Tekoälypohjainen ATS eroaa perinteisestä rekrytointijärjestelmästä siinä, miten hakijoita arvioidaan. Perinteinen ATS suodattaa hakemuksia avainsanojen ja rakenteiden perusteella. Tekoäly-ATS ymmärtää merkityksiä, tunnistaa siirrettävissä olevan osaamisen ja löytää sopivia hakijoita myös silloin, kun hakemus ei täsmää täydellisesti työnkuvaukseen. Tulos on nopeampi, tarkempi ja hakijalle oikeudenmukaisempi prosessi.
Avainsanafiltteröinti hylkää päteviä hakijoita ennen kuin rekrytoija näkee heidät
Perinteiset ATS-järjestelmät vertaavat hakemustekstejä työnkuvauksessa esiintyviin sanoihin. Jos hakija on käyttänyt eri termiä samasta asiasta, järjestelmä ei tunnista pätevyyttä. Rekrytoija ei koskaan näe kyseistä hakijaa. Tämä ei ole vain hakijalle epäreilu tilanne, se on myös rekrytoivalle yritykselle kallis ongelma: sopiva tekijä on jo siinä hakijajoukossa, mutta järjestelmä on piilottanut hänet. Ratkaisu on siirtyä järjestelmään, joka arvioi osaamista eikä pelkkää sanavalintaa.
Manuaalinen hakijoiden läpikäynti hidastaa rekrytointia ja kuluttaa rekrytoijan aikaa vääriin asioihin
Kun hakijoita on satoja tai tuhansia, rekrytoija käyttää suuren osan ajastaan sellaisten hakemusten läpikäyntiin, jotka eivät johda mihinkään. Perinteinen ATS ei juuri helpota tätä työtä, se vain järjestää hakemukset jonoon. Tekoälyä hyödyntävä rekrytointialusta sen sijaan priorisoi automaattisesti ne hakijat, joilla on eniten potentiaalia, ja vapauttaa rekrytoijan aikaa varsinaiseen arviointiin ja päätöksentekoon. Se on konkreettinen muutos työn mielekkyyteen ja tehokkuuteen.
Mitä tekoälypohjainen ATS tarkoittaa?
Tekoälypohjainen ATS on hakijaseurantajärjestelmä, joka käyttää tekoälyä hakijoiden arviointiin pelkän avainsanavertailun sijaan. Se ymmärtää kielen merkityksiä, tunnistaa osaamisen eri muodoissa ja osaa yhdistää hakijan profiiliin tehtävän vaatimukset myös silloin, kun sanamuodot eivät täsmää täydellisesti.
Perinteinen ATS-järjestelmä on pohjimmiltaan tietokanta, joka tallentaa hakemukset ja suodattaa niitä ennalta määriteltyjen kriteerien mukaan. Tekoäly-ATS menee pidemmälle: se analysoi hakijan koko profiilin, tunnistaa kontekstin ja osaa tunnistaa myös niin sanotun piilotetun osaamisen, eli taidot, jotka ovat relevantteja mutta joita hakija ei ole erikseen korostanut hakemuksessaan.
Generatiivista tekoälyä hyödyntävät järjestelmät pystyvät myös käsittelemään vapaamuotoisia dokumentteja, kuten ansioluetteloita tai avoimia hakemuksia, ilman että hakijan tarvitsee täyttää pitkiä lomakkeita. Tämä tekee hakuprosessista sujuvamman sekä hakijalle että rekrytoijalle.
Miten perinteinen ATS toimii rekrytoinnissa?
Perinteinen ATS toimii vastaanottamalla hakemukset, tallentamalla ne tietokantaan ja suodattamalla niitä ennalta asetettujen avainsanojen, tutkintojen tai kokemusvuosien perusteella. Järjestelmä järjestää hakijat pisteytyksellä, joka perustuu siihen, kuinka hyvin hakemusteksti vastaa työnkuvausta.
Käytännössä tämä tarkoittaa, että rekrytoija määrittelee etukäteen, mitä termejä ja kriteereitä järjestelmä etsii. Hakijat, joiden hakemuksissa nämä sanat esiintyvät riittävän usein, nousevat listan kärkeen. Hakijat, jotka ovat muotoilleet saman osaamisen eri tavoin tai joilla on epätyypillinen tausta, voivat jäädä listan häntäpäähän tai pudota kokonaan pois.
Perinteinen rekrytointijärjestelmä on suunniteltu hallinnoimaan hakijavirtaa, ei arvioimaan potentiaalia. Se on tehokas työkalu silloin, kun hakijajoukko on pieni ja työnkuvaus on hyvin standardoitu. Suurissa hauissa tai rooleja täytettäessä, joissa osaaminen voi tulla monelta eri alalta, sen rajoitukset tulevat nopeasti vastaan.
Mitä eroa on tekoäly-ATS:llä ja perinteisellä järjestelmällä?
Tärkein ero on se, miten hakijoita arvioidaan. Perinteinen ATS vertaa tekstejä toisiinsa. Tekoäly-ATS ymmärtää merkityksiä, tunnistaa osaamisen eri ilmaisumuodoissa ja priorisoi hakijat potentiaalin eikä pelkän sanamuodon perusteella. Tulos on tarkempi hakijoiden seulonta, ja vähemmän hyviä hakijoita putoaa pois prosessista.
Konkreettisia eroja ovat muun muassa:
- Hakemuksen käsittely: Perinteinen ATS vaatii usein strukturoituja lomakkeita. Tekoäly-ATS pystyy käsittelemään vapaamuotoisia dokumentteja.
- Hakijoiden arviointi: Perinteinen järjestelmä suodattaa avainsanojen perusteella. Tekoäly tunnistaa osaamisen kontekstin ja merkityksen.
- Piilotaitojen löytäminen: Perinteinen ATS ei tunnista taitoja, joita ei ole mainittu eksplisiittisesti. Tekoäly osaa tehdä päätelmiä hakijan koko profiilista.
- Rekrytoijan työmäärä: Perinteinen järjestelmä järjestää hakijat jonoon. Tekoäly priorisoi automaattisesti lupaavimmat profiilit.
Hakijalle ero näkyy hakukokemuksessa. Tekoälypohjaisessa rekrytointialustassa hakeminen on nopeampaa eikä vaadi pitkien lomakkeiden täyttämistä. Rekrytoijalle ero näkyy siinä, kuinka paljon aikaa kuluu oikeiden hakijoiden löytämiseen.
Miksi perinteiset ATS-järjestelmät hylkäävät hyviä hakijoita?
Perinteiset ATS-järjestelmät hylkäävät hyviä hakijoita, koska ne vertaavat sanoja eivätkä arvioi osaamista. Jos hakija on käyttänyt eri termiä kuin työnkuvaus, järjestelmä ei tunnista pätevyyttä. Epätyypillinen urapolku, eri toimialan kokemus tai vapaamuotoinen hakemustyyli voi johtaa automaattiseen pudotukseen.
Tämä on erityinen ongelma tilanteissa, joissa paras hakija ei ole se, jolla on kaikkein täsmällisin tausta, vaan se, jolla on oikeat taidot eri kontekstista. Esimerkiksi henkilö, joka on hankkinut projektinhallintataitoja yrittäjänä eikä perinteisessä palkkatyössä, saattaa olla täysin pätevä tehtävään, mutta perinteinen ATS ei tunnista häntä.
Toinen yleinen syy on hakijoiden oma tietoisuus ATS-järjestelmistä. Osa hakijoista osaa optimoida hakemuksensa avainsanoilla, jotka läpäisevät suodattimet, vaikka todellinen osaaminen olisi heikompaa. Tämä vääristää hakijajoukon, joka päätyy rekrytoijan arvioitavaksi.
Miten tekoäly löytää parhaat hakijat nopeammin?
Tekoäly löytää parhaat hakijat nopeammin analysoimalla hakijan koko profiilin kokonaisuutena, ei yksittäisiä avainsanoja. Se tunnistaa osaamisen merkityksen kontekstissaan, yhdistää yllättäviäkin taitoja tehtävän vaatimuksiin ja priorisoi hakijat automaattisesti ilman manuaalista läpikäyntiä.
Käytännössä tämä tarkoittaa, että rekrytoija saa esille ne hakijat, joilla on eniten potentiaalia, jo ennen kuin yhtään hakemusta on käyty manuaalisesti läpi. Kun hakijoita on tuhansia, tämä säästää merkittävästi aikaa ja vähentää riskiä, että sopiva tekijä jää huomaamatta.
Moneypennyn kaltainen tekoälypohjainen rekrytointijärjestelmä pystyy yhdistämään hakijan ja avoimen tehtävän sekunneissa, myös silloin, kun yhteys ei ole ilmeinen. Rekrytoija tekee aina lopullisen päätöksen, mutta tekoäly varmistaa, että päätös tehdään oikean hakijajoukon pohjalta.
Milloin kannattaa siirtyä tekoälypohjaiseen rekrytointijärjestelmään?
Tekoälypohjaiseen rekrytointijärjestelmään kannattaa siirtyä, kun hakijavolyymi on suuri, rekrytoinnin laatu kärsii tai rekrytoija käyttää liikaa aikaa hakemusten manuaaliseen läpikäyntiin. Myös silloin, kun avoimiin paikkoihin on vaikea löytää sopivia tekijöitä, vaikka hakijoita riittää, tekoäly-ATS voi ratkaista ongelman.
Muutamia konkreettisia merkkejä siitä, että aika on oikea:
- Rekrytoija käyttää suuren osan ajastaan hakemusten selailuun eikä varsinaiseen arviointiin.
- Hyviä hakijoita putoaa prosessista liian aikaisessa vaiheessa.
- Avoimia paikkoja on vaikea täyttää, vaikka hakijoita on paljon.
- Hakijakokemus on heikko, ja hakijat keskeyttävät hakuprosessin pitkien lomakkeiden takia.
- Rekrytointiprosessi kestää liian kauan suhteessa liiketoiminnan tarpeisiin.
Tekoälypohjainen rekrytointialusta ei korvaa rekrytoijan arviointikykyä tai päätöksentekoa. Se poistaa manuaalisen työn, joka ei vaadi ihmisen harkintaa, ja vapauttaa rekrytoijan keskittymään siihen, missä ihminen on korvaamaton: hakijan potentiaalin arviointiin ja sopivuuden kokonaisvaltaiseen arviointiin.