Náborový pracovník podrobně popsal, jak přišel na to, že životopis a příběh dokonalého kandidáta neodpovídají realitě.
Využití umělé inteligence při výběrových pohovorech je již realitou. Existují dokonce nástroje, které jsou schopné pomoci někomu odpovědět na technické otázky ve videohovorech, aniž by o tom tazatel věděl, a proto se i Google chce vrátit k osobním pohovorům. No a dnes tu máme příběh vyprávěný náborovým pracovníkem, který se dokázal přesvědčit o omezeních, která tyto nástroje mohou přinést.
„Právě jsem dokončil jeden z nejsurrealističtějších videohovorů svého života,“ vysvětluje náborový specialista startupu, který pro svou firmu Kapwing hledal softwarového inženýra L3. Ve svém příběhu vypráví, že pohovor začal skvěle a zdálo se, že kandidát má potřebné zázemí a zkušenosti, dokud v polovině najednou nebyl schopen dále mluvit o svých technických znalostech.
Náborový pracovník se rozhodl zatlačit, aby zjistil, co se děje a kandidát nakonec přiznal, že se na pohovor připravoval pomocí umělé inteligence. Náborový pracovník vypráví o krocích, které ho vedly ke zjištění, že tento kandidát nejednal zcela pravdivě.
V tomto případě se uchazeč zdál být perfektním kandidátem na naši pozici softwarového inženýra L3. Byl to student magisterského studia, který dokončoval svůj program na známé univerzitě a v jeho životopise byly uvedeny relevantní zkušenosti ze tří start-upů.
Velmi dobrý první dojem
Eric Lu, vedoucí pohovoru ve společnosti, vysvětluje, že tyto úvodní videohovory obvykle začíná krátkým představením sebe sama a společnosti Kapwing a první věc, na kterou se obvykle ptá, je: „Řekněte mi něco o sobě a o tom, co hledáte na své příští pozici.“ V tomto případě se jedná o první videohovor. Kandidát měl zkušenosti s podobnými startupy a relevantními webovými technologiemi, jako jsou ty, které používá jeho společnost, například React, Node a s budováním a správou serverů v GCP. Dále vysvětluje, že:
„S nadšením jsem pokračoval v pohovoru a zeptal jsem se ho: Povězte mi o obtížné technické výzvě, které jste čelil v některé z vašich nedávných rolí, a jak jste ji dokázal vyřešit“.
Uvádí také podrobnosti o odpovědi kandidáta. V podstatě pracoval na aplikaci pro vydávání oznámení v denním stacionáři a popsal, jak při testování aplikace zjistili, že dochází ke skokovému zatížení serveru, protože aplikace spouští příliš mnoho SMS oznámení.
Somebody uses an AI Bot to AUTOMATICALLY apply to 1000 JOBS in 24h and get 50 INTERVIEWS!
The code is available in GitHub and it got a massive 12.7K Stars
It automates your LinkedIn job search and application process.
– Scans for openings matching your criteria,
— Rohan Paul (@rohanpaul_ai) October 5, 2024
Aby tento problém vyřešili, zavedli omezení rychlosti na backendu a také řešení pomalého načítání na frontendu. Přidali také stránkování pro Dynamo DB a opakovací mechanismy pro aplikaci. Uvedení těchto podrobností je pro výsledek rozhovoru velmi důležité.
Jak odborník zjistil, že něco není v pořádku
Náborář vysvětluje, že na první pohled je tato zkušenost velmi relevantní pro naši práci ve společnosti Kapwing. Často máme nepravidelný provoz kvůli různým videotrendům, takže se stále ptal stejným směrem. Personalista chtěl vědět, zda kandidát chápe, jak jeho práce zapadá do celkového obrazu společnosti a pro zvýšené zatížení serveru a jeho možnou příčinu.
Kandidát začal vysvětlovat, že mateřská škola mohla mít třídu s třiceti nebo více žáky, ale pokud učitelka posílala SMS oznámení všem rodičům najednou, pak rozhraní Twilio API mohlo omezit počet požadavků. A že aby to vyřešili, rozhodli se dávkovat požadavky na odchozí zprávy. V tom začal náborář vidět nesrovnalosti.
„Nedávalo smysl, že by rozhraní Twilio API nedokázalo odeslat 30 SMS zpráv najednou; vypadalo to jako problém škálovatelnosti, který by se snadno vyřešil upgradem plánu. Navíc jsem měl určité pochybnosti o samotné aplikaci: kdy by učitel chtěl posílat 30 SMS zpráv najednou každému z rodičů žáků, aby zkoordinoval sběr,“ uvažoval tazatel.
Další pochybnost, která vyvstala, spočívala v tom, že si vzpomněl, že kandidát zmínil (a napsal do životopisu), že při práci na této aplikaci přidali do Dynamo DB stránkování. A otázka zněla, proč se odborník rozhodl stránkování zavést a jaká data stránkoval. A kandidát požádal, aby o tom chvíli přemýšlel a váhal nebo mlčel. Dvě minuty mlčel.
Příběh, který si vymyslela umělá inteligence
Eric Lu se domnívá, že kandidáta nikdy nenapadlo, že by tazatel zašel tak daleko. Ve skutečnosti na této otázce trval. „Po chvíli jsem prolomil ticho a zeptal se: Můžete mi říct pravdu? Na čem jste skutečně pracoval?“. Tehdy pravda vyšla najevo. Kandidát se přiznal, že se na pohovor připravoval pomocí umělé inteligence.
Uvedl, že skutečně krátce pracoval na aplikaci pro mateřské školy, ale že je to už dávno a že nikdy nepracoval na žádné z rolí, které jsem zmínil. Řekl, že má zkušenosti s prací s frontendem Reactu, ale na backendové systémy, které popsal, už dlouho nesáhl.
Tím se rozhodl rozhovor ukončit a zástupce společnosti chce také připomenout, že „softwarová komunita je menší, než se zdá, a že integrita a reputace mají velkou váhu“. O tom hovořilo mnohem více společností.
Využívání umělé inteligence při náboru zaměstnanců vyvolalo debatu o etice a transparentnosti pracovních pohovorů. Nástroje umělé inteligence sice mohou přinést značné výhody, například přípravu odpovědí na běžné otázky nebo zlepšení komunikačních dovedností, ale mohou být také zneužity, jako ve výše popsaném případě. Společnosti se stále více zajímají o vývoj metod, které by odhalily zneužití těchto technologií a zajistily, že uchazeči budou hodnoceni spravedlivě a přesně.