Coraz więcej kandydatów korzysta z generatywnej sztucznej inteligencji, żeby przygotować się do rozmów kwalifikacyjnych. Dla rekruterów to wyzwanie, ponieważ trudno ocenić, czy za wypowiedzią stoi rzeczywista wiedza. Kluczem do weryfikacji kompetencji jest zadawanie pytań pogłębiających.
Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) zmienia sposób, w jaki kandydaci przygotowują się do rozmów kwalifikacyjnych. A to sprawia, że menedżerowie ds. rekrutacji mają coraz większe trudności z dokładnym ocenieniem ich prawdziwej wiedzy i kompetencji. Wprowadzając szczegółowe informacje o stanowisku, organizacji oraz swoje CV do narzędzi GenAI, kandydaci mogą generować potencjalne pytania rekrutacyjne wraz z spersonalizowanymi odpowiedziami. Rekruterzy, konsultanci i inne osoby poszukujące chętnych do pracy nawet zalecają przygotowywanie się do rozmów kwalifikacyjnych w ten sposób.
Wśród profesjonalistów zajmujących się rekrutacją rosną obawy, że kandydaci korzystający z generatywnej AI manipulują procesem rekrutacyjnym. Niedawno przeprowadzone badanie wskazało jednoznacznie, że używanie GenAI ma istotny wpływ na decyzje rekrutacyjne: kandydaci, którzy używali takich narzędzi do przygotowania się, uzyskali wyższe oceny ogólne za swoje wystąpienie na rozmowie kwalifikacyjnej w porównaniu z osobami, które nie korzystały z tego narzędzia.
Jeśli generatywna AI pomaga kandydatom zdobywać nową wiedzę, pogłębiać zdolności i umiejętności oraz wzmacniać cechy potrzebne w pracy (KSAO – akronim od słów knowledge, skills, abilities, and other characteristics; wiedza), przyczynia się to do ich przyszłych wyników w pracy. Jednak jeśli AI generuje dopracowane, osadzone w odpowiednim kontekście odpowiedzi, które kandydaci jedynie powtarzają podczas rozmów, menedżerowie ds. rekrutacji mogą błędnie przypisać im KSAO, których faktycznie nie posiadają. W takich przypadkach ich prezentacja podczas rozmowy kwalifikacyjnej nie przełoży się na przyszłe wyniki w pracy.
Co zatem mogą zrobić menedżerowie ds. rekrutacji, aby upewnić się, że rozmowy kwalifikacyjne dostarczają dokładny obraz kandydata? Z różnych powodów preferowane są rozmowy bezpośrednie, eliminujące na przykład możliwość, że kandydat będzie korzystał z oprogramowania do transkrypcji, aby wprowadzać pytania do GenAI i w czasie rzeczywistym generować odpowiedzi.
Strategiczne podejście do rozmów kwalifikacyjnych w erze AI wymaga zadawania skutecznych pytań pogłębiających, aby poznać faktyczny poziom wiedzy i doświadczenia kandydata. Czy potrafi wyjaśnić, jak coś zrobić, a nie tylko co zrobić? Czy wie, dlaczego coś działa? Czy rozumie, kiedy, gdzie i dla kogo coś będzie bardziej efektywne? Czy potrafi rozważyć inne perspektywy i podejścia do tematu? Czy jest świadomy wad swojej metody? Takie pytania mogą zmusić potencjalnych pracowników do wyjścia poza swoje wyuczone lub powierzchowne odpowiedzi.
Bariery i korzyści wynikające z zadawania pytań uzupełniających
Najlepsze praktyki dotyczące projektowania i przeprowadzania rozmów kwalifikacyjnych opartych na zachowaniach są dobrze ugruntowane. Obejmują analizę stanowiska w celu określenia cech KSAO specyficznych dla danej roli, szkolenie rekruterów w zakresie oceny kandydatów oraz zadawanie podobnych pytań wszystkim uczestnikom procesu rekrutacyjnego. Ponieważ zachowania z przeszłości są silnym wskaźnikiem przyszłych działań, kandydaci, którzy w kiedyś wykazali się kompetencjami istotnymi dla danej pracy, prawdopodobnie będą je wykorzystywać również w przyszłości.
Dobrze ustrukturyzowane rozmowy kwalifikacyjne są najbardziej wiarygodną metodą przewidywania przyszłej wydajności kandydatów. Jednak to podejście jest dobrze znane kandydatom, którzy często przygotowują się do rozmów, korzystając z takich standardowych modeli jak STAR (akronim od słów situation, task, action, result – sytuacja, zadanie, rozwiązanie, wynik), a potencjalnie także z generatywnej AI. W obliczu AI dotychczasowe wytyczne dla menedżerów rekrutujących dotyczące systematycznego i rzetelnego zdobywania głębszych informacji o kandydatach, wykraczających poza ich wyuczone odpowiedzi, okazują się niewystarczające. Niektórzy menedżerowie mogą także błędnie utożsamiać ustrukturyzowaną rozmowę z rozmową sztuczną i z tego powodu unikać zadawania pytań uzupełniających, obawiając się, że wprowadzą one chaos zamiast zwiększyć zdolność do oceny rzeczywistej wiedzy kandydatów.
Jednak strategiczne zadawanie pytań pogłębiających pozwala rekruterom wyjść poza to, co kandydaci twierdzą, że zrobili w przeszłości, i odkryć procesy myślowe stojące za ich decyzjami i działaniami. Jest to istotne z dwóch powodów.
Po pierwsze, tylko osoby, które posiadają odpowiednią wiedzę i umiejętności, potrafią udzielić wnikliwych odpowiedzi, które rzeczywiście odzwierciedlają ich potencjalną wydajność w pracy. Ocena tych głębszych przesłanek jest ważna niezależnie od tego, czy kandydaci korzystali z generatywnej AI do przygotowania się do rozmowy. Takie pytania mogą też pomóc rekruterom zidentyfikować kandydatów recytujących odpowiedzi wygenerowane przez AI bez zrozumienia.
Po drugie, te głębsze wskaźniki odzwierciedlają umiejętności, które – według raportu Światowego Forum Ekonomicznego „Future of Jobs Report 2023” – są najprzydatniejsze w każdej pracy. Niezależnie od tego, czy mówimy o krytycznym myśleniu, rozumowaniu, czy podejmowaniu decyzji, są to unikalnie ludzkie zdolności, których AI nie może zastąpić. Zapewnienie, że kandydaci posiadają umiejętności wykraczające poza możliwości technologii, jest fundamentalnym elementem każdego procesu rekrutacyjnego.
Pytania uzupełniające, które pomagają ocenić poziom wiedzy i umiejętności
Przedstawiamy pięć kategorii pytań uzupełniających opracowanych na podstawie dekad badań psychologicznych i doświadczeń zawodowych, które mogą pomóc w ocenie, czy kandydaci naprawdę posiadaj deklarowane przez siebie KSAO.
1. Analiza procesu
Pierwszy zestaw pytań ma na celu skłonienie kandydatów do pokazania, w jaki sposób pracują. Rozpocznij od sparafrazowania tego, co już usłyszałeś/usłyszałaś, aby zbudować zaufanie i pokazać, że aktywnie słuchasz. Następnie zadaj wariację jednego lub kilku z poniższych pytań:
„Przeprowadź mnie krok po kroku przez proces, który pozwolił ci osiągnąć ten wynik”.
„Jeśli ktoś, kto nie zna twojego podejścia — np. członek innego zespołu lub osoba bez wiedzy specjalistycznej — musiałby powtórzyć ten proces, jak byś mu to wyjaśnił/wyjaśniła?”
„Jak dostosowałbyś swoje podejście lub proces do konkretnego wyzwania związanego z tą rolą?”
Tego typu pytania pomagają ocenić, czy kandydaci mają wiedzę proceduralną. Czy rzeczywiście wiedzą, jak wykonać dane zadanie lub przeprowadzić proces? Czy podają wystarczająco szczegółowe informacje? Czy potrafią dostosować swoje podejście na podstawie nowych informacji?
Kandydat posiadający wiedzę proceduralną będzie w stanie przedstawić szczegółowe opisy, które pokazują głębokie zrozumienie swojego procesu, a nie tylko ogólnikowe lub przepełnione modnymi frazami odpowiedzi. Jest to szczególnie ważne w czasach powszechnego wykorzystywania generatywnej AI, ponieważ odpowiedzi generowane przez te narzędzia często są pozornie dobrze przemyślane, ale po dokładniejszej analizie okazują się poprawne stylistycznie, lecz pozbawione treści.
2. Uzasadnienie
Drugi zestaw pytań uzupełniających skłania kandydatów do wyjaśnienia powodów stojących za ich działaniami. Można stawiać przed nimi wariacje lub kombinacje poniższych pytań:
„Jakie podstawowe zasady kierowały twoimi decyzjami?”
„Dlaczego uważasz, że twoje działania doprowadziły do osiągnięcia tego wyniku?”
„Jakie czynniki, na które nie miałeś wpływu, przyczyniły się do tego wyniku?”
Tego typu pytania pomagają ocenić zdolności kandydatów w zakresie myślenia przyczynowego. Czy potrafią wyjaśnić, jak lub dlaczego coś działa? Czy rozumieją podstawowe zasady swojego procesu lub działań, czy też rutynowo stosują określony zestaw praktyk? Kandydat, który potrafi wyjaśnić mechanizmy łączące jego działania z wynikami, wykazuje zdolność myślenia skutkowo‑przyczynowego.
3. Kontekst
Trzeci zestaw pytań uzupełniających zachęca kandydatów do zastanowienia się, jak różne okoliczności mogą wpłynąć na ich sposób pracy. Można stawiać przed nimi wariacje lub kombinacje poniższych pytań:
„W jakich sytuacjach (zespołach, organizacjach, branżach) twoje podejście nie zadziałałoby tak skutecznie?”
„Jak zmieniłby się wynik, gdybyś pracował z innym współpracownikiem lub klientem?”
„Jak dostosowałbyś swoje podejście, mając mniej lub więcej zasobów (środków finansowych, czasu) do dyspozycji?”
Tego typu pytania pomagają ocenić, w jakim stopniu kandydaci posiadają wiedzę warunkową. Czy potrafią wskazać, kiedy, gdzie i dla kogo coś działa lepiej lub gorzej? Czy wykazują się zniuansowanym myśleniem, czy raczej stosują to samo podejście do wszystkich sytuacji? Kandydat z wiedzą warunkową będzie potrafił wskazać zmienne sytuacyjne, które wpływają na skuteczność jego działań.
4. Niewybrane drogi
Czwarty zestaw pytań uzupełniających skłania kandydatów do rozważenia potencjalnych alternatyw. Można zadać wariacje lub kombinacje poniższych pytań:
„Jakie inne rozwiązania rozważałeś?”
„W jakich okolicznościach te alternatywne rozwiązania byłyby bardziej skuteczne?”
„Z kim jeszcze konsultowałeś się przed podjęciem decyzji o swoim rozwiązaniu?”
Tego typu pytania pomagają ocenić, w jakim stopniu kandydaci eksplorowali alternatywne rozwiązania. Czy rozważyli inne rozwiązania, zanim zdecydowali się na swoje? Czy potrafią wyjaśnić, jak lub dlaczego te alternatywne podejścia byłyby mniej lub bardziej skuteczne? Czy potrafią uzasadnić, dlaczego ostatecznie z nich zrezygnowali? Kandydat, który przemyślał inne możliwości, będzie w stanie wyjaśnić swoje decyzje dotyczące ich odrzucenia.
5. Wyzwania związane z danym rozwiązaniem
Ostatni zestaw pytań uzupełniających zachęca kandydatów do obrony swojego rozwiązania. Można zadać wariacje lub kombinacje poniższych pytań:
„Jakie są najmocniejsze kontrargumenty wobec twojego rozwiązania i jak na nie odpowiadasz?”
„Jakie dowody zgromadziłeś, aby upewnić się, że twoje rozwiązanie było właściwe? Które z tych dowodów mogły wprowadzać w błąd?”
„Gdybyś ponownie stanął przed tą sytuacją, co zrobiłbyś tak samo, a co inaczej?”
Tego typu pytania pomagają ocenić, w jakim stopniu kandydaci szukali informacji podważających ich założenia. Czy dostrzegają wady swojego rozwiązania? Czy potrafią uzasadnić, dlaczego mimo tych ograniczeń zdecydowali się postąpić tak, a nie inaczej? Kandydat, który jest samokrytyczny, będzie w stanie ocenić kompromisy dotyczące jego działań, wyjaśnić, dlaczego podjęta decyzja była w danym momencie słuszna, oraz wskazać, co w przyszłości zrobiłby inaczej.
Nie można powstrzymać kandydatów przed korzystaniem z generatywnej AI podczas przygotowań do rozmów kwalifikacyjnych – i nie powinniśmy tego robić. W rzeczywistości same firmy wykorzystują ChatGPT w swoich procesach rekrutacyjnych. GenAI to po prostu narzędzie, a umiejętność jego wykorzystywania, zamiast oporu wobec niego, podkreśla znaczenie innowacji technologicznych w firmie.
Dzisiaj, kiedy nie jest GenAi jeszcze wszechobecna, kandydaci, którzy z niej korzystają podczas przygotowań do rozmów kwalifikacyjnych, prawdopodobnie będą mieli przewagę nad tymi, którzy tego nie robią. Potwierdza to zasadę, że „ludzie z AI zastąpią ludzi bez AI”. Jednak wraz z upowszechnianiem się generatywnej AI poziom konkurencji się wyrówna, a czynniki wyróżniające kandydatów będą zależały od ich faktycznej wiedzy i umiejętności krytycznego myślenia. Pięć zestawów pytań uzupełniających przedstawionych w tym artykule oferuje prosty i skuteczny sposób, w jaki menedżerowie ds. rekrutacji mogą wzbogacić swoje rozmowy kwalifikacyjne i identyfikować fundamentalne, charakterystyczne dla ludzi cechy, których żadna AI obecnie nie jest w stanie zastąpić.
