Artykuł analizuje przejście od klasycznych opisów stanowisk (JD) do ustrukturyzowanych promptów dla agentów AI. Wyjaśnia, dlaczego ogólnikowy język zawodzi w dobie agentowej AI i jak definiować role poprzez wyniki, ograniczenia oraz kulturę organizacyjną.
Talentpilot to platforma wspierająca firmy w prowadzeniu rekrutacji opartej na AI oraz w precyzyjnej ocenie kandydatów. W nowoczesnym HR sposób, w jaki definiujemy rolę, bezpośrednio przekłada się na jakość zatrudnienia. Zastąpienie statycznego opisu pracy dynamicznym promptem pozwala wykorzystać pełen potencjał AI.
Dlaczego tradycyjne opisy stanowisk nie wystarczają sztucznej inteligencji?
Standardowe opisy stanowisk są zbyt niejasne, by AI mogła je skutecznie przetworzyć. Często opierają się na modnych frazesach, takich jak „gracz zespołowy”, „dynamiczny” czy „guru”, które nie dostarczają algorytmom żadnych konkretnych danych. Gdy AI porównuje CV z opisem pełnym ogólników, proces dopasowania staje się niespójny i przypadkowy.
Aby uzyskać najlepsze wyniki od agentów AI, należy zastąpić „lany tekst” konkretną strukturą. AI nie rozumie pojęcia „pasja”, ale rozumie „pięć lat doświadczenia w Pythonie w sektorze fintech”. Precyzyjne definicje ról zapobiegają halucynacjom AI i błędnym założeniom dotyczącym dopasowania kandydata.
Jaka jest różnica między opisem stanowiska a promptem dla agenta?
Opis stanowiska to dokument marketingowy, który ma przyciągnąć uwagę kandydatów. Często używa aspiracyjnego języka, by sprzedać wizję firmy. Choć jest to przydatne dla ludzi, stanowi słabą instrukcję dla agenta AI, którego zadaniem jest przefiltrowanie setek aplikacji.
Prompt dla agenta to techniczny zestaw instrukcji definiujący logikę, jaką AI ma zastosować przy ocenie CV. Skupia się na trzech filarach:
- Wyniki (Outcomes): Co dokładnie dana osoba musi osiągnąć w ciągu pierwszych sześciu miesięcy?
- Wymogi brzegowe (Constraints): Jakie są warunki konieczne (np. strefy czasowe, konkretne oprogramowanie, certyfikaty)?
- Kultura: Jakie mierzalne zachowania definiują sukces w tym konkretnym zespole?
Jak skutecznie „nabriefować” agenta AI na nową rolę?
Briefowanie agenta AI wymaga zmiany myślenia: z tego, „kim ta osoba jest”, na to, „co ta osoba robi”. Rolę należy opisać poprzez obiektywne wskaźniki efektywności. Dzięki temu AI szuka w CV dowodów na konkretne umiejętności, a nie tylko zbieżności słów kluczowych.
Przykład: Rekrutacja Managera Sprzedaży
Tradycyjne podejście: „Szukamy zmotywowanego Managera Sprzedaży, który jest gwiazdą w domykaniu transakcji”.
Podejście oparte na prompcie: „Przeanalizuj CV pod kątem doświadczenia w zarządzaniu zespołem min. 5 osób i udokumentowanych wyników w realizacji rocznego celu sprzedaży na poziomie 1 mln USD w branży SaaS”.
Dla kogo jest ten artykuł?
- Rekruterzy, którzy chcą zautomatyzować wstępną selekcję CV.
- Hiring Managerowie, którzy muszą ujednolicić kryteria sukcesu na danym stanowisku.
- Dyrektorzy HR, planujący wdrożenie Talentpilot do efektywniejszego zarządzania talentami.
- CEO i COO, dążący do skrócenia czasu rekrutacji (time-to-hire) dzięki agentowej AI.
Kluczowe wnioski
- Konkrety zamiast frazesów: AI wymaga twardych danych, a nie przymiotników.
- Orientacja na cel: Definiuj role poprzez oczekiwane rezultaty, a nie tylko listę obowiązków.
- Jasne bariery wejścia: Precyzyjne określenie wymogów pozwala AI bezbłędnie filtrować CV.
- Precyzja agentowa: Prompty sprawiają, że agenci Talentpilot działają jak eksperci merytoryczni, a nie zwykłe filtry słów kluczowych.
Luděk jest Chief Product Officer w Talentpilot, gdzie odpowiada za strategię produktową i realizację rozwiązań rekrutacyjnych opartych na AI. Koncentruje się na tworzeniu przejrzystych i skalowalnych produktów, które automatyzują proces rekrutacji end-to-end oraz przekładają złożone możliwości AI na realną wartość dla firm i kandydatów.
.png)
