je to paradoxné, ale oblasť, ktorú tradične charakterizovala práca s ľuďmi, sa čoraz viac mení na prácu s algoritmami a dôraz z citu sa prenáša na kvalitu dát a modelu. Ekonomika segmentu zrýchľuje. Globálny trh AI v oblasti ľudských zdrojov dosiahol vlani objem viac než osem miliárd dolárov a pri takmer 16-percentnom ročnom raste by mal presiahnuť tridsať miliárd do roku 2034. Samotný segment AI náborového softvéru má narásť z približne dvoch miliárd dolárov v roku 2025 na viac než päť miliárd do polovice nasledujúcej dekády.
posun od administratívy k stratégii
Najviditeľnejší dopad AI je v oblasti náboru. Podľa prieskumu Society for Human Resource Management z roku 2025 využíva približne 66 % HR tímov AI pri tvorbe pracovných inzerátov a 44 % pri prvotnom skríningu životopisov. Takmer 9 z 10 profesionálov z oblasti riadenia ľudských zdrojov zároveň uvádza, že AI im šetrí čas a zvyšuje efektivitu náboru.
Dynamiku potvrdzujú aj dáta LinkedIn, podľa ktorých adopcia AI v získavaní talentov medziročne vzrástla o viac než 70 %. V nábore algoritmy hodnotia najosobnejšie veci – kariéru, motiváciu, niekedy dokonca výraz tváre vo videointerview. Kandidáti vďaka tomu síce získavajú rýchlu odpoveď, no často nevedia, prečo sa algoritmu „nepáčili“ a čo by mali zmeniť, aby uspeli nabudúce.
Generatívna AI píše pracovné inzeráty na mieru a vstupuje do hľadania kandidátov. Optimalizovaný algoritmus dokáže čítať opis pozície a navrhovať kandidátov s potrebnými zručnosťami. Zo životopisov doručených v odpovedi na vygenerovanú a precízne zacielenú ponuku algoritmus vytvorí shortlist na základe zhody zručností s požiadavkami. Dobre nastavené modely znižujú vplyv prvých dojmov či stereotypov, pretože sa pozerajú na zručnosti a výsledky, nie na to, z akej školy človek prišiel. Chatboti informujú kandidáta a odpovedajú na bežné otázky. Generatívna AI pomáha písať tak personalizované pozvánky, ako aj odmietnutia. V ideálnom prípade umelá inteligencia môže odbremeniť recruiterov od rutinného triedenia. Namiesto lovenia chýb v životopisoch sa môžu venovať rozhovorom, porozumeniu motivácie a vysvetľovaniu firemnej kultúry.
nestrannosť môže byť ilúziou
Napriek pozitívnym dopadom na zvyšovanie efektivity sa objavujú aj výzvy. HR lídri upozorňujú na potrebu transparentnosti algoritmov, riadenia biasu či ochrany dát. AI je v oblasti riadenia ľudských zdrojov často prezentovaná ako recept na objektívne a férové rozhodovanie. No práve tu sa skrýva prvé veľké riziko – diskriminácia. Štúdie organizácií ako OECD či MIT Sloan School of Management upozorňujú, že AI modely môžu reprodukovať historické predsudky obsiahnuté v dátach. Experimenty z roku 2024 ukázali, že niektoré algoritmické skríningové nástroje mali až o tretinu nižšiu pravdepodobnosť výberu kandidátov zo skupín, ktoré boli historicky menej zastúpené v technických rolách. Modely sa učia z historických dát, v ktorých je už „zapečené“ to, ako firma fungovala doteraz. Ak v minulosti prijímala prevažne mladých mužov z veľkých miest, AI si tento vzorec osvojí a bude ho verne reprodukovať. Nepotrebuje k tomu ani stĺpec „pohlavie“ – stačia názvy škôl, záujmy, adresa či dĺžka praxe, ktoré fungujú ako skryté zástupné znaky. Výsledkom môže byť sofistikovaný, ale stále nespravodlivý filter.
Problém ilustruje kauza spoločnosti Amazon, ktorá pred pár rokmi testovala umelou inteligenciou posilnený náborový nástroj. Ten mal zo životopisov automaticky vyberať „najlepších“ kandidátov na IT pozície. Algoritmus sa učil zo životopisov prevažne mužských uchádzačov z minulosti. Vo výsledku začal systém znevýhodňovať ženy. Penalizoval ich napríklad za zmienky o členstve v ženskom šachovom klube či vzdelanie z dievčenských škôl. Firma napokon nástroj potichu zrušila. Ešte ďalej zašla kauza okolo spoločnosti Workday, globálneho dodávateľa HR softvéru. Jeho algoritmy na predvýber kandidátov aktuálne čelia v USA hromadnej žalobe za údajné diskriminovanie starších uchádzačov, žien a príslušníkov menšín.
slepá viera v múdry stroj
Druhým rizikom je netransparentnosť. Výskum Harvard Business School (2025) poukázal na tzv. „black-box efekt“, v dôsledku ktorého personalisti síce používajú AI odporúčania, no často nedokážu vysvetliť, prečo systém kandidáta odporučil alebo zamietol. To komplikuje právnu obhájiteľnosť rozhodnutí a oslabuje dôveru uchádzačov. Takýmto obvineniam už v súčasnosti čelí spoločnosť Uber. Jej algoritmy prideľujú jazdy, hodnotia výkon a v krajnom prípade „deaktivujú“ vodiča. Často sa tak udeje bez jasného vysvetlenia. Pre partnerských vodičov môže takéto konanie viesť k strate obživy zo dňa na deň. Spor nadväzuje na predchádzajúce právne bitky, v ktorých holandský súd rozhodol, že Uber musí poskytnúť viac informácií o tom, ako jeho algoritmy rozhodujú o deaktivačných procesoch. Spor sa aktuálne presúva z roviny individuálnych sťažností na úroveň veľkej hromadnej žaloby v rámci Európskej únie, ktorá napáda zákonnosť využívania AI na riadenie zamestnancov a určovanie ich odmien.
Tretím, menej viditeľným, ale zásadným rizikom je dehumanizácia. Ak zamestnanec cíti, že je len záznam v databáze, ktorému algoritmus prideľuje smeny, bonusy či varovania, stráca dôveru vo firmu. Čisto číselné scoringy angažovanosti či „rizika odchodu“ môžu zatlačiť do úzadia osobný rozhovor a kontext – chorobu v rodine, vyhorenie, kreatívnu prácu, ktorá sa ťažko meria v minútach pri klávesnici. AI tak môže nenápadne meniť kultúru z prostredia založeného na vzťahoch a dôvere na fabriku na čísla, v ktorej sa ľudia prispôsobujú metrikám, nie zmyslu práce.
AI v roli efektívneho nástroja
Aby bola umelá inteligencia prínosom riadenia ľudských zdrojov, musí fungovať ako podpora, nie náhrada rozhodovania. Pozitívne výsledky prináša kombinácia kvalitných a diverzifikovaných dát, priebežných auditov modelov a jasne nastaveného ľudského dohľadu nad výstupmi. Dôležitá je aj transparentnosť – kandidáti aj zamestnanci by mali vedieť, ako a prečo sa AI používa.
Koncern Unilever je rozvetvenou medzinárodne pôsobiacou organizáciou a tomu zodpovedá aj náborová dynamika. Firma pôsobiaca v 190 krajinách sveta ročne obsadí približne tridsaťtisíc pracovných pozícií výberom z 1,8 milióna záujemcov. Namiesto prvého kola pohovorov kandidáti riešia online hry a natáčajú krátke videoodpovede. AI ich vyhodnotí podľa obsahu, logiky a výsledkov v hrách. HR tak zvládne spracovať tisíce prihlášok, skrátiť nábor na pár týždňov a zároveň dať šancu ľuďom z menších univerzít, ktorí by pri klasickom CV filtri často neprešli. Algoritmus robí predvýber, finálne slovo má človek. Podobne stavila na AI aj spoločnosť Nestlé pri nábore juniorov a stážistov. Kandidáti pošlú prihlášku, prejdú online testami a systém odporučí tých, ktorí najlepšie zodpovedajú profilu pozície. Výhodou je, že HR tím nie je zavalený papiermi, kandidáti dostanú rýchlejšiu spätnú väzbu a firma hlási lepší súlad medzi očakávaniami a realitou. Výsledkom je menej sklamaných nováčikov a menej rýchlych odchodov.
Siemens zas využíva AI na boj s fluktuáciou. Model analyzuje údaje o projektoch, rotáciách či hodnotení a upozorní na ľudí s vyšším rizikom odchodu. Nie preto, aby ich „označkoval“, ale aby manažéri vedeli, kde má zmysel včasný rozhovor, ponuka rozvoja či zmena úlohy. IBM ide ešte ďalej, pomocou AI mapuje zručnosti zamestnancov a navrhuje im „ďalší logický krok“ v kariére – nové roly, projekty, kurzy. Namiesto slepej uličky tak ľudia vidia, ako sa môžu vo firme posunúť. Umelá inteligencia nie je nástroj na selekciu „nevhodných“, ale kompas, ktorý ukazuje možnosti.