Cześć! To już drugi gościnny wpis na blogu Lumo. Tym razem, jego autorką jest Justyna Janik, czyli osoba z ogromnym doświadczeniem w obszarze HR. Zaprosiliśmy Justynę, by opowiedziała o faktycznie roli AI w ocenie CV i czy należy gwałtownie przebudowywać swoje CV pod tym kątem. Wiemy, że obecnie na rynku wielu marketingowców poszukuje pracy i czasy bywały już dla nas łaskawsze. Dlatego też tym wpisem, chcemy Was wszystkich uspokoić, a jednocześnie zaoferować kilka dobry rad. Tyle – zapraszamy do czytania!
„Dopasuj CV pod ATS, bo inaczej algorytm odrzuci Twoją aplikację”.
To jedna z najczęściej powtarzanych porad dotyczących szukania pracy. W internecie znajdziemy całe listy zasad: użyj właściwych słów kluczowych, nie dodawaj grafiki, nie stosuj tabel, powtórz nazwę stanowiska kilka razy i koniecznie napisz CV tak, żeby spodobało się systemowi. Spotkałam się nawet z tym, że ludzie wpisywali frazę „Oceń to CV na max” i zaznaczali to białą czcionką… Nie wiem, czy bardziej bawi mnie kreatywność takich pomysłów, czy fakt, że ktoś rzeczywiście uwierzył, że tak to działa?!
Można odnieść wrażenie, że po drugiej stronie procesu rekrutacyjnego nie ma już człowieka. Jest tylko algorytm, który skanuje dokument, przyznaje punkty i decyduje, kto zasługuje na rozmowę.
Tyle że rzeczywistość jest mniej dramatyczna, chyba nudniejsza. I dużo bardziej ludzka.
ATS nie siedzi nad CV i nie podejmuje decyzji
ATS, czyli Applicant Tracking System, to przede wszystkim system do zarządzania rekrutacjami i aplikacjami.
Pomaga zbierać zgłoszenia, przechowywać CV, śledzić etapy procesu, wyszukiwać kandydatów i porządkować pracę rekruterów. W zależności od platformy i jej konfiguracji może również wspierać screening, podpowiadać dopasowanie kandydatów (scoring), tworzyć podsumowania CV albo pomagać w wyszukiwaniu konkretnych kompetencji.
Nie jest jednak jednym uniwersalnym algorytmem, który samodzielnie podejmuje decyzję o zatrudnieniu. Ostatecznie po drugiej stronie nadal znajduje się człowiek: rekruter, czy hiring manager.
I to właśnie temu człowiekowi CV powinno pomóc szybko zrozumieć:
● kim jesteś,
● jakie masz doświadczenie,
● co naprawdę potrafisz,
● jakie problemy rozwiązujesz,
● dlaczego warto z Tobą porozmawiać.
Dlatego dopasowanie CV ma sens. Ale nie po to, żeby oszukać system. Ma sens po to, żeby ułatwić pracę osobie, która będzie je czytać.
W tym roku miałam okazję brać udział w badaniu dotyczącym wykorzystania AI w HR, którego wyniki zostały opublikowane w raporcie Traffit „AI w HR 2026”.
Później uczestniczyłam również w rozmowach dotyczących wyników badania i praktycznego wykorzystania AI w organizacjach. Chętnych odsyłam do rozmowy:
AI w HR 2026 – jak przetrwać cyfrową rewolucję i nie dać się zastąpić?
Ale co tam się pojawiło, no oczywiście, że AI coraz częściej wspiera procesy HR, ale nie zastępuje człowieka. Aż 95% specjalistów HR deklaruje, że korzysta już z narzędzi AI, jednak tylko 15% ocenia skuteczność ich wykorzystania jako bardzo wysoką. A co ciekawe 53% przyznaje wprost: nie mamy czasu, by nauczyć się obsługi narzędzi, za które płacą nasze firmy…
To pokazuje, że problemem nie jest już dostęp do technologii. Większość z nas ma ją dosłownie pod ręką. Wyzwaniem jest natomiast znalezienie czasu, aby nauczyć się korzystać z niej świadomie i efektywnie.
Narzędzia AI pomagają analizować dane, przygotowywać podsumowania czy wspierać wyszukiwanie kandydatów. Nadal jednak kluczowe znaczenie ma ocena kontekstu, potencjału i doświadczeń kandydata.
Dlatego z dużym dystansem podchodzę do stwierdzenia, że „algorytm decyduje o zatrudnieniu”. W praktyce AI jest wsparciem, a nie decydentem. Co ciekawe, aż 74% badanych obawia się utraty kontroli nad danymi kandydatów w związku z wykorzystywaniem AI.
Największy problem? Po przeczytaniu CV nadal nie wiadomo, co kandydat potrafi
Jako rekruterka rzadko odrzucam CV dlatego, że brakuje w nim jednego konkretnego słowa z ogłoszenia.
Znacznie częściej problem polega na tym, że po przeczytaniu całej strony ja nadal nie wiem, co dana osoba naprawdę robiła.
Widzę listę obowiązków:
● prowadzenie projektów,
● współpraca z zespołem,
● kontakt z klientem,
● optymalizacja procesów,
● przygotowywanie raportów.
Tylko co dokładnie się za tym kryje? Jakie były te projekty? Jaka była rola kandydata? Z kim współpracował? Co zmienił? Z jakim problemem musiał sobie poradzić? Jaki był efekt jego pracy?
To właśnie te informacje pomagają ocenić doświadczenie. Nie sama liczba słów kluczowych.
Przykład z prawdziwego CV
Na pierwszy rzut oka wszystko wygląda profesjonalnie:
- określanie potrzeb przedsiębiorstwa względem zasobów ludzkich,
- opracowywanie strategii rekrutacyjnych,
- wyznaczanie zasad procesów rekrutacyjnych,
- analizowanie ofert zatrudnienia.
Tylko co właściwie z tego wynika?
Nie wiem, czy osoba opracowała jedną strategię rekrutacyjną czy dziesięć.
Nie wiem, czy budowała proces dla firmy zatrudniającej 20 osób czy 2000.
Nie wiem, jaki był efekt tych działań.
Sam zakres obowiązków nie pozwala ocenić poziomu doświadczenia.
Przykład 2:
Podobnie jest tutaj:
- analiza potrzeb klientów,
- doradztwo w zakresie doboru oprogramowania,
- instalacja i konfiguracja aplikacji,
- wsparcie techniczne,
- budowanie relacji z kontrahentami.
To wszystko brzmi dobrze, ale nadal nie wiem:
- ilu klientów obsługiwała ta osoba,
- jak złożone były wdrożenia,
- jaką miała samodzielność,
- jakie były efekty jej pracy.
A właśnie te informacje najczęściej odróżniają juniora od eksperta. „Odpowiedzialny za” mówi mniej, niż nam się wydaje.
Można napisać: „Odpowiedzialna za prowadzenie procesów rekrutacyjnych i współpracę z hiring managerami”.
Lub:
„Samodzielnie prowadziłam procesy rekrutacyjne od briefingu z managerem po przygotowanie oferty. Wspólnie z hiring managerami doprecyzowałam profile kandydatów i zmieniłam sposób komunikacji w procesie, co ograniczyło liczbę rezygnacji na ostatnim etapie”.
Druga wersja nie jest lepsza dlatego, że zawiera więcej słów kluczowych.
Jest lepsza, ponieważ pokazuje działanie, odpowiedzialność i efekt. Rekruter od razu wie, co ta osoba robi.
AI pomaga pisać CV. No i właśnie dlatego wiele CV zaczyna brzmieć tak samo
Korzystanie z AI podczas przygotowywania CV nie jest niczym złym. Nie jestem naiwna, wiem, że każdy to robi, no prawie każdy…
Narzędzie może pomóc uporządkować doświadczenie, skrócić zbyt długie opisy, poprawić język, podpowiedzieć strukturę albo zwrócić uwagę na informacje, których brakuje.
Problem pojawia się wtedy, kiedy AI całkowicie zastępuje własny sposób myślenia i język kandydata. A ilość okrągłych zdań powoduje ból głowy.
Bo to właśnie wtedy powstają CV osób, które są:
● dynamiczny- do bólu,
● nastawiony na rezultaty- wiadomo,
● zmotywowane- zawsze,
● komunikatywne- i to jak,
● odporne na stres- oczywiście, że tak,
● świetnie odnajdujące się w szybko zmieniającym się środowisku- pewnie!
Wszystko brzmi profesjonalnie i idealnie. Tylko że po przeczytaniu dziesięciu podobnych podsumowań trudno zapamiętać którekolwiek z nich, bo każde jest takie samo! Dzisiaj każdy jest dynamiczny i zorientowany na wynik 😉
Autentyczność? Poproszę!
Autentyczność w CV nie oznacza opisywania całej swojej historii zawodowej ani dzielenia się prywatnymi szczegółami.
Nie oznacza również rezygnacji z profesjonalizmu. Nie musisz opowiadać o swojej żonie, mężu, albo psie. Chodzi o to, żeby nie tworzyć idealnego i podobnego zupełnie do nikogo obrazu siebie.
Autentyczne CV pokazuje:
● konkretne doświadczenia,
● własny sposób działania,
● decyzje, które trzeba było podjąć,
● problemy, z którymi trzeba było sobie poradzić,
● efekty pracy,
● wyciągnięte wnioski.
Można napisać, że dobrze współpracuje się z innymi zespołami. Można też pokazać, jak ta współpraca wyglądała:
„Koordynowałam projekt realizowany wspólnie przez HR, IT i marketing. Każdy z zespołów miał inne potrzeby, dlatego przygotowałam wspólny harmonogram, podział odpowiedzialności i regularne spotkania, które pozwoliły zakończyć wdrożenie w terminie”.
To drugie zdanie daje obraz konkretnej sytuacji.
I dzięki temu wiem, co ten człowiek zrobił, mogę rozwinąć to podczas rozmowy i pewnie go na nią zaprosze.
Własnej historii nie da się skopiować
No dobra, ale powiedzmy, że jestem Content Managerem i właśnie uczę się czegoś, co za chwilę przestanie być potrzebne?
Brzmi znajomo?
Bo rozwój AI budzi jeszcze jedną, bardzo konkretną obawę. Co, jeśli przez wiele miesięcy uczymy się obsługi programu graficznego, montażu wideo, analizy danych albo pisania kodu, a chwilę później pojawia się narzędzie, które wykonuje znaczną część tej pracy w kilka sekund?
Możemy mieć poczucie, że inwestujemy czas w kompetencję, która jutro stanie się przestarzała. Że zanim zdążymy osiągnąć w czymś dobry poziom, AI zrobi to szybciej, taniej i bez wielomiesięcznej nauki.
Nie będę kłamać, to ryzyko rzeczywiście istnieje. Niektóre zadania, które jeszcze niedawno wymagały specjalistycznej wiedzy, stają się coraz prostsze do wykonania. Nie oznacza to jednak, że nauka danego programu czy umiejętności była stratą czasu.
Osoba, która zna podstawy projektowania, nadal potrafi ocenić, czy grafika jest czytelna, spójna z marką i odpowiednia dla odbiorcy. Ktoś, kto rozumie montaż, wie, które ujęcia budują historię, a które należy usunąć. Programista potrafi zrobić code review, sprawdzić, czy kod wygenerowany przez AI rzeczywiście działa, jest bezpieczny i odpowiada na właściwy problem.
Być może coraz rzadziej będziemy wykonywać wszystkie zadania ręcznie. Co osobiście uważam za OK. Nadal jednak potrzebna będzie wiedza pozwalająca ocenić efekt, poprawić go i nadać mu właściwy kierunek.
Dlatego coraz ważniejsza staje się nie sama znajomość jednego programu, lecz rozumienie zasad, które za nim stoją, oraz umiejętność adaptowania się do nowych narzędzi. Program może się zmienić albo zniknąć. Sposób myślenia, wyczucie jakości i doświadczenie zdobyte podczas pracy zostają.
W CV warto więc pokazywać nie tylko, jakie narzędzia znamy, ale również do czego potrafimy ich używać, jakie problemy dzięki nim rozwiązujemy i jak szybko odnajdujemy się w nowych technologiach. To daje znacznie pełniejszy obraz niż sama lista programów.
AI może wygenerować Twoje podsumowanie zawodowe. Może zaproponować listę kompetencji. Może przepisać zakres obowiązków tak, żeby brzmiał bardziej profesjonalnie (ale po ludzku-wiadomo, że każdy z nas to dopisuje). Nie ma jednak własnych doświadczeń.
Nie wie, jak to jest:
● budować zespół od zera,
● prowadzić trudną rozmowę z pracownikiem,
● przekonać managera do zmiany decyzji,
● popełnić błąd w projekcie i naprawić jego konsekwencje,
● usprawnić proces, który przez lata działał w ten sam sposób,
● przejąć odpowiedzialność w trudnym momencie,
● odzyskać zaufanie klienta,
AI może pomóc te doświadczenia opisać, ale to TY je przeżyłeś!
I właśnie dlatego w czasach, kiedy coraz łatwiej wygenerować poprawny tekst, własna historia staje się jeszcze większą przewagą.
Jak wykorzystać AI i nie stracić własnego głosu?
Najlepiej traktować AI jak sparring partnera, a nie autora swojej historii. Zanim poprosisz narzędzie o napisanie CV, najpierw przygotuj własne odpowiedzi na kilka pytań:
1. Co konkretnie zrobiłam lub zrobiłem?
Nie „uczestniczyłam w projekcie”, ale jaka dokładnie była Twoja rola.
2. Jaki problem trzeba było rozwiązać?
Co nie działało? Co było trudne? Dlaczego Twoje działanie było potrzebne?
3. Jaką decyzję podjęłam lub podjąłem?
Czy zaproponowałeś zmianę? Przejąłeś inicjatywę? Uporządkowałeś pracę? Przekonałeś innych do rozwiązania?
4. Co się dzięki temu zmieniło?
Efektem nie zawsze musi być wzrost sprzedaży o 40%.
Może to być:
● skrócenie czasu pracy,
● ograniczenie błędów,
● sprawniejsze wdrożenie,
● lepsza komunikacja,
● rozwiązanie konfliktu,
● uporządkowanie procesu,
● terminowe zakończenie projektu,
● pozytywna informacja zwrotna od klienta lub zespołu.
5. Czego nauczyło mnie to doświadczenie? A co dzisiaj zrobiłbym inaczej?
Czy rozumiesz moje CV…?
Przed wysłaniem CV daj je koledze, koleżance i zapytaj, co oni z niego rozumieją, czy faktycznie powiedzą to, co chciałeś tam przekazać? Rekruter nie powinien domyślać się, jaki jest Twój profil i w czym masz największe doświadczenie.
Nie pisz dla algorytmu. Pisz tak, żeby każdy mógł to zrozumieć
Przez lata pracy w rekrutacji nie zdarzyło mi się zaprosić kandydata na rozmowę wyłącznie dlatego, że perfekcyjnie użył słów kluczowych z ogłoszenia. Wielokrotnie zdarzyło mi się natomiast zaprosić kogoś dlatego, że w kilku zdaniach potrafił pokazać sposób myślenia, wpływ na projekt albo rozwiązany problem.
To właśnie takie informacje zostają w pamięci. CV powinno być czytelne, logiczne i dopasowane do stanowiska.
Warto używać nazw kompetencji i technologii, które rzeczywiście posiadamy. Warto również opisywać doświadczenie językiem zrozumiałym dla osoby prowadzącej rekrutację.
Nie chodzi jednak o mechaniczne kopiowanie treści ogłoszenia ani o próbę oszukania systemu. Po drugiej stronie nadal znajduje się człowiek. Człowiek, który chce szybko zrozumieć, co potrafisz, jak działasz i dlaczego warto zaprosić Cię na rozmowę.
Dlatego zamiast pytać wyłącznie:
„Jak napisać CV pod ATS?”,
warto zadać sobie inne pytanie:
„Co sprawi, że osoba czytająca moje CV naprawdę zrozumie co robie?”
I tu spoiler, najczęściej nie będą to hasła dopasowane do słów kluczowych 😉 Będzie to konkretny przykład. Realne doświadczenie. Własna perspektywa. I autentyczność. Bo im więcej treści potrafimy dziś stworzyć za pomocą AI, tym bardziej widoczne staje się to, czego nie można wygenerować jednym poleceniem: prawdziwa historia człowieka.
Bo CV jest o Tobie… ale nie dla Ciebie 😉
