Nábor už dávno není jen o porovnávání životopisů a hledání shody klíčových slov. Moderní náborové systémy využívající AI dokážou pracovat s velkým objemem dat z různých zdrojů a hodnotit kandidáty komplexněji. 

„Místo formálních údajů se stále více sledují skutečné dovednosti, potenciál pro další rozvoj nebo kompatibilita s týmem a firemní kulturou. Algoritmy ve velkých firmách pomáhají personalistům lépe předvídat úspěšnost kandidáta na dané pozici, doporučovat méně „tradiční“ profily a zkracovat dobu výběrových řízení. Nábor se tak posouvá od intuice k datově podloženému rozhodování,“ říká Michal Španěl, manažer a datový analytik pracovního portálu JenPráce.cz. 

 

Velkým tématem je nicméně zamezení předpojatosti algoritmů. „Algoritmy jsou trénované na reálných situací a datech, od reálných personalistů, takže výstupy podléhají podobným předsudkům a stereotypům při rozhodování jako lidé. Nastavit algoritmy tak, aby předsudečnost minimalizovali bude klíčové pro využití AI v celém HR, zejména vzhledem k vysokým pokutám v budoucnosti a morálním aspektům,“ doplňuje Michal Španěl.

„Technologie mění i způsob, jakým firmy pracují s HR daty. Personalistika se stále více opírá o pokročilé analytické nástroje, které umožňují sledovat trendy v chování zaměstnanců, predikovat fluktuaci nebo vyhodnocovat efektivitu náborových kampaní. Manažeři díky nim získávají podklady pro strategická rozhodnutí – například kde investovat do rozvoje lidí, které týmy jsou dlouhodobě přetížené nebo jaké kompetence budou firmě chybět v horizontu několika let,“ říká Jan Dvořák, výkonný ředitel Počítačové školy GOPAS.

 

Jedním z nejzásadnější trendů roku 2026 bude proměna sociálních sítí v plnohodnotný náborový nástroj. Díky chytrému využití dat ze sociálních sítí lze oslovovat kandidáty cíleně, a to včetně těch pasivních, kteří aktivně práci nehledají. Klíčovou roli hraje práce s obsahem – krátká videa, autentické příběhy zaměstnavatelů nebo formáty přizpůsobené jednotlivým platformám. Nábor se tím přirozeně přesouvá do prostředí, kde lidé běžně tráví čas, a zároveň se výrazně zvyšuje jeho efektivita.

„Rychle se měnící trh práce nutí firmy přehodnotit přístup ke vzdělávání. Plošná školení budou doplňovat personalizované rozvojové plány založené na dovednostních mapách. Technologie a AI umožňují identifikovat konkrétní mezery v kompetencích jednotlivců i týmů a doporučovat krátké vzdělávací moduly přesně ve chvíli, kdy jsou potřeba. V roce 2026 tak bude stále běžnější, že se rozvoj zaměstnanců stane kontinuálním procesem úzce propojeným s jejich každodenní prací. A to díky technologiím a chytré práci s daty,“ říká Jan Dvořák.

Vedle hlavních technologických změn se v personalistice postupně budou více prosazovat i nástroje, které zjednodušují každodenní práci s kandidáty. Jedním z příkladů jsou AI chatboti a virtuální asistenti, jejichž využití se v roce 2026 bude spíše rozšiřovat než plošně dominovat. 

Tyto nástroje dnes zvládají základní komunikaci s uchazeči, pomáhají s orientací v přihlášce, vysvětlují jednotlivé kroky výběrového řízení nebo připomínají termíny. Pro firmy představují především způsob, jak ulevit personalistům od rutinních dotazů a zároveň nabídnout kandidátům plynulejší kontakt. Jejich přínos spočívá spíše v dílčím zlepšení kandidátské zkušenosti a podpůrné roli než v zásadní proměně samotného náboru, přesto mají potenciál stát se běžnou součástí HR procesů.

Další oblastí, kde technologie nabírají na významu, je vzdělávání a adaptace nových zaměstnanců. Virtuální a rozšířená realita umožňují simulovat pracovní situace, které by jinak byly nákladné nebo obtížně přenositelné. 

„Noví zaměstnanci si budou moci bezpečně vyzkoušet krizové scénáře, obchodní jednání nebo práci s technologiemi ještě před tím, než se dostanou do reálného provozu. Digitální onboarding navíc zrychluje zapracování a snižuje riziko chyb v prvních týdnech, kdy je fluktuace tradičně nejvyšší,“ říká Michal Španěl a dodává: „V roce 2026 budou tyto metody stále v počátcích, ale dá se očekávat, že do roku 2030 to bude u velkých firem s dostatečným kapitálem poměrně běžné. Dá se očekávat výrazné navýšení efektivity náborových procesů, ale bude to vyžadovat vysoké počáteční investice, takže adopce těchto technologií bude postupná.“