Niedawno pochyliliśmy się nad tematem automatyzacji procesów rekrutacyjnych, zapytaliśmy ekspertów z branży HR, co uważają o AI wspierającym pisanie CV przez kandydatów, a następnie sprawdzanie ich przez specjalne narzędzia na bazie sztucznej inteligencji.
Okazało się, że takowego nie trzeba było daleko szukać – na polskim rynku mamy już np. asystenta rekrutacyjnego Boe firmy SmartyTalent.
Postanowiliśmy porozmawiać więc ze Sławomirem Kroczakiem, CEO i współzałożycielem SmartyTalent, o technologii AI wspierającej rekruterów, którą tworzy.
Skąd wziął się pomysł na stworzenie SmartyTalent?
Zaczynaliśmy jako SmartyMeet. Robiliśmy automatyczne notatki z rozmów wideo – na Teams, Zoomie czy Google Meet, a nawet rozwijaliśmy własną platformę. Przez pewien czas był to strzał w dziesiątkę, ale gdy duzi gracze dodali do swoich narzędzi wbudowane transkrypcje i notatki, musieliśmy odpowiedzieć sobie szczerze: co dalej? Zadzwoniliśmy więc do naszych klientów z branży HR bo to oni dominowali i… okazało się, że najbardziej bolą ich nie same notatki, tylko to, co dzieje się wcześniej i później – dobre przygotowanie pytań do rozmowy oraz szybkie, uczciwe porównanie wymagań firmy z profilem kandydata. To był nasz „aha moment”. Zrozumieliśmy, że trzeba cofnąć się do początku procesu i ustandaryzować go w prosty sposób.
Jakie wyzwania w branży HR chcieliście rozwiązać dzięki waszej technologii?
Dziś na rekrutacje spływa lawina zgłoszeń, ale statystycznie nawet 8 na 10 CV nie spełnia kluczowych wymagań określonych przez firmę (np. dyspozycyjność, konkretne uprawnienia, poziom języka, doświadczenie w danej technologii). To nie „wina kandydatów” – naturalnie próbują swoich sił, a często zachęcają do tego zbyt ogólne ogłoszenia. Skutek? Zespoły HR tracą mnóstwo czasu na wstępną selekcję. SmartyTalent od razu wyłapuje zgłoszenia, które nie przechodzą minimalnych kryteriów, dzięki czemu rekruterzy mogą skupić się na najlepszych 20% profili. Robimy to przejrzyście i powtarzalnie – każdy etap ma jasne uzasadnienie.
Jak wyglądały Wasze początki?
Po pivocie postawiliśmy na współpracę, nie na „wymianę” istniejących narzędzi. Zostaliśmy Złotym Partnerem eRecruitera (systemu do zarządzania rekrutacjami z Grupy Pracuj.pl). Nie chcieliśmy dokładać firmom kolejnej aplikacji do nauki. Dlatego Boe – nasz asystent działa jako dodatkowy członek zespołu w systemie eRecruiter: możesz napisać do niego maila albo zadzwonić. Zbiera wymagania roli, układa je w standard i później według tego standardu porównuje kandydatów.
Co was wyróżnia na tle innych rozwiązań z obszaru hrtech?
Po pierwsze, standard 16 kryteriów. Zamiast oceniać kandydata „na oko” albo po kilku słowach kluczowych, porównujemy wymagania i profil w 16 stałych obszarach (np. doświadczenie, kompetencje techniczne i miękkie, dostępność, języki, formalne uprawnienia).
Po drugie, jasne uzasadnienia. Każda rekomendacja zawiera krótkie „dlaczego”: co pasuje, czego brakuje, co sprawdzić na rozmowie.
Po trzecie, zgodność z prawem. Działamy w duchu unijnego AI Act i RODO (czyli unijnych przepisów o ochronie danych). Narzedzia AI wykorzystywane do rekrutacji to tzw. system wysokiego ryzyka, więc u nas zawsze człowiek ma ostatnie słowo. Boe nie zatrudnia i nie odrzuca nikogo „sam”, on porządkuje i uzasadnia.
Jak Boe wspiera rekruterów? Jakie zadania Boe wykonuje najlepiej, a czego jeszcze „się uczy”?
Przede wszystkim, Boe zbiera wymagania stanowiska prostym mailem (bez logowania do nowego systemu), tłumaczy je na nasze 16 kryteriów, porównuje z aplikacjami kandydatów, a następnie tworzy przejrzyste podsumowania i podpowiada kolejne kroki (np. pytania na rozmowę, prośbę o doprecyzowanie).
Najlepiej radzi sobie ze wstępną selekcją i standardem komunikacji (wszyscy kandydaci dostają jasną informację). Uczy się zaś preferencji konkretnej organizacji – jeśli rekruter zmieni wagi lub doda nowe wymaganie, Boe to zapamiętuje i stosuje w kolejnych rekrutacjach.
Czy Boe potrafi rozpoznać „miękkie kompetencje” kandydatów, czy raczej skupia się na danych twardych?
Oceniamy nie tylko twarde fakty z CV i formularzy rekrutacyjnych. Wzorce doświadczeń i opisy projektów wiele mówią o umiejętnościach miękkich, takich jak praca zespołowa, odpowiedzialność czy komunikacja z klientem. Boe potrafi te sygnały wychwycić i zaproponować pytania pogłębiające na rozmowę. Zawsze jednak podkreślamy: ostateczna ocena „miękkich” kompetencji najlepiej wychodzi człowiekowi w kontakcie z człowiekiem.
Jakie były największe wyzwania technologiczne przy budowie takiego asystenta?
Paradoksalnie, najtrudniejsze nie jest „zrobić AI”, tylko zrobić je odpowiedzialnie. Po pierwsze, trzeba wyjaśniać rekomendacje – nikt nie chce „magii”. Po drugie, trzeba zapewnić pełną zgodność z prawem: od logów i audytu, przez retencję danych, aż po bezpieczne środowisko w UE. I wreszcie integracja: Boe musi się wpasować w istniejący ekosystem (np. eRecruiter), żeby ludzie nie uczyli się kolejnego narzędzia od zera.
Kilku ekspertów HR wyraziło obawy, że tego typu narzędzia, jak Boe, mogą wyeliminować kandydatów, którzy nie pasują do algorytmów, a jednak są wartościowymi kandydatami. Jak radzicie sobie z tego typu problemami?
To obawa, którą traktujemy bardzo poważnie i uczciwie mówiąc, podzielamy jej źródło. Zespoły HR są dziś realnie przeciążone, więc przy tysiącach zgłoszeń nawet przy najlepszych chęciach część CV może po prostu nie zostać uważnie przeczytana. Właśnie dlatego zbudowaliśmy Boe tak, by wyrównywał szanse, a nie je zawężał. Boe nikogo nie „eliminuje” automatycznie. Jego rola to uporządkować napływ aplikacji, auto rekomendować najlepiej dopasowane profile i do każdego wskazania dołączyć krótkie, zrozumiałe „dlaczego”. Ostateczna decyzja zawsze należy do rekrutera – to on zatwierdza shortlistę, rozmowy i wybór kandydata.
Kluczem jest u nas wspomniany, elastyczny standard 16 kryteriów, który można łatwo dostosować do specyfiki roli i organizacji. Jeśli cenicie „nietypowe ścieżki kariery” albo chcecie dawać szansę kandydatom z mocnym potencjałem, ale brakującym jednym „must have”, mówicie o tym Boe zwykłym mailem. Zmieniamy priorytety i od tej chwili system uwzględnia te preferencje, np. oznaczając takie osoby jako „do rozmowy”. Co więcej, Boe uczy się na decyzjach rekruterów: jeśli często awansujecie „nieoczywiste” profile, narzędzie zaczyna je lepiej rozpoznawać i wyżej rekomendować przy kolejnych naborach.
Stawiamy na transparentność, nie „czarną skrzynkę”. Każdy kandydat ma jasne uzasadnienie – co pasuje, czego brakuje i jakie są sensowne następne kroki. Dzięki temu rekruter może szybciej wyłapać talenty, które „nie mieszczą się w szablonie”, ale mają argumenty, by przejść dalej.
Działamy zgodnie z europejskimi zasadami: człowiek ma ostatnie słowo, prowadzimy pełne logi i audyt, a dane pozostają w Unii Europejskiej. Naszym celem nie jest zawężanie pola poszukiwań, lecz danie każdemu kandydatowi realnej szansy, by jego CV zostało zauważone i ocenione według tych samych, z góry ustalonych reguł – tak, żeby rekruter miał czas porozmawiać z większą liczbą dopasowanych kandydatów.
Czy Twoim zdaniem polski rynek jest gotowy na taką automatyzację, czy wciąż dominuje tradycyjny model rekrutacji?
Polski rynek jest pragmatyczny: jeśli coś oszczędza czas, jest zgodne z prawem i nie psuje relacji z kandydatami – to się przyjmuje. Widzimy rosnącą gotowość zwłaszcza tam, gdzie rekrutacja bywa „wąskim gardłem”. Ważne, że dane klientów zostają w Unii Europejskiej i podlegają europejskim standardom ochrony. To dla wielu firm warunek konieczny.
Gdzie widzisz SmartyTalent za kilka lat? Czy planujecie stworzenie kolejnych asystentów do HR? A może chcecie dotrzeć do klientów z innych branż?
Naszym celem jest HR-owy model językowy skrojony pod rekrutację w Europie. Bazujemy na rodzinie modeli Mistral i rozwijamy nasz własny model SmartyTalent LLM – ktory jest dostrojonym (tzw. fine-tuning) do specyfiki branży HR. Dzięki temu, uczymy go branżowych „smaczków”, nie tracąc kontroli nad prywatnością.
W najbliższych latach chcemy dalej doskonalić preselekcję, komunikację z kandydatami i zgodność z przepisami, a później rozszerzać Boe o kolejne etapy HR (np. onboarding i pomoc w ocenie pierwszych 3 miesięcy pracy nowo zatrudnionej osoby). Zawsze z tą samą filozofią: człowiek decyduje, AI pomaga i wyjaśnia.
