Eric Connors, ředitel produktové divize ve společnosti ICIMS – série rozhovorů

Eric Connors, ředitel produktové divize společnosti ICIMS, vede firemní týmy odpovědné za produktovou strategii a řízení produktů a utváří vizi, plán vývoje, realizaci i strategii uvedení produktů na trh. Má více než třicetileté zkušenosti s podnikovým softwarem, SaaS, finančními technologiemi, daty a vedením produktových týmů. Před nástupem do ICIMS v roce 2024 působil jako provozní ředitel a předtím jako senior viceprezident pro produktovou strategii a řízení ve společnosti ICE Mortgage Technology, kde dohlížel mimo jiné na strategii, řízení produktů, dodržování předpisů a rozvoj společnosti. Dříve zastával vedoucí pozice ve společnostech CoreLogic a Yodlee, kde pomáhal rozšiřovat produktové operace, uvádět na trh nové nabídky a podporovat Yodlee při vstupu na burzu v roce 2014 i při následném převzetí. Jeho kariéra zahrnuje také strategické a produktové vedoucí role ve společnostech Oracle, PeopleSoft, Campbell Software a Gap. Od roku 2015 zároveň působí v poradenské společnosti Eric L. Connors Consulting, kde softwarovým a datovým firmám radí v oblasti produktové strategie, rozšiřování organizací, výkonného vedení a růstu.

ICIMS je společnost zaměřená na technologie pro nábor zaměstnanců ve velkých organizacích. Její platforma pomáhá organizacím oslovovat a zapojovat uchazeče, přijímat nové zaměstnance a podporovat jejich kariérní růst v průběhu celého náborového procesu. Její produktová nabídka zahrnuje systémy pro správu uchazečů, řízení vztahů s kandidáty, kariérní stránky, zaškolování nových zaměstnanců, interní mobilitu, nábor ve velkém měřítku, analytiku a náborové funkce využívající umělou inteligenci. Společnost svou platformu stále výrazněji zaměřuje na inteligentní a agentní náborové procesy, včetně agentů využívajících umělou inteligenci k vyhledávání uchazečů, náboru a plánování pohovorů. Ti mají automatizovat opakující se náborové úkoly a zároveň zachovat propojenost náborových dat a procesů. V roce 2026 ICIMS představila také širší vizi platformy pro inteligentní nábor, která staví na více než dvou desetiletích zkušeností s náborovými daty a pracovními postupy v době, kdy se umělá inteligence stále hlouběji začleňuje do způsobů, jimiž zaměstnavatelé vyhledávají a posuzují uchazeče.

Velkou část své kariéry jste vedl produktovou strategii ve významných společnostech zaměřených na podnikový software a data, například v Yodlee, Oracle, PeopleSoft a ICE Mortgage Technology, a poté jste nastoupil do ICIMS. Jak tyto zkušenosti ovlivnily váš pohled na to, co musí agenti s umělou inteligencí zvládnout, než jim podniky svěří důvěru a umožní jim za ně podnikat významné kroky?

Každé společnosti, v níž jsem pracoval, lidé svěřovali něco důležitého, ať už šlo o jejich finanční účty, uzavření hypotečního úvěru, nebo zpracování mezd. V takovém prostředí software získává odpovědnost postupně. Společnosti svěří systému více práce, jakmile prokáže, že rozumí pravidlům daného podniku, chová se předvídatelně a zanechává jasný záznam o tom, co udělal a proč.

Agenti s umělou inteligencí musí splnit stejná kritéria a podle mě k tomu musí platit tři věci. Agent musí rozumět souvislostem, včetně zásad, oprávnění a pracovních postupů dané společnosti i konkrétní situace, kterou řeší. Jeho činnost musí být omezena bezpečnostními pravidly, která zákazník stanovuje a kontroluje. A vše, co agent udělá, musí být viditelné a dohledatelné. Technologie, která to umožňuje, už existuje. Firmy brzdí jejich připravenost, tedy míra, do jaké jsou ochotné přenechat kontrolu v tak zásadní oblasti, jako je nábor. Když se to podnikům podaří, projeví se výsledky přímo v náboru. Rozhodování se zrychlí, náboráři stráví méně času následným kontaktováním uchazečů a týmy budou mít větší jistotu při výběru zaměstnanců.

ICIMS popisuje vývoj náborových technologií jako přechod od pasivního systému evidence k inteligentnímu systému, který dokáže rozumět souvislostem a jednat. Jak tento přechod nakonec vypadá a nakolik se bude náborová platforma budoucnosti lišit od dnešních systémů pro správu uchazečů?

Náborová platforma budoucnosti se bude do náboru aktivně zapojovat. Bude znát standardy služeb náboráře, preference vedoucího náboru i zásady týmu a bude podle nich jednat. Pokud uchazeč zruší pohovor, systém už bude vědět, kdo ho může zastoupit, a navrhne řešení dříve, než ho bude muset někdo začít hledat.

Nejviditelnější rozdíl oproti dnešním systémům ATS bude v tom, že se do nich bude přihlašovat mnohem méně lidí. Náboráři, vedoucí náboru i uchazeči budou pracovat prostřednictvím nástrojů, které už používají, například Teams, e-mailu, zpráv a hlasové komunikace. Platforma bude v pozadí koordinovat agenty, propojovat různé signály a předávat rozhodování správné osobě ve správný okamžik. Systém ATS se může stát neviditelným, protože s ním lidé budou komunikovat méně přímo, zároveň však získá na důležitosti: každý agent, který na něm bude fungovat, bude záviset na souvislostech, pravidlech správy a náborových datech, jež systém obsahuje.

Právě tímto směrem se ubírá platforma ICIMS pro inteligentní nábor, která propojuje důvěryhodnou umělou inteligenci, náborové znalosti a automatizaci napříč celým náborovým procesem. Pro náborové týmy ve velkých organizacích to znamená, že uchazeči budou méně čekat mezi jednotlivými fázemi a vedoucí náboru se budou rozhodovat na základě kvalitnějších informací. Výsledkem bude kratší doba potřebná k přijetí zaměstnance a vyšší kvalita náboru.

Nový náborový agent ICIMS přináší posuzování uchazečů, zpětnou vazbu a schvalování přímo do Microsoft Teams. Naznačuje to širší změnu v podnikovém softwaru, kdy uživatelé méně pracují s jednotlivými aplikacemi a rozhraním propojujícím základní systémy se stále častěji stávají agenti s umělou inteligencí?

Ano, a nábor je jedním z nejvýraznějších příkladů. Náboroví manažeři hrají při náboru klíčovou roli, ale prohlížení kandidátů a poskytování zpětné vazby jim zabírá jen malou část pracovního dne. Pokud tyto úkoly vyžadují přihlášení do samostatného systému, požadavky zůstávají nevyřízené a náboráři je nakonec musí ručně urgovat.

ICIMS Hiring Agent je agent s umělou inteligencí, který přináší hodnocení kandidátů, zpětnou vazbu z pohovorů, schvalování a spolupráci s náboráři přímo do Microsoft Teams, kde už mnoho náborových manažerů pracuje. Pomáhá jim také určovat priority dalších úkolů podle kontextu náboru a naléhavosti. Když mohou náboroví manažeři posuzovat kandidáty a schvalovat požadavky na obsazení pracovních míst v rámci svého stávajícího pracovního postupu, kandidáti postupují rychleji, náboráři tráví méně času urgováním zpětné vazby a doba náboru se zkracuje.

ICIMS zůstává základním evidenčním systémem a každá akce provedená v Teams se promítne zpět do náborového procesu se stejnými daty, oprávněními a kontrolními mechanismy. Očekávám, že se tento model rozšíří napříč podnikovým softwarem. Rozhraní se budou soustřeďovat tam, kde lidé komunikují, a systémy v pozadí budou ještě důležitější, protože se agenti opírají o jejich kontext a pravidla správy. Začínáme s Microsoft Teams a v roce 2027 plánujeme rozšíření na další platformy pro spolupráci.

Mezi asistentem s umělou inteligencí, který doporučí nějaký krok, a agentem, který jej skutečně provede, je zásadní rozdíl. Jak určujete, která náborová rozhodnutí lze bezpečně svěřit umělé inteligenci a která by vždy měla vyžadovat výslovné posouzení nebo schválení člověkem?

Zkoumáme, jak závažné důsledky daný úkon má a jak snadno jej lze vrátit zpět. Koordinační úkony, jako je rozesílání připomínek, plánování pohovorů, aktualizace stavů a oslovování na základě předem schválených zpráv, vyžadují mnoho práce, představují malé riziko a lze je snadno napravit. Právě v tom by měli agenti převzít hlavní díl práce. Rozhodnutí, která ovlivňují pracovní příležitosti člověka, například zda jej posunout do dalšího kola, odmítnout nebo mu předložit nabídku, by měli dělat lidé.

Na tomto principu stavíme naše produkty. V ICIMS Hiring Agentu činí všechna rozhodnutí náboroví manažeři a agent zajišťuje navazující kroky: připomíná nevyřízené úkoly, řadí další kroky podle priority a umožňuje rychlejší přístup ke kontextu kandidátů. ICIMS Sourcing Agent vyhledává, páruje a oslovuje kvalifikované kandidáty na základě stávajících údajů o talentech v organizaci; správci pak rozhodují, kdy, kde a do jaké míry bude agent jednat samostatně. Tato kontrola by měla zůstat v rukou zákazníka, protože organizace budou mít různou míru důvěry a ta poroste, až uvidí výsledky. Přenechání koordinace agentům vrací náborářům čas a brání tomu, aby kandidáti uvízli mezi jednotlivými fázemi, zatímco lidé zůstávají odpovědní za rozhodnutí, která ovlivňují kvalitu náboru.

ICIMS Sourcing Agent už dokáže vyhledávat kandidáty a podporovat jejich oslovování, zatímco nové agenty Hiring Agent a Interview Scheduling Agent rozšiřují využití agentní AI v náborovém procesu. Jak si představujete, že tyto specializované agenty budou časem spolupracovat? Může nastat situace, kdy několik agentů bude koordinovat celý náborový proces a lidé budou především dohlížet na výjimky a důležitá rozhodnutí?

Právě tímto směrem se ubíráme. Každý agent ICIMS může dnes pracovat samostatně a zákazníci je mohou zavádět postupně, ale naším cílem je, aby spolupracovali. ICIMS Sourcing Agent vyhledává a oslovuje talenty. ICIMS Interview Scheduling Agent bude pomocí umělé inteligence kontrolovat dostupnost, plánovat pohovory, spravovat změny a informovat kandidáty i náborové týmy. ICIMS Hiring Agent bude pomáhat náborovým manažerům a pohovorovým týmům postupovat vpřed. Když budou předávání mezi vyhledáváním kandidátů, plánováním pohovorů a posuzováním náborovými manažery probíhat automaticky, zkrátí se doba strávená v jednotlivých fázích a požadavky na obsazení pracovních míst se vyřídí rychleji. 

Začínáme automatizací nastavitelnou zákazníkem a postupně budujeme koordinovanou inteligenci, která lidem pomůže v celém pracovním procesu. Časem budou agenti zajišťovat většinu provozních kroků od zadání požadavku na pracovní místo až po nabídku a lidé se zaměří na výjimky, úsudek a rozhodnutí, která určují, koho přijmout. Tempo bude záviset především na tom, jak rychle si organizace vybudují důvěru a přizpůsobí pracovní postupy, které fungují už desítky let.

Nábor je pro autonomní umělou inteligenci mimořádně citlivým prostředím, protože její kroky mohou přímo ovlivnit kariérní příležitosti lidí. Jaká technická ochranná opatření, auditovatelnost a transparentnost by podle vás měly být součástí náborových agentů, než jim firmy svěří větší míru samostatnosti?

Správa a dohled musí být na prvním místě a je třeba je zabudovat hned od začátku. V ICIMS náš program odpovědné AI určuje, jak umělou inteligenci navrhujeme, vyvíjíme a nasazujeme napříč platformou. Vychází z etického kodexu, podle něhož má být naše AI vedena člověkem, transparentní, soukromá a zabezpečená, inkluzivní a spravedlivá, technicky robustní, bezpečná a odpovědná. Mezioborové výbory posuzují každou schopnost AI, kterou vyvíjíme, a dohlížejí na každoroční audity předsudků i hodnocení rizik AI. Program navíc prošel nezávislým ověřením. ICIMS se stal prvním poskytovatelem podnikového náborového softwaru, který získal certifikaci TRUSTe společnosti TrustArc pro odpovědnou AI, a naše postupy jsou v souladu s rámcem NIST pro řízení rizik AI, principy OECD pro AI a normou ISO 42001.

Agenti zvyšují nároky, proto jsme přidali tři požadavky. Míru autonomie musí být možné nastavit, aby zákazník mohl určit, jak daleko může agent zajít, a toto nastavení průběžně upravovat. Agenti musí přebírat oprávnění z autoritativního systému, aby viděli a mohli dělat jen to, co by mohl člověk, za kterého jednají. A každý jejich krok musí být možné vysvětlit kandidátovi, regulačnímu orgánu i představenstvu.

Mnohé týmy pro nábor nových zaměstnanců zavádějí AI rychleji, než nastavují pravidla pro její řízení. Náš výzkum zjistil, že 82 % společností považuje transparentnost a vysvětlitelnost systémů AI za důležité, přesto však 45 % nemá zavedený formální rámec pro řízení AI. Pokud se tento nedostatek neřeší, rozhodnutí o tom, kdo postoupí do dalšího kola, se přijímají způsobem, který nikdo nedokáže plně vysvětlit. To přináší právní rizika, protože stávající zákony proti diskriminaci se již vztahují i na rozhodnutí o náboru podpořená AI a nové požadavky přinášejí také předpisy, jako jsou NYC Local Law 144, Colorado AI Act a EU AI Act. Zároveň to narušuje důvěru kandidátů a snižuje kvalitu přijatých zaměstnanců, když kvalitní kandidáti z výběrového řízení odstoupí nebo jsou vyřazeni, aniž si toho někdo všimne.

Když jsou pravidla pro řízení AI nastavena, náboráři doporučením AI dostatečně důvěřují na to, aby podle nich jednali. Vedoucí náboru se rychleji rozhodují mezi kandidáty na užším seznamu, o němž vědí, že vznikl na základě obhajitelných kritérií, a kandidáti procházejí spravedlivějším a konzistentnějším procesem. Právě tento základ umožňuje postupně svěřovat agentům větší autonomii.

ICIMS tvrdí, že jeho výhoda v oblasti AI částečně vychází z více než 25 let zkušeností s náborem a miliard interakcí v rámci náboru. Očekáváte, že s rostoucí dostupností základních modelů se proprietární doménová data, znalost pracovních postupů a kontext organizace stanou skutečnou konkurenční výhodou podnikových AI agentů?

Ano. Jakmile budou mít všechny společnosti přístup zhruba ke stejným modelům, stanou se tyto modely základním předpokladem. Společnosti od sebe odlišuje kontext: roky poznatků o preferencích vedoucích náboru, výsledcích pohovorů, tom, co skutečně předpovídá úspěšný nábor, jak pracuje konkrétní tým a na co kandidáti reagovali. Inteligence proměňuje tato data v rozhodnutí, kterému stojí za to důvěřovat, a právě důvěra vede společnost k tomu, aby agentovi dovolila jednat.

Proto jsme postavili Intelligent Hiring Platform na více než 25 letech náborových dat a pracovních postupů. ICIMS podporuje náborové činnosti tisíců organizací po celém světě a pracuje s více než 691 miliony profilů kandidátů. Jen v roce 2025 jsme zpracovali přibližně 243 milionů žádostí a pomohli zákazníkům prostřednictvím naší platformy přijmout více než 5,1 milionu zaměstnanců. Každá interakce vytváří signály a tyto signály utvářejí kontext, který vede k lepším rozhodnutím. Tento přínos se odráží ve výsledcích. Výzkum zjistil, že zákazníci ICIMS dosahují vyššího počtu kvalifikovaných uchazečů, vyšší efektivity náborářů a častěji plní více cílů v oblasti zlepšování podnikání než organizace využívající sady HCM nebo samostatná účelová řešení. Společnosti, které přidají AI k omezenému souboru dat, riskují, že zautomatizují své odhady a rychleji dospějí k nesprávnému závěru; tento rozdíl se každým rokem prohlubuje.

AI agenti mohou náborářům potenciálně ulevit od administrativní práce, ale mohli by také zásadně změnit podobu náborové profese. Které části práce náboráře podle vás převezme AI a které lidské schopnosti budou cennější, až agenti převezmou větší část provozní zátěže?

AI převezme provozní zátěž, včetně organizačních úkonů spojených s výběrem kandidátů, plánování schůzek, urgování odpovědí ohledně aktuálního stavu, připomínání úkolů vedoucím náboru a opakujících se činností při vyhledávání kandidátů. Tyto úkoly zabírají značnou část pracovního týdne náboráře a ke zlepšení kvality přijatých zaměstnanců přispívají jen málo. Prvním příkladem je ICIMS Sourcing Agent. Znovu vyhledává stříbrné kandidáty, dřívější uchazeče a neaktivní profily, které už jsou v databázi společnosti, a pomáhá tak týmům obsazovat pozice rychleji a méně utrácet za externí vyhledávání kandidátů.

Zbývá práce vyžadující lidský úsudek. Náboráři budou s vedením firmy utvářet strategii získávání talentů, řešit složitá vyjednávání, budovat úzké vztahy s kandidáty a radit vedoucím náboru, kdo se do týmu hodí. V tomto smyslu se z náborářů stanou poradci pro získávání talentů. Trh je v této proměně stále na začátku. Náš výzkum zjistil, že 69 % společností využívá AI při získávání talentů, zatímco pouze 12 % zavedlo agentní AI, která dokáže jednat jménem uživatele. Jak se tento rozdíl bude zmenšovat, uspějí náboráři, kteří budou agenty považovat za posílení kapacit a získaný čas věnují těm částem práce, jež ovlivňují výsledky náboru.

Agentní systémy přinášejí také novou výzvu v oblasti integrace: podniky mohou časem využívat náborové agenty, HR agenty, agenty pro produktivitu i univerzální agenty napříč jednou organizací. Jak důležitá bude interoperabilita mezi agenty a platformami a kdo by měl mít konečnou kontrolu nad oprávněními a kontextem, které si vzájemně sdílejí?

Bude zásadní. Podniky budou využívat mnoho agentů v oblasti náboru, HR, produktivity i univerzálních nástrojů a nábor se dotýká všech těchto oblastí. ICIMS Hiring Agent fungující v Microsoft Teams je raným příkladem náborového agenta pracujícího v prostředí pro zvýšení produktivity a podobná propojení se stanou běžnou součástí. Otevřené ekosystémy jsou zde velmi důležité, a proto investujeme do rozšiřitelnosti prostřednictvím více než 800 partnerů na tržišti a více než 10 000 integrací založených na API. Propojení agenti také zajišťují plynulejší zkušenost kandidátům i náborovým týmům, protože práce přechází mezi systémy bez ručního předávání, které nábor zpomaluje.

Kontrola by měla být v rukou podniku a jeho pravidla by měl vymáhat hlavní evidenční systém. Údaje o uchazečích jsou osobní a často podléhají regulaci, takže agenti by měli dostat pouze kontext potřebný k danému úkolu a mít stejná oprávnění jako člověk v dané roli. Každá platforma by měla spravovat svou vlastní oblast a sdílet kontext podle jasných, auditovatelných pravidel, která stanoví zákazník. Při náboru tuto úlohu plní ATS, což je jedním z hlavních důvodů, proč se domnívám, že s rostoucím počtem agentů bude význam této platformy narůstat.

Když pomineme agenty, které dnes oznámila společnost ICIMS, jaký podle vás bude další zásadní průlom v náborové AI založené na agentech? Jaké schopnosti, které se dnes stále zdají být obtížně dosažitelné, podle vás budou náborové platformy schopny nabídnout s tím, jak technologie dozraje?

Myslím, že dalším průlomem bude zapojení agentů na obou stranách náborového procesu. Uchazeče budou stále častěji zastupovat kariérní agenti využívající AI, kteří znají jejich ověřené dovednosti, pracovní historii i tržní hodnotu a nepřetržitě vyhledávají příležitosti, na které by sami možná nikdy nenarazili. Náboroví manažeři budou spolupracovat s agentem, který převede potřeby firmy na profil požadovaných dovedností, představí seřazené uchazeče spolu s dostupnými údaji o jejich výkonnosti a pomůže sestavit samotné hodnocení. Konečné rozhodnutí bude stále na manažerovi, který si však bude mnohem jistější a bude se muset méně spoléhat na odhady.

Další změnou bude propojení náboru s pracovním výkonem. Většina náborových systémů se přestane učit, jakmile někdo přijme nabídku. Jakmile platformy propojí náborová rozhodnutí se skutečným pracovním výkonem a profesním růstem lidí, budou lépe předvídat kvalitu náboru a hranice mezi náborem a udržením zaměstnanců se začnou stírat. Výsledkem bude rychlejší nábor, přesnější předvídání pracovního výkonu a větší schopnost udržet si přijaté zaměstnance. Velká část potřebných technologií už existuje. Firmy, které si nyní budují kompetence v oblasti AI, zavádějí pravidla správy a rozvíjejí hluboké porozumění souvislostem, určí, jak bude získávání talentů vypadat po této proměně.

Děkujeme za skvělý rozhovor. Čtenáři, kteří se chtějí dozvědět více, mohou navštívit ICIMS.