Elisa talendijuht: kaua läheb, enne kui AI ise töövestluseid läbi viima hakkab?

Tehisintellekt on järjest leidmas teed erinevatesse valdkondadesse ning HR ja personalitöö pole selles osas mingi erand. Elisa talendijuht Keishy Margus märgib aga arvamusloos, et kui üksikuid töökohti suudab AI juba täna edukalt asendada ja mitmeid toetada, siis oleme veel kaugel punktist, kus see hakkaks astuma kandadele värbajatele, personaliinimestele või teistele rollidele, mille keskmeks on inimsuhtlus.

Tehisintellekti peatsest tormijooksust võib lugeda iga päev. Mõni päev viidatakse, kuidas see hakkab asendama arendajaid, teisel päeval arste, kolmandal päeval turundusinimesi. Ei saa salata, et AI mõju on tunda kõigis neis rollides, kuid mitte veel määral, mis annaks alust laud puhtaks teha ja hakata uusi väljakutseid otsima. Nii nagu on tehisintellekt saanud arendajate või turundusinimestele asjalikuks kolleegiks, mitte nende asemikuks, ei ole nähtavas tulevikus põhjust ka karta, et töövestluseid hakkaks läbi viima ainuüksi robot ja värbamisotsuseid langetama tehismõistus.

Küll aga ei tähenda see, et HR-maastik tehisintellekti tõttu muutumas poleks. Lihtsalt need muutused on pigem tänast tööd toetavad, mitte asendavad. Täna piirduvad AI-le delegeeritud tööd peamiselt tüütute korduvate ülesannetega, näiteks onboardingu rutiinsed tegevused, õigel hetkel õigetele inimestele mingi info edastamine, osadel juhtudel profiilide skriinimine ja muud toetavad funktsioonid, kuid ka selle mõju ja ajaline sääst on tuntav. Veidi üllatavana suudab AI olla toeks ka loovama poolega, näiteks ideede genereerimisel vestlusküsimusteks või miks mitte ka kandidaadile praktilisema mõtteharjutuse loomisel.

Reaalsuses on küll tehnoloogia seal maal, et see suudaks ka ise CVsid sirvides sobivad kandidaadid välja valida ja nad vestlustele kutsuda, kuid kohalikul tööturul me ei ole selleks veel päris valmis. Seetõttu jääb vähemalt veel täna tehisajude kanda kergem koorem.

Tehisintellekt on samasuguste eelarvamustega nagu inimene

Mitmed suurfirmad on tehisintellekti värbamises ulatuslikumalt eksperimenteerinud, näidates oma kogemustega kätte, kui habras võib pealtnäha nutikas tehnoloogia olla, kui sellele liialt autoriteeti anda. Kuigi võiks eeldada, et AI on oma valikutes inimesest tunduvalt objektiivsem, tehes sama tööd kiiremini, siis päris nii veel asjad siiski pole. Inimesed võivad küll olla kallutatud ja aeglased, kuid kuni tehnoloogia on loodud nende poolt, kanduvad samad omadused edasi ka sinna.

Näiteks leiab rahvusvaheliselt tööturult lähiajaloost hulgaliselt näiteid, kus tehismõistustele on ette antud varasemalt heaks märgitud profiilid ja palutud sel valida kandidaatide seast välja need inimesed, kes on ära märgitud profiilidega sarnased. Tulemuseks saadi aga olukord, kus vestlusringi pääses vaid ports valgeid mehi. Keegi, kes kunagi head CVd välja valis, oli (alateadlikult) kallutatud ning hetkel, mil protsessi polnud enam kaasatud inimtunnetust ja kainet mõistust, vaid ainult andmed, võimendas robot väikeseid faktoreid üle ja leidis, et ainult see profiil sobikski tööle võtta.

Kui eelnev on midagi, mille saaks ehk mõninga putitamisega ära lahendada, siis ei saa aga sama väita tänaste AI-lahenduste teise suurema murekoha kohta: andmete täpsus.

Tehisintellekt saab olla nii hea kui on sellele ette antud andmed ja ülesanne, mis aga tähendab, et keegi peab need üles seadma ja olema ka ise väga teadlik sisestatud andmete täpsuses. Soovides kasutada AI-d näiteks kandidaatide leidmiseks, tuleb talle detailselt ette rääkida, keda otsimas oled. Ja mitte ainult seda, mis ametinimetust nad andmebaasidest otsima peaks, vaid ka kõik väiksemad välistused, alternatiivid ja muud infokillud. See tähendab ka seda, et ettevõttel peab olema väga selge arusaam soovitud sihtrühmast ja sellest, millised on vajalikud oskused ja märksõnad, mis aitavad AI-l õiged talendid välja valida.

Ehk mõnel juhul võib käsitsi tegemine olla üksjagu kiirem. Ajakulu on sama sõltumata sellest, kas sisestad infot LinkedIni filtritesse või AI-lahenduse otsingukasti, lihtsalt tehisintellektil põhineva lahenduse puhul tuleb esialgu pühendada lisaaeg tulemuste valideerimisele, kriteeriumite täpsustamisele, pidevale ümberõpetamisele ja muude pisinüansside välistamisele. Kui inimene sirvib CVsid, suudab ta senise kogemuse põhjal vaikimisi hulga miniotsuseid teha, AI-le tuleb kõik need kriteeriumid käsitsi ette anda.

Värbaja pole masin

Ja see kõik puudutab vaid värbamisprotsessi esimest osa, mis peaks justkui olema tänastele AI-lahendustele kõige jõukohasem. Liikudes kandidaatide leidmise juurest edasi vestluste ja otsuste tegemiseni, muutuvad AI-lahenduste väljakutsed veelgi selgemaks. Töövestlus ja kandidaadi oskuste hindamine pole enam ammu pelgalt ühe CV vaatamine ning ei-jah vastuste analüüsimine, vaid midagi palju laiemat.

See on segu detektiivi- ja psühholoogitööst, kus tuleb hinnata kandidaadi oskuseid, väärtuseid, isikuomadusi ja seda, kas ja kuidas ta tiimi sobiks ning ka vastupidi – kuidas ettevõte temale sobiks. Kandidaadil võib olla maailma parim CV ja suuta vastata AI binaarsetele küsimustele õigesti, aga kui mingi inimlik asi ei klapi, ei suuda tehisintellekt seda mõista. Vähemalt tänaseni pole suudetud AI-d kellegi vibe’i lugema õpetada – aga võib-olla on ka see vaid aja küsimus.

Seega jääb värbamistöö põhiosa üsna kindlalt veel lähemas tulevikus inimeste kätte, kuna inimloomuse mõistmine on täna meie erioskuseks. See ei tähenda aga, et AI värbamises kasutu oleks või et tal potentsiaali poleks. Kindlasti on. Aga mitte värbajate ja personaliinimeste täielikuks asendamiseks. Pigem nende toetamiseks ja töö efektiivsemaks muutmisel.