Új korszak a munkaerő-toborzás világában: A mesterséges intelligencia átalakító hatása a toborzás és kiválasztási folyamatokra

Pennica Cornélia (2023) Új korszak a munkaerő-toborzás világában: A mesterséges intelligencia átalakító hatása a toborzás és kiválasztási folyamatokra. Pénzügyi és Számviteli Kar.

	PDF Pennica_Cornélia_AIJ8CA.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (851kB)
	PDF BA_O_Pennica_Cornélia.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (172kB)
	PDF PennicaCornélia.pdf Hozzáférés joga: Bizalmas dokumentum (bírálat) Download (211kB)
	PDF BA_B_Pennica_Cornélia.pdf Hozzáférés joga: Bizalmas dokumentum (bírálat) Download (838kB)

Absztrakt (kivonat)

A szakdolgozatom megírását azzal a céllal indítottam útnak, hogy feltárja és elemezze a kapcsolatot a mesterséges intelligencia és a toborzás-és kiválasztás területe között. A manapság oly sokszor emlegetett mesterséges intelligencia technológia működésének elméleti feltárása után, amit mind hazai, mind nemzetközi szinten végeztem, sikerült számos, már a piacon meglévő, a toborzási folyamatok optimalizálására kifejlesztett MI eszközöket bemutatnom, és megérteni azok működését és a folyamatokra való hatásait. A téma azon kérdéskörére vonatkozó felméréseket azonban, amely a toborzási szakma átalakulását vizsgálná a mesterséges intelligencia által uralt jövőben, nem találtam. Továbbra is fent maradt bennem a kérdés tehát, hogy hogyan fog a szakma átalakulni a jövőben? Milyen változásokon fog az keresztül menni, és mikre számíthatunk a toborzás-és kiválasztási folyamatok jövőbeli jellemzőinek alakulása kapcsán? Primer kutatásom célját épp ez az általam rendkívül izgalmasnak vélt kutatási rés körvonalazta ki. A dolgozatomban kvalitatív kutatást folytattam, amely során 8 szenior toborzási szakember vett részt. A velük folytatott interjúk során azt vizsgáltam, hogy miképpen fognak átalakulni a recruiter hivatás szakmabeli sajátosságai, hogyan formálódnak át az eddig megszokott toborzás-és kiválasztási folyamatok. Az eredmények meglepő és kiemelkedő változásokat mutattak, amelyek számos szempontból átformálják a szakemberek szerepét és felelősségi körét a jövőre nézve. Az egyik legfontosabb feltárt megállapítás a sourcing (azaz a toborzási folyamat azon, egyik legfontosabb és legalapvetőbb lépése, amely során a toborzó szakemberek proaktívan kutatják és gyűjtik a jelöltek adatait, hogy egy minőségi jelölttárat építsenek fel a pozíciók betöltése érdekében) szerepének jelentősen csökkenése, annak teljes eltűnése volt. Az MI által táplált automatizált rendszerek és algoritmusok lényegesen hatékonyabban képesek az önéletrajzok és adatbázisok áttekintésére, így a szakmai specialistáknak több idejük marad jelentőségteljesebb, emberközpontú feladatok koncentrálásra. A szakma elvárásaihoz tartozó soft és hard skillek listája is átalakulni látszik. A soft skillek közül eltűnik a monotonitás tűrés, a precizitás és a különféle toborzási rendszerekben történő adminisztrációs készség. Ugyanitt továbbá megjelenő elem a stakeholder-menedzsment, ami a MI szoftverek beszállítóival való szoros együttműködés kapcsolatából ered. A hard skilleket, illetve arra az eredményre mutatott rá a kutatás, hogy a már fent említett sourcing eltűnése mellett, hasonló jövő vár a kimutatás tábla és riportálási készségekre, mivel ezeket is el fogja végezni a toborzó helyett a MI. Ugyancsak érdekes változás, hogy az adminisztrációs terhek gyakorlatilag eltűnnek a toborzási folyamatokból. A MI segítségével történő automatizálásoknak köszönhetően a dokumentációk kezelése, ütemezése, az interjúk szervezése lényegesen egyszerűsödik, lehetővé téve a recruiterek számára, hogy inkább a stratégiai célkitűzéseikre fordítsák idejüket. A kutatás azt mutatta meg, hogy a recruiter szakma számára elengedhetetlenek lesznek az adatelemzési és vizualizációs készségek megléte, ezek megjelenő hard skill elemeknek tekinthető. A MI által gyűjtött adatok elemzése és azok értelmezése kulcsfontosságúvá válik a megfelelő döntéshozatalban és az üzleti stratégiák kialakításában. Emellett még a pszicho analitikai készségek mélyebb szintű fejlesztése is kiemelt szükséggé válik, valamint a jövőben több pszichológus végzettségű jelölt fordíthatja érdeklődését a szakma iránt, mivel nagyobb hangsúly fog kerülni a jelöltek interjúztatására, és azok motiváció-és karrier aspirációs elemzésére. A kiválasztást vezénylő szakembernek képeseknek kell lennie a jelöltek rejtett viselkedési mintázatait és motivációinak azonosítására, hogy biztosíthassák az alkalmatlan munkaerő felvételének elkerülését. A toborzási folyamatokban megjelenő MI szoftverekkel párhuzamosan új munkakörök is kialakulnak. Ilyenek lesznek például a mesterséges intelligencia kontroller, szoftver felügyelő, vagy MI algoritmus szakértő elnevezésű szerepkörök. Ezek a szakemberek a MI rendszerek ellenőrzésére és folyamatos karbantartására fókuszálnak, ezzel is elősegítve a szakma hatékony működését és a jogi követelményeknek való eleget tevésnek. Végezetül pedig a szakma kompenzációjában és szervezeti szerepében is nagy változás történik. Ahogy a szakma átalakul egy sokkal stratégiaibb szemléletű szereppé, magasabb bérezéssel lesz a kibővített felelősségkörük kompenzálva, ugyanakkor kevesebb szakemberre is lesz szükség. A kutatásban részt vett interjúalanyok között egyértelmű nézeteltérés figyelhető meg az ügynökségi (agency) és vállalati (corporate) szakemberek között. Míg az ügynökségi szakemberek úgy vélik, hogy a sourcing szerepe nem fog eltűnni, addig a vállalati toborzók ezzel ellentétes véleményt képviselnek. Ez az egyet nem értés a jövőbeli toborzási trendek tekintetében izgalmas alapot nyújt további kutatásoknak.

Intézmény

Budapesti Gazdasági Egyetem

Kar

Pénzügyi és Számviteli Kar

Tanszék

Vezetés és Emberi Erőforrás Fejlesztés Tanszék

Tudományterület/tudományág

NEM RÉSZLETEZETT

Szak

Emberi Erőforrások

Mű típusa:	diplomadolgozat (NEM RÉSZLETEZETT)
Kulcsszavak:	21. század, automatizáció - automatizálás, HR, mesterséges intelligencia, munkaerő kiválasztás, munkaerő toborzás
SWORD Depositor:	Archive User
Felhasználói azonosító szám (ID):	Archive User
Rekord készítés dátuma:	2024. Jún. 28. 10:28
Utolsó módosítás:	2024. Jún. 28. 10:28

Actions (login required)

Tétel nézet