Wyobraź sobie rozmowę kwalifikacyjną, podczas której po drugiej stronie nie ma człowieka - pytania zadaje inteligentny system AI, a Twoje odpowiedzi są analizowane przez algorytm. Taki scenariusz jeszcze niedawno wydawał się futurystyczny, ale w 2026 roku staje się coraz powszechniejszy. Firmy (zwłaszcza z branży IT) chętnie sięgają po sztuczną inteligencję w rekrutacji, aby przyspieszyć procesy i zwiększyć obiektywizm oceny kandydatów. Dla osób poszukujących pracy - szczególnie juniorów IT - oznacza to konieczność nowego podejścia do przygotowań. W tym artykule wyjaśniamy, jak działają rekrutacyjne modele AI i jak się przygotować do rozmowy kwalifikacyjnej prowadzonej przez sztuczną inteligencję. Omówimy najnowsze trendy, zmiany w formacie rozmów, sposoby przygotowania (technicznego i „miękkiego"), przykłady narzędzi AI w polskich realiach oraz dobre praktyki (wraz z listą typowych błędów popełnianych przez juniorów).
AI w rekrutacji IT - nowy trend 2026
Sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę na każdym etapie rekrutacji. Według raportu LinkedIn, aż 73% rekruterów uważa, że AI zmienia sposób prowadzenia rekrutacji, a 37% organizacji już aktywnie wdrożyło lub testuje narzędzia AI w tym obszarze. Polski rynek pracy nie zostaje w tyle - niemal połowa polskich rekruterów używa już AI do analizy CV, a większość dużych firm planuje zautomatyzować procesy rekrutacyjne w najbliższym roku. W praktyce oznacza to, że kandydaci coraz częściej stykają się z AI podczas selekcji i rozmów:
- Wstępna preselekcja kandydatów - algorytmy przeszukują CV pod kątem słów kluczowych i wymagań stanowiska, szybko wskazując najlepiej dopasowane profile. ATS-y wspierane AI potrafią automatycznie odrzucać aplikacje niespełniające kryteriów i przekazywać dalej tylko te obiecujące.
- Chatboty rekrutacyjne - inteligentni asystenci (np. Olivia od Paradox czy Mya Systems) prowadzą rozmowy wstępne na czacie, zadając podstawowe pytania kwalifikacyjne, uzupełniając brakujące dane z CV i nawet umawiając terminy kolejnych etapów. Działają one 24/7, usprawniając kontakt z kandydatami i zdejmując z działów HR powtarzalne zadania.
- Analiza umiejętności technicznych - platformy do testów programistycznych (jak Codility, HackerRank czy inne) wykorzystują automatyczną ocenę kodu. Kandydat rozwiązuje zadanie online, a system sam sprawdza poprawność i efektywność rozwiązania. Takie narzędzia zapewniają obiektywną weryfikację umiejętności kodowania i oszczędzają czas - pozwalając skupić się tylko na najlepszych kandydatach.
- Analiza kompetencji miękkich i dopasowania - zaawansowane systemy AI potrafią oceniać nagrania wideo z rozmów. Przykładowo platforma HireVue analizuje mowę ciała, mimikę twarzy, ton głosu i słowa używane przez kandydata podczas rozmowy. Na tej podstawie algorytm ocenia cechy osobowości, poziom pewności siebie czy zaangażowanie kandydata i przewiduje jego dopasowanie do firmy. W globalnej firmie Unilever wprowadzenie takich AI w procesie rekrutacji pozwoliło zaoszczędzić 100 000 godzin pracy rekruterów i przyniosło ok. 1 mln USD oszczędności.
Dlaczego firmy to robią? Powody są prozaiczne: oszczędność czasu i kosztów, większa skala działania oraz chęć obiektywizacji. AI może w kilka sekund przeanalizować tysiące aplikacji czy przeprowadzić setki rozmów jednocześnie - coś niemożliwego dla człowieka. Ponadto model AI zada każdemu kandydatowi takie same pytania i oceni według tych samych kryteriów, co sprzyja standaryzacji i ograniczaniu stronniczości (ludzie mają nieświadome uprzedzenia lub po prostu gorszy dzień - algorytm jest „w nastroju" zawsze tak samo). Firmy podkreślają też, że AI pomaga zwiększyć sprawiedliwość procesu - kandydaci są oceniani za kompetencje i faktyczne odpowiedzi, a nie np. za „wspólny temat" znaleziony z rekruterem podczas luźnej rozmowy. Co więcej, wielu specjalistów HR przyznaje, że AI podnosi efektywność rekrutacji oraz poprawia trafność dopasowania kandydatów do ról.
Oczywiście AI nie jest panaceum na wszystko. Pojawiają się dyskusje o etyce - np. czy algorytmy na pewno są wolne od uprzedzeń. Głośny był przypadek Amazonu, który musiał wycofać wewnętrzny system AI do oceny CV po tym, gdy odkryto, że dyskryminuje kobiety (promował kandydatów używających w CV „męskich" sformułowań). Mimo takich incydentów trend jest jasny: rekruter przyszłości to rekruter wspomagany AI. W 2026 roku w wielu firmach pierwszym „rozmówcą" kandydata może być właśnie model AI, a nie żywy człowiek.
Nowy format rozmowy kwalifikacyjnej - czym różni się rozmowa z AI?
Skoro w procesie może uczestniczyć „rekruter AI", warto wiedzieć, jak wygląda taka rozmowa kwalifikacyjna i czym różni się od tradycyjnej. Kilka istotnych zmian, na które należy się przygotować:
- Rozmowa asynchroniczna (nagrywana) - popularnym formatem jest obecnie jednokierunkowa rozmowa wideo. Kandydat otrzymuje link do platformy (np. HireVue) i we własnym zakresie, o dogodnej porze nagrywa odpowiedzi na zestaw pytań przygotowanych wcześniej. Zazwyczaj jest 3-5 pytań, przy czym przed każdą odpowiedzią dostaje się kilkanaście-kilkadziesiąt sekund na zastanowienie, a następnie np. do 2-3 minut na wypowiedź. Po zakończeniu nagrania materiał wideo analizuje AI oraz (często) przegląda rekruter. Taka rozmowa odbywa się bez udziału rozmówcy na żywo, więc nie musimy umawiać terminu - wystarczy zdążyć odpowiedzieć przed upływem wyznaczonego deadline'u. Dla kandydata wygodne jest to, że może przygotować sobie otoczenie i spokój, a także np. nagrać odpowiedź ponownie, jeśli platforma na to pozwala. Wadą bywa brak informacji zwrotnej w trakcie - brak człowieka oznacza brak reakcji na nasze słowa, co początkowo może być dziwnym doświadczeniem. (Wskazówka: dobrze jest poćwiczyć wcześniej mówienie do kamery bez odbiorcy, by poczuć się pewniej).
- Chatbot zamiast rozmowy telefonicznej - coraz częściej tradycyjny screening call (czyli wstępna rozmowa telefoniczna z rekruterem) zastępowany jest czatową rozmową z botem. Chatbot może zadawać pytania tekstowo (np. na dedykowanej platformie rekrutacyjnej lub komunikatorze), a kandydat odpisuje na nie jak w czacie. Taka rozmowa bywa mniej stresująca dla introwertyków, bo można przemyśleć odpowiedź, ale uwaga: system zwykle mierzy czas odpowiedzi i analizuje język podobnie jak wideo. Chatbot jest też mniej elastyczny - zadaje raczej ustalony zestaw pytań, nie dopytuje spontanicznie o ciekawy wątek z Twojej odpowiedzi (chyba że ma to zaprogramowane). Brak „ludzkiego" elementu oznacza, że nie pogadasz o pogodzie na rozluźnienie atmosfery i nie wejdziesz w luźną dygresję - rozmowa z AI jest na ogół konkretna i trzyma się scenariusza.
- Standaryzacja pytań i oceny - w rozmowie z AI każdy kandydat dostaje identyczne pytania, w takiej samej kolejności i formie. Z jednej strony to plus (wszyscy mają równe szanse, pytania są przemyślane), z drugiej - nie będzie tu spontanicznych zwrotów akcji. Jeśli np. rekruter człowiek widzi, że o czymś ciekawie opowiadasz, może pociągnąć temat - AI tego nie zrobi, przejdzie do kolejnego przygotowanego pytania. Ocena również jest ustandaryzowana: system stosuje punktację według zdefiniowanych kryteriów (np. słowa kluczowe w odpowiedzi, ton wypowiedzi, kompletność odpowiedzi). Człowiek-rekruter bywa bardziej subiektywny - może kierować się intuicją lub emocjami. AI pod tym względem jest konsekwentne i "zimne". Przykładowo, AI nie „zachwyci się" Twoją błyskotliwą anegdotą opowiedzianą poza tematem pytania - raczej uzna to za nieistotne. Z drugiej strony, AI nie uprzedzi się do Ciebie np. przez stresowy tik nerwowy - oceni konkrety.
- Impersonalność vs. empatia - wielu kandydatów zwraca uwagę, że rozmowa z algorytmem wydaje się bardziej bezosobowa. Brakuje uśmiechu, przytaknięcia głową, empatycznej reakcji, którą daje ludzki rozmówca. Model AI może co najwyżej wyświetlić ikonkę „👍" po odpowiedzi (jeśli tak go zaprogramowano), ale nie nawiąże realnej relacji. Nie odbierze też mowy ciała rozmówcy w taki sposób, jak człowiek - choć paradoksalnie będzie ją technicznie analizować. Czas trwania rozmowy z AI bywa też bardziej przewidywalny i zwykle krótszy. Jeśli pytania są ustalone na 20 minut, to nie przeciągnie się to do godziny jak u gadatliwego rekrutera. W efekcie doświadczenie kandydata może być dwojakie: z jednej strony wygoda i sprawność procesu, z drugiej - poczucie rozmowy "do ściany". Firmy starają się to poprawiać, np. tworząc chatboty o bardziej konwersacyjnym tonie lub dając kandydatom możliwość nagrania próbnego, by poczuli się swobodniej.
Rozmowa kwalifikacyjna: człowiek vs. AI. Modele AI świetnie radzą sobie ze skalą, szybkością i spójnością ocen, natomiast brakuje im ludzkiej empatii i wyczucia kontekstu. Dlatego coraz częściej firmy stosują podejście mieszane: pierwsze etapy rekrutacji powierzyć AI, a końcowe rozmowy pozostawić ludziom. Dzięki temu kandydaci są sprawnie przesiani przez obiektywne narzędzia, ale ostateczna decyzja nadal uwzględnia czynnik ludzki, np. dopasowanie do zespołu i budowanie relacji.
Jak przygotować się technicznie do rozmowy z AI?
Podstawy merytoryczne - Bez względu na to, czy rozmawiasz z człowiekiem czy AI, musisz mieć opanowane fundamenty wymagane na dane stanowisko. W przypadku juniorów IT oznacza to zwykle solidną wiedzę z zakresu podstaw programowania, znajomość jednego-dwóch języków kodowania, algorytmów i struktur danych na poziomie juniora, a także rozumienie narzędzi używanych w praktyce (np. system kontroli wersji, podstawy SQL itp.). Model AI może Cię o to wypytać w różnej formie. Chatbot techniczny może zadać serię pytań sprawdzających wiedzę teoretyczną (np. „Czym się różni struktura listy od tablicy w Pythonie?", „Wymień podstawowe zasady paradygmatu OOP" itp.) i ocenić trafność oraz kompletność Twoich odpowiedzi. System do zadań koderskich z kolei poprosi Cię o rozwiązanie krótkiego zadania - np. napisanie funkcji, która odwraca łańcuch znaków, posortuje tablicę lub znajdzie błąd w podanym kodzie. Musisz być przygotowany na samodzielne kodowanie na czas, często w edytorze online, bez podpowiedzi drugiej osoby.
Przykładowe pytania techniczne, jakie mogą pojawić się na wstępnej rozmowie z AI (dla juniora IT):
- Napisz funkcję, która znajdzie drugi najmniejszy element w liście liczb. (Sprawdza umiejętność prostego algorytmicznego myślenia i składnię danego języka).
- Wyjaśnij pojęcie „delegacja" w programowaniu obiektowym. (Pytanie teoretyczne sprawdzające rozumienie OOP).
- Masz fragment kodu, który nie działa poprawnie - co jest w nim błędem? (Test umiejętności debugowania - AI może pokazać kod i oczekiwać identyfikacji błędu).
- Jakiej złożoności obliczeniowej (big-O) należy spodziewać się po algorytmie sortowania Quick Sort? (Sprawdzenie podstaw algorytmicznych).
- Czym różni się protokół HTTP od HTTPS? (Pytanie z wiedzy ogólnej IT - np. dla roli webdevelopera lub testera).
Oczywiście zakres pytań będzie zależeć od stanowiska. Warto przejrzeć raz jeszcze opis stanowiska i przygotować się z wymienionych tam technologii oraz zagadnień. Dobra praktyka to przećwiczenie rozwiązywania zadań na platformach typu HackerRank, LeetCode czy Codility - nie tylko wyćwiczysz tam umiejętności, ale też przyzwyczaisz się do interfejsu podobnego do tego, jaki możesz zastać na oficjalnym teście.
Jak AI ocenia kod i odpowiedzi? Modele AI oraz platformy rekrutacyjne zwracają uwagę na kilka aspektów: poprawność rozwiązania (czy kod działa i przechodzi testy), efektywność (czy rozwiązanie nie jest zbyt „ciężkie" - np. czasowo lub pamięciowo - jeśli to istotne), a także styl i logika. Wbrew pozorom, AI może czytać Twój kod i wychwytywać pewne wzorce. Przykładowo system może sprawdzić, czy nie „zaszyłeś" na sztywno konkretnych wartości zamiast ogólnego rozwiązania, czy nazwy zmiennych są sensowne, czy kod nie jest niechlujny. Coraz częściej też sprawdza się, czy kandydat nie posiłkował się niedozwoloną pomocą AI. Platformy potrafią wykrywać charakterystyczne wzorce wygenerowanego kodu czy niestandardowe tempo pisania - jeżeli więc w trakcie zadania próbowałbyś „podrzucić" problem ChatGPT i wkleić rozwiązanie, istnieje ryzyko, że system to wykryje. Wskazówka: jeśli masz rozwiązać zadanie samodzielnie, zrób to uczciwie. Zdarza się, że kandydaci kuszeni łatwością dostępu do AI ściągają na teście - ale konsekwencje mogą być poważne (łącznie z dyskwalifikacją, a w realiach uczelnianych nawet postępowaniem dyscyplinarnym, jak przekonał się pewien student używający AI na rozmowach o staż w Big Tech).
Przygotowanie techniczne powinno obejmować również kwestie praktyczne związane z formatem rozmowy. Jeśli wiesz, że czeka Cię nagranie wideo - upewnij się, że masz działającą kamerkę, mikrofon i stabilny internet. Przećwicz korzystanie z narzędzia (często firmy udostępniają kandydatom możliwość próbnego nagrania, aby sprawdzić ustawienia audio/wideo). W przypadku rozmowy przez chat - zadbaj o spokojne otoczenie do czytania i pisania odpowiedzi; możesz ćwiczyć szybkie pisanie na klawiaturze, formułując pełne zdania (unikaj rozmówczego stylu „urwań" myśli, lepiej pisać zrozumiale, bo AI ocenia tekst jak wypowiedź). Przy zadaniach programistycznych online - poćwicz wcześniej pisanie kodu w przeglądarce, bez automatycznych podpowiedzi IDE, i testowanie go ręcznie. Sprawdź, czy umiesz szybko korzystać z dokumentacji w razie potrzeby (czasem wolno korzystać z dokumentacji języka podczas testu - warto dopytać). Niektóre firmy zaczynają także pozwalać na użycie autouzupełnień AI w trakcie zadań (np. edytor z GitHub Copilotem) albo wręcz obserwują, jak potrafisz współpracować z AI podczas kodowania. To wciąż nowość, ale trend się pojawia - celem jest sprawdzić, czy kandydat umie efektywnie posłużyć się dostępnym narzędziem. Dlatego na wszelki wypadek warto poznać narzędzia AI do kodowania (Copilot, ChatGPT w kontekście programowania), aby umieć z nich korzystać, jeśli dostaniesz zielone światło. Gdy jednak nie ma jasnego pozwolenia - zakładamy pracę bez wspomagania. Przygotuj się tak, abyś zdał test o własnych siłach, a wtedy żadna zmiana zasad Cię nie zaskoczy.
Jak przygotować się do „miękkiej" rozmowy z AI?
Rozmowy kwalifikacyjne to nie tylko technikalia - liczą się też kompetencje miękkie, dopasowanie do zespołu, umiejętność komunikacji, radzenia sobie ze stresem itp. Paradoksalnie, gdy rozmawiamy z maszyną, te aspekty również są oceniane, tylko w inny sposób. Model AI może analizować nasze odpowiedzi pod kątem słów, tonacji głosu czy mowy ciała, by wyciągać wnioski o cechach kandydata. Oto, jak przebiega taka ocena i jak najlepiej się zaprezentować:
- Co AI mierzy w odpowiedziach? Nowoczesne systemy (np. wspomniany HireVue) wykorzystują modele uczenia maszynowego do analizy treści i formy wypowiedzi kandydata. Oceniane mogą być m.in.: dobór słów i klarowność wypowiedzi (czy mówisz na temat, używasz konkretnych słów związanych z pytaniem, unikasz wypełniaczy), struktura odpowiedzi (czy Twoja wypowiedź jest logiczna, czy np. stosujesz metodę STAR przy opisywaniu doświadczeń), ton i mowa ciała (energia, entuzjazm, pewność siebie w głosie, kontakt wzrokowy z kamerą, postawa ciała). System porównuje Twoje nagranie do wzorca idealnej odpowiedzi - np. czy zawarłeś wszystkie kluczowe punkty w odpowiedzi na pytanie behawioralne, czy mówisz płynnie i z przekonaniem. Warto wiedzieć, że algorytm „słucha" i „patrzy" na Ciebie bardzo uważnie - rzeczy, których ludzki rekruter może nie zanotować, AI na pewno zarejestruje. Przykładowo: jeżeli przez całe nagranie patrzysz w bok (np. czytasz gotowe odpowiedzi z kartki), AI może odnotować brak kontaktu wzrokowego i niżej ocenić komunikatywność lub szczerość. Jeśli mówisz monotonnie i cicho - algorytm wykryje niski poziom pewności siebie lub zaangażowania. Z kolei zbyt szybkie mówienie i chaotyczna wypowiedź mogą skutkować oceną, że kandydat słabo radzi sobie ze stresem.
- Przygotowanie do pytań behawioralnych - W AI-rozmowach dominuje właśnie ten typ pytań, stanowiąc nawet 60-70% wszystkich zadań. Są to pytania w stylu „Opowiedz o sytuacji, gdy musiałeś rozwiązać konflikt w zespole" albo „Czy zdarzyło Ci się nie dowieźć na czas zadania? Co wtedy zrobiłeś?". Ich celem jest ocena Twoich kompetencji społecznych, pracy w grupie, podejścia do problemów. Dobra wiadomość: pytania behawioralne można z dużym wyprzedzeniem przewidzieć i przećwiczyć. Zrób listę typowych zagadnień: współpraca, konflikt, porażka, sukces, presja czasu, inicjatywa, itp. Następnie do każdej kategorii przygotuj sobie konkretny przykład ze swojego życia (studiów, projektów, pracy). Stosuj metodę STAR (Sytuacja, Zadanie, Akcja, Rezultat) przy układaniu odpowiedzi - to pomoże Ci utrzymać klarowną strukturę. Co ważne, modele AI są wręcz zaprogramowane, by docenić dobrze sformatowane odpowiedzi ze strukturą STAR. Unikaj ogólników - opowiadaj historie, które pokazują Twoje realne zachowania. Pamiętaj też, by akcentować swoją rolę (mów więcej „ja zrobiłem" niż „my zrobiliśmy", żeby było jasne, co konkretnie Ty zrobiłeś). Wreszcie - staraj się wybierać przykłady z pozytywnym wydźwiękiem (nawet jeśli pytanie dotyczy porażki, pokaż czego Cię nauczyła i jak poprawiłeś sytuację). Algorytm oceniający takie odpowiedzi analizuje również sposób rozumowania i nastawienie - np. w pytaniu „co byś zrobił, gdyby…?" sprawdza, czy potrafisz zachować spokój, czy jesteś nastawiony na rozwiązanie i współpracę.
- Mowa ciała i głosu - na co uważać? Skoro nie mamy żywego rozmówcy, łatwo zapomnieć o mowie ciała. Jednak jeśli się nagrywasz, Twoja postawa, mimika i ton są rejestrowane i podlegają analizie. Postaraj się usiąść prosto przed kamerą, patrzeć naturalnie w stronę obiektywu (jakby tam były oczy rekrutera) i utrzymywać umiarkowany kontakt wzrokowy. Uśmiech (lekki, naturalny) może pomóc sprawiać wrażenie pewnej siebie i pozytywnej osoby - AI co prawda nie „czuje" uśmiechu, ale może go skojarzyć z pewnością siebie lub entuzjazmem w analizie mimiki. Unikaj nerwowych gestów, wiercenia się na krześle czy stukania długopisem - kamera wszystko widzi. Głos: Przed nagraniem rozgrzej głos, weź kilka oddechów. Mów wyraźnie, nie za szybko. Staraj się brzmieć pewnie i żywo, moduluj ton. System oceni Twój „energy level" i płynność mówienia, więc monotonna, cicha mowa może być minusem. Jeżeli masz tendencję do „yyyy…" - poćwicz wypowiedzi, aby ograniczyć wypełniacze. W rozmowie przez czat podobnie - dbaj o styl pisania: pełne zdania, uprzejmość, jasność przekazu. Unikaj emotikonów czy zbyt luźnego stylu, o ile nie jesteś pewien, że kultura firmy na to pozwala - lepiej zachować profesjonalny ton.
- Dopasowanie do kultury firmy - Część miękka to również ocena, czy pasujesz do wartości i stylu danej organizacji. AI może pośrednio to oceniać, np. analizując słowa kluczowe w Twoich odpowiedziach. Jeśli firma ceni np. „innovative thinking and collaboration", a Ty w rozmowie często wspominasz o „szukaniu niestandardowych rozwiązań" i „pracy zespołowej", zapewne zapunktujesz. Dlatego zrób research o firmie: przeczytaj jej wartości, misję, sposób komunikacji. Postaraj się wpleść do odpowiedzi elementy świadczące o tym, że nadajecie na podobnych falach (oczywiście szczerze i bez przesady). Niektóre systemy AI mają profile idealnego kandydata pod kątem cech - Twoje wypowiedzi tekstowe mogą być nawet analizowane metodami analizy sentymentu czy modelami osobowości. Np. pewne słowa mogą sugerować dominujący styl myślenia (analityczny vs. kreatywny, indywidualistyczny vs. zespołowy itd.). Nie da się zgadnąć dokładnie, co „chce usłyszeć" algorytm, ale bycie świadomym kultury firmy pomaga automatycznie udzielać trafniejszych odpowiedzi.
Na koniec: traktuj rozmowę z AI tak samo poważnie, jak z człowiekiem. Częsty błąd juniorów to zbytnie rozluźnienie („to tylko bot, nie muszę się tak spinać"). Pamiętaj, że ktoś ten materiał później zobaczy lub przynajmniej otrzyma raport. Profesjonalizm, entuzjazm i szczerość są zawsze w cenie - niezależnie od tego, czy ocenia Cię człowiek, czy algorytm.
Narzędzia i platformy AI w rekrutacjach IT (Polska 2026)
Jakie konkretne narzędzia AI możesz spotkać, aplikując do firm IT w Polsce? Oto kilka przykładów platform rekrutacyjnych z AI, które są już używane (przez polskie firmy lub oddziały globalnych korporacji):
- HireVue - popularna platforma do wideo-rozmów AI. Kandydaci nagrywają odpowiedzi na pytania, a HireVue analizuje nagrania za pomocą AI pod kątem treści i komunikacji niewerbalnej (mowy ciała, tonu głosu itp.). Stosowana m.in. w rekrutacjach volume na staże i stanowiska juniorskie (korzystały z niej firmy jak Unilever, Goldman Sachs, IBM i inne). Umożliwia też testy sytuacyjne i gry rekrutacyjne oceniające cechy kandydata.
- Paradox Olivia - inteligentny chatbot rekrutacyjny od firmy Paradox. Olivia potrafi rozmawiać z kandydatami na etapie preselekcji: odpowiada na pytania o ofertę, zadaje proste pytania kwalifikacyjne, ustala terminy rozmów i wysyła przypomnienia. Działa 24/7 na urządzeniach mobilnych, dając kandydatowi wygodę komunikacji o dowolnej porze. W Polsce takie boty mogą być wykorzystywane np. przez duże firmy prowadzące ciągłą rekrutację (centra usług, retail, ale i duże firmy IT usprawniające w ten sposób wstępny kontakt).
- Mya Systems - kolejny chatbot AI, pełniący rolę wirtualnego asystenta HR. Mya może zadawać pytania dotyczące doświadczenia, poprosić o doprecyzowanie informacji z CV, a nawet przeprowadzić krótki wywiad kwalifikacyjny na czacie. Po zebraniu danych, przekazuje je rekruterom wraz z oceną odpowiedzi. To narzędzie znane globalnie, używane w różnych branżach - w Polsce bywa wykorzystywane np. przez agencje rekrutacyjne działające na dużą skalę.
- Codility - platforma do oceny umiejętności programistycznych. Bardzo popularna w polskich firmach technologicznych (i nie tylko - także banki, konsulting). Kandydat otrzymuje jedno lub kilka zadań koderskich do rozwiązania online. Codility automatycznie uruchamia testy jednostkowe na Twoim kodzie i ocenia jego poprawność oraz efektywność. Daje to obiektywny wynik - pozwalając firmie łatwo porównać kandydatów pod kątem umiejętności kodowania. Czasem platforma dodatkowo generuje raport o stylu kodu czy sposobie rozwiązania (np. czy wszystkie testy przeszły za pierwszym razem, ile podejść potrzebowałeś).
- HireVue (Analiza wideo) - warto wspomnieć, że platforma HireVue nie służy tylko do nagrywania odpowiedzi, ale oferuje też moduł Live - czyli rozmowę na żywo z AI lub z udziałem rekrutera wspomaganego AI. Warianty te w 2026 dopiero zyskują na popularności. Niemniej, już teraz AI może „podsłuchiwać" rozmowę live (np. w Zoomie) i podpowiadać rekruterowi kluczowe wskaźniki lub pytania uzupełniające. Są też narzędzia jak Metaview - nagrywające rozmowę (video call) i tworzące transkrypcję wraz z analizą, dzięki czemu rekruter po spotkaniu dostaje wyczerpujący raport z oceny kandydata wygenerowany przez AI.
- Skeptical AI - to przykład wyspecjalizowanego narzędzia, które analizuje emocje na nagraniach wideo. Może oceniać poziom motywacji, entuzjazmu czy pewności siebie kandydata na podstawie mimiki i mikroekspresji. Takie rozwiązania na razie częściej testowane są za granicą, ale trend dociera i do nas. Ich zaletą jest wydobycie informacji trudnych do wyłapania w standardowej rozmowie (np. szczere zaangażowanie), wadą - ryzyko pomyłek i różnic kulturowych w okazywaniu emocji.
- ATS z elementami AI - wiele systemów śledzenia kandydatów (ATS), z których korzystają firmy (jak polski eRecruiter czy rozwiązania typu Workday, SAP SuccessFactors), integruje dziś moduły AI. Są one wykorzystywane do automatycznej oceny CV, podpowiadania rekruterom najlepszych kandydatów czy nawet generowania listów z informacją zwrotną. Przykładem polskiej platformy all-in-one jest Recruitify, która oferuje „wirtualnego rekrutera" - automatyzującego analizę dokumentów, wyszukiwanie talentów i komunikację z kandydatami. Jako kandydat możesz nie widzieć bezpośrednio działania takiego ATS, ale wpłynie on na to, czy Twoja aplikacja w ogóle trafi przed oczy żywego rekrutera.
(Uwaga: Nazwy narzędzi podajemy w celach informacyjnych - jako kandydat zwykle nie masz wpływu na to, z jakiej platformy skorzysta pracodawca. Warto jednak mieć świadomość, czego się spodziewać. Jeśli np. w zaproszeniu na rozmowę widzisz, że firma korzysta z HireVue - już wiesz, że czeka Cię nagranie odpowiedzi wideo i analiza AI. Gdy dostajesz link do Codility - zapewne chodzi o test programistyczny. Dzięki temu możesz precyzyjniej się przygotować.)
Wskazówki i dobre praktyki - jak trenować z AI i czego unikać?
Na koniec zbierzmy praktyczne porady, które pomogą Ci oswoić się z rekrutacjami prowadzonymi przez AI. Dotyczą one zarówno treningu przed rozmową, jak i zachowania w jej trakcie. Wskażemy też typowe błędy popełniane przez początkujących kandydatów - tak, abyś mógł ich uniknąć.
Trening z wykorzystaniem AI
- Ćwicz odpowiedzi z AI - tak jak sportowcy sparują przed zawodami, Ty możesz przeprowadzić symulację rozmowy z wykorzystaniem narzędzi AI. Dostępne są aplikacje stworzone do tego celu, np. Interview Warmup by Google (darmowe narzędzie do symulacji rozmów z typowymi pytaniami, wraz z analizą odpowiedzi), czy platformy jak Interviewing.io, MyInterview - pozwalające odbyć próbną rozmowę z chatbotem zadającym pytania stanowiskowe. Niektóre narzędzia (np. Big Interview) umożliwiają nagranie własnych odpowiedzi wideo i otrzymanie automatycznej analizy AI, która wskaże Ci, jak wypadasz pod względem mowy ciała, płynności mówienia czy kontaktu wzrokowego. Taka informacja zwrotna jest bardzo cenna - możesz dowiedzieć się, że np. często uciekasz wzrokiem albo mówisz zbyt szybko pod presją czasu, i popracować nad tym.
- Korzystaj z ChatGPT jako trenera - jeśli nie masz dostępu do dedykowanych aplikacji, dobrym rozwiązaniem jest wykorzystanie po prostu ChatGPT (lub innego modelu generatywnego) do przygotowań. Poproś AI: „Przeprowadź ze mną symulację rozmowy na stanowisko Junior Java Developer. Zadawaj pytania techniczne i behawioralne, poczekaj na moją odpowiedź, a potem daj mi ocenę i wskazówki". Taki mock interview pozwoli Ci zobaczyć, jakie pytania mogą paść i przetestować swoje odpowiedzi. Pamiętaj jednak, by nie uczyć się odpowiedzi na pamięć - raczej wyłapuj, co można ulepszyć w Twoich reakcjach. Możesz też kazać AI przeanalizować swoje CV i na tej podstawie zapytać: „Jakie pytania mogę dostać na rozmowie mając taki życiorys?". Modele AI świetnie podpowiadają trudne pytania typu „dlaczego masz przerwę w doświadczeniu zawodowym" itp. i proponują, jak na nie odpowiadać.
- Analizuj swoje nagrania - nagraj się (audio lub wideo), gdy odpowiadasz na przykładowe pytania, a następnie odsłuchaj/obejrzyj krytycznie. Możesz też skorzystać z AI do transkrypcji nagrania (np. przy pomocy darmowych narzędzi online) i poprosić model, by ocenił klarowność oraz styl Twojej wypowiedzi. Brzmi to jak dużo zachodu, ale nawet jedna próba nagrania może zdziałać cuda: osłuchasz się ze swoim głosem, zobaczysz siebie „oczami" rekrutera. Często zauważysz proste rzeczy do poprawy (stukanie długopisem, garbienie się, częste „yyy") i wyeliminujesz je przed prawdziwą rozmową.
- Ucz się języka kluczowych kompetencji - AI w dużej mierze opiera ocenę o słowa kluczowe. Dlatego w trakcie przygotowań wypisz sobie listę kompetencji/cech, które są pożądane na stanowisku (np. „umiejętność rozwiązywania problemów", „proaktywność", „dbałość o szczegóły", „chęć nauki"). Postaraj się wpleść odpowiednie słownictwo związane z tymi cechami w swoje odpowiedzi. Oczywiście nie w sposób sztuczny - ale tak, by nazywać rzeczy po imieniu. Np. zamiast mówić ogólnie: „Zrobiłem projekt X w terminie", możesz dodać: „Dzięki skutecznej współpracy w zespole i dobrej organizacji czasu dowieźliśmy projekt X przed terminem". Takie sformułowania mogą być wychwycone przez algorytm i przyczynią się do lepszej oceny w obszarze pracy zespołowej czy zarządzania czasem.
Czego unikać - błędy popełniane przez juniorów
- Zbytnia sztuczność i recytowanie formułek - korzystanie z AI w przygotowaniach ma pomóc, ale łatwo przesadzić. Nie popełnij błędu kandydata, który wyuczył się „idealnych" odpowiedzi wygenerowanych przez ChatGPT, brzmiących jak z automatu. AI po stronie rekrutera może wtedy wykryć brak autentyczności - np. oceni Twoje odpowiedzi jako nazbyt ogólnikowe albo identyczne z wzorcami, które już „zna". Pamiętaj, że Twoja autentyczność jest atutem. Wykorzystaj podpowiedzi od AI, ale zawsze dostosuj je do siebie - mów swoimi słowami, dawaj własne przykłady. Jak zauważają eksperci, nadmierne poleganie na gotowych odpowiedziach AI może sprawić, że wypadniesz sztucznie i bezosobowo, co nie przekona żadnego rekrutera.
- Brak adaptacji do formatu - niektórzy juniorzy ignorują specyfikę rozmowy z AI. Przykładowo, nie patrzą w kamerę podczas nagrywania, bo „przecież to nie wideorozmowa z człowiekiem" - to błąd, gdyż brak kontaktu wzrokowego będzie odebrany negatywnie (sygnał niepewności lub braku zaangażowania). Inny przykład: kandydat na czacie pisze bardzo skrótowo, nie dbając o gramatykę, bo myśli, że to tylko bot - tymczasem zaburza to czytelność odpowiedzi. Rada: Trzymaj się profesjonalizmu i ogólnie przyjętych zasad komunikacji, nawet jeśli rozmawiasz z maszyną. Formułuj pełne zdania, zachowuj się tak, jakby po drugiej stronie siedział prawdziwy rozmówca (bo efekty Twojej rozmowy i tak dotrą do prawdziwych ludzi decyzyjnych).
- Niedocenianie pytań o motywację i firmę - juniorzy skupieni na technikaliach czasem lekceważą takie „miękkie" pytania jak „Dlaczego chcesz u nas pracować?" albo „Co wiesz o naszej firmie?". W rozmowie z AI pytanie może paść w formularzu czy czacie, a kandydat odpisuje jednym zdaniem, bo nie czuje „presji" jak przy bezpośrednim pytaniu od rekrutera. To błąd - trzeba wykazać się przygotowaniem i motywacją także przed algorytmem. Oceni on długość i jakość Twojej odpowiedzi. Jeśli napiszesz tylko: „Bo słyszałem, że jesteście spoko firmą i chcę się rozwijać", algorytm zapewne uzna odpowiedź za bardzo słabą. Przyłóż się do tych elementów: zrób research o firmie, przygotuj logiczne argumenty, dlaczego pasujesz i czemu chcesz tam pracować. W ten sposób, gdy AI przeanalizuje Twoją wypowiedź, zobaczy konkretne powody i entuzjazm**, co podniesie Twoją ocenę w oczach (elektronicznych i ludzkich).
- Multitasking podczas rozmowy - wydawałoby się, że gdy rozmawiasz z botem, możesz sobie pozwolić na np. zerkanie do notatek czy Googlowanie w trakcie. Uważaj: wiele platform monitoruje aktywność okna przeglądarki i zarejestruje, jeśli podczas nagrywania minimalizujesz okno czy przenosisz fokus gdzie indziej (co sugeruje, że np. czytasz odpowiedzi z ekranu). Tak samo przy testach - każdy „alt-tab" może być zalogowany. Zdarza się też, że AI wyłapie dziwne pauzy w mowie (kiedy odczytujesz tekst). Dlatego lepiej nie korzystaj z niedozwolonych wspomagaczy na żywo. Możesz przed rozmową przygotować sobie punkty do poruszenia i je przejrzeć, ale w trakcie staraj się mówić spontanicznie. Jeśli rozmowa jest nagrywana, patrz w kamerę, a nie w kartkę - będzie to wyglądało o wiele bardziej naturalnie.
- Zapominanie o podstawach - stres i nowa forma rozmowy mogą sprawić, że zapomnisz o zwykłych, dobrych praktykach. Przykładowo, gdy kończysz odpowiadać na pytanie w nagraniu, nie uciekaj od razu wzrokiem ani nie wzdychaj ciężko - utrzymaj chwilę kontakt wzrokowy i neutralny wyraz twarzy zanim wytniesz nagranie (to zostanie zarejestrowane). Albo na czacie: nie zapominaj użyć zwrotów grzecznościowych, gdy pojawia się ku temu okazja (np. podziękuj na końcu rozmowy za możliwość udziału - nawet bot to przekaże dalej). Dobrym nawykiem jest też przećwiczenie ostatniego pytania: zwykle to „Czy masz jakieś pytania?". W rozmowie z AI często to pytanie nie pada (bot po prostu kończy sesję). Jeśli jednak masz okazję pozostawić wiadomość lub pytanie, zrób to. Juniorzy często odpowiadają: „Nie, dziękuję" i kończą - tracąc szansę by zabłysnąć ciekawością. Przygotuj jedno-dwa przemyślane pytania o rolę/projekt/firmę. Jeśli nie ma komu ich zadać podczas rozmowy z AI, to możesz np. wpisać je w polu na koniec nagrania (niektóre systemy pozwalają na komentarz) lub poruszyć na kolejnych etapach.
Na koniec pamiętaj: technologia to narzędzie, a nie przeciwnik. Choć rozmowa z AI różni się od tradycyjnej, odpowiednie przygotowanie pozwoli Ci poczuć się pewnie. W gruncie rzeczy firmy nadal szukają dobrych, zmotywowanych ludzi - AI jest tylko sposobem, by ich szybciej znaleźć. Dlatego dbaj o swoje kompetencje, pokaż się od najlepszej strony (zarówno przed kamerą, jak i w kodzie), a żaden algorytm Ci w tym nie przeszkodzi. Wręcz przeciwnie - może pomóc Ci zabłysnąć na tle setek kandydatów dzięki obiektywnej ocenie umiejętności.