Scoring Kandydatów w Traffit z pomocą AI – zobacz, jak ułatwia preselekcję (i nie tylko!)

Współczesna rekrutacja to często walka z czasem i nadmiarem aplikacji. Czy zdarzyło Ci się otrzymać 1000 CV w ciągu dwóch dni na jedno stanowisko? Przeglądanie ich „ręcznie” lub poleganie na prostym wyszukiwaniu słów kluczowych przestaje być efektywne.

Podczas naszego ostatniego webinaru Anna Sykut, Product Marketing Manager w Traffit, oraz Sylwia Chmielewska, Marketing Managerka, omówiły nową funkcję w Traffit – Scoring Kandydatów, która zmienia zasady gry w branży HR-tech.

Z tego artykułu dowiesz się, dlaczego sztuczna inteligencja w systemie ATS radzi sobie lepiej niż tradycyjne metody filtrowania kandydatów i jak odróżnić bezpieczne narzędzia HR od „wrzucania CV do ChataGPT”. Przeanalizujemy, jak tworzyć precyzyjne kryteria oceny (zgodnie z zasadą „jakość na wejściu = jakość na wyjściu”), aby algorytm stał się Twoim najlepszym asystentem, a nie wrogiem. jeżeli szukasz sposobów na przyspieszenie preselekcji, poprawę jakości feedbacku dla kandydatów i skuteczniejszą współpracę z Hiring Managerami – ten wpis jest dla Ciebie.

Odkryj, jak technologia uwalnia rekruterów od powtarzalnych zadań, pozostawiając ostateczną decyzję zawsze w rękach człowieka.

Wprowadzenie sztucznej inteligencji do procesów HR budzi tyle samo nadziei, co obaw. Z jednej strony rekruterzy mierzą się z ogromną presją czasu i rosnącą liczbą aplikacji (często niedopasowanych), z drugiej – pojawiają się pytania o bezpieczeństwo danych i rolę człowieka w procesie decyzyjnym.

Wyzwania są realne. Jak wspomniano podczas webinaru, zdarzają się rekrutacje, w których spływa tysiąc aplikacji w zaledwie 48 godzin. W takich momentach presja dokładności zderza się z fizycznymi możliwościami człowieka. Systemy ATS (Applicant Tracking System) ewoluują, oferując rozwiązania wykraczające poza proste bazy danych. Kluczem do sukcesu jest AI Scoring – inteligentna ocena dopasowania kandydata. Jak to działa w praktyce i dlaczego jest skuteczniejsze od metod, które znaliśmy do tej pory?

Koniec ery słów kluczowych – dlaczego kontekst ma znaczenie?

Przez lata rekruterzy korzystali z wyszukiwania „Boolean Search” lub prostych słów kluczowych. Metoda ta ma jednak fundamentalną wadę: jest zero-jedynkowa. jeżeli kandydat nie użyje w CV dokładnie tego słowa, którego szukasz, system go pominie.

Sztuczna inteligencja w nowoczesnych systemach ATS działa inaczej – czyta CV tak jak człowiek. Rozumie kontekst, synonimy i różne formy zapisu.

„Sztuczna inteligencja czyta CV jak człowiek, czyli rozumie kontekst, znaczenie i różne formy językowe. Bierze pod uwagę to, co jest przed, to co jest po, cały kontekst zdania i rozumie go, a nie tylko szuka konkretnego słowa lub jego wariacji.”

— Anna Sykut, Product Marketing Manager w Traffit

Przykład z życia wzięty

Podczas webinaru przytoczono doskonały przykład różnicy między automatem a AI. Wyobraź sobie kandydata, który w CV pisze: „Mogę pracować zdalnie lub hybrydowo, posiadam prawo jazdy kat. B, jestem otwarty na delegacje”.

• Tradycyjne wyszukiwanie: jeżeli wpiszesz „Praca w Warszawie”, system może nie znaleźć tego kandydata, bo to słowo nie padło.
• AI Scoring: Algorytm zrozumie, iż „praca hybrydowa” i „otwartość na delegacje” w połączeniu z lokalizacją firmy mogą oznaczać dostępność kandydata w Warszawie.

Podsumowanie Traffit:
Tradycyjne wyszukiwanie po słowach kluczowych jest obarczone dużym ryzykiem błędu, ponieważ wymaga od kandydata „wstrzelenia się” w klucz rekrutera. AI Scoring analizuje kontekst semantyczny całego dokumentu, co pozwala wyłowić talenty, które przy standardowej filtracji mogłyby zostać niesłusznie odrzucone.

Bezpieczeństwo danych i RODO – AI w ATS vs. Chat GPT

Zanim przejdziemy do funkcjonalności, musimy poruszyć kwestię, która spędza sen z powiek działom prawnym: bezpieczeństwo danych osobowych.

Kluczową różnicą między profesjonalnym systemem ATS a darmowymi narzędziami AI (jak publiczna wersja Chat GPT) jest sposób przetwarzania danych. Wrzucanie CV kandydata do publicznego czata jest ryzykowne, ponieważ te dane mogą służyć do trenowania modelu.

Co gwarantuje bezpieczny system ATS?

• Brak trenowania modeli: Twoje dane (i dane kandydatów) nie są wykorzystywane do nauki sztucznej inteligencji „na zewnątrz”.
• Transparentność: Przed uruchomieniem funkcji AI musisz zaakceptować regulamin, który jasno określa, jakie dane są przetwarzane (CV, odpowiedzi z formularza, treść ogłoszenia).
• Zgodność z RODO: Systemy takie jak Traffit są zbudowane z myślą o ochronie danych (Data Privacy), co jest najważniejsze w świetle nadchodzącego AI Act.

Podsumowanie Traffit:
Korzystanie z AI w rekrutacji wymaga odpowiedzialności. Bezpieczny system ATS gwarantuje, iż dane osobowe kandydatów są przetwarzane w zamkniętym środowisku i nie wyciekają do publicznych modeli językowych, co jest fundamentalną różnicą względem „frywolnego” korzystania z popularnych chatbotów.

Jak działa AI Scoring Kandydatów? Od kryteriów do oceny

Proces oceny kandydata przez AI nie jest „czarną skrzynką”. W Traffit opiera się on na transparentnych krokach, w których rekruter ma pełną kontrolę.

1. Analiza stanowiska: AI skanuje nazwę stanowiska, treść ogłoszenia i wewnętrzne notatki.
2. Generowanie kryteriów: System proponuje listę wymagań (podział na „wymagane” i „mile widziane”).
3. Weryfikacja przez człowieka: To Ty decydujesz, czy te kryteria są poprawne. Możesz je edytować, usuwać lub dodawać własne.
4. Scoring: Dopiero na podstawie zatwierdzonych kryteriów AI analizuje CV i odpowiedzi z formularzy, przyznając ocenę procentową (0-100%).

„Wartościowy scoring to jest taki, który został zbudowany na dobrze przygotowanych kryteriach. (…) To nie jest tak, iż dodajemy coś na początku i koniec. Można je edytować w trakcie. o ile zauważasz, iż wszyscy kandydaci mają niski scoring, możesz usunąć kryterium i przeliczyć oceny ponownie.”

— Anna Sykut, Product Marketing Manager w Traffit

Co ważne, wynik to nie tylko sucha liczba. System generuje podsumowanie, wyjaśniając:

• Co wpłynęło na wysoką ocenę (mocne strony).
• Czego zabrakło w dokumentach (luki kompetencyjne).
• Sugerowane pytania (follow-up questions) do zadania podczas rozmowy telefonicznej, aby zweryfikować brakujące informacje.

Podsumowanie Traffit:
AI Scoring to proces dwustopniowy: najpierw rekruter definiuje (lub zatwierdza) kryteria sukcesu, a następnie system ocenia aplikacje. Dzięki temu ocena jest transparentna, a rekruter otrzymuje nie tylko procentowy wynik, ale także jakościowe uzasadnienie i gotowe pytania do screeningu.

Jakość na wejściu = jakość na wyjściu. Jak tworzyć dobre kryteria?

To najważniejsza lekcja z webinaru. choćby najlepsza sztuczna inteligencja nie zadziała poprawnie, jeżeli otrzyma nieprecyzyjne wytyczne. Obowiązuje tu zasada shit in, shit out. jeżeli Hiring Manager dostarczy ogólny brief, scoring będzie bezużyteczny.

Jak pisać kryteria dla AI? (Checklista)

Podczas webinaru przeanalizowaliśmy na podstawie 170 000 przeskorowanych aplikacji, co działa, a co nie.

• Bądź konkretna/y: Zamiast „Doświadczenie w sprzedaży”, wpisz: „Minimum 3 lata doświadczenia w sprzedaży B2B w branży IT”.
• Unikaj subiektywizmu: AI nie oceni „poczucia humoru” czy „pozytywnego nastawienia”. To elementy do sprawdzenia na rozmowie (Culture Fit), a nie na etapie CV.
• Definiuj poziom technologii: Zamiast „Znajomość Pythona”, wpisz: „Minimum 2 lata praktyki komercyjnej w programowaniu w Pythonie”.
• Wskazuj mierzalne efekty: Zamiast „Doświadczenie w projektach”, wpisz: „Zrealizowane co najmniej 3 projekty wdrożeniowe”.
• Określ kontekst branżowy: jeżeli szukasz rekrutera do agencji spedycyjnej, zaznacz, iż chodzi o doświadczenie w rekrutacji logistyków.

„Jeżeli dostarczymy słabe dane wejściowe, czyli wymagania od Hiring Managera, będziemy mieli słabe kryteria. Tutaj jest rola człowieka, żeby po wygenerowaniu tych kryteriów stwierdzić: 'Nie, z tym to my dobrego dopasowania nie będziemy mieć’ i wrócić do menedżera po szczegóły.”

— Anna Sykut, Product Marketing Manager w Traffit

Podsumowanie Traffit:
Skuteczność AI zależy od precyzji zdefiniowanych kryteriów. Unikaj ogólników i subiektywnych cech charakteru. Skup się na twardych, mierzalnych kompetencjach, narzędziach i konkretnym doświadczeniu branżowym, aby algorytm mógł trafnie ocenić potencjał kandydata.

Czy AI odrzuci dobrego kandydata? Rola człowieka w procesie

Jednym z największych mitów jest przekonanie, iż przez AI dobrzy kandydaci nie dostają pracy. To nieprawda. AI w systemie ATS nie podejmuje decyzji.

Funkcja scoringu służy do priorytetyzacji i wsparcia, a nie do automatycznego odrzucania. Decyzję o zmianie statusu (zaproszeniu do rozmowy lub odrzuceniu) zawsze podejmuje rekruter. Co więcej, AI często wskazuje kandydatów, którzy mają potencjał, ale po prostu nie potrafili dobrze napisać CV.

Korzyści dla rekrutera i kandydata:

• Szybsza preselekcja: Zamiast czytać każde CV od deski do deski, zaczynasz od tych najlepiej dopasowanych.
• Lepszy feedback: System generuje gotowe argumenty, dlaczego kandydat został odrzucony (np. brak konkretnego certyfikatu), co pozwala na wysłanie spersonalizowanej, merytorycznej wiadomości zwrotnej.
• Wsparcie Hiring Managera: Przesyłając kandydata do biznesu, masz gotowe uzasadnienie: „Rekomenduję tę osobę, bo spełnia 90% Twoich kryteriów, w tym najważniejsze doświadczenie w X i Y”.

Podsumowanie Traffit:
AI nie zastępuje rekrutera, ale działa jak analityczny asystent. Ostateczna decyzja zawsze należy do człowieka. Technologia pozwala jednak szybciej wyłowić talenty i dostarczyć kandydatom konkretny feedback, co buduje pozytywny Candidate Experience.

Zakończenie

Wdrożenie AI Scoringu w systemie ATS to krok w stronę rekrutacji opartej na danych, a nie na intuicji czy żmudnym przeglądaniu setek dokumentów. To narzędzie, które – przy odpowiednim ustawieniu kryteriów – pozwala odzyskać czas na to, co w HR najważniejsze: budowanie relacji z ludźmi.

Pamiętaj, iż technologia rozwija się dynamicznie. Warto testować rozwiązania, które są transparentne, bezpieczne i dają Ci pełną kontrolę nad procesem.