Kalkulator plaće
Prijava
Traži
HR
EN
DE
Prijavili ste se na natječaj za posao za koji ispunjavate gotovo sve tražene uvjete. Drugim riječima, imate odgovarajuće obrazovanje, višegodišnje relevantno radno iskustva, posjedujete vještine koje je poslodavac dedicirano naveo u oglasu. Međutim, svega nekoliko minuta nakon što ste poslali životopis stigla vam je automatska odbijenica uz kratku poruku zahvale na sudjelovanju.
Ovakav je scenarij sve češći u svijetu pa tako i u Hrvatskoj, a odnosi se na činjenicu da vašu brižno napisanu prijavu za posao nitko nije ni pročitao. Nitko, osim dakako - robota. Drugim riječima, u tom je slučaju vašu prijavu za posao prethodno obradio sustav umjetne inteligencije koji je, na temelju unaprijed definiranih kriterija, procijenio da niste odgovarajući kandidat.
Tko snosi odgovornost?
Takvi scenariji postaju sve relevantniji kako poslodavci uvode umjetnu inteligenciju u procese zapošljavanja. Prema istraživanju američke organizacije Society for Human Resource Management (SHRM), objavljenom u sklopu izvješća The State of AI in HR 2026, umjetna inteligencija već postaje sastavni dio rada odjela ljudskih resursa. Alati se koriste za pregled životopisa, sažimanje intervjua i izradu opisa radnih mjesta.
Sve je to, dakako, potpuno legitimno, no otvara jedno iznimno važno pitanje, a to je tko snosi odgovornost za odluke donesene uz pomoć algoritama? Odnosno, tko je kriv ako se zaposli uvjetno rečeno pogrešna osoba, ili još važnije, ako se ne zaposli osoba koja posjeduje sve što potencijalni budući poslodavac traži.
Ovo pitanje posebno je važno u kontekstu domaćeg tržišta rada, na kojem se također razvijaju digitalizirani i automatizirani oblici selekcije kandidata. Iako još nema dovoljno reprezentativnih podataka o tome koliko hrvatskih poslodavaca koristi upravo AI screening životopisa, jasno je da takva tehnologija više nije rezervirana isključivo za velike međunarodne kompanije. Njezina dostupnost raste, a europski zakonodavni okvir postupno uvodi dodatne zahtjeve za njezinu primjenu.
Kako funkcionira AI screening životopisa?
Najprije objasnimo kako taj čudnovati sustav uopće funkcionira. Naime, AI screening podrazumijeva korištenje sustava umjetne inteligencije za analizu, usporedbu i rangiranje prijava za posao. To znači da umjesto da HR stručnjak pojedinačno pregledava svaki pristigli životopis, sustav može automatski prepoznati obrazovanje, prethodno radno iskustvo, stručne kompetencije i druge podatke relevantne za otvorenu poziciju.
Pojedini alati uspoređuju sadržaj životopisa sa zahtjevima oglasa, dok napredniji sustavi pokušavaju prepoznati i prenosive vještine koje kandidat nije izravno povezao s radnim mjestom. Na temelju takve analize mogu izraditi rang-listu kandidata ili preporučiti one čije kvalifikacije najbolje odgovaraju zadanim kriterijima.
Važno je pritom razlikovati klasične sustave za praćenje prijava, poznate kao ATS (Applicant Tracking System), od alata koji doista koriste umjetnu inteligenciju. ATS može služiti za pohranu prijava i jednostavno filtriranje prema unaprijed postavljenim uvjetima, dok AI sustavi mogu analizirati sadržaj, zaključivati o podudarnosti kompetencija i generirati preporuke.
Za poslodavce su prednosti očite. Automatizacija skraćuje vrijeme potrebno za obradu velikog broja prijava, olakšava administrativne zadatke i omogućuje HR stručnjacima da više vremena posvete razgovorima s kandidatima. Međutim, brzina obrade prijava sama po sebi ne jamči kvalitetniji selekcijski proces.
AI screening protiv čovjeka
Jedan od najvećih izazova automatizirane selekcije odnosi se na kriterije prema kojima sustavi procjenjuju prikladnost kandidata. Drugim riječima, algoritam može prepoznati određenu kvalifikaciju, ali ne mora ispravno razumjeti njezinu vrijednost u konkretnom profesionalnom kontekstu.
Primjerice, kandidat koji je nekoliko godina radio u prodaji mogao je razviti izvrsne pregovaračke, organizacijske i komunikacijske vještine, korisne i na pozicijama izvan prodajnog sektora. Ako sustav previše naglašava prethodne nazive radnih mjesta ili određene ključne riječi, takav kandidat može dobiti lošiju ocjenu od osobe čiji životopis formalno bolje odgovara oglasu.
Poseban problem predstavlja algoritamska pristranost. Sustavi koji uče na povijesnim podacima o zapošljavanju mogu reproducirati postojeće obrasce nejednakosti. Ako su određene skupine kandidata u prošlosti bile slabije zastupljene na pojedinim pozicijama, postoji rizik da će algoritam takve obrasce prepoznati kao pokazatelje poželjnih profesionalnih karakteristika.
Čak i kada sustav ne koristi izravno podatke poput spola ili dobi, određene informacije iz životopisa mogu posredno upućivati na osobne karakteristike kandidata. Poslodavac zato mora razumjeti koje podatke sustav obrađuje i kako oni utječu na njegove preporuke.
Što o automatiziranom zapošljavanju kaže europska regulativa?
Europska unija prepoznala je zapošljavanje kao jedno od područja u kojima pogreške umjetne inteligencije mogu imati ozbiljne posljedice za pojedince. Prema europskom Aktu o umjetnoj inteligenciji, o kojemu smo i ranije detaljno pisali, sustavi namijenjeni analizi prijava, filtriranju životopisa i procjeni kandidata u pravilu se svrstavaju među visokorizične sustave.
Za takve sustave predviđeni su stroži zahtjevi koji uključuju upravljanje rizicima, kvalitetu podataka, dokumentiranje rada sustava i odgovarajući ljudski nadzor. Važno je pritom istaknuti da je rok primjene tih posebnih obveza pomaknut na 2. prosinca 2027. godine, dok se druge odredbe Akta već aktivno primjenjuju.
Za hrvatske poslodavce to ne znači da do tada mogu neograničeno automatizirati zapošljavanje. Opća uredba o zaštiti podataka (GDPR) već sada postavlja ograničenja za odluke koje se temelje isključivo na automatiziranoj obradi, a proizvode pravne ili druge usporedivo značajne učinke na pojedinca.
Upravo je na to u svibnju 2026. upozorila i Agencija za zaštitu osobnih podataka (AZOP), objavivši posebnu preporuku o automatiziranom odlučivanju i profiliranju. U slučajevima na koje se primjenjuje članak 22. GDPR-a, takvo odlučivanje načelno je zabranjeno, osim uz propisane iznimke i zaštitne mjere.
Tko je odgovoran kada AI donese pogrešnu procjenu?
U ovom je kontekstu iznimno važno istaknuti da uvođenje umjetne inteligencije u selekcijski proces ne oslobađa poslodavca odgovornosti za način na koji se odluke donose. Činjenica da je određeni alat preporučio odbijanje kandidata ne predstavlja sama po sebi opravdanje za diskriminatornu, netočnu ili nedovoljno transparentnu procjenu.
Odgovornost pritom nije ograničena na pojedinog HR stručnjaka. Poslodavac mora osigurati zakonitu obradu osobnih podataka i odgovarajući nadzor nad tehnologijom koju koristi, dok dobavljači sustava imaju vlastite obveze povezane s razvojem i sigurnošću proizvoda.
Posebno je važno pitanje stvarne uloge čovjeka u odlučivanju. Ako HR stručnjak samo potvrđuje preporuke algoritma, bez mogućnosti ili namjere da ih kritički preispita, takav nadzor može postati tek formalnost. Zato je potrebno jasno definirati tko provjerava preporuke sustava, kako se prepoznaju potencijalne pogreške i u kojim se situacijama odluka mora dodatno razmotriti. Jednako je važno redovito provjeravati rezultate alata i utvrditi postoje li obrasci koji neopravdano isključuju određene skupine kandidata.
Što se mijenja za kandidate?
Kandidati bi trebali znati obrađuje li njihovu prijavu automatizirani sustav, koje se informacije koriste i kakvu ulogu tehnologija ima u donošenju odluke. Europska služba za zapošljavanje EURES u svojim smjernicama iz kolovoza 2026. posebno ističe važnost informiranja kandidata, zaštite osobnih podataka i mogućnosti ljudskog preispitivanja odluka. Opseg pojedinih prava ovisi o vrsti sustava i primjenjivim zakonskim odredbama. O tomu smo detaljno ranije izvještavali, a cijeli tekst čitajte ovdje.
Za HR odjele to znači da transparentna komunikacija postaje važan dio kvalitetnog zapošljavanja. Kandidat koji dobije odbijenicu trebao bi imati mogućnost razumjeti kako je njegova prijava obrađena, osobito kada je automatizirana procjena imala presudan utjecaj na ishod.
Izvor fotografija: Pexels
Hrvatska 
Svijet 
Tržište rada 
Ljudi i karijere 
Istraživanja 
Zanimljivosti 
Bez komentara 
