Data Science konzultant so vzťahom k umelej inteligencii a ľudským zdrojom. Aj to sú svety, ktorými žije Andrej Winter. Rád prepája správanie človeka s dátami a následne cez dáta prináša príbehy, vďaka ktorým majú manažéri lepší biznis. Lepší pre to, lebo do centra biznisu sa dostáva pochopenie zákazníkov a zamestnancov. Do centra sa dostáva empatia s ľuďmi.
Andrej Winter v rozhovore pre Akčné ženy prezradil:
- v čom vidí potenciál dát pri spracovaní údajov o uchádzačoch,
- či budú mať uchádzači dobré podmienky na trhu práce,
- v čom vníma priestor pre firmy v rámci komunikácie,
- čo nesmie chýbať správnemu recruiterovi.
Andrej, ste otcom štyroch detí. Uvažujete už teraz, aké povolania raz budú mať? Kde nájdu uplatnenie na trhu práce?
Sledujem rozmanitosť talentov a predpoklady, ktoré má každé moje dieťa. Snažím sa nefixovať ich budúcnosť na moje predstavy, v zmysle, či mám vychovať klaviristku, programátorku alebo učiteľa. Chcem to nechať plynúť, aby to bol ich život. Veľmi by som im však chcel vštepiť, aby sa nebáli. Myslím si, že strach je najväčší nepriateľ a keď ho zvládnu, tak potom verím, že si dobre vyberú, lebo budú slobodní. A možno aj niekoľkokrát v živote odvážne vymenia rôzne zaujímavé práce.
Kam sa podľa vás bude uberať trh v nasledujúcich rokoch?
Je veľmi náročné čokoľvek predpovedať, nakoľko žijeme vo svete plnom náhlych, veľkých a rýchlych zmien. Ak by sme aj chceli niečo predpokladať, prišla do toho vojna, mali sme tu pandémiu… Pravidlá hry sa menia veľmi často. Ak by som si mal vsadiť, čo sa bude diať na strane firiem, dôraz bude kladený na agilný prístup a schopnosť prispôsobovať sa novým podmienkam. Zároveň vnímam potrebu vytvárať pocit istoty a stability pre uchádzačov, ktorí možno nebudú mať práve tieto schopnosti úplne sa vysporiadať s prichádzajúcimi zmenami.
V rámci umelej inteligencii je intenzívne prítomná práca s dátami. Akým spôsobom sa pretavujú dáta do práce konzultanta?
Zaujímavá otázka (úsmev). Pri HR oblasti môže ísť o nastavenie predikčného modelu na základe tvrdých dát o zamestnancoch. Napríklad, aký majú vek, ako dlho pracujú pre firmu, koľko majú dovolenky, aké majú výsledky v rámci svojho performance, atď.. Na základe dát dokážeme napríklad predikovať model, ktorý bude indikovať riziko odchodu zamestnanca.
V čom vidíte potenciál umelej inteligencie?
Potenciál vidím aj pri spracovaní veľkého množstva dát. Ide o praktickú techniku, ktorá nám môže uľahčiť dennodennú prácu. Vôbec nemusí ísť o veľký projekt, môže to byť v zmysle „machine learning“ (pozn. redakcia: strojové učenie), ktorý si postavíme za jednu-dve hodiny. Recruiterovi však ušetrí aj 20 hodín času pri spracovávaní dát o uchádzačoch, ktoré by inak musel manuálne hodnotiť.
Tak ako máme zručnosť spracovať v Exceli kontingenčnú tabuľku alebo pripraviť niečo v PowerPointe, tak si myslím, že machine learning má potenciál aj v takýchto malých čiastkach a menších úlohách. Dôležité je vnímať umelú inteligenciu s ľahkosťou. Záleží od kvality a množstva vstupných dát a tiež aká veľká je potreba, ktorú chceme vyriešiť.
Aké sú aktuálne trendy v recruimente?
Všetko bude ťažšie (úsmev), všetci majú zvýšené plány, všetci plánujú viac investovať do rôznych nástrojov v rámci recruitmentu (pozn. redakcie: náboru ľudí). Boj o uchádzača sa bude zostrovať, ak nás nezasiahne zmena spomalenia trhu. V zásade však to vyzerá, že uchádzači budú mať veľmi dobré podmienky, čo sa týka svojej hodnoty na trhu. Zamestnávatelia budú ťahať za kratší koniec.
Ste úžasne činorodý človek v mnohých oblastiach. V minulosti ste stáli pri zrode startupov JobAngels a Challengest. Išlo o projekty zamerané na nábor ľudí, sociálne siete, employer branding,… Ako hodnotíte zmeny, ktoré sa medzitým udiali?
Zmenilo sa veľa vecí. Netreba však z toho robiť veľkú vedu a uspokojiť sa. V roku 2014 sme boli v rámci JobAngels prvý, kto prinášal fotky a videá v pracovných inzerátoch. V tom čase to vyvolalo „wow“ efekt, výsledkom bol krásny vizuálny inzerát. Dnes to už berieme ako štandard. Ak sa však pozrieme na inzeráty, z druhej strany vidíme, že to štandard vôbec nie je. V niektorých firmách je to úplne bežné. Nemôžeme však povedať, že by to bol celospoločenský trend. Vnímam ešte obrovský priestor komunikovať viac s uchádzačmi ako s ľuďmi, viac ako so zákazníkmi. Pracovať viac s emóciou, komunikáciou, ktorá nie je iba o dátach a o popise práce.
Jana Sliacka: Matky sú pre zamestnávateľa dobrou voľbou. Pracujú efektívnejšie a rýchlejšie
Je ešte nejaký „must“ recruitera, čo musí mať?
Tým, že v recruitingu sú často ľudia, ktorí sú veľmi empatickí a orientovaní na ľudí, mám pocit, že im nerobí problém fáza rozhovoru s daným človekom. Prečítanie človeka v zmysle, čo uchádzač vie ponúknuť, v akej životnej fáze sa nachádza a či kultúrne pasuje do firmy. Avšak obrovským potenciálom je rozumieť tomu, čo sa deje predtým, než uchádzač príde na pohovor. V realite totiž na pohovor príde povedzme 10 ľudí, ale na inzerát mohlo reagovať 100. Alebo 1000 ľudí si ho len prečítalo. Týchto ľudí však recruiteri nikdy nestretnú, nemajú možnosť vidieť, čo sa im deje v hlave.
Dá sa s tým niečo robiť?
Myslím si, že jediný spôsob ako pochopiť týchto 1000 ľudí na inzeráte, je využívanie dát. Je v tom obrovský potenciál… Neopierať empatiu iba o emočnú empatiu – empatiu, kedy mám možnosť človeka osobne vidieť, ale doplniť empatiu o kognitívnu empatiu. Empatiu, v ktorej spoznávam fakty a dáta a vďaka ktorým porozumiem situácii, kľudne aj tisícok uchádzačov bez toho, aby som ich musel stretnúť. Posledným stupňom empatie je tzv. Compassionate Empathy – empatia, ktorá hovorí, že keď z dvoch predchádzajúcich empatií cítim a viem, čím človek prechádza, tak či som ochotný aj s tým niečo spraviť. V živote ma inšpirujú práve ľudia, ktorí keď videli, že niečo treba spraviť, či zmeniť, tak sa rozhodli konať. Som im vďačný za túto inšpiráciu.
Rozhovor realizovala Jana Sliacka, členka Klubu Akčných žien počas konferencie HeRo2022.
Zdroj foto: archív A. W.