Budoucnost je Robo Sapiens: Rozhovor s José Kadlecem

Přečtěte si rozhovor s José Kadlecem, zakladatelem Recruitment Academy a autorem nové knihy HR Robo Sapiens, kde se na 550 stránkách věnuje praktickému využití umělé inteligence (AI) v oblastech HR a recruitmentu.

José, napsat knihu o 550 stranách vyžaduje velký zápal. Co tě k tomu vedlo?

Do tohoto projektu jsem se pustil již podruhé, takže jsem si byl vědom výzev, které mě čekají. Mým cílem bylo překonat kvalitu mépředchozí knihy People as Merchandise z roku 2013, a to nejen co do kvality obsahu, ale i vizuálního ztvárnění knihy. Chtěl jsem vytvořit ještě přitažlivější knihu, která bude ozdobou každé knihovny =). Ale hlavním impulsem k psaní byl však nástup generativní umělé inteligence. Zjistil jsem, že jsem často zván do firem a na veřejná školení, abych diskutoval o AI v oblasti náboru a HR marketingu, což mě motivovalo k vytvoření přehledného průvodce pro ty, kteří nemají technické vzdělání. Prvotní jiskra pravděpodobně vzešla od našich zaměstnanců, kteří to ode mě očekávali, takže jsem to cítil i jako povinnost.

Jakým klíčovým výzvám dnes podle tebe čelí personalisté, kvůli kterým je integrace AI nutností?

Myslím, že od nadšení z AI v roce 2023 se dostáváme do fáze skutečného využívání a implementace AI v roce 2024. Takže bez ohledu na to, zda bude jednotlivý HR profesionál používat nějaké nástroje AI, nebo ne, budou se ostatní HR specialisté s umělou inteligencí setkávat stále častěji. Může to být ATS, kde najdete doslova tlačítko pro vytvoření např. popisu kandidáta pro personalisty. Může to být řešení pro videohovory, které automaticky vytváří poznámky z pohovorů s kandidáty. Nebo to může být LinkedIn, kde již můžeme využívat funkce AI na svých profilech nebo v prémiových účtech LinkedIn Recruiter. A možná ani nevíte, že tyto funkce jsou právě poháněny prvky AI. 

Mohl by ses podělit o postřehy, jak lze nástroje umělé inteligence efektivně využít ke zlepšení celkové cesty kandidáta při náboru?

Domnívám se, že praktickou strategií, kterou jsme zavedli i v naší organizaci, je segmentace a zjednodušení složitých úkolů. Některá řešení se pokoušejí nahradit umělou inteligencí celou roli, jako je náborář, vyhledávač talentů nebo personalista. Tyto role jsou však příliš složité na to, aby je bylo možné nahradit bez rozdělení na menší, lépe zvládnutelné části. Složitost se navíc zvyšuje s různými scénáři - například v naší organizaci se liší procesy a systémy stálých recruiterů a našich RPO konzultantů. Přesto existuje řada aplikací umělé inteligence v HR procesech, které mohou někdy zlepšit cestu kandidátů, náborářů nebo obou. Vezměme si například poznámky z pohovorů. Místo zapisování poznámek během pohovoru na papír nebo do ATS se personalista může plně soustředit na kandidáta. Toto ulehčení umožňuje lépe kandidáta vnímat, plně se soustředit na to, jaký kandidát opravdu je a být třeba více empatický. Což je nepochybně přínosné pro obě strany. Dalším scénářem je vytvoření digitální repliky personalistů (řekněme v ATS) pro různé úkoly, od počátečního oslovování kandidátů, zasílání informativních zpráv a i v průběhu náborového procesu pro zvýšení angažovanosti až po onboarding a aktivity v oblasti vzdělávání a rozvoje. Nemluvě o marketingových aktivitách v oblasti lidských zdrojů, jako je úprava popisů pracovních míst, inzerátů a příspěvků, včetně textů, obrázků a videí. Například poptávka po copywriterech již klesá, stejně jako jejich mzdy.

Jak se kniha zabývá etickými aspekty implementace umělé inteligence v HR, zejména ve vztahu ke zkušenostem kandidátů?

Zaprvé, jak již bylo popsáno dříve, implementace AI do HR procesů neznamená, že by AI měla rozhodovat o náboru zaměstnanců. AI skutečně může v tomto procesu jen pouze pomáhat. Může napsat popis pracovní pozice, aplikovat rozsáhlý jazykový model (LLM) a vypsat nám 3 důvody, proč se tento člověk hodí nebo nehodí na tuto pozici. Tento přístup hledá spíše postřehy než jednoznačnou odpověď. Je to jako názor od dalšího kolegy. Ale zase je riskantní nechat celé rozhodnutí na současné verzi AI, zejména s ohledem na to, jak fungují jazykové modely jako GPT, PaLM, Gemini, Claude, Jasper atd.  Za druhé, lidé stále častěji preferují komunikaci s počítačem před komunikací s osobou, což je pravděpodobně podloženo studiemi. Při hledání informací se obvykle nejprve obracíme na Google, pak třeba na chatbota a teprve v krajním případě telefonujeme. Například personální služba Shepherd se potýkala s problémem, kdy byli její prodejci přetížení a nedokázali včas uspokojit poptávku. Na trhu jsou dostupné hlasové chatboty, jako je SameDay (gosameday.com), které mohou v takových případech fungovat za prodejce. Lidé mají na výběr, zda chtějí okamžitou odpověď od robota, nebo si počkají na skutečného asistenta. Překvapivě mnozí dávají přednost robotické variantě.

Jaké jsou podle tebe nejzajímavější pokroky v oblasti umělé inteligence pro HR, o kterých by měli personalisté vědět?

To je skvělá otázka! Na svých školeních o vyhledávání talentů a digitálním náboru jsem předváděl nové technologie, které byly v té době prakticky nepoužitelnými prototypy v reálných scénářích. Mnohé z těchto technologií od té doby pokročily do té míry, že jsou nyní snadno použitelné. Například každý personalista, i ten s malým technickým vzděláním, může být nadšený z nástrojů, jako je sada HeyGen, kde si můžete vytvořit digitální klon včetně vlastního hlasu, který je schopen mluvit jakýmkoli jazykem. Kdybych měl například vytvářet e-learningová nebo onboardingová videa, nic jiného bych nepoužil. Není potřeba studio, kamery a je možné je distribuovat v jakémkoli světovém jazyce. Ještě před třemi měsíci to nebylo tak snadno dosažitelné ani cenově dostupné. Za zmínku stojí také technologie umělé inteligence, která dokáže eliminovat přízvuk, například francouzský nebo indický přízvuk v angličtině. Tento pokrok v oblasti AI má potenciál sblížit národy tím, že zlepší vzájemné porozumění, například prostřednictvím automatických titulků nebo dabingu v platformách, jako jsou Teams a Zoom. Obecně je vzrušující jakákoliv aplikace strojového učení v oblasti náboru, ať už jde o klonování stylu náborových e-mailů nebo stylu obrázků na kariérních webových stránkách. Existují však oblasti, kde není takové nadšení. Jedním z příkladů je vyhledávání a porovnávání kandidátů. Existují zde významné překážky, jako je legální přístup k profilovým údajům uchazečů (např. profilům na LinkedIn) nebo kvalita údajů ve vašem ATS.

Jaký vliv má podle tebe umělá inteligence na HR analýzu a jak mohou personalisté s rychlým vývojem udržet náskok?

HR analytika, stejně jako datová analytika obecně, je oblastí, kde schopnosti současné generativní AI výrazně pomáhají těm, kteří ji umí používat. Výzvou v oblasti analýzy dat je často řešení problémů, jako jsou nesouvislá data, čištění dat a práce se zdroji dat v různých formátech a strukturách. Vezměme si například tabulku v aplikaci Excel, kde jsou v jednom sloupci uvedena jména, ale položky se liší - některé mají jen křestní jméno, jiné jen příjmení nebo nemají žádné jméno. Nástroje, jako je režim pokročilé analýzy dat v aplikaci ChatGPT, mohou tato data vyčistit jediným dotazem. Tento režim aplikace ChatGPT často navrhuje řešení samostatně, funguje trochu jako automatická GPT. Pokud tedy chcete prozkoumat vztahy mezi proměnnými, jako jsou přesčasy a udržení zaměstnanců, a máte dostatek dat, je možné je vyřešit pomocí velkých jazykových modelů (LLM), jako je ChatGPT. Je však nezbytné dbát na zákony o ochraně osobních údajů a vyvarovat se nahrávání soukromých dat do veřejných jazykových modelů.

Jak se kniha zabývá obavami z možného úbytku pracovních míst a úlohou personalistů při řízení lidské stránky implementace umělé inteligence?

Vezměme si filmy jako "2001: Vesmírná odysea" Stanleyho Kubricka, natočený podle románu Arthura C. Clarka, který slouží jako příklad toho, jak si lidé v 60. letech 20. století představovali svět v roce 2001. Řekl bych, že se to od reality dost liší. Proto je sice důležité dívat se do budoucnosti, ale domnívám se, že zaměřit se na střednědobou budoucnost je praktičtější. Místo abychom předpokládali, že nás umělá inteligence nahradí (což zjevně není pravda), měli bychom se zaměřit na posílení našich lidských schopností pomocí umělé inteligence. Často říkám, že pokud robot něco umí, nechte ho to dělat a zaměřte se na úkoly, které jsou pro něj stále náročné. Přečtení mé knihy "HR ROBO SAPIENS" nebo jakéhokoliv jiného zdroje na toto téma by mohlo být dobrým výchozím bodem pro udržení náskoku v oblasti lidských zdrojů.

Jak je průvodce určen personalistům, kteří chtějí rozšířit své dovednosti a znalosti v oblasti umělé inteligence, zejména těm, kteří nemají technické vzdělání?

Žijeme v pozoruhodné době, kdy se software inženýři mohou do jisté míry obávat o jistotu svého zaměstnání. Programování se v příštím desetiletí pravděpodobně výrazně vyvine a možná se bude více podobat přirozenému jazyku. Klíčovým poznatkem je, že mnoho projektů nyní realizují netechničtí pracovníci. Zamyslete se nad vývojem tvorby webových stránek před deseti lety a dnes. Nyní přidejte nástroje jako Make nebo Zapier, které umožňují integraci aplikací bez znalosti kódování. A pak si vybavte schopnosti dnešní obecné umělé inteligence, která dokáže efektivně nakódovat vše od jednoduchých vzorců v Excelu až po skripty v Pythonu. 
Moje kniha je strukturována tak, aby byla přístupná komukoli a umožnila mu udělat z AI svého digitálního asistenta při úkolech souvisejících se získáváním talentů a personálním marketingem. Nepotřebujete drahou platformu ani složité implementace. To by bylo téma na jinou knihu.


Jakou radu bys dal personalistům, kteří se snaží přesvědčit vedoucí pracovníky organizací o hodnotě a nezbytnosti integrace umělé inteligence do HR?

Vyvíjejte se, nebo zemřete. S tímto konceptem je to podobné jako s přijetím sítě LinkedIn před více než deseti lety - některé společnosti jej přijali brzy, některé později a některé jej používají až nyní. Klíčový rozdíl mezi LinkedIn a AI je v oblastech jejich dopadu. Zatímco LinkedIn významně ovlivnil vyhledávání talentů a nábor zaměstnanců, AI zasahuje do všech HR aktivit - vyhledávání talentů, HR marketing, pohovory, onboarding, vzdělávání a rozvoj (L&D), mzdy, HR analytika a další. Budete-li včas přijímat AI, výrazně posílíte svou konkurenční výhodu.

Můžeš zmínit potenciální úspory nákladů organizací, které implementují umělou inteligenci do HR procesů, a jak kniha vede personalisty k maximalizaci těchto přínosů?

Domnívám se, že se to odvíjí od úvah o nákladech, které jsou vlastní každé implementaci digitálních technologií. Například jsme pravidelně uvažovali o integraci technologie pro analýzu životopisů. Vzhledem k nákladům a míře závad, které pro organizaci naší velikosti stále představovala, jsme se však nakonec rozhodli ji neimplementovat. Podobná situace se týká i sofistikovanějších systémů pro párování na bázi umělé inteligence. V těchto případech je třeba počítat nejen s náklady na implementaci, ale také s každým požadavkem zadaným do služby ChatGPT. Naštěstí se ceny postupně snižují. Existují metody, jak zmenšovat bariéry, které před námi stojí, například komprimovat životopis, profil na LinkedIn nebo popis pracovní pozice dominimálního vektoru. Tento přístup snižuje počet použitých tokenů a v důsledku toho snižuje náklady na jednu výzvu. Moje kniha "HR ROBO SAPIENS" se těmito otázkami zabývá především z pohledu jednotlivých personalistů (i když je použitelná i pro firmy). V těchto případech je mnohem snazší řídit náklady na technologický AI stack. Mnohé z těchto nástrojů jsou navíc k dispozici zdarma.

Jak se v knize řeší křehká rovnováha mezi automatizací a zachováním osobního přístupu v oblasti HR, zejména ve fázích pohovorů a přijímání kandidátů?

Tato výzva existovala vždy, dokonce i před nástupem umělé inteligence. K automatizaci zpráv na LinkedIn se používají nástroje jako LinkedHelper a Robot.works, zatímco MixMax dokáže automatizovat e-maily a LinkedIn InMails. Generativní technologie AI, jako jsou GPT, Bard nebo specifické nástroje jako Compose AI, Jasper a Monica, mohou vytvářet vysoce personalizované zprávy pro kandidáty. Problém však spočívá v zachování integrity textu. Je to v tom, že při použití profilu kandidáta na síti LinkedIn jako vstupních údajů se mohou informace značně lišit - některé profily jsou velmi informativní, zatímco jiné jsou poměrně skoupé. V důsledku toho některé zprávy dopadnou dobře, ale jiné už tolik ne, nebo mohou dokonce obsahovat nepřesné, "halucinované" informace. V naší organizaci GoodCall nepoužíváme umělou inteligenci pro zasílání hromadných zpráv. Místo toho používáme šablony zpráv se zástupnými znaky vyplněnými informacemi přímo z našeho systému ATS. Pokud však náboráři posílají zprávy v poloautomatickém režimu (i když jsou tyto zprávy předem připraveny v tabulce s GPT - pomocí rozšíření aplikací Google GPT for Sheets and Docs), využívají AI k vygenerování jednoho personalizovaného odstavce na základě profilu kandidáta na sociálních sítích. Tento odstavec je poté vložen do šablony zprávy, čímž je zajištěno, že výstup je bez chyb a obsahuje úroveň personalizace, která by za normálních okolností vyžadovala ruční práci vyhledávače talentů.

 
Jaké jsou podle tvých zkušeností běžné mylné představy personalistů o zavádění umělé inteligence a jak je kniha řeší?

V rámci mého školení AI pro personalisty jsem proškolil několik stovek HR profesionálů a všiml jsem si, že hlavní mylné představy pramení z nepochopení toho, co je dnešní generativní AI (GenAI) a co vůbec v tomto kontextu znamená "inteligence". Jakmile pochopíte, že funguje na základě jazykového modelu (pravděpodobnostního algoritmu, který více napodobuje lidskou inteligenci, než že by jí skutečně disponoval), budete lépe připraveni předvídat, zda výzva, kterou zadáváte, dává smysl, nebo ne. 
Pokud například požádáte ChatGPT nebo Bard o vytvoření seznamu společností zabývajících se bezpečností IT ve Francii, můžete získat relevantní seznam (pomocí velkého jazykového modelu s možností procházení webových stránek nebo bez ní). Pokud však požádáte o seznam společností zabývajících se bezpečností IT seřazený podle počtu zaměstnanců na síti LinkedIn, neměli byste očekávat spolehlivý výstup, protože k datům sítě LinkedIn nelze tímto způsobem přistupovat, a to ani s možností webového prohlížení. Je možné, že někdo takový seznam sestavil v příspěvku na blogu, takže se můžete ještě pokusit získat výsledky, ale chápete, kam mířím.


Jak mohou personalisté zajistit hladký přechod na pozici HR profesionálů s umělou inteligencí a jakou průběžnou podporu a zdroje doporučuješ pro udržení aktuálních informací o pokroku v oblasti umělé inteligence v HR?

Mnoho lidí tvrdí, že v současné době je předčasné zabývat se AI vzhledem k jejímu rychlému vývoji. I když souhlasím s tím, že AI se rychle vyvíjí, základní principy byly stanoveny již před nějakou dobou. Nyní se jednotlivé vertikály, jako jsou modely pro převod textu na text, převod textu na obraz a modely pro rozptyl textu na video, pouze zdokonalují. Proto je pochopení základů jistě přínosné. Chcete-li být informováni, doporučuji sledovat zpravodaje zaměřené na AI, influencery v oblasti AI na síti LinkedIn nebo se připojit ke skupinám zabývajícím se AI. Na zdroji příliš nezáleží, protože klíčové informace najdete všude napříč platformami. Pro hlubší vhled do konkrétní kategorie je efektivním způsobem, jak udržet krok s nejnovějším vývojem, odebírání newsletterů od konkrétních nástrojů a platforem AI - tuto strategii často využívám.

JOSÉ KADLEC, bývalý softwarový inženýr, stojí od roku 2006 v čele revolučních změn ve stagnujících odvětvích, jako je nábor zaměstnanců, prostřednictvím analytických strategií a technologického pokroku.
Jako jeden z průkopníků náboru přes LinkedIn, se postaral o rozruch a své inovativní techniky vyhledávání talentů, který podrobně popsal ve svém knižním bestselleru People as Merchandise. I dnes José školí a radí, jak získat talenty do globálních i lokálních gigantů, jako jsou Oracle, Cisco, Siemens, Accenture, Zalando, DHL, Barclays a Microsoft. José je taktéž spoluzakladatelem náborového velikána GoodCall, kde pracuje okolo 140 zaměstnanců, společně s poskytovatelem softwaru ATS Datacruit a vzdělávací společností  Recruitment Academy. Díky desetiletému působení na trhu získali tyto podniky řadu ocenění, včetně uznání v žebříčku TOP50 společnosti Deloitte.

"S programováním neuronových sítí jsem začal během studia na Fakultě jaderné a fyzikálně inženýrské. Mám štěstí, že žiji v době, kdy můžeme všichni integrovat umělou inteligenci do našeho každodenního života!"