11 wrzesień 2026

Kandydat idealny?

Czy braliście już udział w rekrutacji prowadzonej przez sztuczną inteligencję? A może Wasza firma ma niebawem wdrożyć takie rozwiązanie? W Polsce jest to jeszcze mało rozpowszechnione zjawisko, ale np. stosują je już nierzadko amerykańskie korporacje. Okazuje się, że dla osób z niepełnosprawnościami może to być niezwykle stresujące doświadczenie. I to nie tylko dlatego, że po drugiej stronie monitora nie ma w momencie rozmowy o pracę żywego człowieka...

Boom na rozwiązania oparte na algorytmach i sztucznej inteligencji niesie ze sobą wiele korzyści dla osób z niepełnosprawnościami. Mnożą się narzędzia dostępnościowe czy technologie ułatwiające codzienne funkcjonowanie. Generowane na żywo napisy w transmisjach różnych wydarzeń lub podczas spotkań online umożliwiają uczestnictwo w nich osobom niesłyszącym. Niewidomym ułatwiają życie aplikacje do audiodeskrypcji zdjęć lub nawet całych nagrań otoczenia.

Ale AI ma też swoje mroczne strony. I nie chodzi bynajmniej o mozolne tłumaczenie wirtualnemu asystentowi jakiejś infolinii, że chcemy pogadać z prawdziwym człowiekiem. Nie chodzi o deep-fake'i lub generowane przez modele językowe posty w mediach społecznościowych. Okazuje się mianowicie, że sztuczna inteligencja coraz mocniej wkracza w sferę poszukiwania pracy, a nawet zastępuje prawdziwych rekruterów.

Kto rozmawia z algorytmem?

W kwietniu 2026 r. amerykańscy badacze: Vaishnav Kameswaran, Valentina Hong, Jazmin Clark, Yu Hou, Hal Daumé III i Katie Shilton opublikowali podczas konferencji CHI 2026 artykuł „Surveilling Suitability: How AI Hiring Interviews Impact Job Seekers with Disabilities”, poświęcony właśnie doświadczeniom osób z niepełnosprawnościami podczas rekrutacji wykorzystujących sztuczną inteligencję.

Badacze rozmawiali z 19 osobami z różnymi rodzajami niepełnosprawności mieszkającymi w Stanach Zjednoczonych. Pięć grup fokusowych objęło łącznie 11 osób, z pozostałymi ośmioma przeprowadzono indywidualne wywiady. Dziesięć osób miało więcej niż jeden rodzaj niepełnosprawności. Co ważne, tylko dziewięcioro uczestników miało wcześniejsze, rzeczywiste doświadczenie z rozmowami rekrutacyjnymi wykorzystującymi AI.

Ale (i teraz być może rozczaruję poszukiwaczy szybkich odpowiedzi na trudne pytania) nie mamy tu do czynienia z eksperymentem sprawdzającym, czy algorytm rzeczywiście częściej odrzuca osoby z niepełnosprawnościami. Autorzy nie porównywali wyników setek kandydatów i nie testowali technicznie konkretnego systemu. To badanie jakościowe: interesowało ich, jak osoby z niepełnosprawnościami postrzegają takie narzędzia i jakie zauważają bariery na podstawie własnych doświadczeń oraz informacji o sposobie działania platform rekrutacyjnych, które wykorzystują AI.

A te informacje przekazywano im stopniowo. Uczestnicy oglądali m.in. dostępny materiał marketingowy HireVue, jednej z najbardziej znanych platform rekrutacyjnych. Badacze wyjaśniali następnie, w jaki sposób systemy AI mogą analizować mimikę, sygnały głosowe i zachowanie kandydata oraz jak na ich podstawie mogą powstawać oceny takich cech jak „entuzjazm”. Opis ten nie był wyłącznie wymysłem twórców badania – opierał się również na wcześniejszych pracach nad automatyczną analizą rozmów kwalifikacyjnych. 

I teraz będę się trochę czepiał. Autorzy przywołują przy okazji efektowną informację, zgodnie z którą aż 88% firm ma już wykorzystywać jakąś formę AI w rekrutacji. Tu jednak warto postawić duży znak zapytania. Przypis prowadzi nie do badania rynku, lecz do opublikowanego przez World Economic Forum artykułu, w którym mowa jest nieco mniej szeroko o wykorzystaniu AI do wstępnego screeningu kandydatów. Co więcej, przy liczbie 88% nie podano próby, krajów ani metodologii, na podstawie których została wyliczona.

Skala zjawiska może więc być dyskusyjna. Sam problem już nie.

Skrojony na miarę!

Uczestnicy badania opisywali rozmowy z AI jako dziwne, niepokojące, alienujące, a nawet odczłowieczające. Niektórym przeszkadzało samo poczucie „mówienia do siebie” przed ekranem. Dostrzegali wprawdzie również korzyści: możliwość odbycia rozmowy w dogodnej porze, we własnym, dostępnym otoczeniu. Ale obawy zdecydowanie przeważały. Jedna z najważniejszych dotyczyła pytania o to, jak wygląda kandydat, którego algorytm uznaje za „dobrego”.

„Idealnym kandydytem [dla AI] jest prawdopodobnie osoba bez niepełnosprawności” – stwierdził uczestnik badania, będący osobą z autyzmem. Zwrócił uwagę, że ton jego głosu nie zawsze odpowiada temu, co chce przekazać. Ma też trudności z patrzeniem w kamerę. Obawiał się, że system mógłby potraktować typowe dla niego cechy jako sygnał przemawiający przeciwko jego kandydaturze.

To sedno pierwszego problemu opisanego przez badaczy. Algorytm potrzebuje kryteriów. Trzeba go nauczyć, co oznacza „zaangażowanie”, „przyjazne nastawienie”, „profesjonalizm” czy „entuzjazm”. Tylko czy istnieje jeden właściwy sposób okazywania entuzjazmu? Czy brak kontaktu wzrokowego oznacza brak zainteresowania pracą? Czy monotonna intonacja świadczy o braku motywacji?

Dla części osób z niepełnosprawnościami dostosowanie się do podobnego modelu oznacza tzw. maskowanie: świadome kontrolowanie gestów, tonu głosu czy mimiki tak, aby zachowywać się w sposób bardziej odpowiadający normom ludzi bez niepełnosprawności. Wymaga to dodatkowego wysiłku i może sprawić, że rozmowa kwalifikacyjna, zamiast sprawdzać kompetencje, staje się testem aktorskich zdolności w odgrywaniu oczekiwanej roli.

„Dlaczego osoba z niepełnosprawnością ma się dostosowywać do norm osób bez niepełnosprawności?” – pytał jeden z badanych.

Problem może dotyczyć różnych osób w zupełnie różnym stopniu. Niepełnosprawność ruchowa niewpływająca na komunikację może być dla takiego systemu praktycznie niezauważalna. Zaburzenia mowy, tiki, autyzm, niepełnosprawność poznawcza czy cechy wpływające na mimikę lub sposób formułowania wypowiedzi mogą natomiast wpływać dokładnie na te sygnały, które algorytm próbuje interpretować.

Uczestnicy zwracali przy tym uwagę na jeszcze bardziej podstawowe pytanie: dlaczego w ogóle mamy na tej podstawie oceniać przydatność zawodową? Niewidomy uczestnik badania podkreślał, że sprawiedliwa rekrutacja powinna stawiać na pierwszym miejscu umiejętności niezbędne do wykonywania konkretnej pracy. Nie istnieje przecież jeden zestaw cech interpersonalnych równie ważny dla księgowego, programisty, sprzedawcy lub nauczyciela.

Gadał dziad do obrazu...

Jest też mniej oczywista wada automatycznej rekrutacji. Rozmowa o pracę nigdy nie służy wyłącznie pracodawcy. Kandydat także prowadzi swój mały proces rekrutacyjny – tyle że rekrutuje przyszłego pracodawcę.

Dla osoby z niepełnosprawnością może mieć to szczególne znaczenie. Podczas wizyty w firmie można sprawdzić, czy budynek jest dostępny, jak wygląda toaleta, czy jest winda. Można obserwować sposób, w jaki rekruter reaguje na niepełnosprawność, psa przewodnika albo pytanie o dostosowanie stanowiska. Jeden z uczestników opowiadał, że właśnie w ten sposób „wyczuwa atmosferę” firmy i zdarzało mu się po rozmowie dojść do wniosku, że po prostu nie chce w danym miejscu pracować.

Reakcja pracodawcy może być informacją samą w sobie. Jeżeli osoba utykająca słyszy po prostu: „Możemy pójść schodami albo windą”, dowiaduje się czegoś o elastyczności przyszłego miejsca pracy. Jeśli na pytanie o szczególne potrzeby pada odpowiedź rzeczowa, bez konsternacji i stereotypów, kandydat dostaje sygnał, że ujawnienie niepełnosprawności nie musi oznaczać problemów.

W asynchronicznej rozmowie z AI – w której kandydat nagrywa odpowiedzi na wcześniej przygotowane pytania bez udziału rekrutera na żywo – znaczna część tej wzajemności znika. Firma zdobywa informacje o kandydacie, ale kandydat znacznie mniej dowiaduje się o firmie.

Nie może również obserwować reakcji rozmówcy i dostosowywać do niej odpowiedzi. Nie poprosi o doprecyzowanie niejasnego pytania. Dla osoby doświadczającej np. „mgły mózgowej” możliwość poproszenia drugiego człowieka o wyjaśnienie może być formą niezbędnego dostosowania. Dla osoby z dysleksją czy trudnościami poznawczymi problemem może być z kolei sztywny limit czasu na przygotowanie i nagranie odpowiedzi.

Dobry rekruter potrafi więc – paradoksalnie – pełnić funkcję, której algorytm miał nas pozbawić: zareagować na konkretną osobę, a nie na modelowego kandydata.

Niepełnosprawność, ale moja!

Jeszcze poważniejsze pytania dotyczą prywatności i autonomii.

To kandydat powinien decydować, czy chce podczas rozmowy o pracę ujawniać swoją niepełnosprawność. Czasami zrobi to od razu, bo potrzebuje dostosowania. Czasami świadomie nie powie nic. Dla części uczestników badania możliwość wyboru momentu, sposobu i osoby, której przekazują taką informację, była niezwykle ważna.

Tymczasem wspominane już HireVue posiada patent zatytułowany „Detecting disability and ensuring fairness in automated scoring of video interviews”. Opisane w nim rozwiązanie przewiduje możliwość identyfikowania w danych z rozmów cech skorelowanych z niepełnosprawnością, a następnie sprawdzania, czy wpływają one na wynik przyznawany kandydatowi.

Cel jest istotny: patent opisuje mechanizm mający pomagać ograniczać dyskryminujący wpływ algorytmu. Można więc wyobrazić sobie system, który rozpoznaje cechy związane z określoną niepełnosprawnością właśnie po to, aby jej posiadacz nie został niesprawiedliwie oceniony.

Tyle że powstaje tu pewien paradoks: Można chronić kandydata przed dyskryminacją, a jednocześnie odebrać mu część kontroli nad informacją o sobie.

Jeżeli ktoś świadomie nie zadeklarował, że ma niepełnosprawność, ale system wywnioskował ją z jego zachowania, mowy czy innych danych, decyzja o ujawnieniu przestaje należeć wyłącznie do tej osoby. Nawet jeżeli kandydat formalnie zgodził się na wykorzystanie AI, pozostaje pytanie, czy rzeczywiście wiedział, że z przekazywanych danych mogą być wyciągane tego rodzaju wnioski.

Uczestnicy badania zwracali również uwagę na bardziej klasyczne pytania: gdzie trafia nagranie, jak długo będzie przechowywane, czy może zostać użyte do trenowania kolejnych modeli i kto otrzyma do niego dostęp. Wysoka stawka rekrutacji sprawia, że trudno tu mówić o całkowicie swobodnej decyzji – odmowa udostępnienia danych może przecież oznaczać rezygnację z ubiegania się o pracę. 

HireVue dziś: ważne zastrzeżenie

W tym miejscu muszę jednak oddać sprawiedliwość technologii i postawić pewne zastrzeżenie do samego artykułu Amerykanów.

Model przedstawiony badanym nie jest fantazją. Wcześniejsze badania nad automatyczną oceną rozmów kwalifikacyjnych rzeczywiście obejmowały jednoczesną analizę mimiki, sposobu mówienia i treści wypowiedzi. Także HireVue historycznie wykorzystywało szerszy zestaw sygnałów.

Ale dzisiejsze HireVue deklaruje coś innego. W opublikowanym w 2025 r. dokumencie wyjaśniającym działanie AI firma opisuje trzy etapy oceny odpowiedzi wideo: zamianę wypowiedzi na tekst, analizę znaczenia tekstu i punktowanie odpowiedzi. Zaznacza przy tym wprost, że algorytm nie ocenia mimiki, języka ciała, otoczenia ani tonu głosu.

Nie oznacza to, że kamera stała się zbędna. Nagranie nadal powstaje, a HireVue informuje, że zespoły rekrutacyjne mogą je oglądać, oceniać i udostępniać. Algorytm może więc nie oceniać sposobu patrzenia w kamerę, ale człowiek oglądający film nadal go widzi.

Zmienił się także deklarowany sposób kontrolowania tzw. adverse impact, czyli sytuacji, w której dana grupa uzyskuje systematycznie gorsze wyniki. Według aktualnego dokumentu HireVue firma wykorzystuje do tego dane o chronionych cechach kandydatów przekazywane przez klientów. Nie opisuje automatycznego wywnioskowywania niepełnosprawności z twarzy czy głosu. Nie znalazłem dowodu, że rozwiązanie dotyczące automatycznego wykrywania niepełnosprawności opisane w patencie jest obecnie wykorzystywane przez HireVue w dostępnym systemie oceny kandydatów. Sam patent nie jest takim dowodem.

To – przyznam – istotne ograniczenie publikacji Kameswarana i współautorów. Pokazuje ona realne problemy związane z pewnym rodzajem technologii rekrutacyjnych i realne obawy osób z niepełnosprawnościami, ale nie wszystkie opisane w niej mechanizmy można bez zastrzeżeń przypisywać współczesnej wersji HireVue.

Zresztą sami badacze zgadzają się, że ich praca nie pozwala jednoznacznie określić, jak rozmowy z AI faktycznie wpłynęły na szanse uczestników na zatrudnienie. W części poświęconej ograniczeniom postulują przyszłe techniczne badania systemów, które pozwoliłyby sprawdzić, czy rzeczywiście występują w nich systematyczne wzorce uprzedzeń.

Tymczasem w Europie… 

Jest jeszcze jedna bardzo istotna różnica między amerykańskim kontekstem badania a sytuacją polskiego kandydata. Nazywa się AI Act.

Autorzy amerykańskiej publikacji piszą, że Unia Europejska traktuje automatyczne narzędzia podejmowania decyzji w zatrudnieniu jako systemy wysokiego ryzyka oraz „wprost zakazuje sortowania i kategoryzowania osób poszukujących pracy”. Pierwsza część tego stwierdzenia jest zasadniczo trafna. Druga – nie.

AI Act wymienia wśród systemów wysokiego ryzyka narzędzia przeznaczone do rekrutowania i selekcji osób, w tym do analizowania i filtrowania aplikacji oraz oceniania kandydatów. Skoro unijne rozporządzenie wprost opisuje takie zastosowania jako systemy wysokiego ryzyka, nie może równocześnie wprowadzać ogólnego zakazu sortowania kandydatów.

Unijne prawo zawiera za to inny zakaz, który pasuje do badanego problemu wyjątkowo dobrze: AI Act zakazuje mianowicie wykorzystywania systemów sztucznej inteligencji do wnioskowania o emocjach ludzi w miejscu pracy, poza szczególnymi zastosowaniami medycznymi i związanymi z bezpieczeństwem. Komisja Europejska doprecyzowała przy tym, że pojęcie miejsca pracy obejmuje także kandydatów podczas procesu selekcji i rekrutacji. W oficjalnych wytycznych znajduje się wręcz prosty przykład: wykorzystywanie systemu AI rozpoznającego emocje podczas rekrutacji jest zakazane.

I tu wracamy do „entuzjazmu”. AI Act wymienia „excitement” wprost jako jeden z przykładów emocji. Samo zauważenie uśmiechu, ruchu głowy czy określonej cechy głosu nie musi jeszcze oznaczać rozpoznawania emocji. Jeśli jednak system wykorzystuje takie dane, aby stwierdzić, że kandydat jest podekscytowany, zdenerwowany, zadowolony albo nastawiony entuzjastycznie – wkraczamy już w obszar objęty zakazem.

Co ważne, AI Act jako unijne rozporządzenie obowiązuje bezpośrednio również w Polsce. Zakaz rozpoznawania emocji w miejscu pracy jest stosowany już od 2 lutego 2025 r. Natomiast pełny zestaw szczególnych obowiązków dotyczących rekrutacyjnych systemów AI wysokiego ryzyka został niedawno przesunięty na 2 grudnia 2027 r.

Nie oznacza to oczywiście, że AI nie może być w Polsce wykorzystywana w rekrutacji. Może analizować CV, pomagać w selekcji czy oceniać odpowiedzi kandydatów w granicach przewidzianych prawem. Ale najbardziej sugestywny z mechanizmów przedstawionych uczestnikom amerykańskiego badania – patrzenie na twarz i słuchanie głosu po to, aby wywnioskować z nich emocjonalny „entuzjazm” – w Unii Europejskiej nie jest po prostu kolejną innowacją wysokiego ryzyka. Jest praktyką zakazaną.

Kto nadaje się do pracy?

Czy z tego wszystkiego wynika, że rekrutacyjna sztuczna inteligencja jest z natury zła? Niekoniecznie.

Ustandaryzowane pytania mogą ograniczać część ludzkiej uznaniowości. Kandydat może odbyć rozmowę wieczorem, we własnym mieszkaniu, bez konieczności docierania do niedostępnego biura. Dobrze zaprojektowany algorytm może być konsekwentniejszy od rekrutera, który jednego kandydata polubi, a wobec drugiego – świadomie lub nie – uruchomi cały zestaw stereotypów.

Problem zaczyna się wtedy, gdy automatyzujemy nie tylko proces, ale również nasze wyobrażenie o tym, jaki człowiek „wygląda” na dobrego pracownika. Tak jest: nasze. Choć w sumie bardziej – pracodawców.

Autor: Juliusz Koczaski, Redaktor WERBEO