Kandidati za zaposlitveni razgovor raje izbirajo UI bote kot človeške rekruterje

Raziskava je zajela več kot 67.000 kandidatov, ki so jih naključno razporedili v tri skupine: razgovor z UI glasovnim agentom, s človeškim rekruterjem ali možnost izbire. Končne odločitve o zaposlitvah so vedno sprejemali ljudje na podlagi uspešnosti kandidatov na standardiziranem testu in tokom razgovora.

Rezultati kažejo, da so razgovori, ki jih je vodila umetna inteligenca, prinesli 12 % več zaposlitev in 17 % višjo stopnjo zadržanja zaposlenih v prvem mesecu. Eden od razlogov je, da so UI agenti pokrili več ključnih tem in dali kandidatom več priložnosti za izražanje. Pri človeških rekruterjih se pogosto pojavi utrujenost ali izpuščanje vprašanj, česar pri umetni inteligenci ni.

Približno 5 % kandidatov je prekinilo razgovor, ker niso želeli govoriti z botom, dodatnih 7 % pa je doživelo tehnične težave. Kljub temu je bilo zadovoljstvo presenetljivo visoko: 70 % anketiranih je UI intervju označilo kot pozitivno izkušnjo, medtem ko je bilo takih le približno polovica pri človeških razgovorih. Skoraj 80 % kandidatov, ki so imeli možnost izbire, je raje izbralo UI, predvsem zaradi prilagodljivega urnika.

Stroški, izzivi in prihodnost

Čeprav rezultati kažejo na kakovostnejše informacije in večje zadovoljstvo kandidatov, to še ne pomeni nujnih prihrankov za podjetja. Analiza je pokazala, da so človeški rekruterji potrebovali dvakrat več časa za pregled razgovorov, ki jih je vodil bot, kar je zmanjšalo učinkovitost. Tako se postavlja vprašanje, ali se na področju zaposlovanja investicija v UI orodja res izplača, vsaj trenutno.

Učinkovitost se bo verjetno razlikovala glede na vrsto delovnih mest in obseg zaposlovanja. V podjetjih, kjer je fluktuacija visoka, denimo v klicnih centrih, bi lahko boljša usklajenost kandidatov prinesla velike prihranke. V manjših podjetjih z nizkimi stroški rekruterjev pa vpeljava umetne inteligence morda ne bi bila ekonomsko upravičena.

Študija nakazuje, da se bližamo bolj preudarni fazi vlaganja v umetno inteligenco. Vodilni raziskovalec Brian Jabarian poudarja, da morajo podjetja pri odločanju temeljiti na podatkih in ne zgolj na “hype-u”: “Preiti moramo iz diskurza ‘kaj je mogoče’ v diskurz podatkov, da ne izgubimo racionalnosti.”

UI glasovni agenti dokazujejo, da lahko z večjo doslednostjo in osredotočenostjo na bistvene informacije izboljšajo procese zaposlovanja. Vendar ostaja ključno vprašanje, ali podjetja s tem dejansko prihranijo sredstva in čas. Kot kaže bo prihodnje odločanje o uvedbi UI manj temeljilo na vizijah in več na realnih podatkih ter stroškovnih analizah.