Darbo skelbimų portalai vis dar išlieka svarbiu darbuotojų paieškos įrankiu, tačiau kiekybe paremtas jų veiklos principas yra nemenkas iššūkis personalo vadovams. Kai į vieną poziciją paraišką pateikia dešimtys žmonių, iš kurių dalis neatitinka reikalavimų, įmonės priverstos daugiau laiko skirti ne kandidatų atrankai, o jų filtravimui, o tai visiškai neefektyvu ir taip jau įtemptoje darbo rinkoje. Dėl to vis populiaresni tampa tikslieji paieškos metodai, kurie yra paremti dirbtinio intelekto algoritmais ir socialinių tinklų duomenimis.
Pasyvių kandidatų era
Šiuo metu vieno darbuotojo paieškos ir įdarbinimo kaina yra viena didžiausių paslėptų išlaidų verslo biudžete – ir Lietuvoje, ir visame pasaulyje. Nors oficialios lietuviškos statistikos nėra, bendrą vaizdą galima susidaryti iš Amerikos personalo vadybos asociacijos SHRM paskelbtų duomenų – remiantis jais, vidutiniai naujo darbuotojo įdarbinimo kaštai 2024 m. siekė daugiau nei 4600 eurų, o kai kuriose srityse, pavyzdžiui, technologijų ir vadybos, ši suma gali viršyti ir 6500 Eur. Tiesa, šios išlaidos neapsiriboja atrankos procesu – daug didesnė dalis tenka mokymams, darbuotojo integracijai ir sumažėjusiam komandos pirmųjų mėnesių produktyvumui kompensuoti.
Vidutiniškai įmonei naujo darbuotojo įvedimas į komandą atsiperka tik po 6–9 mėnesių, todėl kiekviena kokybiška darbuotojo atranka yra aukso vertės, visgi „aukso grynuolių“ surasti nėra lengva.
Darbo rinka keičiasi iš esmės, nes darbdaviams dabar tenka konkuruoti ne tik dėl talentų, bet ir dėl jų dėmesio darbo pasiūlymui. Pavyzdžiui, pernai skelbtais Ekonominio bendradarbiavimo ir plėtros organizacijos (OECD) duomenimis, vienam bedarbiui Vilniaus regione tenka beveik dvigubai daugiau laisvų darbo vietų nei likusioje Lietuvos dalyje. Susidariusią situaciją dar labiau komplikuoja pasikeitusi darbo paieškos specifika, mat daugelis potencialių kandidatų darbo aktyviai nebeieško, todėl tradiciniais metodais atrankų specialistams juos pasiekti yra labai sunku.
Klasikiniai darbo paieškos portalai, anksčiau buvę itin populiarūs, dabar praranda savo paskirtį, nes yra orientuoti į tuos, kurie patys rodo iniciatyvą, tačiau šiuolaikinėje darbo rinkoje dominuoja pasyvūs kandidatai. Tai žmonės, kurie neseka darbo skelbimų portalų, neturi atnaujinto CV ir dažnai patys nėra pagalvoję, kad norėtų keisti darbą. Remiantis apžvalginiais pasaulinės rinkos duomenimis, beveik 70 proc. darbo jėgos šiuo metu priklauso šiai „pasyvių kandidatų“ kategorijai, todėl skelbimų portalų efektyvumas kasmet mažėja, o atrankos kaina auga.
Ekspertai tokį pasyvumą aiškina keliais veiksniais. Pirmiausia – stabilumo poreikiu, nes esant neapibrėžtumui, žmonės nenori rizikuoti keisdami darbą. Be to, mažėjantis nedarbo lygis reiškia, kad dauguma jau turi stabilų darbą ir jį keisti galvotų tik tuo atveju, jeigu būtų pateiktas vertingas pasiūlymas. Kita priežastis – informacijos triukšmas. Kandidatai kasdien mato šimtus darbo skelbimų, tad išsivysto vadinamasis „dėmesio nuovargis“ ir į eilinius darbo pasiūlymus jie nebereaguoja. Ir galiausiai – kartų kaita ir technologijos pakeitė žaidimo taisykles. Į darbo rinką įsijungus socialiniuose tinkluose „gyvenančiai“ Z kartai, darbo paieškos logika pasikeitė – šiais laikais žmogus darbo nebeieško pats, nes dirbtinis intelektas ir personalizuoti algoritmai „ieško“ žmogaus, tinkamo konkrečiam darbui.
Algoritmai keičia taisykles
Klasikinės atrankos strategijos vis dar remiasi kiekiu – kuo daugiau surinkti CV, kad būtų didesnė tikimybė rasti tinkamą žmogų, tačiau inovatyvi atranka veikia priešinga logika, nes kandidatų ieško ne masiškai, o tiksliai pagal tam tikrus parametrus. Algoritminė paieškos platforma veikia pagal duomenų atpažinimo principą – analizuoja ne tik žmogaus darbo patirtį, bet ir jo elgesio modelius socialiniuose tinkluose, profesinius polinkius bei reakcijas į atitinkamą turinį.
Sistema taip pat vertina ir tokius subtilius signalus, kaip kandidatą dominančios temos, įsitraukimo lygis bei jo įprastas komunikacijos tonas socialiniuose tinkluose. Tokiu būdu algoritmas gali suformuoti išsamesnį profesinį portretą ir pasiūlyti darbdaviams kandidatą, kuris labiausiai dera prie konkrečios įmonės kultūros ir vertybių.
Dirbtinis intelektas personalo atrankoje dažnai romantizuojamas, bet iš tiesų tai duomenų analizės ir prognozavimo sistema, kuri padeda atrankos komandai tiksliau atsirinkti potencialų pasyvų kandidatą. Kitaip tariant, tokie modeliai atpažįsta, kurie žmonės, nors aktyviai ir neieško darbo, turi didelę tikimybę sureaguoti į konkrečią darbo poziciją. Pavyzdžiui, mūsų turima statistika rodo, kad net 99 proc. kandidatų, kuriuos pasiekiame savo algoritmais, priklauso pasyviai grupei. Jie dar aktyviai nepradėjo ieškoti darbo, t.y., nepildė savo CV, nekalbėjo su artimaisiais ar pažįstamais, kad norėtų keisti darbą, gal net ir sąmoningai nepagalvojo, kad norėtų pokyčių, bet gavę jiems tinkamą darbo galimybę, įžvelgia vertę ir susimasto apie kitą karjeros žingsnį.
Algoritmas iš esmės veikia kaip strategiškas „galvų medžiotojas“ – neieško atsitiktinių kandidatų, o analizuoja jų elgseną ir sukuria individualius komunikacijos scenarijus, kurie padeda pasiekti tinkamus žmones tinkamu momentu.
Pavyzdžiui, jeigu įmonė ieško finansų analitiko, sistema automatiškai identifikuoja tuos, kurie seka apskaitos naujienas, dalijasi finansų turiniu, turi atitinkamą išsilavinimą ar įgūdžius, taip pat algoritmai panašiais metodais padeda surasti ir vadovus, kurie darbo ieško diskretiškai. Tačiau tai nereiškia kad procesas visiems vyksta vienodai: vienaip algoritmas formuojamas, kai ieškoma elektros inžinieriaus, kitaip – kai reikia finansų analitiko ar administracijos specialisto, tačiau kiekvienu atveju sistema sukalibruojama taip, kad pasiektų būtent tą profesionalų grupę, kuri labiausiai atitinka konkretaus verslo poreikius.
Mano patirtis rodo, 95 proc. darbo pozicijų galima užpildyti būtent taip, nes tokia atranka ne tik greitesnė, bet ir kur kas tikslesnė, kadangi užsakovas gauna ne šimtą CV, o keletą realių kandidatų, iš kurių beveik visi atitinka darbo pozicijos reikalavimus. Be to, svarbu ir tai, kad, kitaip nei darbuotojo ieškant įprastu metodu, algoritmais paremtas procesas trunka kelis kartus trumpiau – įprastai tai trunka dvi-tris savaites, tačiau neretai tinkamus kandidatus pavyksta rasti ir per 4–5 dienas. Efektyvu dėl to, kad visą laiką kartu su užsakovu stebime kandidatų tinkamumą konkrečiai pozicijai: jeigu matoma, kad pirminiai kandidatai neatitinka lūkesčių, aktyviai koreguojama paieška – pakeliama arba sumažinama atrankos kartelė, kad pasiūlymas pasiektų būtent tuos žmones, kurie turi reikiamą kompetenciją ir motyvaciją.
Šiuolaikinė darbo rinkos dinamika rodo, kad laimi ne tie, kurie greičiau paskelbia darbo skelbimą ar žada biure gardesnę kavą, o tie, kurie išklauso žmogaus tikslus, vertybes ir supranta, kas jam iš tiesų svarbu būsimame darbe. Tokios įmonės auga greičiau ir mažėja jų darbuotojų kaita, nes, užuot rūšiavę šimtus CV, personalo vadovai gali skirti laiko komandų stiprinimui ir darbuotojų motyvavimui. Kitaip tariant, šiuolaikinėje darbo rinkoje, kurioje kandidatų dėmesys tapo naująja valiuta, laimi ne tie paieškų specialistai, kurie dirba daugiau, o tie, kurie dirba išmaniau.
