Tri stvari koje AI ne sme da preuzme od HR-a

Razgovor o tome šta AI može da uradi bolje od čoveka vodi se svuda. Neke nas već malo od svega boli glava, a neki kao da jedva čekaju da sve prepuste robotima (nezavisno od toga koliko je „robot” sklon halucinacijama…).

Istina je sledeća: AI može da procesira stotine CV-jeva za minut. Može da detektuje obrasce u podacima o angažovanosti koje bi HR analitičar propustio. Može da automatizuje onboarding, kreira personalizovane planove obuke, predvidi koji zaposleni su rizik za odlazak. Sve to su legitimne primene i sve to ima vrednost.

Ali, negde u toj maniji efikasnosti, počelo je da se pretpostavlja da AI može da preuzme i ono što leži u samom centru HR funkcije. I tu se stvari – na sreću ili na žalost, zavisi odakle gledaš – komplikuju.

Postoje, ipak, neke stvari u HR-u koje AI ne treba da preuzme. Ne zato što ne može tehnički, već zato što su to tačno one stvari gde greška nije statistička anomalija, već čovek koji ostaje bez posla, prilike ili dostojanstva.

1. Odluke koje uključuju „ljudski faktor“

Zamisli situaciju: dvoje zaposlenih u konfliktu koji traje mesecima. Podaci kažu da oboje imaju odlične rezultate. Podaci ne kažu da jedan od njih sistematski potkopava drugog na načine koji nisu merljivi. Ili da je jedan od njih upravo prošao kroz razvod i da je ono što izgleda kao problem s performansama zapravo privremena kriza.

AI, dakle, vidi podatke, ali ne i kontekst iza tih podataka. To nije tehnički problem koji će biti rešen boljim algoritmima. Stvar je mnogo dublja: kontekst koji čini razliku u ovim situacijama često nije nigde zapisan. Živi u neformalnim razgovorima, u ponašanju, u onome što neko nije rekao na sastanku. Iskusna HR osoba to čita, ali AI to ne može.

Postoji i drugi razlog: odluke koje utiču na živote i karijere ljudi zahtevaju nekoga ko za njih odgovara. Ko može da stane iza njih i da ih objasni. Ko nosi odgovornost ako se pogrešilo. AI ne odgovara nikome. I to nije metafora, to je pravna i etička činjenica koja ima posledice.

2. Selekcija kandidata u kasnijim krugovima

U prvim fazama selekcije AI ima smisla. Screening stotina prijava po jasnim kriterijumima je posao koji ne zahteva ljudsko prosuđivanje i koji AI radi brže i konzistentnije.

Ali, kasniji krugovi su druga stvar. Tu se ne procenjuje može li neko da radi posao. Procenjuje se hoće li ta osoba funkcionisati u konkretnom timu, sa konkretnim menadžerom, u konkretnoj kulturi. To je procena koja uključuje kompatibilnost vrednosti, sposobnost hendlovanja neizvesnosti, način na koji neko reaguje kada ne zna odgovor. Ništa od toga nije u CV-ju i ništa od toga AI ne može da izmeri na osnovu odgovora u strukturisanom upitniku.

Postoji i ozbiljan problem koji istraživanja dosledno potvrđuju: AI sistemi obučeni na istorijskim podacima reprodukuju istorijske pristrasnosti. Amazon je ovo naučio na skuplji način, kada je otkrio da mu je interni AI alat za selekciju sistematski diskriminisao žene, jer je bio treniran na podacima iz industrije koja je decenijama zapošljavala pretežno muškarce. Alat je ugašen, ali lekcija ostaje: ako je prošlost bila nepravedna, AI koji uči iz prošlosti neće biti pravedniji.

Selekcija u kasnijim krugovima mora da ostane u ljudskim rukama koje su (makar donekle) svesne sopstvenih pristrasnosti i koje su odgovorne za svoju odluku i njene posledice.

3. Ocena performansi

Ovo je možda najosetljivija tačka. Ocena performansi je, na papiru, merljiva stvar. Brojevi, ciljevi, rokovi, ishodi. I AI može savršeno da agregira sve te podatke i da napravi izveštaj koji izgleda precizno i objektivno.

Problem je što performansa nije samo broj, već se u obzir uvek, ali baš uvek, mora uzeti i kontekst.

Zaposleni koji je propustio ciljeve ovog kvartala možda je radio u timu koji je prošao kroz tri reorganizacije za šest meseci. Možda je imao menadžera koji je bio nedostupan u ključnim momentima. Možda je preuzeo posao kolege koji je otišao, a nikome nije palo na pamet da prilagodi očekivanja. AI vidi propušten cilj, i to je to.

Ima još: razgovor o performansama nije samo evaluacija, već razvojna intervencija. Dobro vođen razgovor o performansama ubrzava nečiju karijernu putanju. Daje osobi uvid koji nije imala; gradi poverenje ili ga razgrađuje. To je jedan od najvažnijih razgovora koji se vode na radnom mestu i on zahteva prisustvo, empatiju i sposobnost čitanja između redova.

Niko nije promenio pravac nakon što je algoritam ocenio njegov rad sa 3.2 od 5.

* * *

AI u HR-u nije problem; problem je zabluda da efikasnost i pravednost znače isto. Da ono što je brže i merljivije mora biti i bolje.

U tačkama gde se odlučuje o nečijoj karijeri, prisustvu i razvoju… Tu brzina nije vrlina. Tu se traži preciznost ljudskog prosuđivanja, u svoj njegovoj sporosti i nesavršenosti. Tačno tu je tačka gde AI treba da odjeb… Da stane.