AI בגיוס בכירים: הטכנולוגיה מדויקת אבל המנהיגות נשארת אנושית
האלגוריתמים מייעלים סינון ומרחיבים את מאגר הטאלנט, אך דווקא בצמרת הניהול נחשפים גבולות היכולת
בינה מלאכותית משנה את כללי המשחק עבור הבכירים. תהליך שבמשך שנים נשען כמעט כולו על אינטואיציה, רשתות אישיות ושיחות מסדרון - הפך בשנים האחרונות להרבה יותר מדויק, מבוסס נתונים, ומגובה בבינה מלאכותית שמאפשרת לנו לראות תמונה מלאה יותר הן של המועמד והן של הארגון.
גיוס מנהלים הוא אחד הצמתים הקריטיים ביותר בחיי חברה, החלטה טובה יכולה להרים ארגון קדימה לשנים, והחלטה לא נכונה עלולה לבלום צמיחה ולגרום לתחלופה יקרה. על כן, המהפכה שה-AI מביא לשולחן היא הכרח מציאות עסקית.
2024 חשפה את הפרדוקס הגדול של הגיוס בעידן ה-AI: ככל שהאלגוריתמים נעשו מדויקים יותר בזיהוי דפוסים, כך התברר שהם מתקשים לזהות את מה שבאמת מגדיר מנהיגות. יותר ממחצית המועמדים הבכירים שנפסלו השנה נפלו לא על ניסיון — אלא על אמת תפקודית שנחשפה בדאטה. וכשהתהליך מגיע לשכבת ההנהלה, ברור למה: מנהיגות אינה תבנית, אלא החלטות, טעויות, אינטואיציה וחוסן.
וכאן זה כבר עניין עסקי. מחקר של Harvard Business Review מצא שכישלון בגיוס מנהל בכיר עולה לארגון 213% משכרו השנתי. טעות אחת יקרה יותר מכל טכנולוגיה. ובדיוק בנקודה הזו, הטכנולוגיה מפנה מקום לשיקול אנושי.
מעבר לזה, ה-AI מאפשר להרחיב את מאגר המועמדים בפועל. מחקר של LinkedIn מ-2024 מצא כי 45% מהמועמדים המתאימים ביותר למשרות בכירות הגיעו לשולחן המגייס כתוצאה משימוש במערכות בינה מלאכותית. זה נראה בבירור בתהליכים שאנחנו מעבירות שהפכו קצרים יותר ויעילים יותר על ידי הגדלת ההיקף באמצעות מערכת סורסינג מבוססת AI.
אולם דווקא בתפקידים בכירים מתחילים לראות את גבולות היכולת. מנהלים בכירים אינם נבחנים על סמך רשימת תפקידים, אלא על האופן שבו ניהלו חוסר ודאות, משברים, ולפעמים גם כישלונות. אלו תכונות שקשה לכמת, ובינה מלאכותית מתקשה לזהות אותן ללא הקשר אנושי. לפי ניתוח של iLeadX מתוך אלפי תהליכי גיוס בכירים ב-2023–2024, יותר מ-70% מהפערים בין מועמד "אידיאלי על הנייר" לבין התאמה אמיתית התגלו בראיונות עומק - ולא בשלב המיון הטכנולוגי.
כאן מצטרף אתגר נוסף: ההטיות. אלגוריתמים לומדים מדפוסי עבר ונוטים לשכפל אותם. תפקידים בכירים, היסטורית, מאוישים לרוב בפרופיל דומה - גיל, רקע, מסלול קריירה. התוצאה: סינון אוטומטי שמפחית גיוון ארגוני ומחזק אחידות מחשבתית. מחקר של MIT מ-2023 הראה ש-AI מסנן פי 3 יותר מועמדים שאינם עונים על הפרופיל ההיסטורי של מנהלים בחברה, גם אם הם עומדים בכל הדרישות המהותיות. בעולם שבו חדשנות תלויה בגיוון, זו סכנה עסקית - לא רק אתית. לכן, השימוש ב-AI חייב להיות מלווה בפיקוח אנושי קבוע ובהתאמה מתמדת של המודלים.
בנקודה הזו נכנסת לתמונה ההיברידיות. אלגוריתם יכול להעריך ביצועים, לזהות פערי אמינות ולהצליב אינספור נתונים בזמן קצר, אבל הוא לא יכול להבין כימיה בין-אישית, תרבות ארגונית או דינמיקה עדינה של הנהלה קיימת. אלו מקומות שבהם הניסיון האנושי, השאלות הבלתי צפויות בראיון, והיכולת לקרוא את "שפת הגוף הארגונית" חשובים יותר מכל מודל מתמטי. כשהחיבור הזה נעשה נכון, אנחנו מקבלות את מה שיכול להיות מודל הגיוס האפקטיבי ביותר: יעילות וטכנולוגיה מצד אחד, וחוכמה אנושית ואמפתיה מצד שני.
AI הוא גם כלי שמאפשר לקצר תהליכים, לייצר אחידות בהחלטות, ולתת למועמד תחושת מקצועיות ושקיפות. הוא מאפשר לארגון למדוד את עצמו, לשפר את תהליך הגיוס לאורך זמן, ולהימנע מהחלטות שמבוססות על תחושת בטן בלבד.
ולמרות כל היתרונות, חשוב לזכור: AI לא מחליף מנהלים, הוא מחליף תהליכים גרועים. הוא לא מחליף ראיון עומק, הוא מחליף את עבודת הסינון העיוור והזמן האינסופי שהושקע בעבר בניפוי קורות חיים לא רלוונטיים. וכשהוא עובד לצד אנשי מקצוע שמבינים בני אדם ולא רק טכנולוגיה, נוצר תהליך גיוס יעיל יותר, הוגן יותר, ומדויק יותר ממה שהכרנו עד היום.
בעולם שבו כל החלטת גיוס יכולה לקבוע את עתיד החברה, זו לא מהפכה - זו אבולוציה הכרחית.
ליטל ירון היא מנהלת iLeadX – גיוס בכירים מבית iTalent
