Pohovor s člověkem, který neexistuje

Před dvěma lety přijala americká firma KnowBe4 seniorního vývojáře. Prošel čtyřmi videopohovory, kontrolou referencí i prověrkou minulosti. Pak mu firma poslala pracovní notebook a ten začal stahovat škodlivý software okamžitě po převzetí. Ukázalo se, že fotka u přihlášky byla snímek z fotobanky upravený umělou inteligencí, identita ukradená skutečnému Američanovi a za kandidátem stál operativec ze Severní Koreje. 

Pikantní detail na závěr: KnowBe4 se živí tím, že učí zaměstnance rozpoznávat podvody.

Výše zmíněný  příběh se dva roky vypráví jako kuriozita. Jenže nástroje, na které tehdy bylo potřeba státem řízené centrum, jsou dnes dostupné každému s běžnou grafickou kartou. HR týmy přitom kandidáty stále posuzují podle dokumentů, které si dnes každý dokáže vygenerovat.

V článku se podíváme na to, jak AI mění nábor na obou stranách a proč už životopis ani online pohovor nemusí dokazovat, kdo kandidát je a co skutečně umí. A hlavně: co mohou firmy změnit, aby ověřily identitu i dovednosti, aniž by z náboru udělaly výslech.

Životopis ztratil hodnotu důkazu

Po desetiletí se nábor opíral o dokumenty: životopis, motivační dopis, portfolio a reference. Náborář je četl a věřil, že popisují člověka, který je poslal.

Tahle víra už je pasé. AI přepíše životopis za minutu, motivační dopis vytvoří z jednoho zadání a z průměrné zkušenosti udělá přesvědčivý příběh. Nejde přitom jen o pár podvodníků. Vylepšení textu se stalo výchozím chováním, protože kandidát, který AI nepoužije, soutěží s těmi, kteří ano.

Náborář tak čte texty, které kandidát nepsal, a podle nich posuzuje dovednosti, které kandidát nemusí mít. Dokument, který si objednavatel může libovolně upravit, přestává být důkazem o čemkoliv. Stává se  z něj reklamní leták.

Na obou stranách náboru už jedná software

Kandidáti mezitím přestali přihlášky posílat ručně. Boti dnes umí rozeslat stovky přihlášek denně, přizpůsobit každou z nich inzerátu a vyplnit úvodní  dotazníky. Firma na to odpovídá vlastními algoritmy, které přihlášky třídí a bodují. A často tím vstupuje (možná nevědomě) na hranu práva. 

Evropský AI Act řadí automatizované hodnocení kandidátů mezi vysoce rizikové systémy, a přestože letošní novela odsunula tvrdé povinnosti až na prosinec 2027, souhlas s takovým scoringem kandidát většinou nikdy nedal. GDPR přitom u čistě automatizovaného rozhodnutí o člověku vyžaduje právní základ už dnes. První kolo náboru tak často proběhne bez jediného člověka na obou stranách. Stroj píše stroji a oba předstírají, že jednají za lidi.

Stejný vzorec pokračuje po nástupu. Výzkumníci z BetterUp a Stanfordu loni pojmenovali jev, kterému říkají workslop. Jde o práci vygenerovanou AI, která vypadá hotově, má dobrou  formu, ale obsahově je prázdná. Podle jejich průzkumu se s takovým výstupem během jediného měsíce setkalo 40 % zaměstnanců. Kontrola, opravy a případné přepracování každého takového výstupu jim zabraly v průměru téměř dvě hodiny.

Manažer, který neumí workslop rozpoznat u vlastního týmu, ho nepozná ani u kandidáta na pohovoru.

Zkušební doba je nejdražší způsob ověření

Severokorejský operativec je extrém. Běžná verze téhož problému sedí na druhé straně online pohovoru dnes odpoledne. Kandidát má na druhém monitoru spuštěný jazykový model, který mu v reálném čase napovídá. Kandidát působí připraveně a pohotově, odpovídá k věci, na dotaz k technickému detailu jen o vteřinu zaváhá. Náborář si zapíše: silný kandidát. Manažer souhlasí. Ani jeden z nich přitom nemluvil s člověkem, který za měsíc nastoupí.

Dalo by se namítnout, že přesně takový omyl odhalí zkušební doba. Nováček, který na pohovoru jen dobře četl nápovědu, se na skutečné práci prozradí sám a firma se s ním rozloučí. Jenže zkušební doba omyl neodhalí zadarmo. 

Spočítejte, co stojí. Hodiny náboráře na inzerátu a screeningu, hodiny manažera na pohovorech, případně provize agentuře. Pak mzda, technika, onboarding a čas kolegů, kteří nováčka zaučují místo vlastní práce. Po měsíci slavnostní rozloučení a celý proces jede znovu, s neobsazenou pozicí, která dál brzdí tým.

Každý z těchto nákladů se ale projeví jinde.“ Inzerce a provize do rozpočtu HR, hodiny manažera se nevykazují nikam, zpomalení týmu se schová ve výsledcích kvartálu. Proto je nikdo nikdy nesečte. Pohovor, na kterém se firma nechala přesvědčit vyleštěnou fasádou, pak vypadá jako drobná epizoda. Ve skutečnosti je to nejdražší hodina celého náboru a nikdo se nezeptá, kdo ji zaplatí.

Kyberbezpečnost tenhle problém neřeší

Firmy na digitální hrozby odpovídají rozpočtem na IT bezpečnost. Firewall ale pozná útok na systém, ne lež v životopise. Deepfake kandidát neprolamuje žádnou technickou ochranu — prochází dveřmi, které mu firma sama otevřela.

Deloitte v letošní studii Global Human Capital Trends, postavené na odpovědích víc než devíti tisíc lídrů z 89 zemí, popisuje přesně tento posun. AI podle nich rozmazává autorství a podkopává důvěru v informace o lidech a práci, a firmy by proto měly rozšířit záběr z kybernetické bezpečnosti na bezpečnost dezinformační. Zároveň dodávají, že zatím v této oblasti výrazný pokrok dělá málokdo.

Dezinformační bezpečnost v HR znamená jediné. Firma si musí umět ověřit, že člověk, kterého přijímá, existuje, je tím, za koho se vydává, a umí to, co tvrdí. Ověřování identity a minulosti přestává být formalitou pro banky a jaderné elektrárny. Nový český kyberzákon, který od listopadu 2025 zavádí evropskou směrnici NIS2, ostatně řadí personální bezpečnost mezi povinná opatření regulovaných firem. A screening je nejpřímější způsob, jak ji doložit.

“Minulý rok naše uživatele nejvíc zajímalo, zda kandidát podniká nebo má exekuce. Letos poptávka v Česku vzrostla o více než 300 % zejména u ověření identity, tedy klienty zajímá, jestli kandidát vůbec existuje. Ověření identity se přesunulo z poslední kolonky formuláře na začátek procesu, před udělením přístupů, protože všechno ostatní se dá jednoduše vygenerovat online. Screening už není téma regulovaných bank a Fortune 100 firem. Nejvíc ho dnes řeší subjekty kritické infrastruktury a jejich dodavatelé, tedy výrobní firmy, dopravci, poskytovatelé energetiky a IT společnosti, a nejen ty, které nabírají plně vzdáleně. Tuto poptávku ovlivnily evropská směrnice CER a český zákon o odolnosti subjektů kritické infrastruktury, který screening pracovníků přímo ukládá.”
—Petr Moroz, CEO, Scaut.com

Samotné ověřování ale z náboru udělá tichý výslech. Proto k němu patří dohoda, které říkám pakt digitální důvěry. Firma kandidátovi předem řekne, co bude ověřovat, jak a proč, a kandidát ví, že vylepšený příběh na ověření narazí.

Slabé místo přiznávám rovnou. Část kandidátů si prověřování přeloží jako projev nedůvěry a na trhu, kde si lidé vybírají zaměstnavatele, můžou jednoduše odejít k firmě, která po nich nechce nic. Rozdíl dělá způsob. 

Když firma dopředu řekne, co ověřuje, proč a u kterých rolí, působí to jako profesionalita. Stejně jako klienta neurazí, když si banka před odesláním peněz ověří jeho totožnost. Tiché a plošné prověřování za zády naopak potvrdí přesně tu nedůvěru, které se kandidáti bojí. Kdo nemá co skrývat, získá v takto nastaveném náboru výhodu.

Jak nabírat, když dokumentům nejde věřit

Nejdřív realita. Velká část pozic se dnes obsazuje od inzerátu po podpis čistě online a bude se tak obsazovat dál, protože firma, která trvá na třech kolech v zasedačce, si sama zmenší trh kandidátů. Obrana se proto musí odehrát uvnitř online procesu, ne jeho zrušením.

Prvním krokem je ověření identity a klíčových údajů u rolí s přístupem k penězům, datům nebo infrastruktuře. Mělo by proběhnout přes nezávislý zdroj (právě třeba scaut.com) a dřív, než člověk dostane přístupy. U regulovaných firem ověření po novém kyberzákonu přestává být volbou, u ostatních je to otázka jednoduchého výpočtu. Ověření stojí zlomek škody, kterou napáchá jeden podvodník s přístupem k výplatám, fakturám nebo k produkčním systémům.

Druhým krokem je pohovor, který produkuje důkazy místo dojmů. Nechte kandidáta odvést kus skutečné práce naživo. Obchodník ať odehraje první hovor s klientem, účetní ať najde chyby v reálném podkladu, vývojář ať přemýšlí nahlas nad sdílenou obrazovkou. Ptejte se, proč zvolil tohle řešení a co zavrhl. Napovídající model zvládne vytvořit odpověď, ale obtížněji (nebo minimálně ne tak rychle) obhájí rozhodnutí, které sám neudělal.

Třetí krok míří na samotnou AI. Pokud s ní bude člověk v roli denně pracovat, nezakazujte ji ani na pohovoru. Řekněte kandidátovi, ať AI použije otevřeně, a vy sledujte, jak jí zadává úkoly, jak si ověřuje výstup a jestli pozná chybu dřív než vy. Kandidát, který to předvede, ukáže přesně tu dovednost, kterou po nástupu potřebujete. Problém začíná u kandidáta, který používání AI skrývá.

A tam, kde to povaha pozice dovolí, nechte jedno kolo tváří v tvář; u seniorních a lokálních rolí se to vyplatí pořád. Kde nábor běží plně online, nahradí ho placené zkušební zadání nebo den práce s týmem. Hodina společné práce v reálném čase se falšuje hůř než tři kola otázek.

Ověřte si, kdo kandidát je a co skutečně umí

Nábor v době AI nepotřebuje víc kontrol pro všechny. Potřebuje méně slepé důvěry v dokumenty a více důkazů o tom, kdo kandidát je a co skutečně umí. Ověření identity, praktická ukázka práce a otevřená pravidla pro používání AI přitom nemusí z náboru udělat výslech. Když firma vysvětlí, co ověřuje a proč, sníží vlastní riziko a vytvoří férovější proces pro kandidáty.

Zbývají dvě otázky. Kolik z posledních deseti přijatých lidí jste viděli pracovat dřív, než podepsali smlouvu? A kdyby se zítra ukázalo, že jeden z nich není tím, za koho se vydával, jak dlouho by vám trvalo na to přijít?