Generativní AI usnadňuje kandidátům tvorbu životopisů a firmám zpracování přihlášek. Uhlazené dokumenty proto stále méně vypovídají o skutečných schopnostech člověka. Těžiště náboru se přesouvá od posuzování formy k ověřování zkušeností, úsudku a práce s nástroji. Pro české firmy to není jen technologická změna, ale také důvod upravit kritéria výběru, ochranu osobních údajů a odpovědnost za rozhodnutí.
Co AI v náboru skutečně mění
Pod označením AI se v náboru skrývají různé technologie. Generativní AI vytváří nebo upravuje obsah, například inzeráty, životopisy, e-maily či zápisy z pohovorů. Automatizace provádí předem nastavené úkony, například plánuje termíny, odesílá odpovědi nebo vyhledává klíčová slova. Algoritmické hodnocení kandidáty řadí, doporučuje nebo vyřazuje podle modelu či skóre.
Čím blíže je nástroj rozhodování o člověku, tím důležitější jsou jasná kritéria, lidský dohled a možnost výsledek přezkoumat. AI navíc nemusí do firmy vstoupit prostřednictvím oficiálně zakoupeného HR systému. Kandidáti používají veřejné nástroje k úpravě životopisů a personalisté s jejich pomocí píší inzeráty nebo shrnutí rozhovorů. Prvním krokem proto nemá být nákup dalšího softwaru, ale zjištění, kde už AI pracuje s údaji kandidátů a kde ovlivňuje jejich hodnocení.
Proč slábnou tradiční náborové signály
Životopis, motivační dopis a připravené odpovědi nikdy nebyly přímým důkazem pracovního výkonu. Generativní AI však jejich slabiny zesiluje. Během krátké doby dokáže přizpůsobit životopis slovníku inzerátu, vytvořit několik verzí průvodního dopisu nebo připravit odpovědi na obvyklé otázky.
Tento posun lze popsat jako inflaci náborových signálů: profesionální forma je dostupnější, a proto má menší vypovídací hodnotu. Neznamená to, že použití AI je nepoctivé. Firma by však neměla zaměňovat kvalitu dokumentu za kvalitu kandidáta.
Řešením nejsou detektory textu vytvořeného AI. Výzkumy upozorňují na jejich chybovost a snadnou obejitelnost.[1] Důležitější je ověřit, zda kandidát rozumí tomu, co předložil, dokáže své údaje konkretizovat a umí deklarovanou schopnost použít.
Jak ověřovat schopnosti místo kvality prezentace
Firma musí nejprve oddělit nezbytné schopnosti od požadavků, které přidává ze zvyku. Nestačí obecné formulace typu „samostatnost“ nebo „výborná komunikace“. Je potřeba popsat, v jakých situacích se mají projevit a jaký výsledek má člověk přinést.
U strukturovaného rozhovoru dostávají kandidáti na stejnou pozici stejné základní otázky a odpovědi se hodnotí podle předem připravené škály. Otázky mají směřovat ke konkrétním situacím: Jaký problém kandidát řešil? Za co odpovídal osobně? Podle čeho se rozhodoval? Jaký byl výsledek a co by dnes udělal jinak?
U vybraných rolí dává smysl krátká pracovní ukázka. Použití AI lze povolit, pokud odpovídá reálným podmínkám práce. Následný rozhovor má ověřit, co kandidát vytvořil sám a co převzal, jak zadání formuloval, podle čeho kontroloval správnost, jaké chyby ve výstupu našel a proč zvolil navržené řešení. Pracovní úkol ale musí být přiměřený.
Výzkum personálního výběru podporuje metody navázané na požadavky práce, včetně strukturovaných rozhovorů, pracovních ukázek a odborných testů. Žádná metoda však není bezchybná. Vhodnější je kombinovat několik relevantních důkazů a nepřeceňovat přesnost jediného skóre.[2]
Co je specifické pro český trh práce
Česko dlouhodobě patří mezi země Evropské unie s nízkou nezaměstnaností. Podle harmonizované statistiky Eurostatu se obecná míra nezaměstnanosti v roce 2024 pohybovala přibližně kolem 2,6 % a míra zaměstnanosti lidí ve věku 20–64 let přesahovala 82 %.[3][4]
Obecná míra vychází z Výběrového šetření pracovních sil a metodiky Mezinárodní organizace práce. Registrovaná nezaměstnanost Úřadu práce naproti tomu zachycuje uchazeče vedené v jeho evidenci. Jde tedy o odlišné ukazatele, které nelze přímo zaměňovat.
Nízká celková nezaměstnanost současně neznamená nedostatek pracovníků ve všech profesích a regionech. EURES upozorňuje na obtížné obsazování části technických, řemeslných, stavebních, dopravních a zdravotnických pozic, konkrétní situace se však místně i profesně výrazně liší.[5] U některých juniorských, administrativních nebo obsahových rolí naopak může být kandidátů dostatek.
V českém prostředí proto AI nemusí sloužit pouze ke snižování počtu zaměstnanců. V části firem může doplňovat chybějící kapacitu a umožnit stejnému týmu zpracovat více dokumentů, objednávek či klientských požadavků.
Podle ČSÚ používalo v roce 2024 alespoň jednu technologii AI přibližně 11 % podniků s deseti a více zaměstnanci. U velkých podniků podíl přesahoval dvě pětiny, zatímco u malých byl podstatně nižší.[6] Tato statistika neříká, jak intenzivně firmy AI využívají ani zda ji používají právě v HR. Nezachycuje také veškeré neformální používání veřejných nástrojů zaměstnanci.
Mezinárodní organizace práce odhaduje, že generativní AI bude častěji měnit jednotlivé úkoly než rušit celé profese. Nejvíce vystavené jsou kancelářské a administrativní činnosti založené na zpracování textu, dat a dokumentů.[7] Expozice technologii však není prognózou zániku pracovního místa.
Recruiter tak může méně času věnovat e-mailům a více nastavení kritérií či ověřování kandidátů. Účetní se může posunout od rutinního zpracování ke kontrole a interpretaci. Rozhodující nebude jen schopnost vytvořit podklad, ale také ověřit jej, zasadit do kontextu a převzít odpovědnost za výsledek.
Právní minimum a praktický kontrolní seznam
Evropské nařízení o umělé inteligenci řadí mezi vysoce rizikové zpravidla systémy určené například k náboru, filtrování přihlášek nebo hodnocení kandidátů. Stejný režim však nedopadá na každý nástroj použitý v HR; samotná jazyková korektura inzerátu do této kategorie obvykle nespadá.[7]
Nařízení vstoupilo v platnost 1. srpna 2024 a povinnosti nabíhají postupně. Od 2. února 2025 platí povinnost přijímat opatření k zajištění dostatečné úrovně AI gramotnosti. Pokud AI zpracovává osobní údaje kandidátů, uplatní se také GDPR. Článek 22 poskytuje zvláštní ochranu před rozhodnutím založeným výhradně na automatizovaném zpracování, pokud má právní nebo obdobně významný účinek.[8]
Co by měla udělat každá firma
- zmapovat oficiální i neformální používání AI v náboru,
- určit, jaké údaje lze do schválených nástrojů vkládat,
- definovat požadavky role a jednotná hodnoticí kritéria,
- používat přiměřené pracovní ukázky a strukturované otázky,
- kandidátům srozumitelně vysvětlit průběh a účel zpracování,
- prověřit dodavatele, datové toky a možnost skutečného lidského zásahu.
AI může nábor zrychlit, ale odpovědnost za férové a odůvodněné rozhodnutí zůstává na firmě.
Zdroje
- Weber-Wulff et al.: Testing of detection tools for AI-generated text — https://doi.org/10.1186/s41239-023-00424-3
- Sackett et al.: Revisiting meta-analytic estimates of validity in personnel selection — https://doi.org/10.1111/peps.12539
- Eurostat: Unemployment statistics — https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Unemployment_statistics
- Eurostat Data Browser: Employment rates — https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/lfsi_emp_a/default/table?lang=en
- Český statistický úřad: Informační společnost v číslech 2025 — https://csu.gov.cz/produkty/informacni-spolecnost-v-cislech-2025
- International Labour Organization: Generative AI and Jobs — https://doi.org/10.54394/FHEM8239
- Nařízení EU 2024/1689 o umělé inteligenci — https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj
- Nařízení EU 2016/679 (GDPR) — https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj