ארגונים רבים מגייסים עובדים באופן קבוע, ולאו דווקא מתוך מטרה להגדיל את מצבת כוח האדם אלא לעיתים קרובות רק כדי לשמור על הקיים.
התדירות הגבוהה יחסית של גיוסי עובדים עלולה להעיד – במקרים מסויימים – על כך שעובדים חדשים שהצטרפו לחברה, אינם ממשיכים לעבוד בה לאורך זמן.
מסקרים שנערכו במדינות מפותחות עולה, כי כ-30% מהעובדים החדשים יתפטרו מעבודתם במהלך ששת החודשים הראשונים של עבודתם בחברה.
זהו שיעור גבוה מאוד. חלק לא זניח מהמצב הזה נוצר, בגלל גיוס שגוי כלומר היעדר התאמה של העובד החדש לחברה.
חלק נוסף הוא קליטה שגויה. כלומר, לקליטה שגויה יש חלק מנטישה בתוך פחות משנה. מהסקרים עולה, כי כ-23 אחוזים מהעובדים החדשים לא מקבלים הנחיות ברורות לגבי תחומי האחריות שלהם, בעת שהם מצטרפים לחברה. טעות מסוג זה עלולה לתרום רבות לנטישתם את החברה.
ממחקר שבוצע בארה"ב עולה, כי כ-73 אחוזים בלבד מכלל גיוסי העובדים הם גיוסים איכותיים, כלומר כאלה שבמסגרתם גוייסו העובדים הנכונים וקליטתם בוצעה כראוי.
אחת הסיבות שמעלים מומחים בתחום, לכך שאחוזי הנטישה בשנה הראשונה לעבודה הם יחסית גבוהים, היא שמנהלי משאבי האנוש או מנהלי הגיוס בארגונים לא עושים עבוה מספיק מעמיקה בעת המיון והסינון של המועמדים, או שהם לא מקפידים על הליך קליטה טוב.
מהסקרים עולה, כי כ-87 אחוזים ממנהלי משאבי האנוש ומנהלי הגיוס עורכים פחות משלושה סבבי ראיונות עבודה בשנה, וכ-76% מנהלי משאבי האנוש ומנהלי הגיוס עורכים סבב ראיונות עבודה רק פעם אחת בשנה.
החוקרים מסיקים כי כתוצאה מכך, מנהלי משאבי האנוש ומנהלי הגיוס הרלוונטיים הם חסרי ניסיון מספיק, בכל הנוגע לראיונות בפרט ולהליך הגיוס בכלל.
למעשה, באחד סקרים שנערכו בקרב ארגונים בארה"ב נמצא, כי יש מתאם של כתשעה אחוזים בלבד בין ראיונות העבודה (המהווים חלק סטנדרטי מהליך הגיוס) לבין איכות הגיוס.
סיבה נוספת לנטישת עובדים חדשים בטרם חלפה שנה מיום הצטרפותם לחברה היא, שלא כל שיטות סינון המועמדים וההערכות לגבי אותם מועמדים במהלך המיון, הן תואמות לאיכות הגיוס.
יתר על כן, החוקרים טוענים כי חלק מההערכות לגבי המועמדים לפני הגיוס (במהלך המיון) הן בעלות מתאם הפוך לאיכות הגיוס.
כלומר, לא רק שהערכות אלה אינן מנבאות את הצלחתו של המועמד כעובד בחברה, אלא שככל שהמועמד זוכה לציון גבוה יותר במסגרת ההערכות לגביו, כך הוא מתגלה כפחות מתאים לחברה.
מחקר זה מצא כי כ-60 אחוזים בלבד מהערכות (של מנהלי משאבי האנוש והגיוס לגבי מועמדים) שנותחו במסגרת המחקר, לא מנבאות את האיכות האמיתית של הגיוס.
אלא שראיונות העבודה וההערכות לגבי המועמדים בהליך הגיוס הם לא הגורמים היחידים לגיוסים שגויים. המחקר מציין, כי מתברר שגם השימוש בבינה מלאכותית לא תמיד משפר במידה ניכרת את איכות הגיוס.
במצב האידאלי, מערכות הבינה המלאכותית היו אמורות לשפר את איכות הגיוס, על ידי ביטול ההטיות האנושיות בכל הקשור לסוגי האפליה השונים לרבות מגדר, מוצא, גיל וכו.
תפקידה של מערכת הבינה המלאכותית הוא "לקרוא" (ולפרש) אוצר מילים, דפוסי דיבור ואפילו מיקרו-הבעות פנים, כדי להעריך מאגרים עצומים של מועמדים, כאשר מחפשים את המועמד בעל האישיות המתאימה לתרבות הארגונית של החברה.
אלא שבמחקר שנערך על ידי אוניברסיטת קיימברידג' עולה, כי מנתונים מסויימים ניתן להסיק שמערכות הבינה המלאכותית דווקא היפלו מועמדים, בגלל גורמים שאינם רלוונטים כמו למשל עיצוב הבית של המועמדים (בראיונות וידאו), ועד כדי אפליה לרעה של מועמדים שמרכיבים משקפיים.
מאותו מחקר עלה, כי בראיונות הווידאו, מערכת הבינה המלאכותית נתנה, לדוגמה, עדיפות למועמדים שהרקע שלהם בשיחת הווידאו הוא מדפים עמוסי ספרים ושהם לא מרכיבים משקפיים.
המשמעות היא, שלפחות בשלב הנוכחי, לא ניתן להעביר לידי מערכות הבינה המלאכותית את הליך הגיוס מתחילתו ועד סופו.
במילים אחרות, ליכולתם של מנהלי הגיוס או מנהלי משאבי האנוש, המראיינים את המועמדים, להעריך נכונה את המועמדים שהם מראיינים, יש עדיין חשיבות רבה, ולא ניתן לסמוך בעיניים עצומות רק על הבינה המלאכותית.
