Michal Jurník z Intelligence Studios nedávno představil komplexní přehled o tom, jak může umělá inteligence zjednodušit a zefektivnit procesy náboru zaměstnanců. Ve svém videu prošel celým náborovým procesem od zveřejnění pracovní pozice až po onboarding nových zaměstnanců a ukázal, jak AI nástroje mohou automatizovat rutinní úkoly a usnadnit práci HR týmům.

Na začátku se zaměřil na práci s ATS systémem (Applicant Tracking System), který slouží ke správě celého náborového procesu – od pozic přes kandidáty až po jednotlivé fáze výběrového řízení. Pracovní pozice jsou zde vedeny jako položky s atributy, jako je popis role, požadované dovednosti, jazyky nebo datum nástupu. HR pracovníci mohou nové pozice zadávat ručně, zatímco manažeři mohou využít připravený formulář, který lze vložit například do intranetu nebo sdílet jako odkaz na webových stránkách. Po vyplnění formuláře se údaje automaticky propíšou do systému. Pokud například manažer zadá požadavek na full-time vývojáře v Node.js, který ovládá němčinu a angličtinu, systém vše zaeviduje a rovnou aktualizuje databázi. Zároveň lze nastavit automatizace, například odesílání potvrzovacího e-mailu po otevření nové pozice.

Další část procesu se týká správy kandidátů. Každý kandidát se v systému zobrazuje jako položka, kde jednotlivé sloupce představují fáze výběrového řízení – například přiložené CV, první pohovor, druhý pohovor a podobně. Kandidáty lze přidávat ručně nebo přes formulář, který je možné sdílet třeba na LinkedIn. Jakmile kandidát formulář vyplní, jeho profil se automaticky zobrazí v tabulce. Michal ukázal příklad s kandidátem Johnem Lennonem, který přiložil svůj životopis. Umělá inteligence pak z CV automaticky vytěžila relevantní informace – dovednosti a jazyky kandidáta.

AI následně tato data doplní do příslušných polí, čímž HR ušetří čas při ručním zadávání. Celý proces nastavení AI akce, která zajišťuje extrakci dat a jejich přiřazení, je podle Michala jednoduchý. Jakmile jsou k dispozici informace o dovednostech a jazycích kandidáta, AI je porovná s požadavky uvedenými u otevřených pozic. Systém vyhodnotí míru shody mezi kandidátem a pozicí a zobrazí procentuální skóre jak pro dovednosti, tak pro jazyky. V příkladu měl John Lennon shodu 50 % u dovedností a 100 % u jazyků, celkově tedy 75 %.

Pokud je kandidát přijat, přechází do databáze zaměstnanců. Noví zaměstnanci jsou opět vedeni jako položky v systému. Jakmile se dostanou do fáze onboardingu, automaticky se jim generují onboardingové úkoly – tedy jakýsi to-do list pro jednotlivá oddělení. Systém přesně určí, které úkoly jsou přiřazené ke kterému zaměstnanci, a v detailu položky lze například zobrazit kontaktní údaje. Po splnění všech onboardingových úkolů se zaměstnanec automaticky přesune ze stavu „onboarding“ do stavu „onboarded“ a je možné ho zařadit do konkrétních týmů nebo skupin.

Michal na závěr shrnul hlavní výhody použití AI v HR procesech. Umělá inteligence dokáže efektivně vytěžit strukturovaná data z popisu pracovních pozic i životopisů, navrhnout vhodné role pro kandidáty, porovnat jejich dovednosti a jazyky s požadavky a celkově výrazně zjednodušit a zrychlit práci HR oddělení. Díky automatizaci těchto úkolů šetří čas a zvyšuje přesnost náborového procesu.