Skip to content

Soft skill-ek azonosítása AI-val – lehetséges?

soft skill

A toborzási folyamat során nem csak a képzettséget és a szakmai tapasztalatot figyeljük: épp ilyen fontos bizonyos soft skill-ek birtoklása. A jó kommunikációs készség, rugalmasság elengedhetetlen a sikeres csapatmunkához. Vajon a mesterséges intelligencia annak eldöntésében is segítségünkre lehet, hogy a jelentkezők közül ki rendelkezik a számunkra releváns soft skill-ekkel?

A soft skill-ek jelentőségéről sokáig nem esett túl sok szó, a cégek, és a vezetők kérésére a HR-esek is azt keresték, képzettsége és szakmai tapasztalata alapján melyik jelölt lesz a legalkalmasabb egy-egy feladatra. Most már teljesebb képet nézünk, és tudjuk, hogy a kommunikációs készségek, az érzelmi intelligencia, a problémamegoldó készség épp olyan fontos az eredményes munkavégzéshez, mint a szakmai tudás.

Ha ezek a megfelelő formában adottak, akkor gördülékenyebb a csapatmunka, egyáltalán, a csoportdinamika is a hatékonyabb eredmények felé mutat. A rugalmasság is azon készségek közé tartozik, amelyek egyre inkább elengedhetetlenné válnak, hiszen a felgyorsult és állandó változásokhoz tudni kell adaptálódni, ha fenn akarjuk tartani a megfelelő teljesítményt.

Soft skill „mérése” a hagyományos módon – önéletrajz, interjú

A mérés ezen készségek esetében sokszor nehézségbe ütközik, hiszen nehéz számosítani és objektíven megítélni őket. Az önéletrajzában természetesen mindenki feltünteti, hogy jó kommunikációs készségekkel rendelkezik, de nem tudja ezt eredményekkel vagy bármilyen mérőszámmal igazolni. A személyes interjú során pedig a kérdező változó attitűdje nehezíti az összevetést.

Nem szándékos előítéletek, prekoncepciók is nehezítik a különböző habitusú jelöltek összehasonlítását. Hogy csak egy példát mondjunk, az introvertáltak még mindig jelentős hátrányban vannak az állásinterjúkon, hiszen nehezebben prezentálják mindazt a tudást és készségeket, amivel rendelkeznek – holott könnyen lehet, hogy épp az introvertáltságuk nem akadályozná őket a hatékony munkavégzésben. Nagy szükség lenne tehát ezen készségek objektív elemzésére.

MI a soft skill-ek felismerésében

A mesterséges intelligencia technológiák több különböző lehetőséget is nyújtanak a soft skill-ek felismerésére. A nyelvi feldolgozáson alapuló algoritmusok (Natural Language Processing (NLP)) képesek az írásos és szóbeli kommunikációban is olyan minták felismerésére, amelyek pontosabb betekintést nyújtanak a jelölt kommunikációs készségeibe. A modell az emberi kommunikációs sémák ismerete alapján „kihall” olyan információkat is az írott és kimondott szóból egyaránt, ami fölött mi átsiklunk.

A viselkedés-analízisen alapuló algoritmusok non-verbális kommunikációt vizsgálják: a testbeszédet, az arckifejezéseket, a szemkontaktust. Mindezekre nehezen fordítunk megfelelő figyelmet még egy interjú szituációban is, hiszen kommunikációs félként jelen vagyunk. Videó felvételek segítségével az MI azonban pontosan ki tudja elemezni a jelölt non-verbális jeleit, és következtetéseket tud levonni például arra nézve, mennyire alkalmas a jelentkező csapatmunkára.

Bizonyos algoritmusok arra is képesek, hogy adott kérdések megválaszolása után következtessenek arra, milyen gyorsan és rugalmasan képes alkalmazkodni a jelölt egy megváltozott helyzetre, mennyire fejlett valójában a problémamegoldó készsége.

Mérhetőség és fokozódó hatékonyság

A technológia nem csak azt teszi lehetővé, hogy objektív, elfogulatlan összevetésben mérjük össze a jelölteket egyes soft skill-ek alapján, hanem hozzájárul, hogy hatékonyabb legyen a toborzási folyamat, felgyorsuljon az onboarding időszaka. Az MI soft skill vizsgálatai a toborzás mellett a személyre szabott képzések, fejlesztések definiálásában is segítségünkre vannak, ezáltal lehetőségünk nyílik arra, hogy a legtöbbet hozzuk ki meglévő munkavállalóinkból is.

A mesterséges intelligencia technológiák bevonása a toborzási folyamatba nem felváltja, hanem kiegészíti az emberi munkát, objektív összevetést tesz lehetővé ott, ahol az ember mindig szubjektív marad, ezáltal lehetővé teszi, hogy még hatékonyabban együttműködni tudó csapatot építsünk.