AI a toborzásban: mit érdemes automatizálni egy toborzó ügynökségnél
Társalapítónk, dr. Szántó Csenge, évekig vezetett egy toborzás-kiválasztási csapatot. Ebben a cikkben azt mutatja meg, mit automatizálna ma egy toborzó ügynökségnél, és mit nem bízna soha AI-ra.
Ha akkoriban megkérdezted volna, mire megy el a hetem, azt mondtam volna, hogy az interjúkra. A valóságban viszont az időm nagy része minden másra ment el, csak nem interjúztatásra.
ATS-frissítés minden hívás után. CV-k utáni futkosás. Ugyanaz a follow-up email huszadszor. Jelöltriportok az interjúk után. Olyan jelöltek keresése, akik talán passzolnak, aztán olyan ügyfeleké, akik talán felvennének valakit.
Ma már nem dolgozom toborzásban, de toborzó ügynökségeknek segítek gyorsabbá és hatékonyabbá tenni a munkafolyamataikat. Kívül-belül ismerem az ügynökségek működését, és tudom, hol lehet valóban időt spórolni.
Hogyan néz ki az AI a toborzásban a gyakorlatban?
Partnereinknél ezeket a területeket automatizáljuk, és ha egy toborzó ügynökség tulajdonosa lennék, én is ezekkel kezdeném.
1. Adminisztráció: a munka körüli munka
A toborzói admin nagy része abból áll, hogy információt másolunk egyik helyről a másikra. Megjön egy CV emailben, valaki begépeli az ATS-be. Az ügyfél visszaigazol egy belépési dátumot, valaki frissít három táblázatot.
Amit automatizálnék:
- Az interjúidőpontok egyeztetését: a jelölt választ egy időpontot, mindkét naptár frissül, mennek az emlékeztetők
- A jelöltek értesítését, miután a toborzó vagy az ügyfél már döntött, így senki nem vár három hetet a válaszra
- A heti ügyfélriportokat, közvetlenül az ATS-ből, nem péntek délután kézzel összerakva
- A belső vezetői statisztikákat: ne kelljen minden toborzónak kézzel töltenie a táblázatot ahhoz, hogy látsszon, melyik projektre hány jelöltet kerestek meg, és hol tart a kiválasztás
Ehhez nem kell mérlegelés. Csak az kell, hogy végre ne kézzel csinálja senki.
2. Jelöltkeresés AI-val
A sourcing az a terület, ahol az AI a legtöbb időt spórolja meg, és ahol a legkönnyebb elrontani.
Kezdd a saját adatbázisoddal. A legtöbb ügynökség adatbázisában több ezer olyan jelölt van, akit korábban már közvetített vagy interjúztatott. Egy feltétellel: csak azokat keresd meg újra, akik hozzájárultak ahhoz, hogy később más pozíciókkal is megkeresd őket, és akiknek az adatait még jogszerűen őrzöd. Ha a régi adatbázisodról ezt nem tudod biztosan, ott kezdd a rendrakást.
Utána írd le rendesen a pozíció követelményeit: mi az elvárás, és mi az, ami csak előny. Az AI ez alapján kikeresi azokat, akik illenek a pozícióhoz, és mindegyiküknek személyre szabott üzenetvázlatot is ír.
A beérkező CV-ket is automatikusan beolvasnám az ATS-be: kitöltött mezőkkel, a duplikációk jelzésével, relevancia szerint sorba rendezve. Így nem nekem kell minden CV-t elsőként átolvasni, és az ATS valóban a kezem alá dolgozik.
Az AI a longlistet azokból az állásportálokból és sourcing eszközökből is össze tudja állítani, amelyekért már most is fizetsz. Ezzel a toborzó nem 300 rendezetlen találattal indul, hanem egy sorba rendezett listával, amelynek az elején a 30 legígéretesebb név áll.
Amit viszont nem bíznék az AI-ra: a jelöltek elutasítását. Az AI sorba rendez, de hogy ki esik ki, azt a toborzó dönti el, és ehhez a lista végét is átnézi. Könnyen előfordulhat ugyanis, hogy egy jelölt egyszerűen kihagyott valamit az önéletrajzából, ezért hátrébb került a rangsorban, pedig alkalmas lenne a pozícióra. Ez ráadásul jogilag is a legérzékenyebb pont a felsoroltak közül (erről lent bővebben).
3. Új ügyfelek keresése: AI az üzletfejlesztésben
Minden toborzó ügynökség két pipeline-t visz: a jelöltekét és az ügyfelekét.
Az AI figyelheti helyetted azokat a jeleket, amelyekből látszik, hogy egy cég aktívan toboroz: álláshirdetések a te szakterületeden, új befektetés, új iroda, új vezetőség. Aztán mindegyik cégnek utánanéz, és megmondja, kit érdemes megkeresni, és miért pont most.
Az örök „több üzletfejlesztéssel kellene foglalkozni” helyett így minden hétfő reggel egy rövid listát kapsz: cégek a szakterületeden, amelyek most vesznek fel, és mindegyiknél egy ok, amiért érdemes megkeresni őket.
4. Hangjegyzetek és meetingfelvételek automatikusan a CRM-be
Egy ígéretes meeting után felveszel egy kétperces hangjegyzetet az autóban. Vagy a meetingrögzítő becsatlakozik az ügyfélbriefingre. Az AI strukturált jegyzetet készít belőle: pozíció, fizetési sáv, határidő, következő lépések. Aztán beírja a CRM-ed vagy az ATS-ed megfelelő rekordjába, és létrehozza a follow-up feladatokat.
Nincs több esti jegyzetgépelés emlékezetből. A jegyzetek ráadásul jobbak is, mert öt perccel a meeting után készülnek, nem öt órával.
Egy szabály: a felvétel előtt mondd el, hogy rögzíted a beszélgetést, és kérd a másik fél hozzájárulását. A jelölt vagy az ügyfél soha ne utólag tudja meg.
5. Hideg emailek AI-val, rendesen
Az AI-val írt hideg emaileknek rossz a híre, és nagyrészt indokoltan. Több ezer egyforma „személyre szabott” üzenet, feketelistára került domain, nulla válasz.
Ha rendesen csinálod, így néz ki:
- Kis adagokban, olyanoknak, akik egy egyértelmű profilba illenek
- Valódi indokkal a megkeresésre, a 3. pontban leírt kutatás alapján
- Csak olyan címzetteknek, akiknek a megkeresésére jogalapod van, és minden levélben egyszerű leiratkozási lehetőséggel. Magánszemélynek reklámcélú emailt a magyar jog szerint csak az előzetes hozzájárulásával küldhetsz
- Külön, előre bemelegített küldő domainről, hogy a fő domained biztonságban maradjon
- Az első adagot ember olvassa át, mielőtt bármi kimenne
- A válaszokat ember kapja meg, nem egy újabb automatizálás
Az AI elvégzi a kutatást és megírja az első vázlatot. Hogy kinek érdemes írni, és mit ajánlasz neki, azt továbbra is te döntöd el. Arról, hogy miért kell mindig ember az AI mögé, egy korábbi cikkünkben írtunk bővebben.
Amit soha nem automatizálnék: az interjú
Vannak eszközök, amelyekben AI interjúztat, vagy videofelvétel alapján pontozza a jelölteket. Én nem használnám őket, és némelyiküket ma már nem is szabad. Az EU AI Act 2025. február 2. óta tiltja az olyan rendszereket, amelyek munkahelyi helyzetben a mimikából vagy a hangból következtetnek valakinek az érzelmeire, és az Európai Bizottság iránymutatása szerint ez az állásinterjúkra is vonatkozik.
Az interjú a toborzás legemberibb része. Itt dönti el a jelölt, hogy megbízik-e benned, és itt veszed észre azt, amit egyetlen CV sem mutat meg: hogyan gondolkodik hangosan, mi lelkesíti, hol bizonytalanodik el.
A jelölt ugyanúgy értékel téged, ahogy te őt. Ha egy bot ül a beszélgetés másik oldalán, a legjobb jelöltek mennek el elsőként.
Szóval automatizálj mindent, ami az interjú körül zajlik, hogy a toborzóidnak több ideje maradjon arra, ami eredményt hoz: az interjúkra, valamint a jelöltek és az ügyfelek kérdéseire.
AI a toborzásban és a jog: a bennem élő jogász megjegyzése
Az EU AI Act a toborzásban használt AI-rendszerek egy részét magas kockázatúnak minősíti: ide tartoznak az álláshirdetések célzására, a jelentkezések szűrésére és a jelöltek értékelésére használt rendszerek. A fenti listában ez a 2. pontot érinti: a CV-k sorba rendezése és a jelöltek pontozása ide tartozik.
Gyakori tévhit, hogy ezen az segít, ha a végső döntést ember hozza meg. A rendelet ugyan kivételt tesz a szűk, előkészítő feladatot végző rendszerekkel, de ha egy rendszer a jelölt adatai alapján értékeli őt (a jog nyelvén: profilalkotást végez), akkor mindig magas kockázatú. Az emberi döntés tehát nem kibúvó a szabályok alól, hanem az egyik kötelezettség.
A szoftver fejlesztőjére többek között dokumentációs, átláthatósági és megfelelőségértékelési kötelezettségek vonatkoznak. A szoftvert használó ügynökségnek emberi felügyeletet kell biztosítania, meg kell őriznie a rendszer naplóit, és tájékoztatnia kell a jelölteket arról, hogy az értékelésükben AI-rendszer is részt vesz. Ezek a szabályok 2027. december 2-től alkalmazandók, az ütemezésről itt írtunk.
A GDPR szabályai is érvényesek. A 22. cikk alapján a jelöltnek joga van ahhoz, hogy ne kizárólag automatizált döntés szülessen róla, ha az jelentősen érinti őt. Ez akkor is számít, ha papíron ember dönt: ha a toborzó a gyakorlatban csak a rangsor első néhány nevét nézi meg, a többit pedig soha, akkor valójában a rangsor dönt. A lista végét tehát mindig át kell nézni.
Ugyanez a rendelet a régi jelöltadatbázisokra is vonatkozik. Egy konkrét jelentkezéshez kapott önéletrajzot nem lehet évekig őrizni és új pozíciókhoz felhasználni, ehhez jellemzően a jelölt külön hozzájárulása kell.
Ezért épül ebben a cikkben minden ugyanarra az elvre: emberről mindig ember dönt. Ez az elv önmagában nem ment fel a kötelezettségek alól, de nélküle egyiknek sem lehet megfelelni. Az AI előkészít, a toborzó dönt.
Hol kezdd a toborzás automatizálását?
Nem a leglátványosabb eszközzel, és valószínűleg nem is a legdrágább SaaS-előfizetéssel. Válaszd ki azt az egy feladatot, amire a toborzóid a legtöbbet panaszkodnak, és amire a legtöbb idejük megy el. Ez általában a hívások utáni jegyzetelés vagy az időpontegyeztetés. Azt automatizáld először. Egyik sem tartozik a magas kockázatú kategóriába, így a jogi háttérmunka is ezeknél a legkisebb. Ha a csapat látja, hogy naponta felszabadul egy órája, a következő lépésről már nem kell meggyőznöd senkit.
Az Androniánál egyedi AI-rendszereket és szoftvereket fejlesztünk, kifejezetten a te cégedre szabva. Ha kíváncsi vagy, hogyan nézne ez ki a te ügynökségednél, nézd meg, miben tudunk segíteni, vagy írj nekünk, és beszéljünk.
Ez a cikk az Andronia blogján jelent meg. Az Andronia magyar vállalkozásoknak segít AI-megoldásokkal növekedni: egyedi szoftverrel, automatizálással és AI-megfeleléssel. Szolgáltatásainkról itt olvashatsz.
