Sok munkáltató azzal magyarázza a csökkentett toborzást, hogy az AI el tudja végezni a kezdő szintű munkavállalók feladatait. Egy új BambooHR jelentés azonban ellentmond ennek az állításnak. Az elemzés 72 millió álláspályázatot és 6,5 millió sikeres felvételt vizsgált meg öt év adatai alapján.
A kutatás két fő problémát azonosított a jelenlegi felvételi gyakorlatban. Az első a túlzott munkaköri követelmények jelenségeként ismert probléma súlyosbodása. A munkáltatók egyre több követelményt támaszt a jelöltekkel szemben, miközben a jelöltek folyamatosan fejlesztik készségeiket. Az adatok szerint 38%-kal nőtt az a időszak, amíg egy munkakörhöz azonos tapasztalattal rendelkező jelöltet találnak, az öt év során.
A második jelentős probléma a lassú és bonyolult toborzási folyamat. A jelentés szerint 27%-kal nőtt az időszak a pályázat beadása és a munkaajánlat között. Ez azt jelenti, hogy a jelölteknek egyre tovább kell várniuk a döntésre, miközben sok esetben több körösnyi interjún és értékelésen kell átesniük.
A BambooHR elemzése rávilágít arra, hogy a felvételi problémák valódi okai nem a technológiai fejlődésben, hanem a túlbonyolított toborzási folyamatokban és irreális elvárásokban keresendők. Az öt éves adatbázis azt mutatja, hogy miközben a jelöltek kvalifikáltabbak lesznek, a munkáltatók folyamatosan emelik a követelményeket, így egyre nehezebb megfelelő jelölteket találni.
Az adatok egyértelműen cáfolják azt a népszerű narratívát, hogy az AI váltaná ki a kezdő szintű munkavállalókat. Ehelyett a munkáltatóknak érdemes átgondolniuk a munkaköri követelményeket és egyszerűsíteniük a felvételi folyamatot, hogy versenyképesek maradjanak a tehetségekért folytatott versenyben.