Напоследък все по-често говоря с HRи в посока върхово представяне (“Peak Performance”) за лидерски екипи и в разговора неминуемо влиза темата за изкуственият интелект и неговата роля за бъдещето на човешкия потенциал. В днешната статия ще ви разкажа пред какви пречки се изправяме, когато делегираме на този всеобхватен инструмент таа важната задача да филтрира и открива потенциал, ноу-хау и умения, от които имаме нужда, за да се развиваме. И тук фокусът ще бъде върху рисковете и как да ги намалим без да прегаряме, защото новите условия на работа и развитие все още ни изправят ежедневно пред множество предизвикателства и липсващи решения.
Текущи статистики и тенденции в AI подбора
Глобалният пазар на труда преминава през „надпревара във въоръжаването“ между кандидати и работодатели. Наблюдава се бум на кандидатурите, движени от AI, като използването на инструменти като LazyApply и aiApply е довело до ~239% увеличение на средния брой кандидатури, подадени от един човек от старта на ChatGPT през 2022 г.
Напливът от перфектно полирани AI автобиографии прави разграничаването на истинските таланти от шума на механично описаните съдържание почти невъзможно.
Gartner прогнозира, че до 2028 г. до 25% от профилите на кандидатите може да бъдат частично или изцяло фалшиви, заради което някои компании вече сформират реакции:
OpenAI например налагат лимити (напр. до 5 кандидатури на 6 месеца) и ускоряват приемането на собствени AI инструменти за масово филтриране.
(Източник: https://www.economist.com/business/2026/01/12/job-applicants-are-winning-the-ai-arms-race-against-recruiters)
AI като филтър за „познатото“, а не за потенциала
Използването на AI в процеса на подбор (чрез видео интервюта и текстова обработка) действа като филтър, настроен да търси познатото, а не потенциално новото и различното. Тествах няколко модерни AI инструмента за кандидатстване на работа и това е един сензорно, когнитивно и емоционално натоварващ процес. Много платформи използват микс от личностни въпросници + AI водено интервю по даден казус и това е един сериозен обем от време, вариращо между 20 минути до 45 минути за подаване на лични документи.
Подходих към задачата под определен ъгъл – отговарях вярно на въпросите, като стъпвах на процесно ориентиран психологически анализ. Избягвах типичен професионален жаргон и предлагах ъгли на изследване, които чупят обичайната логика. В резултат и 4-те пъти получих сигнал, че не съм се представила на ниво, като позициите бяха обявени като висши мениджърски, с изисквания за стратегическо мислене и силно лидерство. Когато AI сканира за конкретни умения и ключови думи, той налага софтуерна рамка върху сложния човешки интелект, което води до критични разломи в бизнес модела:
Заличаваме ли креативността чрез „статистическа нормалност“?
AI моделите са обучени върху минали данни – те знаят какво е работило вчера и как най-често наричаме нещата в общ план. Когато кандидат използва метафори, творческо рамкиране или нестандартен език, AI го класифицира като „грешка“ или „ниско съвпадение“ (low match), защото тези елементи не съответстват на процедурния жаргон.
Така много често отсяваме хората, които могат да навигират в несигурност, защото тяхното мислене не е „хигиенизирано”, често говорят в процеси, а не в протоколи и невинаги подхождат обичайно към темата и проблема. AI в подбора в момента е най-големият враг на когнитивно разнообразие и ние не просто губим таланти, а клонираме минали решения, които в ерата на изкуствения интелект рядко работят в чист вид. Това води до загуба на потенциал и когнитивната гъвкавост да се решават проблеми извън етикета и обичайното мислене. Знаем ли наистина какви умения са нужни още, за да постигаме целите си? Ако не разбираме архитектурата на ежедневните кризи, не наемаме хора, а софтуерни лицензи в човешка обвивка.
Процедурен език срещу Процесно мислене
AI оценява технологичните компетенции (Hard Skills), защото са лесни за измерване и са основата. Процесното мислене обаче е невидимо за текущите алгоритми, тъй като се проявява в способността да видиш как една задача влияе на целия механизъм, къде се чупи логиката в процеса и кои са последващите стъпки.
Подобен технологичен капан идва със своята цена: назначаваме хора, които владеят инструментите, но не разбират дизайна на работата (workflow design). Мисленето в процеси днес изисква да бъдем бързи, точни и адаптивни в преценката си да знаем кога кое да отпадне, кое да остане и какво да добавим. AI няма никаква възможност да предскаже тези умения, а в сегашните огромни скорости и обеми, рядко стигаме до това човек да направи подобен анализ в жив разговор, тъй като кандидатът отпада още на ниво вход в системата.
Когато липсва етикет за ново предизвикателство, тези „експерти по инструменти“ блокират вътрешно (freeze), защото не са наети да мислят за крайния резултат, а да изпълняват процедурата и да оптимизират представянето си за високи резултати. Не допускайте екипът ви да се превърне в сбор от оператори на процедури, които чакат следващия промпт, за да започнат да мислят проактивно и детайлно.
Как се „чупи“ мениджмънтът и клиентското преживяване
Когато AI напълни екипа с хора, преминали през „роботски филтър“, получавате перфектно попълнени кутийки, които не си взаимодействат, липсва екипност и споделеност и се усеща вътрешно напрежение. Забелязва се висока отдаденост на задачи и изпълнение и по-малка ангажираност към значими задачи от миналото като споделяне на личен опит и изграждане на басейн с умения в рамките на дадена организация. Липсата на обмяна на опит пък води до това да не можем да съхраним дадено експертно ноу-хау и да го трансферираме към текущи или нови членове.
От мениджърска гледна точка, често имаме пълен екип, но се оказва, че той самият трябва да довършва задачите, попадащи в „ничията земя“ между две статични титли, между гранични роли и сфери на познание и управление. Повечето мениджъри докладват още липсата на страндартизирани процедури в направления, в които всеки работи самостоятелно и прилага широк набор от решения според възможностите си.
Интересното е, че щетите от подобни нарушени динамики мениджър-екип и членове-екип се усещат дори от партньори и клиенти: качеството на процеса зависи повече от личността, доставчик на данни и услуга, отколкото произлиза директно от конкретната роля. Така на практика клиентът получава технически коректна услуга, която обаче може да е лишена от човешка интелигентност и адаптивност, което прави бранда лесно заменим поради неконсистентност на клиентското преживяване и нестандартизирана процедура.
Същото изпитват и мениджърите при наложителни ротации в екипа, когато няма яснота кой, какво защо и как е правил както във вътрешни операции, така и по отношение на клиент. Цялостното усещане е за хаос, а AI просто го скалира в различни посоки с много голяма скорост и обем.
Човешките измерения на AI подбора отвъд „статичните титли“
Ние сами научихме кандидатите да „говорят на роботски език“, за да преминат през автоматизираните системи (gatekeepers), а сега сме изненадани, че използват AI, за да го правят по-свободно. “Проблемът е наш, защото позволихме рекрутърите да трансформират ролята си от креативни стратегически партньори в четци на машинни разпечатки. В C-suite нивата ни трябват „дизруптори“ с иновативно мислене, а не стерилни изпълнители” – коментира Peter Kelly Executive Vice President, Deputy Head of Group Human Resources, NBK в дискусията, която проведихме в LinkedIn. Той допълни, че “крайната цел е да се отдалечим от статичните „титли“ към динамичните „способности“, за да позволим на лидерите да вложат целия си човешки интелект. Във висшия мениджмънт способността да се навигира в несигурност е ключова”. Той допълни още, че ефективността пренебрегва качеството, а възможностите за откриване на творчески съвпадения се отсяват, още преди да сте успели да се докоснете до тях.
Моите наблюдения съвпадат с тази посока на мисълта, тъй като много HRи споделят, че не винаги участват активно в действителното проектиране на работния процес. Така им се налага да създават профил за „роля“ (статично заглавие), а не за конкретното мислене, вземане на решения и проектиране на задачи, необходими за действителното изпълнение на функцията. В резултат е по-вероятно да наемат хора за съвпадащи етикети, докато реалната работа изисква когнитивна гъвкавост, която ключовите думи и AI-базираното търсене просто не могат да обхванат.
От Вероятност към Решаване на проблеми
AI е статистическа машина за прогнозиране на следващата най-вероятна дума, а не за оценка на съвместимост. За да ловим автоматично нестандартното мислене, трябва да обърнем логиката а самия процес, по който изпозлваме AI:
Семантично отклонение (Semantic Outliers):
Вместо съвпадение с описанието, AI трябва да търси кандидати с нестандартно рамкиране (напр. вместо за „таргети“, да говорят за „дизайн на доверието“).
Провокативни задачи:
Въвеждане на сценарии без правилен отговор още в ранен етап, за да се анализира структурата на аргументацията и да се асимилира речниковия запас на самия кандидат. Колкото по-висшестояща, не-техническа и ориентирана към креативно управление на хора и процеси е дадена позиция, толкова по-значимо е това умения за прецизиране и мислене извън рамките и очакваните норми.
Де-скриптинг (De-scripting):
Използване на AI за „наказване“ на предсказуемостта и клишетата от ChatGPT, за да се отсеят тези, които ползват процедурен език като параван – можете ли да опишете процеса си с примери извън своя досегашен език? Ето примери за клишета, които могат да се премахват от оценката и AI да сканира текста за маркери на ниска когнитивна стойност:„Важно е да отбележим“, „Синергия“, „Целостен подход“, „Иновативно решение“, „В днешния динамичен свят“. Задачата е тези фрази да бъдат изтрити и ако след това не нищо конкретно, AI маркира отговора като „кух“.
Днес виждме, че старите системи (ATS) се чупят под натиска на AI-генерираните кандидатури, но се опитваме да лекуваме проблема с още повече AI, вместо с промяна на философията на подбора.Когато AI диктува подбора, насърчаваме култура на сигурността, на познатостта и на представянето. В днешния динамичен бизнес съвременния мениджмънт има нужда от адаптивност, устойчивост и бърза промяна. За тази цел ние самите трябва да търсим хора, които са „Market-ready“ (готови за пазара), а не само „ATS-ready“ (готови за машината).
Решава ли специализираният SaaS този проблем ефикасно?
Теоретично, специализираните SaaS (Software as a Service) и ATS (Applicant Tracking Systems) решения се продават именно като „лекарството“ срещу този хаос с обема, пристрастността и релевантността на кандидатите. Реалността през 2026 г. обаче демонстрира друго: те по-скоро скалират проблема, вместо да го решават.
1. „Надпревара във въоръжаването“ (AI vs. AI)
Софтуерите се борят с „AI спама“ от кандидати (инструменти, които бълват стотици автобиографии за минути), като въвеждат свои AI филтри.
Резултатът: Имаме софтуер, който пише CV-то, и софтуер, който го чете. Между тях човешкият смисъл често се губи. Ако кандидатът не е използвал правилния „промпт“ или ключови думи, софтуерът го изхвърля, дори да е гениален лидер.
2. Капанът на „Прогностичната валидност“
Повечето SaaS платформи обещават, че техните алгоритми предвиждат успеха на кандидата. Но данните показват Статистическа предсказуемост: те са отлични в това да намерят някой, който прилича на досегашните ви служители.
Тъй като се учат от минали данни, те просто „клонират“ миналото и липсва когниивно разнообразие. Ако търсиш „дизруптор“ (човек, който да промени нещата), софтуерът ще го отчете като „high risk“ или „low match“, защото той не се вписва в модела на „успешния служител досега“.
3. Ефектът на „Черната кутия“
Много HR екипи се доверяват сляпо на „Score“ (резултата), който софтуерът дава на кандидата. Никой не знае точно защо алгоритъмът е дал 90% на единия и 60% на другия. Това води до „интелектуална леност“ – рекрутърите спират да мислят критично и се превръщат в администратори на софтуерни решения.
4. Изместване на фокуса: Ефективност vs Качество
SaaS платформите са създадени да пестят време (Efficiency), а не задължително да повишават качеството (Quality of Hire). Ироничният ефект е, че те правят кандидатстването толкова лесно (с един клик), че наводняват системата с некачествени профили. Софтуерът „решава“ проблема, който сам е помогнал да се създаде.
Кога тези платформи и инструменти са ефективни?
Те работят само ако се ползват като поддържащ инструмент, а не като последна инстанция. Нужен е, когато трябва да намалим несъзнателните пристрастия в началото на подбора (скрива лични данни, имена, снимки, години прочие аспекти).
Справят се чудесно с насрочване на срещи, проверка на базови изисквания (езици, локация, технически специализации, опит, индустрия и т.е. аспекти), при анализ на тенденции в поведенческите сценарии по готова рамка (зададена от човек предварително), при изследване на патерни на личността, както и за събиране на данни и обработка на огромни масиви неструктурирани данни.
Нека се възползваме от AI прогреса, но да върнем отговорността (и властта) в ръцете на мениджъра.
Промени начина, по който мислиш за нещата:
Имаш нужда да ми пишеш? Можеш да започнеш веднага оттук>>
Не консумирай чужда реалност, създай си своя собствена
За мен мислите, чувствата и състоянията на хората са основен фокус. Ние сме онези, които избираме как гледаме на света, трудностите и промените – като пречки или като уроци и възможности. Можем да повлияем върху онова, което ни причинява стрес, умора, тревожност, разочарование, неудовлетвореност, ниска мотивация, лошо представяне, ригидност, инертност и професионално прегаряне – достатъчно е да променим своята перцепция.
Знам, че понякога е твърде трудно да продължим и че губим смисъл и желание да творим и създаваме. Вярвам, че заедно ще намерим как да минеш и през този сложен етап в личен или бизнес план. Защото вярвам в теб и в смисъла от твоя труд, мисли и идеи.
#ТиИмашЗначение, сподели историята си:
Разкажи ми с какви трудности се сблъскваш и към какво се стремиш заедно ще потърсим адаптивно решение в зависимост от твоето време, бюджет и готовност за промяна.
Надявам се, че ще намерим най-ефективната стратегия да си върнеш смисъла в себе си, живота и бизнеса си. Не винаги ще е лесно и усилията за промяна ще са предимно твои. Надявам се да ти помогна личностната ти трансформация да бъде по-мотивираща, безболезнена и споделена.
Клиентите на Juls’ Psychology споделят:
Споделени истории за хора и пътища:
ВРЪЗКИ С ОБЩЕСТВЕНОСТТА: Медийни изяви и Стратегически партньори
Най-важният ресурс за своя успех си ТИ!
