A munkaerőpiaci csalások gyorsan terjednek, a mesterséges intelligencia itt is tarol. De mi értelme a hamis jelentkezéseknek és mi lehet a megoldás?
A mindössze két éve alapított, torontói központú Tofu mesterséges intelligenciával (MI) próbálja kiszűrni a hamis állásjelentkezőket: a cég nyilvánosan elérhető közösségimédia-adatok alapján ellenőrzi, hogy egy pályázó valóban az-e, akinek mondja magát. A rendszer többek között a profilok életkorát, aktivitását, kapcsolati hálóját és viselkedési mintáit elemzi.
A nagyobb cégek külön szoftvert használnak a jelöltek ellenőrzésére és kezelésére (Applicant Tracking System, ATS), de ezeket első körben könnyen meg lehet vezetni az új, MI-megoldásokkal. A hamis jelöltek elődleges célja, hogy az ATS-szűrőket kijátsszák valahogy.
De mi értelme a hamis jelentkezéseknek?
Ennek több fajta oka lehet. A leggyakoribb a tömeges jelentkezés. Valódi emberek MI-vel generált CV-kkel és motivációs levelekkel több száz állásra jelentkeznek egyszerre, sokszor úgy, hogy a tapasztalatuk csak részben fedi a pozíciót. Valahogy el akarnak jutni addig, hogy igazi emberrel beszéljenek, és ezt az utat akarják hatékonyan menedzselni.
Van, aki más online profilját lopja el, hogy olyan helyre jusson be, ahova amúgy nem tudna, ez már tudatos megtévesztés. Felütötte a fejét a polyworking jelensége is, amikor egyetlen valódi személy egyszerre több, teljes munkaidős állást vállal, gyakran távmunkában. A legveszélyesebb azonban, amikor egy fake jelölt adatlopás miatt akar beépülni egy szervezetbe, ebben az esetben a valóságban nem létező jelölt csak egy eszköz.
A kanadai startup most stratégiai együttműködésre lépett a Gemmel, egy mesterséges intelligenciával támogatott toborzási platformmal. A partnerség révén a Tofu csalásfelderítő technológiája több ezer vállalathoz juthat el, beépülve a teljes kiválasztási folyamatba – a jelöltek felkutatásától a jelentkezésen át egészen a felvételig.
Ezzel egy időben a cég lezárta 5 millió dolláros (közel 1,8 milliárd forintos) magvető finanszírozási körét, amelyet a Slow Ventures vezetett. A friss tőkét elsősorban a csapat bővítésére és az ügyfélkör gyors növelésére fordítják.
A mesterséges intelligencia nemcsak hatékonyságot hoz a HR-be
A háttérben egy egyre súlyosabb probléma áll: a munkaerőpiac lassulásával ugrásszerűen nőtt a jelentkezések száma, miközben azok minősége romlott. A Gem társalapítója és vezérigazgatója, Steve Bartel szerint az álláspályázatok tömegesedése nemcsak valódi, de MI-vel generált hamis profilokat is hozott magával.
A Gartner becslése szerint 2028-ra minden negyedik állásjelentkező lehet hamis, deepfake-ekkel és hangklónokkal megtámogatva.
A Tofu megközelítése eltér a hagyományos háttérellenőrző cégekétől: míg mások okmányokat, drogteszteket vagy adminisztratív adatokat vizsgálnak, a startup a közösségi média metaadataira épít. A szoftver több platform – köztük a LinkedIn, az Instagram, a TikTok vagy akár a MySpace – adatait elemzi, és jelentést készít a potenciálisan hamis profilokról.
A befektetők szerint ez a modell a pénzügyi szektor „ismerd meg az ügyfeled” (KYC) folyamataira hasonlít – csak itt a „C” nem ügyfelet, hanem jelöltet jelent. A csalások kockázata különösen a távmunkában betölthető mérnöki és ügyfélszolgálati pozícióknál a legmagasabb, ahol a személyes ellenőrzés minimális.
A jelenség jól mutatja, hogy a mesterséges intelligencia nemcsak hatékonyságot hoz a HR-be, hanem új sebezhetőségeket is teremt – amelyek kezelésére most külön piac és startup-ökoszisztéma épül.
