يواجه الباحثون عن عمل والقائمين بالتوظيف مأزقًا تكنولوجيًا.
يقوم المرشحون بتحميل (وإعادة كتابة) سيرتهم الذاتية في نظام تتبع المتقدمين (ATS) دون معرفة ما إذا كان يتم رؤية طلباتهم أم لا. يتم دفن القائمين على التوظيف في مئات أو حتى آلاف الطلبات للحصول على قائمة واحدة.
يبذل الباحثون عن عمل المحبطون كل ما في وسعهم لزيادة فرص معاودة الاتصال بهم، وذلك بشكل متزايد من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي. وهذا يعني تحليل إعلانات الوظائف بحثًا عن كلمات رئيسية محتملة، أو إنشاء خطابات تعريفية تعكس نص الوصف الوظيفي، أو حتى استخدام الروبوتات التي ترسل الآلاف من طلبات الوظائف المخصصة بنقرة زر واحدة.
يتبنى القائمون على التوظيف أيضًا الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تساعدك هذه الأدوات في العثور على مؤهلات معينة بشكل أسرع (ومع مرونة أكبر) من ATS، والمصادقة على المرشحين، ورفض المرشحين تلقائيًا بناءً على أهليتهم. إنهم يستخدمون أيضًا الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الروبوتات والتأكد من أن المرشحين هم كما يقولون.
أدى استخدام الذكاء الاصطناعي في جانبي البحث عن الوظائف إلى خلق ما يسميه دانييل تشيت، الرئيس التنفيذي لشركة البرمجيات Greenhouse، “حلقة تدمير الذكاء الاصطناعي“: يقدم آلاف المرشحين سير ذاتية لا يمكن تمييزها بواسطة الذكاء الاصطناعي مما يترك القائمين على التوظيف يعتمدون على أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم لحل المشكلة.
تقول سارة ترامبل، ATS وباحثة تصميم طلبات الوظائف: “يقوم أصحاب العمل بتحسين عملية التصفية لأنهم يشعرون بالإرهاق. وبالتالي، يقوم الباحثون عن عمل بتحسين ظهورهم. ثم يضاعف أصحاب العمل عملية التصفية، ويضاعف الباحثون عن العمل من ظهورهم”.
في عالم التوظيف، ساعد الذكاء الاصطناعي في تسريع حرب الاستنزاف التي لا يرغب أي من الطرفين في خوضها – مما لا يترك المرشحين ولا القائمين على التوظيف سعداء.
كيف يسمح الذكاء الاصطناعي للأشخاص بالتسجيل على نطاق واسع
يقول مايك، وهو كاتب مستقل في تورونتو: “إنني أنظر إلى محاولة العثور على وظيفة بنفس الطريقة التي أنظر بها إلى المواعدة. لقد تعبت حقًا. إنها لعبة أرقام”. طلب اسمًا مستعارًا حتى يتمكن من التحدث بحرية أثناء البحث عن وظيفة. لقد كان في سوق العمل لمدة شهرين، حيث تقدم بطلب من خلال العملية المعتادة، على أمل أن يتلقى ردًا، ولكن نادرًا ما يحصل على رد. “أشعر وكأنني أصرخ حرفيًا في الفراغ.”
ولهذا السبب فهو – إلى جانب 76% من الباحثين عن عمل – كذلك باستخدام الذكاء الاصطناعي في عملية التسجيل الخاصة بك. يمكن أن يبدو هذا مختلفًا باختلاف الأشخاص، سواء كان ذلك من خلال فحص الكلمات الرئيسية في الوصف الوظيفي لتخصيص السيرة الذاتية لكل خطاب افتتاحي أو شحذ (أو صياغة) أو البحث عن عناوين البريد الإلكتروني الخاصة بمسؤول التوظيف.
وبمساعدة صديقه نيو (مبرمج مقيم في تورنتو والذي طلب أيضًا اسمًا مستعارًا لمناقشة أعمال التطوير الخاصة به)، أصبح لديه أداة تقدم نصائح مخصصة لتصميم السيرة الذاتية، وقائمة بالوظائف المناسبة، واستراتيجيات لتجنب قائمة الانتظار مع التوظيف السري نصائح.
يقول مايك: “لقد تحدثت على جهاز MacBook الخاص بشركة Neo لمدة 20 دقيقة عن مسار مسيرتي المهنية: ما الذي أبحث عنه في الوظيفة، والمكان الذي أريد أن أواصل فيه مسيرتي المهنية. لقد قام بتعيين العديد من عملاء الذكاء الاصطناعي لتلخيص كل هذه المعلومات وأنشأ لوحة تحكم لي. يمكنك رؤية كل شيء في مكان واحد، وهو أمر مفيد حقًا”.
ويأخذ بعض الباحثين عن عمل خطوة أخرى إلى الأمام من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي للتقدم تلقائيًا إلى آلاف الوظائف في ليلة واحدة.
يقول نيو: “لقد كنت أتقدم بطلب للحصول على وظائف منذ بضع سنوات مضت، وأتذكر أنني كنت أبحث في Google عن المسمى الوظيفي الذي كنت تبحث عنه، وملء ربما طلبين، وبعد ذلك تصبح سعيدًا بيومك”. “ولكن الآن لديك وكيل يقوم بتجميع قائمة تضم 500 وظيفة في أقل من نصف ساعة، وما عليك سوى إرسالها إلى هناك.”
يدرك القائمون على التوظيف جيدًا أن الذكاء الاصطناعي أصبح أداة ذات أهمية متزايدة – أو عكاز – للمرشحين. في بعض الأحيان يكون من السهل اكتشاف استخدام الذكاء الاصطناعي.
تقول ستايسي زابار، مؤسسة شركة Tenfold، وهي شركة استشارية للتوظيف تركز على احتيال مقدمي الطلبات، “يمكن للقائم بالتوظيف أن يأتي ويرى أن الشخص قد تقدم إلى 30 وظيفة في 30 دقيقة، وبالتالي فهو روبوت، أو ممثل خبيث، أو شخص ببساطة غير جاد”.
يمكن للعديد من منصات ATS وAI معرفة متى يستخدم المرشح الروبوت. غالبًا ما تبدو الطلبات عامة ومخصصة بشكل هامشي للوظيفة. بالإضافة إلى ذلك، إذا تقدم الروبوت بطلب للحصول على وظائف متعددة في نفس الشركة، فمن الممكن أن يلاحظ ATS أو مسؤول التوظيف المرشح ويستبعده. والأسوأ من ذلك، أن بعض المنصات قد تضع علامة على السير الذاتية المقدمة على نطاق واسع على أنها احتيال، مما قد يؤدي إلى إدراج المرشحين في القائمة السوداء إذا تم استخدام البرنامج عبر شركات متعددة.
المرشحون يكافحون، ولكن كذلك القائمون على التوظيف
يقوم مسؤول التوظيف العادي بملء ثلاثة أضعاف عدد الطلبات لكل وظيفة كما فعل قبل بضع سنوات فقط. يتم الحصول على شركات التوظيف من جميع القطاعات – وخاصة التكنولوجيا أطلقت. كانت فرق الموارد البشرية والتوظيف هي الأكثر تضرراً بين عمليات تسريح العمال في Meta وAmazon وMicrosoft، حيث تضم حوالي ثلث عمليات التسريح أو أكثر في كل شركة منذ عام 2023. حتى ATS العملاقة يوم عمل خفض 8.5% من قوتها العاملة (حوالي 1750 موظفًا) في عام 2025.
يقول زابار: “لقد زاد حجم الطلبات أربع مرات في المتوسط، لذلك لدينا نصف الفريق يتعامل مع الطلبات أربع مرات”. “هذا يعادل ثمانية أضعاف الحجم الذي يجب على كل مسؤول توظيف التعامل معه.”
يضطر الكثيرون إلى العمل بجدية أكبر باستخدام موارد أقل نتيجة لتسريح الموظفين من الموارد البشرية، ولم يتم تصميم هذه الأدوات للتعامل مع هذا النوع من الحجم الذي نشهده اليوم خلال أحد أصعب أسواق العمل في الذاكرة.
ولهذا السبب يعتمد القائمون على التوظيف على الذكاء الاصطناعي لفحص آلاف الطلبات، مما يؤدي في بعض الأحيان إلى تقليل عدد المرشحين غير المؤهلين الذين يتعين عليهم مراجعتهم يدويًا. اعتمدت بعض الشركات أدوات الذكاء الاصطناعي التي تقوم بتصنيف المرشحين وتسجيل درجاتهم قبل أن يرى مسؤول التوظيف طلباتهم. يمكن لهذه الأدوات التنبؤ بمدى ملاءمة المرشح وأدائه الوظيفي وما إذا كان سيقبل العرض أم لا. وتكون النتيجة عادةً قائمة بالمرشحين ليراجعها مسؤول التوظيف.
تقول بوني ديلبر، قائدة التوظيف في Zapier، “سيظل القائمون على التوظيف الجيدون ينظرون إلى الجميع، ولكن هناك طرق يمكن لبعض الأشخاص من خلالها الارتقاء إلى القمة. وفي نهاية المطاف، فإن القائمين على التوظيف من البشر هم الذين ينظرون إلى الطلبات ويستأنفون اتخاذ القرارات”.
زابار ليس واثقًا جدًا.
يقول زابار: “تتم بعض عمليات صنع القرار باستخدام هذه الأدوات، ويؤمن القائمون على التوظيف بالذكاء الاصطناعي بدلاً من الاسترشاد به”. “إنهم يتفقون فقط مع الذكاء الاصطناعي في بعض الحالات.”
ابحث عن عمل في حالة جمود
التقدم لوظيفة وشغلها في عام 2026 يعني الدخول في دائرة الدمار. يقوم القائمون على التوظيف المثقلون بالعمل بفحص الآلاف من التطبيقات، والعديد منها مليء بالكلمات الرئيسية، ويتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، ولا يمكن تمييزها عن بعضها البعض. نسبة الإشارة إلى الضوضاء منخفضة على كلا الجانبين.
الأمر لا يتعلق فقط بالضوضاء. يؤدي حجم السير الذاتية، المدعومة بالروبوتات التي تدعم الذكاء الاصطناعي، إلى خلق اختناقات حقيقية في عملية التوظيف. تتم إزالة المرشحين الجيدين من الاعتبار فقط لكي يكتشف القائمون على التوظيف أنهم كانوا يتحدثون إلى جهات فاعلة محتالة.
يقول زابار: “لقد أخبرتني مسؤولة التوظيف الأسبوع الماضي أنها أجرت 12 مقابلة الأسبوع الماضي. وكان جميع المرشحين الـ 12 مزيفين. لقد أهدرت للتو أسبوعًا في تلك الأدوار وجميع الأشخاص الحقيقيين الذين تم دفنهم”. يستخدم البعض مرشحات الفيديو العميقة، والبعض الآخر يرفض تشغيل كاميراتهم. قد يكون لدى المرشحين المزيفين ملفات شخصية على LinkedIn بدون تاريخ أو عناوين IP خارجية.
“إنها لم تتحدث مع أي مرشح حقيقي، وليس لديها ما تظهره مقابل ذلك.”
قد لا يكون لدى الباحثين عن عمل الكثير من الخيارات سوى متابعة كل زاوية تنافسية ممكنة. مستوى المنافسة مرتفع جدًا بحيث لا يمكنك القيام بذلك.
يقول ريتش، المدير التنفيذي لاستراتيجية التسويق والأعمال: “تذهب إلى موقع LinkedIn وترى وظيفة شاغرة، وقد تقدم بالفعل أكثر من 100 شخص إليها”. “هل (الشركات) تنظر حقًا إلى هذه الأشياء؟ نحن نستخدم الذكاء الاصطناعي للوصول إليك، وأنتم تستخدمون الذكاء الاصطناعي للقضاء على الأشخاص”.
تخلق دورة التدمير التي يعتمدها الذكاء الاصطناعي المزيد من الاحتكاك، والمزيد من العقبات، والمزيد من العمل للجميع. تجعل أداة توفير الوقت من الصعب العثور على السير الذاتية العامة والمرشحين الجيدين.
يقول زابار: “إذا كانت لديك عملية معطلة، فإن الذكاء الاصطناعي يجعلها تتعطل بشكل أسرع”.
