93% kandidata smatra se spremnima za AI — poslodavci traže više

U SAD-u su 23. rujna 2026. objavljeni rezultati dviju anketa: 93 % tražitelja posla smatra da ima AI vještine koje poslodavci žele, dok 41 % donositelja odluka pri zapošljavanju očekuje naprednu ili stručnu razinu, navodi CoBlackov osvrt na istraživanje. U životopisu se takva spremnost može pokazati obavljenim zadatkom, upotrijebljenim alatom, provjerom njegova izlaza i mjerljivim rezultatom.

U objavi Express Employment Professionals među očekivanim sposobnostima izdvojene su svijest o privatnosti i sigurnosti podataka te jasno objašnjavanje AI nalaza, svaka s udjelom od 45 %, kao i razumijevanje pristranosti i pravednosti s 37 %; Bob Funk Jr., čelnik Express Employment Internationala, kaže: „Knowing how AI works is only part of the equation.” To su sposobnosti koje kandidat može opisati kroz odluke donesene tijekom konkretnog posla.

Što pokazuju odgovori kandidata i poslodavaca

Postoci iz anketa mjere različite stvari. Kandidati su procjenjivali imaju li vještine koje poslodavci žele, a donositelji odluka navodili su razinu koju očekuju pri zapošljavanju. Iz toga se ne može izračunati koliko kandidata stvarno zadovoljava traženu razinu. Izravnija usporedba očekivanja pokazuje da 35 % kandidata misli kako poslodavci traže naprednu ili stručnu razinu, nasuprot 41 % donositelja odluka koji je traže.

Prva online anketa obuhvatila je 1.000 odraslih tražitelja posla u SAD-u: zaposlene koji traže novi posao i nezaposlene koji traže posao. U drugoj je sudjelovalo 1.006 američkih donositelja odluka pri zapošljavanju. Odgovori kandidata njihove su vlastite procjene, a ne rezultati praktičnog ispita; ankete ne prate ni ishod pojedinačnih prijava.

Razlika postaje razumljivija kad se vještina opiše kao posao koji je osoba sposobna obaviti. Sastavljanje upita i dobivanje nacrta mogu biti korisno početno iskustvo. Napredniji rad uključuje procjenu smiju li se podaci unijeti u alat, prepoznavanje pogreške u izlazu i objašnjenje zaključka osobi koja će ga upotrijebiti. Zato opća oznaka „napredno poznavanje AI-ja” poslodavcu govori manje od opisa zadatka u kojem je kandidat samostalno provjerio rezultat.

Kako opisati AI vještinu u životopisu

Vjerodostojna stavka povezuje uporabu alata s kandidatovim doprinosom. Četiri elementa daju dovoljno pojedinosti za životopis, a ostavljaju prostor da se postupak objasni na razgovoru za posao:

• Zadatak: koji je konkretan dio posla trebalo obaviti, primjerice sažeti korisničke upite ili razvrstati povratne informacije.
• Alat: koji je alat kandidat doista koristio i što je njime napravio. Popis poznatih naziva ne zamjenjuje opis uporabe.
• Provjera: s čime je kandidat usporedio izlaz, kako je uočavao pogreške ili pristranost te kako je zaštitio podatke prije obrade.
• Rezultat: što je isporučeno i koji se učinak može potkrijepiti, primjerice izmjerenim vremenom izrade ili brojem naknadnih ispravaka.

Uvjetan primjer mogao bi biti rad na tjednom sažetku korisničkih upita: kandidat uz pomoć imenovanog alata izradi nacrt, usporedi svaku važnu tvrdnju s izvornim zapisima, ukloni osobne podatke prije dopuštene obrade i preda uređenu verziju timu. U stvarnom životopisu takav opis treba zamijeniti vlastitim zadatkom i stvarnim nazivom alata. Izmjereni učinak može se dodati samo ako postoje podaci o ranijem i novom načinu rada.

Rezultat ne mora biti velik da bi bio koristan. Trajanje zadatka ima smisla navesti ako je mjereno na usporedivim poslovima; broj ispravaka vrijedi ako je kandidat znao što se računalo kao ispravak. Kad je posao obavio tim, stavka treba odvojiti kandidatovu provjeru ili uređivanje od zajedničkog ishoda. Tako se na razgovoru može razgovarati o njegovoj stvarnoj odgovornosti, umjesto o učinku koji si je samo pripisao.

Što znače privatnost, pristranost i jasno objašnjenje

Svijest o privatnosti vidi se u odluci donesenoj prije slanja podataka alatu. Uvjetan primjer jest uklanjanje osobnih podataka iz skupa korisničkih poruka ako je takva obrada dopuštena pravilima poslodavca. Kandidat koji navodi tu vještinu trebao bi moći objasniti koje je podatke prepoznao kao osjetljive i kako je odabrao dopušten postupak. Sama oznaka „odgovorna uporaba” ne pokazuje što se u poslu dogodilo.

Razumijevanje pristranosti može se opisati kroz određenu provjeru izlaza. Pri sažimanju povratnih informacija kandidat bi, primjerice, mogao usporediti sažetak s izvornim odgovorima kako bi vidio jesu li manje zastupljena mišljenja izostavljena. Pri razvrstavanju upita mogao bi pregledati pogrešno svrstane primjere i promijeniti kriterij razvrstavanja. Takav opis pokazuje koju je moguću pogrešku tražio i što je učinio kad ju je pronašao, bez neutemeljene tvrdnje da je uklonio svaku pristranost.

Jasno objašnjavanje AI nalaza povezuje tehnički postupak s osobom kojoj je rezultat namijenjen. U životopisu se može navesti je li kandidat pripremio sažetak za urednika, prijedlog za korisničku podršku ili analizu za voditelja te koja je ograničenja rezultata pritom objasnio. Bitno je razlikovati tvrdnju koju je alat predložio od zaključka koji je kandidat provjerio i preuzeo kao vlastitu odgovornost.

Što američki nalazi znače za prijavu u Hrvatskoj

Američki udjeli nisu procjena hrvatskog tržišta rada. Oglasi i razgovori u Hrvatskoj mogu tražiti drukčije alate, razinu iskustva i pravila postupanja s podacima. Vrijednost ovih nalaza za kandidata jest preciznije pitanje: može li za vještinu koju navodi pokazati zadatak, alat, provjeru i rezultat koji odgovaraju poslu za koji se prijavljuje?

Takav opis daje poslodavcu osnovu da pita za izvornu građu, odbijeni izlaz ili način mjerenja učinka. Kandidatu daje prostor da pokaže gdje je alat pomogao, a gdje je bila potrebna njegova prosudba. Ako učinak nije mjeren, pošteno je opisati isporučeni posao bez postotka uštede ili tvrdnje o produktivnosti koju nije moguće obraniti.