Najbolja regionalna praksa: kako je Mplus AI-jem transformirao recruitment u 15 zemalja

Mplus grupa posluje u više od 15 zemalja, zapošljava preko 14.000 ljudi i svakodnevno obrađuje velik broj prijava kandidata na različitim tržištima. Upravo je razvoj i implementacija AI Recruitment Suitea prepoznat kao najbolja regionalna praksa u kategoriji velikih tvrtki,  a riječ je projektu koji je recruitment proces učinio bržim, preciznijim i, paradoksalno, ljudskijim.

O tome kako je projekt nastao, kako se gradilo povjerenje u AI procjenu kandidata i što ovo znači za budućnost HR-a, razgovarali smo s Markom Jakovinom, Group HR project managerom Mplus grupe. 

Kada ste prvi put shvatili da klasični recruitment proces više ne može pratiti tempo rasta i potrebe klijenata?

U Mplusu kontinuirano pratimo tržište rada, potrebe naših klijenata i iskustvo kandidata kako bismo stalno unapređivali recruitment proces. Uvođenje AI rješenja za nas nije bila reakcija na jedan izolirani problem ili trenutak, nego logičan nastavak našeg dugoročnog pristupa digitalnoj transformaciji i optimizaciji procesa. Kako organizacija raste i posluje u više od 15 zemalja, s više od 14.000 zaposlenika i velikim brojem kandidata kroz različita tržišta, naša inovativnost mora biti kontinuirana kako bismo što kvalitetnije obavljali svoj posao. Zato ovaj projekt ne gledamo kao jednokratnu implementaciju, već kao nastavak našeg stalnog rada na tome da recruitment bude učinkovitiji, moderniji i prilagođen očekivanjima današnjeg tržišta.

Projekt ste razvijali u organizaciji koja posluje u 15 zemalja. Koliko je izazovno standardizirati recruitment proces u tako različitim tržištima, jezicima i kandidatnim bazenima?

Prije nego što smo krenuli u razvoj AI rješenja, već smo si postavili visok standard recruitment procesa i kroz godine ga standardizirali u mjeri u kojoj je to bilo moguće. Naš cilj nikada nije bio imati potpuno isti pristup na svim tržištima, jer svako tržište ima svoje specifičnosti,  od jezika i dostupnosti kandidata, do lokalnih očekivanja, načina i kanala komunikacije, pa i do potreba naših klijenata. Upravo zato već godinama standardiziramo sam proces, principe i kvalitetu koju želimo pružiti kroz svaki korak, dok smo alate, metode i način primjene uvijek prilagođavali lokalnom kontekstu. Jedna od ključnih smjernica tijekom razvoja AI Recruitment Suitea bila je osigurati da alati budu jednako vrijedni i primjenjivi na svim lokacijama,  kako na tržištima gdje imamo manji broj kandidata, tako i na lokacijama gdje svakodnevno zaprimamo više od 200 prijava za posao. Drugim riječima, nismo gradili rješenje koje bi mijenjalo naš postojeći standard, već rješenje koje nam omogućava taj standard održavati i dalje unapređivati, bez obzira na veličinu tržišta.

Kod uvođenja AI-ja u procjenu kandidata uvijek se otvara pitanje povjerenja. Kako ste osigurali da alat ne bude samo brz, nego i dovoljno precizan, pravedan i pouzdan?

Od samog početka vodili smo se jednostavnim pravilom koje vrijedi za sve AI projekte -GIGO (garbage in, garbage out). AI može biti kvalitetan samo onoliko koliko su kvalitetni podaci na kojima je razvijan i koliko su jasno definirani kriteriji prema kojima donosi procjenu. Ključnu ulogu tu ne igra tehnologija, već znanje naših HR stručnjaka i iskustvo stečeno kroz velik broj prethodno provedenih evaluacija. Prije razvoja modela imali smo velik broj detaljnih ljudskih procjena koje su nam poslužile kao baza za učenje i kalibraciju. Model smo "nahranili" velikom količinom prethodno evaluiranih testova, jasno definiranim kriterijima i primjerima kako izgleda kvalitetna procjena. Nakon toga smo kontinuirano uspoređivali rezultate AI evaluacije s ljudskim procjenama kako bismo dodatno provjeravali i unapređivali kvalitetu rezultata.

Ukratko, preciznost, pravednost i pouzdanost alata ne dolaze iz tehnologije, one prvenstveno ovise o kvaliteti ulaznih podataka, jasno definiranim kriterijima i kontinuiranoj validaciji rezultata. Takav temeljit pristup osigurao nam je preko 95% podudarnosti s ljudskim ocjenama.

Recruiteri su ovim projektom rasterećeni velikog dijela administrativnog posla — ušteda od oko 50 sati HR vremena na svakih 100 evaluacija vrlo je konkretan rezultat. Na što su recruiteri sada mogli usmjeriti vrijeme koje su ranije trošili na ručnu procjenu i je li se promijenila njihova uloga?

Uloga recruitera se u svojoj biti nije promijenila i dalje je njihova ključna vrijednost razumjeti potrebe poslovanja, kvalitetno procijeniti kandidate i graditi odnos između kandidata i kompanije. Ono što se promijenilo jest količina operativnog i administrativnog opterećenja koje je ranije zauzimalo značajan dio njihovog vremena.

Automatizacijom ponavljajućih aktivnosti, poput ručnih evaluacija i odgovaranja na velik broj istih upita, recruiteri su dobili prostor za ono što je puno važnije - kvalitetnije razgovore, bolje razumijevanje kandidata i dublje partnerstvo s hiring menadžerima. Kroz nove alate dobili su i puno kvalitetniji uvid u tržište rada. Velika količina strukturiranih informacija koje dobivaju kroz alate omogućuje im preciznije prilagođavanje strategije zapošljavanja već u prvom kontaktu s hiring menadžerom, što izravno utječe na brzinu i kvalitetu procesa.

Međutim, ovaj projekt nije samo promijenio način rada, nego je dodatno razvio i digitalnu kulturu unutar HR tima, što nam je bio i jedan od ciljeva projekta. Naši recruiteri danas nisu samo korisnici novih tehnologija, nego aktivni sudionici u njihovom razvoju. Kroz svakodnevni rad s kandidatima najbolje prepoznaju potrebe i prilike za unapređenje procesa te su upravo oni često generatori novih ideja i potencijalnih novih alata.

AI Recruitment Assistant mjesečno odgovara na oko 1.200 upita kandidata. Što su kandidati najčešće željeli znati i što vam ti upiti govore o današnjim očekivanjima kandidata?

Već činjenica da kandidati koriste našeg Recruitment Assistanta iako ga nismo nigdje promovirali govori nam da kandidati očekuju brzinu i dostupnost te žele informacije odmah. Transparentnost, brzina i kvalitetno iskustvo postaju jednako važni kao i sama ponuda posla. Najveći val upita dolazi izvan radnog vremena, kad su kandidati opušteniji i imaju više vremena za sebe. Velika većina upita (preko 75%) počinje jednostavnom pretragom poslova, nakon čega slijedi niz individualnih pitanja koja nam možda i najbolje pokazuju očekivanja današnjih kandidata.

Nakon što kandidati nađu poslove koji ih zanimaju ili odgovaraju njihovim vještinama, najčešće slijede konkretni upiti o modelu rada, rasporedu, fleksibilnosti, alatima koji se koriste te mogućnostima koje im Mplus nudi. Iz tih upita jasno je vidljivo da kandidati imaju jasno definirana očekivanja i, kao i kompanije, procjenjuju postoji li dobro međusobno podudaranje.

Kažete da kandidati sada dolaze bolje informirani na razgovore, a inicijalni intervjui postaju kraći i kvalitetniji. Kako to mijenja dinamiku razgovora između recruitera i kandidata?

Kada kandidat već prije razgovora dobije odgovore na osnovna pitanja, razgovor više nije fokusiran na prikupljanje osnovnih informacija. Kandidat ne dolazi samo s interesom za posao i osnovnim informacijama iz oglasa, već na raspolaganju ima detalje vezane uz sve aspekte posla, koji su koraci procesa i očekivano trajanje, koje su opcije rada na raspolaganju, kakvo je radno vrijeme i ostali uvjeti rada, kako izgleda onboarding, što može očekivati u svakodnevnom radu i što može očekivati od nas kao poslodavca. Vrijeme se koristi za ono što je puno važnije - razumijevanje motivacije kandidata, iskustva, potencijala i međusobnog uklapanja. Recruiter i kandidat ulaze u razgovor kvalitetnije pripremljeni, što stvara bolju i profesionalniju interakciju.

AI u recruitmentu često se veže uz učinkovitost, ali vaš projekt zahvaća i candidate experience. Može li tehnologija zapravo učiniti proces zapošljavanja "ljudskijim" ako ukloni čekanje, neizvjesnost i ponavljanje?

Apsolutno da, upravo zato što uklanja dijelove procesa koji su neželjeni. Čekanje na odgovor, ponavljanje istih informacija i neizvjesnost oko statusa prijave nisu elementi koji stvaraju kvalitetan odnos s kandidatima, niti su to elementi koje kandidati i recruiteri žele u procesu , oni su neželjene nuspojave procesa.

Kada tehnologija preuzme te aktivnosti, ljudi dobivaju više prostora za personalizirani pristup, empatiju, razumijevanje i donošenje odluka. Naš cilj nije bio digitalizirati recruitment samo da bismo uveli tehnologiju, nego koristiti tehnologiju kako bismo ljudski dio procesa učinili kvalitetnijim.

Što ovaj projekt govori o budućnosti HR-a u velikim sustavima i hoće li najbolji HR timovi biti oni koji najbolje kombiniraju podatke, tehnologiju i ljudsku procjenu?

Ukratko, hoće. Budućnost HR-a nije izbor između tehnologije i ljudi, već u njihovoj kombinaciji. Po mom mišljenju, najuspješniji HR timovi bit će oni koji znaju koristiti podatke i tehnologiju za veću učinkovitost, ali istovremeno znaju zadržati ljudsku procjenu, razumijevanje poslovanja i kvalitetan odnos s ljudima. Tehnologija će sve više preuzimati rutinske aktivnosti, ali strateška vrijednost HR-a kroz novu tehnologiju i uvide postajat će sve važnija.

Kad bi neka velika kompanija sutra krenula u sličan projekt, što biste joj savjetovali: odakle početi, a što nikako ne preskočiti?

Prije svega, važno je krenuti od stvarne potrebe i dobro razumjeti vlastite procese. AI projekt poput našeg može značajno unaprijediti rad i donijeti veliku vrijednost kompaniji, ali samo ako su temelji već kvalitetno postavljeni. U našem slučaju najveća vrijednost je došla iz znanja naših ljudi. Ljudi koji su aktivni sudionici trenutnog procesa i koji će svakodnevno koristiti nove alate najbolje razumiju gdje postoje prilike za poboljšanje i često upravo oni daju najbolje ideje za daljnji razvoj. Možda je i najvažnije razumjeti činjenicu da AI transformacija nije tehnološki projekt, nego poslovna transformacija, i kao svaka promjena, najbolju šansu za uspjeh ima kad dolazi iznutra,  kada ljudi koji će je svakodnevno koristiti sudjeluju u njezinom stvaranju.