Nowe oblicze procesu rekrutacji: CV pisze AI i AI czyta CV. Gdzie w tym wszystkim jest człowiek?

Jeszcze do niedawna przygotowanie CV wymagało samodzielnej analizy ogłoszenia i odpowiedniego przedstawienia swojego zawodowego doświadczenia. Dziś część tej pracy, m.in. weryfikację wymagań przedstawionych w ofercie, a następnie zredagowanie i dopasowanie do niej treści CV, może wykonać sztuczna inteligencja. Korzystają z niej również rekruterzy, którym AI pomaga porządkować zgłoszenia, wyszukiwać istotne informacje i identyfikować profile najbardziej odpowiadające wymaganiom stanowiska. W efekcie, zanim kandydat i rekruter powiedzą sobie „dzień dobry”, po obu stronach procesu coraz częściej pracują algorytmy.

Nowe oblicze procesu rekrutacji: CV pisze AI i AI czyta CV. Gdzie w tym wszystkim jest człowiek?

Korzystanie ze sztucznej inteligencji podczas poszukiwania pracy nie jest już wyjątkiem. Według raportu Według raportu Pracuj.pl z 2026 roku 48 proc. kandydatów sięgało po AI na jednym z etapów rekrutacji. Kandydaci wspierają się AI przede wszystkim przy przygotowywaniu dokumentów aplikacyjnych. Z jej pomocą mogą redagować i poprawiać CV, lepiej opisywać swoje doświadczenie i kompetencje oraz dopasowywać treść dokumentu do wymagań zawartych w ogłoszeniu. Sztuczna inteligencja pomaga także w przygotowaniu do rozmowy rekrutacyjnej – może podpowiedzieć pytania, które prawdopodobnie padną podczas spotkania, pomóc przygotować odpowiedzi i przećwiczyć przebieg rozmowy. Jest wykorzystywana również przy wykonywaniu zadań rekrutacyjnych, choć ten sposób jej użycia budzi znacznie więcej wątpliwości po stronie rekruterów.

Sztuczna inteligencja coraz częściej wspiera także rekruterów. Według raportu Polskiego Forum HR „HR TECH CHANGER 2025” jest obecna w 60 proc. rozwiązań służących do pozyskiwania i rekrutacji kandydatów. W przypadku systemów wspierających selekcję oraz ocenę kompetencji odsetek ten wynosi po 52 proc., a tych przeznaczonych do zarządzania bazą aplikujących, takich jak ATS – 55 proc.

– Można z przymrużeniem oka mówić o „grze w rekrutację”. Kandydat wykorzystuje technologię, żeby lepiej przygotować swoje CV i przejść przez cyfrowe sito, a pracodawca – żeby szybciej wyłonić osoby najlepiej dopasowane do danej oferty. Kłopot pojawia się wtedy, gdy pojedynczy parametr przesłania resztę profilu kandydata. Może on spełniać większość wymagań, zna branżę i procesy, ale np. nigdy nie pracował w jednym z systemów wskazanych w ogłoszeniu. To rekruter może ocenić, jak trudna będzie nauka narzędzia i czy pozostałe atuty rekompensują ten brak. W sztywnym, zautomatyzowanym modelu taki kandydat może odpaść już na etapie preselekcji – mówi Mateusz Skiba, Manager w Grafton Recruitment.

Kandydaci mają świadomość, że z AI mogą korzystać także rekruterzy

Kandydaci mają świadomość, że z AI mogą korzystać także rekruterzy. Pokazują to m.in. globalne dane Gartnera. W badaniu przeprowadzonym w 2025 roku 52 proc. respondentów uważało, że sztuczna inteligencja analizuje informacje zawarte w ich aplikacjach. Jednocześnie tylko 26 proc. badanych ufało, że AI oceni ich sprawiedliwie, a 32 proc. obawiało się, że jej wykorzystanie może doprowadzić do odrzucenia ich kandydatury. Powstaje więc paradoks: kandydaci korzystają z AI, żeby zwiększyć swoje szanse w rekrutacji, ale jednocześnie obawiają się, że po stronie pracodawcy ta sama technologia może zbyt łatwo zamknąć im drogę do kolejnego etapu.

To, że AI może inaczej niż rekruter ocenić te same kandydatury, pokazuje także badanie dr Agnieszki Zielińskiej z Uniwersytetu Bielsko-Bialskiego. CV osób ubiegających się o to samo stanowisko menedżerskie oceniano na dwa sposoby: tradycyjnie, przez specjalistów HR, oraz z wykorzystaniem dużego modelu językowego (LLM) przez specjalistów IT. W obu przypadkach punktem odniesienia był ten sam opis stanowiska, jednak wyniki selekcji istotnie się różniły. Badanie nie rozstrzyga, który sposób pozwolił trafniej wybrać kandydatów, pokazuje natomiast, że rekomendacje AI nie muszą pokrywać się z oceną rekrutera i nie powinny być traktowane jako obiektywne.

POLECAMY: Czy pracodawca może wysłać pracownika na zaległy urlop w konkretne dni. Między linią orzeczniczą SN a ostrożniejszym stanowiskiem PIP

Kandydat wie, że odpadł, ale nie wie, dlaczego

AI może przyspieszyć analizę aplikacji i pomóc rekruterowi porównać kandydatów, ale wraz z jej wykorzystaniem pojawia się pytanie, na jakiej podstawie zapada decyzja dotycząca wyboru ścisłego grona kandydatów. Sam komunikat o odrzuceniu kandydatury nie daje na nie odpowiedzi. Jeśli rekruter korzysta z rekomendacji narzędzia, powinien potrafić ją ocenić i wskazać, co rzeczywiście zdecydowało o wyborze innej osoby. Jest to szczególnie ważne po rozmowie, kiedy ocena nie opiera się już wyłącznie na informacjach zawartych w CV.

– Szybka odpowiedź niewiele zmienia, jeśli osoba szukająca pracy dostaje jedynie standardową formułkę z podziękowaniem za udział w rekrutacji. Z perspektywy 30-letniej praktyki Grafton widzimy, że im bardziej złożona rola, tym trudniej sprowadzić decyzję do prostego „spełnia wymagania” albo „nie spełnia”. Liczą się także sposób myślenia, motywacja, dojrzałość biznesowa czy dotychczasowe doświadczenie. Jeśli po rozmowie nie potrafimy powiedzieć, co zdecydowało o wyborze, trudno później przekazać kandydatowi wartościową informację zwrotną – zauważa Ewa Michalska, Dyrektor Operacyjna Grafton Recruitment.

Sztuczna inteligencja pod kontrolą. Co z ochroną danych osobowych, co z dyskryminacją algorytmiczną?

Wątpliwości związane z wykorzystaniem AI przy ocenie kandydatów dotyczą nie tylko jakości rekrutacji. Pojawiają się również pytania o ochronę danych, ryzyko dyskryminacji i odpowiedzialność za decyzje podejmowane przy wsparciu algorytmów.

MIOTYW (57) AI ACT

Motyw (57) AI ACT wskazuje, że: Systemy AI wykorzystywane w obszarze zatrudnienia, zarządzania pracownikami i dostępu do samozatrudnienia, w szczególności do rekrutacji i wyboru kandydatów, do podejmowania decyzji mających wpływ na warunki stosunków pracy, decyzji o awansie i rozwiązaniu umownego stosunku pracy, do spersonalizowanego przydzielania zadań w oparciu o indywidualne zachowania, cechy osobowości lub charakter i do monitorowania lub oceny osób pozostających w umownych stosunkach pracy, należy również zaklasyfikować jako systemy wysokiego ryzyka, ponieważ systemy te mogą w znacznym stopniu wpływać na przyszłe perspektywy zawodowe, źródła utrzymania tych osób i prawa pracownicze. Odpowiednie umowne stosunki pracy powinny w znaczący sposób obejmować pracowników i osoby pracujące za pośrednictwem platform internetowych, o czym mowa w programie prac Komisji na 2021 r. W całym procesie rekrutacji oraz w ramach oceniania, awansowania lub utrzymywania na stanowisku osób pozostających w umownych stosunkach pracy systemy takie mogą utrwalać historyczne wzorce dyskryminacji, na przykład wobec kobiet, niektórych grup wiekowych, osób z niepełnosprawnościami lub osób o określonym pochodzeniu rasowym lub etnicznym lub o określonej orientacji seksualnej. Systemy AI wykorzystywane do monitorowania wydajności i zachowania takich osób mogą również podważać ich prawa podstawowe w zakresie ochrony danych i prywatności.

Jednym z wymogów dotyczących takich systemów jest nadzór człowieka. Nie oznacza on jedynie pozostawienia rekruterowi ostatecznej decyzji. Osoba korzystająca z narzędzia powinna rozumieć jego możliwości i ograniczenia, potrafić właściwie ocenić otrzymany wynik i – jeśli ma ku temu podstawy – odrzucić rekomendację systemu.

– Wykorzystanie AI w rekrutacji nie powinno sprowadzać się do automatycznego odrzucania lub rekomendowania kandydatów. AI może bardzo dobrze wspierać rekrutera w analizie informacji zawartych w CV czy wstępnej selekcji kandydatów, jednak nie zastąpi oceny tych elementów, które ujawniają się dopiero w bezpośrednim kontakcie z kandydatem. Dobrze zaprojektowany proces rekrutacji powinien wykorzystywać sztuczną inteligencję do wsparcia analizy, ale jednocześnie pozostawiać przestrzeń na ocenę kontekstu, niuansów i czynników, których system nie jest w stanie właściwie odczytać – podkreśla Zuzanna Spaltenstein-Kotas, ekspertka ds. ochrony danych osobowych i compliance, Gi Group Holding.

Dotyczy to również kompetencji miękkich, takich jak sposób komunikacji, empatia, umiejętność współpracy, elastyczność czy zdolność reagowania na nieprzewidziane sytuacje. Trudna do uchwycenia przez algorytm pozostaje również tzw. chemia – naturalne dopasowanie do kultury organizacyjnej, wartości firmy czy stylu pracy czy. Są to aspekty, które wymagają rozmowy, obserwacji i oceny kontekstu, a nie wyłącznie analizy danych.

Na ryzyko dyskryminacji związanej ze stosowaniem AI zwraca uwagę Urząd Ochrony Danych Osobowych

Na ryzyko dyskryminacji związanej ze stosowaniem AI zwraca uwagę Urząd Ochrony Danych Osobowych. W lipcu br. Prezes Urzędu zwrócił się do resortu pracy o podjęcie prac nad przepisami, które mają zapewnić kandydatom i pracownikom dodatkową ochronę przed dyskryminacją związaną ze stosowaniem AI. Urząd wskazał m.in. na ryzyko powielania przez systemy uprzedzeń obecnych w danych, na których zostały wytrenowane.

– To, że ostateczna decyzja należy do rekrutera, samo w sobie nie wystarczy. Powinien on nie tylko rozumieć, z czego wynikają różnice między wskazaniami AI dotyczącymi poszczególnych kandydatów, ale także zweryfikować rekomendacje, wychwycić to, czego model nie uwzględnił i odnieść wynik do realiów stanowiska oraz firmy. Widać to szczególnie przy rekrutacji menedżerów, gdzie znaczenie ma nie tylko dotychczasowe doświadczenie, ale również okoliczności, w jakich podejmowali decyzje czy skala odpowiedzialności. Human in the loop ma sens wtedy, gdy człowiek może zakwestionować wskazanie narzędzia i uzasadnić własną decyzję – podkreśla Piotr Ciemuchowski, Partner w Wyser Executive Search.

Źródło: AI Act oraz Grafton Recruitment