Tekoälyn hyödyntäminen työhakemusten arvioinnissa

Abstract

Työhakemusten manuaalinen seulonta on haastava vaihe rekrytoinnissa, mutta tekoäly voi tarjota siihen tukea. Opinnäytetyössä selvitettiin, kuinka luotettavasti eri generatiiviset tekoälymallit arvioivat hakemusten saatekirjeitä ennalta määriteltyjen arviointikriteerien perusteella. Keskeisinä kriteereinä olivat hakijan motivaatio ja arvoyhteensopivuus työpaikan kanssa sekä saatekirjeen kielellinen selkeys ja personoinnin taso.

Tutkimus toteutettiin kokeiluna, jossa analysoitiin aitoon työpaikkailmoitukseen räätälöityä saatekirjettä. Arviointiin valittiin seitsemän eri generatiivista tekoälymallia, joista neljä edusti edistyneempiä päättelymalleja. Kullekin mallille annettiin identtinen ohjeistus eli prompti, jolla varmistettiin arvioiden vertailtavuus ja yhdenmukaisuus. Analyysissa käytettiin sekä numeerista pisteytystä että sanallisia arvioita.

Tulokset osoittivat, että tekoälymallit pystyivät tunnistamaan melko yhdenmukaisesti hakijan motivaation, arvoyhteensopivuuden ja tekstin kielellisen selkeyden. Eniten hajontaa oli arvioissa, jotka koskivat hakemuksen personointia ja kohdentamista. Yleisesti kaikki mallit arvioivat saatekirjeen korkeatasoiseksi, mutta yksityiskohtaisemmissa perusteluissa havaittiin myös eroavaisuuksia mallien välillä.

Tutkimuksen perusteella generatiiviset tekoälymallit voivat tukea rekrytoinnin esikarsintavaihetta, erityisesti suurten hakemusmäärien käsittelyssä. Mallit tunnistavat teksteistä hyvin rekrytoinnin kannalta oleellisia tekijöitä, mutta niiden arvioihin liittyy vaihtelua sekä eettisiä kysymyksiä. Tulevaisuudessa tekoälyä voitaisiinkin hyödyntää rekrytoinnissa parhaiten ihmisen päätöksentekoa täydentävänä työkaluna. Jatkossa olisi perusteltua tutkia tekoälymallien arviointikykyä laajemmalla ja laadullisesti vaihtelevammalla aineistolla.