Sve više kompanija koristi algoritme kako bi ubrzale i pojednostavile proces zapošljavanja.

Umesto da biografije pregleda čovek, ulogu prve selekcije sve češće preuzima softver koji analizira ključne reči, strukturu i podatke iz prijava.

Ovakav pristup donosi brojne prednosti, ali i izazove – posebno za kandidate koji možda ne ispunjavaju „idealan“ algoritamski profil.

Za sve koji su aktivni na tržištu rada i koje zanimaju razni oglasi za posao, Beograd predstavlja jednu od najdinamičnijih sredina za karijerni razvoj.

Upravo zato, razumevanje kako algoritmi funkcionišu postaje ključna prednost svakog kandidata. Mnogi možda ni ne znaju da je njihova prijava odbijena pre nego što je stigla do HR-a.

U ovom tekstu otkrivamo kako algoritmi oblikuju proces zapošljavanja, šta to znači za buduće zaposlene i kako se pripremiti za ovu novu realnost.

Kako funkcionišu algoritmi za izbor zaposlenih?

Najčešće se koriste u okviru tzv. ATS sistema (Applicant Tracking System), koji automatski:

• Skraćuje listu kandidata na osnovu ključnih reči (npr. „MS Excel“, „vođenje tima“)
• Ocenjuje biografije prema stepenu poklapanja sa opisom posla
• Prati vreme odgovora, kvalitet prijave i druge metapodatke

Zanimljivost: Studija Harvard Business Review iz 2022. godine pokazala je da 75% velikih kompanija koristi algoritamske alate za inicijalni pregled biografija – što znači da ljudsko oko vrlo često ni ne vidi vašu prijavu, osim ako je algoritam ne odabere.

Šta sve ulazi u „računicu“?

Osim sadržaja CV-a, neki sistemi uzimaju u obzir i sledeće faktore:

• Broj pravopisnih grešaka
• Da li je dokument pravilno formatiran
• Da li je aplikacija poslata u „optimalnom roku“
• Prisustvo takozvanih “power” izraza, poput: vođstvo, komunikacione veštine, rešavanje problema

Zbog svega toga, algoritmi utiču na izbor zaposlenih mnogo dublje nego što većina kandidata pretpostavlja. Oni ne samo da filtriraju prijave, već često ocenjuju i potencijal kandidata, čak i pre nego što dođe do intervjua.

Prednosti algoritamskog zapošljavanja

Kada se govori o savremenim regrutacionim praksama, teško je zaobići činjenicu da algoritmi utiču na izbor zaposlenih upravo zato što donose brojne operativne prednosti.

Poslodavci ih sve češće biraju jer omogućavaju brzinu, uštedu resursa i doslednost u ocenjivanju kandidata.

1. Brža selekcija i niži troškovi

U firmama koje dobijaju stotine prijava nedeljno, pregledanje svakog CV‑ja pojedinačno zahteva sate i sate rada. Algoritmi to rade za nekoliko minuta, sortirajući prijave po relevantnosti.

Studija McKinsey & Company pokazuje da preduzeća koja koriste algoritamske alate:

• U proseku skraćuju vreme zapošljavanja za 30–40%
• Troše do 50% manje sredstava na proces selekcije
• Imaju veću verovatnoću da nađu kandidata koji ostaje duže na poziciji

2. Dosledna pravila za sve kandidate

Ljudske procene, koliko god bile pažljive, nisu uvek objektivne. Umor, lične preferencije ili pristrasnosti mogu da utiču na odluku.

Algoritmi eliminišu ove faktore:

• Subjektivne procene o izgledu, tonu glasa, pa čak i imenu kandidata
• Emocionalne reakcije ili nepisana „pravila“
• Razlike u kriterijumima između različitih regrutera

Time se povećava pravičnost procesa – barem u teoriji. Ipak, važno je napomenuti da algoritmi utiču na izbor zaposlenih i time što mogu da standardizuju postupak, ali i da „preskoče“ ljude koji ne koriste odgovarajuće fraze u svojoj prijavi.

3. Usklađenost sa savremenim veštinama

Zahvaljujući unapred postavljenim parametrima, ovi alati vrlo precizno traže tehničke kompetencije koje su važne za posao.

Posebno su korisni u industrijama poput IT‑ja, finansija, ili logistike – gde određene hard skills lako definišu da li je neko kvalifikovan.

Primer iz prakse: Velike IT kompanije poput Google-a, SAP-a i IBM-a već godinama koriste mašinsko učenje da bi rangirale kandidate po relevantnosti.

Kod njih algoritmi ne samo da filtriraju, već i predlažu kandidate menadžerima na osnovu „fit“ faktora – podudarnosti s kulturom tima i prethodnim uspešnim zapošljavanjima.

Rizici i zablude u vezi algoritamske selekcije

Iako donose brojne koristi, nije zanemarljiv broj primera koji pokazuju da algoritmi utiču na izbor zaposlenih i na negativan način – ponekad su ti uticaji suptilni, a ponekad direktno diskriminatorni.

Upravo tu nastaje prostor za zabrinutost, posebno kada su u pitanju pravičnost i transparentnost.

1. Algoritamska pristrasnost

Jedna od najčešćih zabluda jeste da su algoritmi nepristrasni. Ipak, oni „uče“ iz podataka koje im da čovek.

Ako su ti podaci istorijski opterećeni diskriminacijom, i algoritmi će tu pristrasnost reprodukovati.

2. Nedostatak transparentnosti

Kandidati često ne znaju zašto su eliminisani iz selekcije. Kompanije retko daju povratne informacije kada selekciju obavlja softver, a još ređe otkrivaju na osnovu čega je odluka doneta.

To stvara osećaj nepravde i gubitak poverenja u ceo proces. Kada algoritmi utiču na izbor zaposlenih bez objašnjenja, gubi se osnovna komponenta komunikacije između kandidata i poslodavca.

3. Površno ocenjivanje veština

Algoritmi su odlični u prepoznavanju tehničkih izraza, ali još uvek ne umeju dobro da procene tzv. „meke veštine“ poput:

• Timski duh
• Emocionalna inteligencija
• Fleksibilnost u radu
• Potencijal za razvoj

Takve osobine često presudno utiču na to kako se kandidat uklopi u tim, ali se ne mogu kvantifikovati, pa samim tim bivaju zanemarene.

Podnapomena: Kada algoritmi postanu jedini filter, otvara se pitanje da li gubimo kandidate koji možda nisu idealni „na papiru“, ali su odlični u praksi.

Etika i regulativa algoritama u zapošljavanju

Uvođenje tehnologije u selekcione procese mora da prati i jasne smernice koje štite prava kandidata, ali i obezbeđuju pravičnost i transparentnost u odluci o zapošljavanju.

Pravo na fer tretman

Prema mnogim etičkim kodeksima, svaki kandidat treba da ima:

• Jednake šanse da prođe proces selekcije
• Pristup informacijama o kriterijumima koji se koriste
• Mogućnost da uloži prigovor ili dobije pojašnjenje odluke

U praksi, to često izostaje. Kada algoritam „presudi“, kandidati najčešće ostaju bez ikakvog traga o razlozima odbijanja.

Regulativa u svetu i kod nas

Neke države i organizacije već preduzimaju konkretne korake da ograniče ili preciznije regulišu način na koji algoritmi utiču na izbor zaposlenih:

• Evropska unija kroz EU AI Act predviđa stroge smernice za sisteme visokog rizika, među koje spada i automatizovano odlučivanje u zapošljavanju
• General Data Protection Regulation (GDPR) omogućava kandidatima pravo da znaju kako su njihove informacije korišćene i da li je odluku donela mašina
• Sjedinjene Američke Države (npr. savezna država Ilinois) uvele su zakon koji obavezuje kompanije da prijave upotrebu AI u video intervjuima

U Srbiji još uvek ne postoji poseban zakon koji reguliše algoritamsko odlučivanje u zapošljavanju, ali Zakon o zaštiti podataka o ličnosti, usklađen sa GDPR‑om, daje osnove za zaštitu kandidata.

Preporuke za etičku primenu

Da bi se obezbedila pravičnost, stručnjaci preporučuju:

• Audit algoritama – redovna provera da li sistem diskriminiše određene grupe
• Human-in-the-loop pristup – algoritam asistira, ali odluku donosi čovek
• Obuka HR osoblja – razumevanje kako sistemi funkcionišu i kada su nepouzdani

Kada algoritmi utiču na izbor zaposlenih bez ljudske kontrole i bez transparentnosti, rizik od sistematske nepravde značajno raste.

Preporuke za poslodavce i kandidate

U svetu u kojem algoritmi sve više odlučuju ko dobija šansu, a ko ne, važno je da i poslodavci i kandidati budu svesni kako algoritmi utiču na izbor zaposlenih, ali i kako mogu da prilagode svoj pristup ovom novom modelu zapošljavanja.

Za poslodavce: Kako koristiti algoritme odgovorno

Korišćenje automatizovanih alata ne znači odricanje od odgovornosti.

Naprotiv – važno je da algoritmi budu samo pomoć, a ne jedini kriterijum. Ovo su neke o preporuka:

• Kombinujte tehnologiju i ljudsku procenu
  Algoritam može pomoći u prvoj selekciji, ali krajnju odluku neka donese čovek.
• Redovno proveravajte kako sistem funkcioniše
  Analizirajte da li algoritam daje prednost određenim profilima i da li nepravedno eliminiše druge.
• Obezbedite transparentnost
  Kandidat ima pravo da zna da li se koristi automatizovana selekcija i po kom osnovu.
• Testirajte algoritam pre upotrebe
  Simulirajte različite scenarije i analizirajte rezultate – da li se pristrasnost već javlja?
• Obučite HR tim
  Veoma je važno da oni koji upravljaju procesom razumeju tehnologiju i znaju njene limite.

Za kandidate: Kako se pripremiti za algoritamsku selekciju

Ako znate da algoritmi utiču na izbor zaposlenih, onda znate i da vaša biografija mora biti ne samo relevantna, već i „čitljiva“ za sistem.

Praktični saveti:

• Koristite ključne reči iz oglasa
  Ako oglas traži „rad u Excel‑u“, nemojte napisati samo „rad sa tabelama“ – budite konkretni.
• Pratite strukturu
  CV formatiran u standardnoj formi (npr. .docx, bez previše grafike) lakše prolazi kroz ATS.
• Pišite jasno i sažeto
  Algoritmi ne „čitaju između redova“ – koristite kratke rečenice i precizne izraze.
• Ne preskačite motivaciono pismo
  Neki sistemi boduju i dodatnu dokumentaciju – iskoristite to.
• Upoznajte alate
  Postoje besplatni alati za testiranje CV-ja na ATS čitljivost (npr. Jobscan, ResumeWorded).

Napomena: Ako ste u potrazi za poslom, ne tražite samo idealan opis pozicije – već i način na koji vaš profil komunicira s algoritmom. Male izmene mogu učiniti veliku razliku.

Realni primeri iz prakse: Kada algoritmi greše ili pomažu

Teorija je jedno, ali praksa pokazuje koliko su algoritmi u selekciji zaposlenih moćni — i ranjivi.

Neki slučajevi su doveli do inovacija, a drugi do povlačenja čitavih sistema.

Amazonov algoritam koji je diskriminisao žene

Jedan od najpoznatijih slučajeva dogodio se u Amazonu, gde je interni sistem za automatsku selekciju kandidata ocenjivao prijave za tehničke pozicije.

Nakon interne analize, otkriveno je da algoritam sistematski snižava ocene biografijama koje sadrže reči poput „ženski debatni tim“ ili imena ženskih obrazovnih ustanova.

➡️ Uzrok? Algoritam je treniran na prethodnim CV‑jevima — a većina uspešnih kandidata u prošlosti bili su muškarci.

Tužba protiv Workday-a zbog diskriminacije

Softver koji koristi algoritme za ocenjivanje kandidata našao se na udaru u SAD, kada je podneta tužba protiv kompanije Workday.

Kandidati stariji od 40 godina tvrdili su da su sistematski odbijani bez objašnjenja — i to pre nego što bi dobili šansu da se pokažu.

Pouka: Kada algoritmi utiču na izbor zaposlenih, važno je obezbediti mehanizme nadzora i pravo na prigovor.

U suprotnom, tehnička pristrasnost može prerasti u zakonski problem.

Vodafone i unapređena selekcija kroz video analitiku

Za razliku od gore navedenih slučajeva, britanski telekomunikacioni gigant Vodafone uspeo je da algoritme primeni odgovorno.

Njihov sistem analizira izraze lica i ton glasa u video intervjuima, ali to ne koristi kao odlučujući kriterijum — već kao pomoćni alat u ocenjivanju.

➡️ Ispostavilo se da su time uspeli da smanje broj pogrešnih zapošljavanja za 20% i povećaju zadovoljstvo menadžera novozaposlenima.

Sistem uključuje tzv. “kontrolnu tačku” — intervju u drugom krugu obavezno vodi čovek, bez uticaja algoritamske ocene.

Za kraj

Nema sumnje da algoritmi danas snažno utiču na izbor zaposlenih — ubrzavaju selekciju, štede vreme i donose ujednačene kriterijume. Ipak, bez ljudske kontrole mogu da postanu nevidljiva prepreka za mnoge kandidate.

Za poslodavce, ključno je da algoritmi budu alat — ne sudija. A za kandidate, vreme je da osim CV-ja, nauče i kako da “pišu za algoritam”. U toj simbiozi čoveka i tehnologije leži budućnost regrutacije — sve dok postoji volja da se ravnoteža očuva.

U svetu u kojem brojni traže priliku i svakodnevno pretražuju oglase za posao, Beograd i drugi gradovi postaju mesta gde konkurencija raste, ali i mogućnosti se šire. Razumevanje algoritama više nije tehnički detalj — već preduslov za zapošljavanje.