500 de CV-uri și tot nu găsim omul potrivit. Unde se rupe recrutarea în era AI?

Publici un job și încep să vină aplicațiile.

Poate 500 de CV-uri.

Printre ele sunt profesioniști foarte buni. Oameni cu experiență, rezultate, proiecte construite, echipe conduse și probleme reale rezolvate.

Știu asta pentru că, după aproape 20 de ani de experiență, am fost de multe ori de partea celui care recrutează.

Dar cunosc foarte bine și cealaltă parte.

Vorbesc cu prieteni, foști colegi și profesioniști foarte buni care caută o nouă oportunitate. Și eu am fost, la rândul meu, în această situație.

Iar de partea aceea aud:

„Nu găsesc un job bun.”

În același timp, companiile spun:

„Nu găsim oameni buni.”

Și atunci apare întrebarea care mă preocupă din ce în ce mai mult:

Cum pot fi adevărate ambele lucruri în același timp?

Poate că nu avem doar o problemă de talent. Avem o problemă de matching.

Tehnologia a schimbat enorm recrutarea.

Și, în mare parte, în bine.

Când ai sute de aplicații pentru un singur rol, nu este realist să te aștepți ca un recruiter să acorde fiecărui CV aceeași atenție.

Avem ATS-uri, automatizări, instrumente de screening și, tot mai mult, AI.

Le folosim pentru a organiza informația, a gestiona volume mari și a identifica mai repede candidații relevanți.

Dar cu cât înțeleg mai bine ce poate face AI-ul, cu atât cred că trebuie să fim atenți la o diferență importantă:

A procesa mai bine CV-uri nu înseamnă automat a identifica mai bine oameni.

Un sistem poate deveni extraordinar de eficient în a găsi exact ceea ce i-am cerut.

Dar dacă noi i-am cerut lucrul greșit?

AI-ul nu știe cine este „omul potrivit” până nu știm noi

Să presupunem că avem un job description cu 20 de cerințe.

Vrem un anumit număr de ani de experiență.

O anumită industrie.

Anumite job titles.

Anumite competențe.

Poate chiar experiență cu anumite sisteme.

Apoi folosim tehnologia pentru a găsi oamenii care se potrivesc cel mai bine cu acel profil.

Pare logic.

Dar ce se întâmplă dacă doar șase dintre cele 20 de criterii sunt cu adevărat esențiale?

Ce se întâmplă dacă un candidat extraordinar vine din altă industrie?

Dacă are alt job title?

Dacă are competențele, dar le descrie folosind alte cuvinte?

Dacă are 80% din ceea ce ne trebuie și poate învăța restul foarte repede?

Un filtru mai bun nu repară automat o definiție greșită a candidatului ideal.

Uneori doar o aplică mai eficient.

Cum aș recruta astăzi, după aproape 20 de ani de experiență

Nu cred că soluția este să folosim mai puțină tehnologie.

Din contră.

Cred că trebuie să învățăm să o folosim mai bine.

Dacă ar trebui să-mi construiesc astăzi procesul de recrutare, aș începe cu șapte lucruri.

1. Nu aș începe cu CV-ul. Aș începe cu problema.

Înainte să scriu job description-ul, l-aș întreba pe manager:

„Peste 12 luni, ce trebuie să fi realizat acest om ca tu să spui că a fost o angajare foarte bună?”

Să construiască o echipă?

Să crească un business?

Să transforme un proces?

Să deschidă o piață?

Să stabilizeze o operațiune?

Să implementeze un sistem?

Să schimbe modul în care lucrează o organizație?

Abia după ce înțelegem problema pe care omul trebuie să o rezolve putem defini profilul de care avem nevoie.

Nu căutăm un CV. Căutăm o capacitate de a produce un rezultat.

2. Aș împărți cerințele în trei categorii

Pentru mine, fiecare cerință ar trebui să ajungă într-una dintre aceste zone:

MUST HAVE — fără asta, omul chiar nu poate face rolul.

CAN LEARN — poate învăța într-un timp rezonabil.

NICE TO HAVE — ar fi foarte bine să existe, dar nu ar trebui să elimine un candidat excelent.

Pare banal.

Dar cred că am descoperi că multe dintre lucrurile pe care astăzi le numim must-have nu sunt, de fapt, obligatorii.

Și fiecare criteriu inutil poate elimina un om foarte bun înainte să avem măcar o conversație cu el.

3. Aș folosi AI-ul ca să descopăr, nu doar ca să elimin

Aici cred că este una dintre cele mai mari oportunități.

În loc să întrebăm doar:

„Care dintre aceste 500 de CV-uri se potrivește cel mai bine cu job description-ul?”

aș folosi AI-ul și pentru alte întrebări:

Cine are competențe transferabile?

Cine a rezolvat aceeași problemă într-o altă industrie?

Cine nu are titlul pe care îl căutăm, dar are experiența de care avem nevoie?

Cine ar putea acoperi rapid diferența prin învățare?

Și poate cea mai importantă:

„Pe cine risc să pierd dacă mă uit doar la criteriile actuale?”

Aici AI-ul încetează să mai fie doar un filtru.

Devine un instrument de discovery.

4. Aș verifica și CV-urile pe care sistemul nu le-a ales

Dacă un instrument îmi creează un shortlist, periodic aș face ceva foarte simplu.

Aș lua 20 sau 30 de CV-uri dintre cele clasate mai jos și le-aș citi.

Dacă găsesc constant acolo oameni pe care eu i-aș fi chemat la interviu, am aflat ceva extrem de valoros.

Poate nu am o problemă cu piața. Poate am o problemă cu filtrul.

Nu trebuie să verificăm manual sute de aplicații.

Dar trebuie să verificăm periodic dacă sistemul nostru vede ceea ce credem noi că vede.

5. Nu aș confunda niciodată un CV foarte bun cu un candidat foarte bun

Aici AI-ul a schimbat jocul și pentru candidați.

Astăzi putem folosi AI pentru a adapta un CV la un job description.

Pentru a reformula experiența.

Pentru a identifica keywords.

Pentru a scrie mai clar.

Pentru a pregăti o scrisoare de intenție sau chiar un interviu.

Și nu văd nimic greșit în asta.

Dar pentru companie apare o întrebare nouă:

Îl selectăm pe cel mai bun profesionist sau pe profesionistul care știe cel mai bine să-și construiască aplicația?

Nu sunt întotdeauna aceeași persoană.

De aceea, cu cât CV-urile devin mai ușor de optimizat, cu atât aș căuta mai mult dovezi de performanță.

Ce ai construit?

Ce ai schimbat?

Ce problemă ai rezolvat?

Care a fost contribuția ta?

Ce rezultat ai produs?

CV-ul ar trebui să deschidă conversația. Nu să decidă singur valoarea unui om.

6. Aș aduce omul în proces înainte să fie prea târziu

Nu putem intervieva 500 de candidați.

Dar există întotdeauna o zonă gri.

Oameni care nu arată perfect pe hârtie, dar au ceva interesant în experiență.

Un parcurs neobișnuit.

O altă industrie.

Un job title diferit.

Experiență transferabilă.

Pentru aceștia, uneori aș prefera 15 minute de conversație în locul încă unui filtru.

Sau un work sample.

Sau o problemă reală:

„Aceasta este situația noastră. Cum ai aborda-o?”

Din acel moment nu mai evaluăm cât de bine este scris CV-ul.

Începem să vedem cum gândește omul din spatele lui.

7. Aș verifica dacă matching-ul chiar a funcționat

Procesul de recrutare nu ar trebui evaluat doar prin:

Time-to-hire.

Aș vrea să știu:

Cine performează după șase luni?

Dar după un an?

Cine a crescut?

Cine a rămas?

Cine a creat valoare?

Și apoi aș merge înapoi la datele din recrutare.

Cum fusese evaluat inițial acel candidat?

Poate descoperim că unii dintre cei mai buni angajați ai noștri nu au fost candidații cu cel mai mare „match” inițial.

Asta ar trebui să ne intereseze enorm.

Pentru că obiectivul recrutării nu este să producem cel mai bun shortlist.

Obiectivul este să facem cea mai bună angajare posibilă.

După aproape 20 de ani, formula mea arată așa

PROBLEMA → COMPETENȚE → POTENȚIAL → AI → JUDECATĂ UMANĂ → POTRIVIRE → REZULTATE

PROBLEMA — Ce trebuie să rezolve acest om?

COMPETENȚE — Ce trebuie să știe din prima zi?

POTENȚIAL — Ce poate transfera, adapta sau învăța?

AI — Folosește tehnologia pentru volum, analiză și pentru a descoperi oameni pe care altfel i-ai putea rata.

JUDECATĂ UMANĂ — Înțelege contextul, motivația, nuanțele și potențialul.

POTRIVIRE — Nu doar candidatul trebuie să se potrivească organizației. Și organizația trebuie să se potrivească omului.

REZULTATE — Verifică dacă omul chiar a avut succes și folosește acele informații pentru următoarea recrutare.

AI-ul ar trebui să ne ajute să vedem mai mult, nu doar să filtrăm mai repede

După aproape 20 de ani, nu cred că există o formulă pentru angajarea perfectă.

Oamenii sunt prea complecși.

Organizațiile la fel.

Dar cred că putem crește mult șansele unui matching bun.

Și, paradoxal, tocmai acum, când avem AI, cred că trebuie să fim și mai atenți la partea umană a recrutării.

Să folosim AI pentru volum.

Pentru analiză.

Pentru discovery.

Pentru a ne testa propriile presupuneri.

Dar să păstrăm judecata umană acolo unde contează.

Pentru că obiectivul nu este să găsim CV-ul care seamănă cel mai mult cu job description-ul.

Obiectivul este să găsim omul care poate avea cel mai mare impact în acel rol — și rolul în care acel om poate avea succes.

Pentru mine, acesta este adevăratul matching.

Așa că data viitoare când avem sute de aplicații și concluzia este:

„Nu găsim omul potrivit.”

aș mai pune o întrebare înainte să republic anunțul:

„Omul potrivit chiar nu este acolo — sau procesul nostru pur și simplu nu a reușit să-l vadă?”