Magin i detaljerna: Oskari Valkama om Taika och AI i rekrytering

Taika är AI-assistenten i TalentAdore Hire, vårt rekryteringssystem (ATS). Jag träffade vår produktchef Oskari Valkama för att prata om hur AI i rekrytering ska fungera: färre knappar, mer tid för det mänskliga – och varför Taika aldrig fattar anställningsbeslut.

Tänk dig det här: du öppnar ert rekryteringssystem fem minuter före ett samtal med en rekryterande chef. Du skummar cv:t. Du letar efter de senaste intervjuanteckningarna. Du försöker minnas vilken bedömning som redan är gjord. Du pusslar ihop en bild i huvudet medan mötesinbjudan plingar. När samtalet börjar ligger du redan ett halvt steg efter.

Det är just det ögonblicket – den stressade jakten på underlag – som de flesta ”AI-funktioner” i rekryteringssystem inte lyckas lösa. En knapp som sammanfattar här, en som översätter där. Fler verktyg som kräver fler klick innan de ger något tillbaka.

Vi vet. Ett tag byggde vi själva på det sättet.

När vi byggde om vår AI-assistent och gav den ett nytt namn – Taika, finska för magi – var ännu en rad knappar det sista vi ville ha. Vi ville skala ner gränssnittet så att rekryteraren kunde ägna sig åt själva rekryteringen igen.

Jag bad vår produktchef Oskari Valkama berätta hur han tänker kring det.

”Bra design handlar om mer än att bara lägga till ett smartare gränssnitt. Det handlar om att ta bort gränssnittet helt, så att användaren äntligen kan komma tillbaka till sitt egentliga jobb.” – Oskari Valkama, produktchef på TalentAdore

AI i rekrytering: fällan som de flesta leverantörer går i – vi också

Fråga en produktutvecklare hur man enklast löser ett nytt användarproblem. Det ärliga svaret: bygg en funktion till.

”När man bygger en produkt är det lättaste att lösa ett nytt användarproblem genom att helt enkelt bygga en funktion till”, säger Oskari. ”Man lägger till en knapp här och en ny dashboard där, och innan man vet ordet av är det så mycket visuellt brus att arbetsflödena blir onödigt krångliga.”

Han hymlar inte om TalentAdores egen historia:

”Jag måste erkänna att vi också gjorde så i början. Vi gick rakt i fällan och byggde en massa utspridda funktioner. Men när vi såg hur folk faktiskt använde verktyget förstod vi att det var fel väg att gå.”

Det som fick honom att tänka om var varken en marknadsundersökning eller ett LinkedIn-inlägg som gått viralt. Det var att titta på hur rekryterare arbetar och fråga dem. Mönstret var tydligt: varje ny ”AI-funktion” ökade den kognitiva belastningen i stället för att minska den. Rekryterarna ville inte ha mer programvara att sköta. De ville ha programvara som stöttade dem.

Där började ombyggnaden.

Systemet ska hämta – så att människan kan tänka

Rekrytering går i högt tempo. Du kanske har fem processer igång samtidigt, alla i olika steg och med intressenter som vill olika saker. Även när allt finns i ett och samma rekryteringssystem består det verkliga jobbet i att hitta rätt underlag, här och nu: den senaste bedömningen av en slutkandidat, anteckningarna från screeningen av en annan, kandidaten som fick avslag förra kvartalet men plötsligt ser ut att passa igen.

Strukturen har vi redan jobbat mycket med. Cv, ansökningar, anteckningar och kommunikation finns på ett och samma ansökningskort. Vår AI Notetaker (på engelska), som lanserades förra året, sköter intervjuanteckningarna helt åt dig. Uppgifterna är alltså inte utspridda – allt finns redan där. Utmaningen ligger i nästa lager: att plocka fram rätt underlag från olika vyer och rekryteringar när du behöver det, utan att du själv måste gräva.

Oskari beskriver frustrationen så här:

”Det känns som att de här verktygen inte är gjorda för människor. Användaren tvingas bli ett slags integrationslager som gör grovjobbet och letar fram all data för hand. Om verktygen inte funkar för dem som faktiskt rekryterar – vem är de då till för?”

Har du någon gång bläddrat mellan fem kandidatkort för att jämföra slutkandidater? Eller försökt sammanfatta tre veckors rekrytering för en rekryterande chef som har tio minuter ledigt i kalendern? Då vet du vad han menar.

Samma problem har också en mindre uppenbar sida. Och den är farligare.

När rekryteringssystemet inte hjälper till improviserar rekryterarna. Just nu betyder det ofta att de kopierar in kandidatdata i ChatGPT eller någon annan generell språkmodell för att skriva ett avslagsbesked, sammanfatta ett cv eller jämföra profiler. Det funkar för stunden. Men samtidigt skickas integritetskänsliga personuppgifter i tysthet ut ur era system som följer GDPR – till en tredje part som, beroende på verktyg, kan träna sina modeller på dem. Det är ingen hypotetisk risk. Det är ett förtroendeproblem gentemot kandidaterna, förklätt till ett smart sätt att spara tid.

Taika finns för att du inte ska behöva välja mellan snabbhet och säkerhet. Eftersom Taika är inbyggd i TalentAdore Hire hämtar den underlag från lediga tjänster, kandidatprofiler, kommunikation och bedömningar utan att något lämnar plattformen. I stället för att klicka dig igenom fem vyer – eller ännu värre, klistra in kandidatdata i en chattbot du inte har kontroll över – frågar du helt enkelt:

”Hur ligger vi till med rekryteringen av marknadschef?”

Sammanfattningen kommer direkt – hämtad ur er egen data, på era egna servrar i EU.

”Systemet ska sköta hämtandet, människan tänkandet.”

Den meningen är designprincipen bakom Taika. Den praktiska effekten märker de flesta rekryterare direkt: de sparar tid under fullspäckade arbetsdagar.

Men ännu viktigare för oss är vad som händer med den tiden. När du slipper jaga anteckningar kan du vara helt närvarande i intervjun. Kandidaten får ett riktigt samtal och din fulla uppmärksamhet.

Med andra ord kommer tiden som Taika sparar både rekryteraren och kandidaten till godo.

”Mänsklig empati, intuition och fingertoppskänsla är det viktigaste när man bygger ett team. Fingertoppskänsla går inte att koda, och man ska inte försöka automatisera mänskligt omdöme.”

Gränsen vi aldrig går över

Här skärper Oskari tonen. Den stora trenden inom AI just nu är full automatisering – att ersätta användarna i stället för att stötta dem. Enligt honom är det fel fråga redan från början.

”Bra programvara måste ta ställning”, säger han. ”Den måste veta vad den ska göra – och ännu viktigare, vad den aldrig ska göra.”

För Taikas del är listan över det som aldrig får hända kort och kompromisslös:

Programvaran kommer aldrig att fatta anställningsbeslut.

Taika skriver utkast till kandidatmeddelanden, översätter jobbannonser och synkar kalendern åt båda hållen. Den samlar underlag och lyfter fram sådant du annars kanske hade missat. Men varje sammanfattning den tar fram hamnar på ditt bord för granskning. Den är aldrig ett färdigt utslag.

”Mänsklig empati, intuition och fingertoppskänsla är det viktigaste när man bygger ett team”, säger Oskari. ”Fingertoppskänsla går inte att koda, och man ska inte försöka automatisera mänskligt omdöme.”

Översatt till rekryteringsvardag: Taika bestämmer aldrig vem som ska anställas, vem som får avslag eller hur någons erfarenhet ska vägas. Det beslutet är fortfarande ditt. Taika ser bara till att du har tid och information nog att fatta det på ett bra sätt.

Det är här branschen ofta tänker fel. Många leverantörer beskriver människan i processen som en tillfällig säkerhetsåtgärd – stödhjul tills modellen blir bra nog att ta över. Oskari ser det precis tvärtom.

”För oss är human-in-the-loop – att en människa alltid finns med i processen – en permanent och central designprincip. Verktyg ska förstärka mänsklig intelligens och inte försöka kringgå den.”

Har du läst något av det vi skrivit om ansvarsfull AI blir du knappast förvånad. Men det tål att sägas rakt ut: att människan behåller kontrollen är en grundprincip i hur vi bygger produkten. Det är inget säljargument.

Vad ”ansvarsfull AI” faktiskt betyder för kandidaternas data

Det har aldrig varit enklare att lansera en AI-produkt. Koppla ihop din programvara med någon annans AI-tjänst, sätt en logga på den och släpp den en vanlig tisdag. För en leksaksapp till konsumenter kanske det duger. Men för programvara som hanterar integritetskänsliga personuppgifter om tusentals kandidater? Inte en chans.

Oskari är rak på den punkten:

”Man har inte råd att se säkerhet som en bisak. Vill man bygga programvara som håller på lång sikt kan man inte skjuta regelefterlevnaden på framtiden.”

I praktiken betyder det att Taika aldrig var tänkt som ett tillägg. Den är inbyggd i TalentAdore Hire. Varje interaktion, varje sparad fil och varje AI-genererad sammanfattning hanteras på våra servrar i EU. Systemet är ISO 27001-certifierat, följer GDPR fullt ut och är byggt för att uppfylla kraven i EU:s AI-förordning (AI Act) från första dagen.

För din del betyder det att du har ett tydligt svar när en kandidat, en rekryterande chef eller ert dataskyddsombud frågar var uppgifterna lagras eller vad som görs med dem. Inget lämnar plattformen. Ingenting används för att träna en extern modell. Det finns inget tredjepartsverktyg att granska utöver TalentAdore Hire.

”Ansvarsfull AI är en teknisk utmaning. Det är ingen ruta att bocka av i marknadsföringen. Och förtroende hos stora organisationer kan man inte hacka sig till.”

Vi har tidigare skrivit om kompetensbaserad rekrytering och om vad som krävs för att bedöma kandidater rättvist, se Skills-Based Hiring: Crash Course on Definition, Benefits and Significance (på engelska). Samma princip gäller här. En AI-assistent som inte tar hänsyn till bias, inte går att granska och inte håller kandidatdata inom er jurisdiktion är inte redo för rekrytering. Punkt.

”När man bygger programvara är det yttersta målet inte fler gränssnitt att klicka sig igenom. Målet är att få verktyget helt ur vägen, så att människor kan fokusera på själva hantverket i sitt jobb.”

Varför heter den Taika?

Namnet Taika är inget varumärkesjippo. Det är en liten finsk blinkning åt hur välbyggd programvara ska kännas.

”Vi döpte vårt konversationella gränssnitt till Taika, som är finska för magi. Men i produktutveckling handlar ’magi’ inte om illusioner, hypecykler eller gigantiska språkmodeller. Magi är helt enkelt vad man får när man har slitit med detaljerna väldigt länge, tills all friktion är borta.”

Det där med ”väldigt länge” spelar roll. Vi har byggt in AI i vår plattform sedan 2014, på den tiden då ”AI i rekrytering” ännu inte var någon branschtrend. Ett decennium av att se riktiga människor använda riktiga verktyg – det är skillnaden mellan ett verktyg som imponerar under en halvtimmes demo och ett som i det tysta fungerar år efter år.

Det Oskari sa till sist är något jag hela tiden återkommer till:

”När man bygger programvara är det yttersta målet inte fler gränssnitt att klicka sig igenom. Målet är att få verktyget helt ur vägen, så att människor kan fokusera på själva hantverket i sitt jobb.”

Där har du Taika i ett nötskal. Ingen smartare knapp. Sammanfattningen du slapp gräva fram. Meddelandet du slapp skriva om. Mötet du gick in i väl förberedd, utan att först ha lagt en kvart på att pussla ihop underlag.

Den kvarten vill vi hellre att du lägger på att prata med kandidaten.

Kort sagt

1. De flesta ”AI-funktioner” i rekrytering krånglar till arbetet – de lägger till knappar i stället för att ta bort friktion.
2. Taika är en konversationell AI-assistent, inbyggd i TalentAdore Hire – systemet hämtar underlaget och du står för tänkandet.
3. Människan har alltid kontrollen – Taika fattar aldrig anställningsbeslut på egen hand.
4. Kandidatdata stannar på servrar i EU – ISO 27001-certifierat, i enlighet med GDPR, redo för EU:s AI-förordning, inga tredjepartsverktyg inblandade.
5. ”Magin” kommer från år av slit med detaljerna – TalentAdore har byggt AI för rekrytering sedan 2014.

Vill du se Taika i praktiken?

Låter ”magin i detaljerna” fortfarande abstrakt? Då är det enklaste att se Taika i arbete i ett riktigt rekryteringssystem.

Boka en demo så visar vi hur det fungerar – inga utspridda AI-knappar, bara en konversationell assistent som redan har koll på era rekryteringar.

Missade du när vi lanserade Taika? Här kan du läsa ikapp: Meet Taika – your magical recruitment AI assistant (på engelska).

Intervjun är översatt från engelska.