AI og automasjon i rekruttering: Er vi på vei i riktig retning?
AI og automasjon er nå en integrert del av moderne rekrutteringsprosesser. I mange virksomheter analyserer ATS-systemer (Applicant Tracking Systems) både CV, søknadsbrev og vedlegg før en rekrutterer i det hele tatt åpner søknaden. Systemene vurderer relevans, nøkkelord, sammenhenger mellom erfaring og krav, og rangerer kandidater basert på hvor godt de matcher stillingsbeskrivelsen.
Dette skaper både nye muligheter – og nye utfordringer.
Søknadsbrevet har fått en ny funksjon
Tradisjonelt har søknadsbrevet vært et verktøy for å vise motivasjon, personlighet og refleksjon. Nå har det også blitt et datagrunnlag. AI-systemene bruker teksten til å analysere kompetanse, erfaring, begrepsbruk og samsvar med kravprofilen.
Det betyr at kandidater som sender inn svært korte eller generelle søknader – og tilsvarende korte CV-er – faktisk kan bli vurdert lavere av systemet, selv om de i realiteten er godt kvalifiserte. Systemet har rett og slett mindre informasjon å analysere.
Dette er en vesentlig endring. Tidligere kunne en kort og presis søknad være en styrke. Nå kan for lite innhold føre til at kandidaten aldri når frem til menneskelig vurdering.
Fordelene med AI-analyse
Det er viktige fordeler ved denne utviklingen. AI kan:
- håndtere store søkermengder effektivt
- sikre mer konsistent vurdering
- identifisere kandidater som ellers kunne blitt oversett
- redusere manuelle feil og subjektive avvik
For arbeidsgivere gir dette bedre struktur og dokumentasjon. For kandidater kan det bety at relevant kompetanse faktisk fanges opp, også når rekrutterer har begrenset tid.
Utfordringer: Overførbar kompetanse og KI som matcher KI
En av de største utfordringene med økt bruk av AI i rekruttering er hvordan systemene håndterer overførbar kompetanse.
Et menneske vil ofte kunne lese mellom linjene. En kandidat som har jobbet i én bransje kan ha opparbeidet seg ferdigheter som er direkte relevante i en annen. Ledelse, prosjektstyring, kommersiell forståelse eller teknisk innsikt kan være høyst overførbart, selv om begrepsbruken ikke er identisk med stillingsannonsen.
Et AI-system vil i større grad lete etter eksplisitt samsvar i ordbruk og struktur. Hvis stillingsannonsen bruker én terminologi, og kandidaten beskriver erfaringen sin med en annen, kan systemet rangere kandidaten lavere – selv om kompetansen i praksis er svært relevant.
Dette forsterkes ytterligere av et nytt fenomen: KI som matcher KI.
Mange kandidater bruker i dag kunstig intelligens til å skrive eller optimalisere søknader og CV-er. Samtidig bruker arbeidsgivere AI i sine ATS-systemer for å analysere og rangere kandidatene. Resultatet kan bli to algoritmer som forsøker å “snakke samme språk”. Dersom kandidatens KI-genererte tekst ikke treffer samme begrepsbruk og struktur som arbeidsgivers KI-analyse er konfigurert for, kan det oppstå avvik som ikke handler om kompetanse, men om formulering.
Det betyr at kandidater som ukritisk lar en KI skrive en generisk og “polert” søknad, risikerer å miste det viktigste: presis tilpasning til stillingens faktiske krav og språk. En god søknad i 2026 handler derfor ikke om å mate mest mulig inn i en KI og håpe på et optimalt resultat. Det handler om å gjøre en grundig jobb selv, forstå hva arbeidsgiver faktisk etterspør, og bruke relevant og presis begrepsbruk.
Overførbar kompetanse må forklares tydelig. Sammenhenger må gjøres eksplisitte. Kandidaten må hjelpe både systemet og rekruttereren med å se koblingen.
Her ligger både en risiko og en mulighet. Risikoen er at vi får en mer tekstteknisk enn kompetansebasert seleksjon. Muligheten er at kandidater som er bevisste, strukturerte og konkrete i sin kommunikasjon, faktisk får et sterkere fortrinn enn tidligere.
Er vi på vei i riktig retning?
Spørsmålet er ikke om AI skal brukes – det kommer den til å bli. Spørsmålet er hvordan.
Dersom AI brukes som støtteverktøy for struktur og effektivitet, og kombineres med menneskelig vurdering, er vi sannsynligvis på vei i riktig retning. Dersom systemene blir avgjørende beslutningstakere uten kvalitativ kontroll, risikerer vi å redusere rekruttering til ren tekstmatching.
En god rekrutteringsprosess i 2026 bør derfor:
- bruke AI til å strukturere og analysere
- sikre at menneskelig vurdering alltid er en del av beslutningen
- være transparent overfor kandidater om hvordan informasjon brukes
- oppfordre kandidater til å sende inn tydelig, relevant og strukturert informasjon
Hva betyr dette for kandidater?
Kandidater bør forstå at informasjonen de sender inn faktisk blir analysert maskinelt før den leses manuelt. En god, oversiktlig og relevant CV – kombinert med en personlig og konkret søknad – gir både systemet og rekruttereren et bedre grunnlag.
Løsningen er ikke lange dokumenter, men presis og tydelig informasjon som speiler kravene i stillingsutlysningen.
Hva betyr dette for arbeidsgivere?
For arbeidsgivere handler det om balanse. Systemene må konfigureres riktig, vurderingskriteriene må være bevisste, og det må være mulig å fange opp kandidater som ikke nødvendigvis passer perfekt inn i algoritmens første filtrering.
Rekruttering er fortsatt et fag. AI kan styrke faget, men bør ikke erstatte det.