
- A koordinációs ügynökök kezelik az ütemezést és a rutinfrissítéseket, így az emberi kapcsolattartók a lényegre koncentrálhatnak.
- A keresés végén a debriefing segítők megkönnyítik a jelöltek áttekintését és annak megértését, hogy mi működött, mi nem, és mit kellene másképp csinálni legközelebb.
A legfontosabb, hogy ezeket az eszközöket úgy terveztük, hogy illeszkedjenek a jelöltekkel kapcsolatos tapasztalatok és a méltányosság terén meglévő értékeinkhez. Például óvatosan bánunk az AI használatával az értékelések és a döntéshozatal támogatása során. Továbbra is támaszkodunk a strukturált interjúkra, a világos értékelési rendszerre és az emberi ítélőképességre.
A haszon nem csak a sebességben rejlik. Hanem abban az érzésben is, hogy a toborzók már nem a legértékesebb energiájukat fordítják a rohanós munkára. Hanem egy rendszert működtetnek.
🤖 Nézze meg ezt a videót, hogy megtudja, hogyan lehet AI-vezérelt kísérleteket és döntéseket strukturálni, így toborzási stratégiái adatokon, nem pedig feltételezéseken alapulnak.
Amit a többi panelistától hallottam
A Gem panel egyik kedvenc részem az volt, hogy láthattam, hogyan közelítik meg ugyanazokat a problémákat a különböző AI-first vállalatok.
Ismétlődő témák:
- A sikeres csapatok nem kezelik az AI-t mellékprojektként. Közvetlenül beépítik a valós munkafolyamatokba, és folyamatosan fejlesztik.
- A legjobb történetek nem egy hatalmas platform bevezetéséről szóltak. Hanem kis, célzott felhasználási esetekről, amelyek elterjedtek, mert az emberek felismerték az értéküket.
- Mindenki még tanulja, hol illeszkedik be az AI az értékelésbe és a döntéshozatalba, és a legtöbb vezető óvatosan bánik a túlzott átadással.
Ahol a nézőpontom kissé eltért, az az volt, hogy ki vehet részt a játékban.
A Super Agent kultúránk miatt szilárdan hiszem, hogy a TA-csapatoknak nem kell megvárniuk, hogy egy központi csoport kész megoldást adjon nekik. Néhány legjobb ötletünk olyanoktól származik, akik közel állnak a munkához, észrevették a problémát, és azt mondták: „Szerintem egy ügynök segíthet ebben.”
Ez az egyensúly fontos. A központi csapatok segíthetnek a szabványok, a biztonság és a közös infrastruktúra terén. De ha valódi bevezetést szeretne a TA-n belül, akkor helyre van szüksége az alulról induló kísérletekhez.
A TA öt év múlva: a szolgáltatástól a stratégiáig
A panel egyik gyakori kérdése az volt, hogy hogyan fog kinézni a toborzás öt év múlva.
Véleményem szerint valószínűleg kevesebb lesz a hagyományos toborzói szerepkör, amely kizárólag a koordinációra és az alapvető szűrésre összpontosít. Ez a munka túlságosan érett az automatizálásra.
Ugyanakkor úgy gondolom, hogy több olyan szerepkör fog megjelenni, amely stratégiai tanácsadókra és AI-koordinátorokra hasonlít.
Az új szerepek:
- Olyan teljes körű toborzási munkafolyamatok tervezése és irányítása, amelyekbe az ügynökök is jelentősen bevonásra kerülnek.
- Világos adatokkal szolgáljon a vállalatnak arról, hogy mely folyamatok működnek jól, és melyek akadoznak.
- Segítsen a vezetőknek a tehetségstratégián gondolkodni, ne csak az egyéni igényeken
Az egyes toborzók és TA-vezetők számára néhány készség különösen fontosnak tűnik, amelyet most kell elsajátítaniuk:
- Alkalmazkodóképesség. Kényelem a gyorsan változó eszközök használatában és a nyilvános tanulás szokása.
- Adatértés. Nem kell adat tudósnak lennie, de képesnek kell lennie arra, hogy valós számok alapján következtetéseket vonjon le, és felismerje, hol rejlik egy mutató mögött egy mélyebb probléma.
- Munkafolyamat-gondolkodás. Az a képesség, hogy lássuk, hogyan kapcsolódnak egymáshoz a felvétel, a források felkutatása, az értékelés és a lezárás, és hogy felismerjük, hol vehet át egy ügynök biztonságosan a terhelés egy részét.
Ha ezeket meg tudod valósítani, akkor az AI nem verseny, hanem előny.
Amikor erről beszélek a saját csapatom toborzóival, igyekszem egyszerűen fogalmazni. Azt mondom nekik: „A ti feladatotok nem az, hogy gyorsabban végezzétek el az adminisztratív teendőket, hanem az, hogy a döntéshozatal helyszínén lehetetlen legyen titeket figyelmen kívül hagyni.” És: „Ha egy ügynök megbízhatóan el tudja végezni a feladatot, akkor nem szabad, hogy ez vegye el a legjobb óráitokat.”
A lényeg az, hogy az AI nem azért van, hogy lenyűgözze az embereket. Azért van, hogy Ön több energiát fordíthasson a legfontosabb dolgokra: a saját ítélőképességére és kapcsolataikra.
Mit tehetnek a TA vezetők már holnap?
Nem kell teljesen átalakítania a funkcióját ahhoz, hogy elinduljon az AI-alapú toborzási csapat felé.
Néhány gyakorlati lépés, amelyet ebben a hónapban megtehet:
- Válasszon ki egy ismétlődő folyamatot, és javítsa meg az AI segítségével. Lehet ez a felvételi előkészítés, az állapotfrissítések vagy az ütemezés. Térképezze fel a lépéseket, teszteljen egy egyszerű ügynököt vagy eszközt, és mérje meg, milyen változások történtek.
- Kérje meg csapatát, hogy osszák meg ötleteiket. Kérje meg minden toborzót, hogy nevezzen meg egy területet, ahol időt vagy energiát veszítenek, és ösztönözze őket, hogy keressenek mesterséges intelligencia által támogatott megoldást. Hozzon létre egy fórumot, ahol megoszthatják, mi működött és mi nem.
- Legyen világos a határai tekintetében. Döntse el, hogy mely területeken hajlandó kísérletezni az AI-vel az értékelés vagy a döntéshozatal támogatásában, és melyeken nem. Közölje ezt a csapatával és a jelöltekkel.
- Mesélje el a történetet a vállalaton belül. Ha valami működik, kezelje úgy, mint egy termékbevezetést. Ossza meg az előtte-utána nézeteket. Hangsúlyozza a változás mögött álló embereket, ne csak az eszközt.
Nem kell mesterséges intelligencia területén működő vállalatnak lennie ahhoz, hogy ezeket a lépéseket megtehesse. Még egy dedikált mesterséges intelligencia csapattal sem kell rendelkeznie.
Csak annyira van szükség, hogy hajlandó legyen kicsiben kezdeni, nyíltan tanulni, és az AI-t partnerként kezelni az olyan toborzási funkció kialakításában, amelyet mindig is működtetni akart.
Ez az, amire a ClickUpnál törekszünk. Még mindig tanulunk minden nap, de a szolgáltatásnyújtó szervezettől a stratégiai koordinátor felé történő átalakulás már folyamatban van. Azok a csapatok, amelyek most bekapcsolódnak ebbe az átalakulásba, azok lesznek, amelyek nem fulladnak el a szerszámok zajában, és visszatérnek ahhoz, ami valóban mozgatja a toborzást: az ítélőképességhez, az egyértelműséghez és a kapcsolatokhoz.