TwinLadder Nedēļas Apskats

Izdevums #27 | 2026. gada marts

Redaktora piezīme

Otrdien no rīta biju HR tehnoloģiju izstādē Amsterdamā. Trīs Beurs van Berlage stāvi, divi simti piegādātāju un frāze, ko dzirdēju no vienpadsmit dažādiem stendiem: "MI darbināta atlase — vienkārši."

Pie viena stenda tirdzniecības pārstāvis demonstrēja kandidātu atlases rīku HR vadītāju grupai no Nīderlandes finanšu pakalpojumu uzņēmuma. Sistēma apstrādāja četrus simtus CV, mazāk nekā deviņdesmit sekundēs izsniedza sarakstu ar divdesmit labākajiem kandidātiem un blakus katram vārdam parādīja pārliecības vērtējumu. HR vadītāji pamāja. Viena jautāja, kā darbojas vērtēšana. Pārstāvis pasmaidīja un teica: "Mūsu algoritms analizē vairāk nekā 200 datu punktus, lai atrastu labāko atbilstību." Viņa pajautāja, kādus datu punktus. Viņš pārgāja pie cenu piedāvājuma.

Esmu apmeklējis šādus pasākumus visā Eiropā kopš 2024. gada. Demonstrācijas kļūst ātrākas. Paneļi — skaistāki. HR komandu jautājumi — satrauktāki. Un piegādātāju atbildes — izvairīgākas. Tas, kas Amsterdamā piesaistīja manu uzmanību, nebija HR profesionāļu zinātkāres trūkums par rīkiem, ko viņi lieto. Viņi jautā. Viņi vienkārši nesaņem atbildes, ar kurām var kaut ko darīt. Un šī plaisa — starp MI sistēmas ieviešanu un izpratni par to, ko tā dara — ir tieši tā plaisa, kuras novēršanai ES Mākslīgā intelekta akts tika rakstīts.

HR ir 4. panta nulles punkts

Kāpēc personālvadības funkcija saskaras ar vissmagāko MI kompetences izaicinājumu organizācijā

Alekss Blumentāls, ar juridisku analīzi no Ligas Pauliņas

Katra korporatīvā funkcija tagad izmanto MI. Mārketings — satura veidošanai. Finanšu nodaļa — prognozēm. Juridiskā nodaļa — izpētei. Taču tikai viena funkcija ir uzbūvējusi visu savu darbības modeli ap aktivitāti, ko ES Mākslīgā intelekta akts uzskata par augstākā riska kategoriju: fizisku personu profilēšanu.

HR nodaļas atlasa, sarindo, vērtē, kategorizē un prognozē cilvēku uzvedību kā savu pamatdarbību. Tās to dara pieņemšanā darbā. Tās to dara nodarbinātības laikā. Tās to dara atlaišanas brīdī. Katrā posmā tās novērtē indivīdus pēc personiskām īpašībām — precīzā profilēšanas definīcija ES tiesībās.

Skaitļi apraksta mērogu. 82% uzņēmumu tagad izmanto MI CV izvērtēšanai. [cite:resumebuilder-ai-hiring] MI ieviešana personāla atlasē uzņēmumos 2025. gadā sasniedza 78%, kas nozīmē 189% pieaugumu kopš 2022. gada. [cite:herohunt-adoption] Globālais MI atlases tirgus, prognozē, 2033. gadā sasniegs 1,12 miljardus ASV dolāru. HR neeksperimentē ar MI. HR ir ar to piesātināta.

Un lūk skaitlis, kam vajadzētu satraukt katru personāla direktoru Eiropā: tikai 30% HR profesionāļu ziņo par pietiekamu apmācību MI rīkiem, ko viņi lieto. [cite:hr-com-training-gap]

Astoņdesmit divi procenti ieviešanas. Trīsdesmit procenti kompetences. Tā nav plaisa. Tā ir bezdibenis.

Regulatīvā arhitektūra, kas mērķē uz HR

Liga Pauliņa skaidro, kāpēc HR saskaras ar unikāli blīvu regulatīvo slogu. ES Mākslīgā intelekta akta III pielikumā uzskaitītas astoņas augsta riska MI sistēmu kategorijas. Divas no tām mērķē uz HR operācijām ar ķirurģisku precizitāti. [cite:annex-iii]

3. kategorija — izglītība un profesionālā apmācība aptver MI sistēmas, ko izmanto, lai noteiktu piekļuvi apmācībām, novērtētu mācību rezultātus, novērtētu izglītības līmeni un uzraudzītu uzvedību eksāmenu laikā. Katra korporatīvā mācību un attīstības platforma, kas izmanto MI, ietilpst šajos noteikumos. Adaptīvās mācību sistēmas, kas pielāgo saturu atkarībā no izglītojamā snieguma. Kompetences novērtējumi, kas nosaka sertifikācijas līmeņus. Uzraudzības programmatūra, kas monitorē darbinieku testus.

4. kategorija — nodarbinātība, darbinieku vadība un piekļuve pašnodarbinātībai ir vēl plašāka. Tā aptver visu nodarbinātības dzīves ciklu: mērķētas darba sludinājumus, CV atlasi, kandidātu novērtēšanu, paaugstināšanas lēmumus, atlaišanas lēmumus, uzdevumu sadali pēc individuālās uzvedības, snieguma uzraudzību un uzvedības novērtēšanu.

Salasiet šos noteikumus ar tipisku HR tehnoloģiju steku:

HR MI lietojums	III pielikuma kategorija	Augsta riska?
CV atlase un sarindošana (HireVue, Harver, Eightfold)	4. kategorija (a)	Jā
Video interviju vērtēšana	4. kategorija (a)	Jā
Snieguma vadības analītika	4. kategorija (b)	Jā
Darbinieku aizplūšanas prognožu modeļi	4. kategorija (b)	Jā
Maiņu plānošana pēc individuāliem rādītājiem	4. kategorija (b)	Jā
MI darbinātas mācību platformas	3. kategorija (b) un (c)	Jā
Darbinieku uzraudzība un noskaņojuma analīze	4. kategorija (b)	Jā
Darbaspēka plānošana un štatu prognozes	4. kategorija (b)	Jā

Nav neviena izplatīta HR MI rīka, kas iekrīt ārpus šīm divām kategorijām.

Profilēšanas slazds

Liga Pauliņa identificē to, ko viņa sauc par "profilēšanas slazdu" — noteikumu, kas ierakts 6. panta 3. daļā un aizver katru izeju, ko akts citādi piedāvā. [cite:art-6-3-profiling]

MI akts piedāvā atkāpes III pielikuma sistēmām, kas rada ierobežotu risku: sistēmām, kas veic šaurus procedurālus uzdevumus vai sagatavojošus uzdevumus cilvēka lēmumiem. Daudzi atbilstības konsultanti ir pieķērušies šīm atkāpēm. Arguments ir šāds: mūsu kandidātu izsekošanas sistēma tikai palīdz personāla atlases speciālistiem; tā veic sagatavojošu uzdevumu un izvairās no augsta riska klasifikācijas.

Tad nāk 6. panta 3. daļas pēdējais teikums: "III pielikumā minēta MI sistēma vienmēr tiek uzskatīta par augsta riska sistēmu, ja MI sistēma veic fizisku personu profilēšanu."

Profilēšana, kā definēts VDAR 4. panta 4. punktā, nozīmē jebkādu automatizētu personas datu apstrādi, lai novērtētu personiskus aspektus — tostarp analizētu vai prognozētu darba sniegumu, uzticamību, uzvedību vai intereses. Liga ir tieša: "Katra HR MI sistēma, ko esmu pārskatījusi, pēc definīcijas veic profilēšanu. CV atlase novērtē kandidātus pēc personas datiem, lai prognozētu darba sniegumu. Tā ir profilēšana. Snieguma analītika apstrādā personas datus, lai novērtētu darba uzvedību. Tā ir profilēšana. Atkāpe nedarbojas. Tā nekad nebija paredzēta darbam šeit."

Pilns augsta riska sistēmu pienākumu izpildes datums ir 2026. gada 2. augusts — pēc pieciem mēnešiem. Sodi sasniedz 15 miljonus eiro vai 3% no pasaules gada apgrozījuma atkarībā no tā, kurš ir lielāks.

Neobjektivitātes pierādījumi, ko HR nevar ignorēt

Kompetences jautājums nav teorētisks. Pētījumi par MI neobjektivitāti atlasē tagad ir pārliecinoši — un tie pamato, kāpēc HR komandām ir jāsaprot, nevis tikai jādarbina savi MI rīki.

Pētījums	Izlase	Secinājums
University of Washington (2024. g. okt.) [cite:uw-resume-bias]	554 īsti CV, 3 MI modeļi	LLM deva priekšroku ar baltiem asociētiem vārdiem 85% gadījumu; nekad nedeva priekšroku melnādainu vīriešu vārdiem
PNAS Nexus (2025. g. maijs) [cite:pnas-intersectional-bias]	~361 000 fiktīvu CV, 4 vadošie modeļi	Visi modeļi sistemātiski vērtēja melnādainus vīriešus zemāk nekā baltādainus vīriešus ar identiskām kvalifikācijām
HireVue sejas analīze (noņemta 2021. g. janv.) [cite:hirevue-facial]	Uzņēmuma paša dati	Neverbālie dati deva tikai ~0,25% prognozēšanas spējas; noņemts pēc FTC sūdzības
iTutorGroup/EEOC (2023. g. aug.) [cite:itutorgroup-eeoc]	200+ noraidītu pretendentu	MI automātiski noraidīja sievietes 55+ un vīriešus 60+; atklāja, kad pretendents iesniedza identiskus pieteikumus ar dažādiem dzimšanas datumiem
Mobley pret Workday (2023–2025) [cite:mobley-workday]	80+ pieteikumu, potenciāli miljoni kolektīvajā prasībā	Pretendents noraidīts katru reizi; viens noraidījums nāca 55 minūtes pēc pieteikuma iesniegšanas plkst. 0:55 naktī

Tie nav izņēmuma gadījumi. Tie ir strukturāli. University of Washington pētījums pārbaudīja populārus MI modeļus ar īstiem CV un atklāja sistemātisku rasu neobjektivitāti 85% ranžējumu. PNAS Nexus pētījums pārbaudīja četrus vadošos komerciālos modeļus — GPT-4o, Gemini, Claude, Llama — un atklāja to pašu modeli 361 000 fiktīvos CV. Tā nav viena piegādātāja problēma. Tā ir tehnoloģijas līmeņa problēma.

Un juridiskās sekas materializējas. Mobley pret Workday lieta 2025. gada maijā saņēma nosacītu apstiprinājumu kā valsts mēroga kolektīvā prasība, kas potenciāli aptver miljonus darba pretendentu vecumā virs 40 gadiem. [cite:mobley-workday] EEOC iesniedza atbalstošu viedokli, nostiprinot, ka MI pakalpojumu sniedzēji — ne tikai darba devēji — var tikt tieši saukti pie atbildības kā aģenti. iTutorGroup izlīgums, pirmā EEOC lieta, kas iesaistīja MI diskrimināciju atlasē, izmaksāja 365 000 dolāru plus piecus gadus obligātas atbilstības uzraudzības. [cite:itutorgroup-eeoc]

Visām šīm lietām ir viena kopīga iezīme: cilvēki, kas uzraudzīja MI sistēmas, nesaprata, ko sistēmas dara. Kompetences plaisa nebija blakusefekts kaitējumam. Tā bija mehānisms.

Eiropa negaida

Kamēr ASV izpilde veidojas caur tiesvedībām, Eiropa būvē kaut ko sistemātiskāku.

Nīderlande uztur visattīstītāko algoritmu caurspīdīguma režīmu Eiropā. Nīderlandes Algoritmu reģistrs, kas darbojas kopš 2022. gada, prasa, lai valsts aģentūras publiski atklāj algoritmiskās lēmumu pieņemšanas sistēmas, tostarp ar nodarbinātību saistītus algoritmus. [cite:dutch-algorithm-register] Vairāk nekā 300 algoritmu tagad ir reģistrēti. Nīderlandes Patērētāju un tirgus pārvalde ir publicējusi tirgus pētījumus, identificējot nepietiekamu MI apmācību kā patērētāju aizsardzības risku profesionālajos pakalpojumos. HR komandām Nīderlandes uzņēmumos un starptautiskos uzņēmumos, kas darbojas Nīderlandē: algoritmiskā caurspīdīguma prasība jau ir norma.

Vācija pārstāv visspēcīgāko līdzlemšanas ietvaru MI izmantošanai nodarbinātībā. Saskaņā ar Darba padomes likumu (Betriebsverfassungsgesetz) Darba padomēm (Betriebsrat) ir obligātas līdzlemšanas tiesības par tehniskajām ierīcēm, kas paredzētas darbinieku uzvedības vai snieguma uzraudzībai vai novērtēšanai. [cite:german-betriebsrat] Katrai MI sistēmai, kas vērtē, sarindo vai uzrauga darbiniekus, nepieciešams Darba padomes apstiprinājums. Praksē tas nozīmē, ka Vācijas Darba padomes jau uzdod jautājumus, ko 4. pants galu galā prasīs visā ES: ko šī sistēma dara, kā tā pieņem lēmumus un vai mūsu darbinieki var izskaidrot tās rezultātus?

Francijas datu aizsardzības iestāde CNIL 2024. gadā publicēja vadlīnijas par MI izmantošanu atlasē, prasot caurspīdīgumu par MI lietošanu, cilvēka uzraudzību automatizētos lēmumos un datu aizsardzības ietekmes novērtējumus visiem MI atbalstītiem atlases rīkiem. [cite:cnil-ai-recruitment] CNIL ietvars faktiski uzskata MI pratību par priekšnosacījumu likumīgai MI ieviešanai atlasē — pozīcija, kas saskan ar 4. panta mandātu.

Ziemeļvalstu vienlīdzības iestādes ir sākušas pārbaudīt MI atlases rīkus caur diskriminācijas novēršanas prizmu. Zviedrijas Vienlīdzības ombuds (DO) 2025. gada beigās uzsāka izmeklēšanu par algoritmisko neobjektivitāti atlases platformās, ko izmanto publiskā sektora darba devēji. Somija kļuva par pirmo dalībvalsti ar pilnām MI akta izpildes pilnvarām 2025. gada decembrī.

Jurisdikcija	Mehānisms	Statuss	Ietekme uz HR
Nīderlande	Algoritmu reģistrs + ACM tirgus pētījums	Darbojas	Algoritmiskā caurspīdīguma prasība jau pastāv
Vācija	Darba padomes līdzlemšana (BetrVG 87. p.)	Spēkā esošs likums	Katrai HR MI sistēmai nepieciešams Betriebsrat apstiprinājums
Francija	CNIL MI atlases vadlīnijas	Publicētas 2024. gadā	DPIA nepieciešams pirms MI atlases rīku ieviešanas
Zviedrija	Vienlīdzības ombuda izmeklēšana par algoritmisko neobjektivitāti	Uzsākta 2025. g. beigās	Diskriminācijas novēršanas optika atlases MI jomā
Somija	Pilnas MI akta izpildes pilnvaras	2025. gada decembris	Pirmā dalībvalsts, kas gatava izpildei
Visā ES	MI akts, III pielikums, 4. kategorija	Izpildāms no 2026. g. augusta	Pilni augsta riska pienākumi visai HR MI

Izpildes tīkls nenāk. Tas ir šeit. Jautājums HR komandām ir — vai tās būs gatavas, kad regulatori pāries no ietvariem uz inspekcijām.

Kompetences jautājums, uz kuru HR jāatbild

Noņemiet regulatīvo arhitektūru, un paliek jautājums, uz kuru katram HR direktoram Eiropā vajadzētu spēt atbildēt:

Vai jūsu personāla atlases speciālists var izskaidrot, kāpēc MI iekļāva īsajā sarakstā kandidātu A, bet ne kandidātu B?

Ne "algoritms nolēma." Ne "pārliecības vērtējums bija augstāks." Vai viņš var izskaidrot — noraidītajam kandidātam, Darba padomei, datu aizsardzības iestādei, tiesai — kādus datus sistēma ņēma vērā, kādi faktori noteica ranžējumu, kāpēc vērtējums sanāca tāds, kāds sanāca, un kādi ierobežojumi attiecas uz šo rezultātu?

Ja nespēj, MI sistēmai nav jēgpilnas cilvēka uzraudzības. Atbilstības dokumentācija ir dekoratīva. Un organizācija ir neaizsargāta — ne tikai pret MI akta sodiem, bet arī pret diskriminācijas prasībām, VDAR pārkāpumiem un reputācijas izmaksām par tehnoloģijas ieviešanu, ko tā nespēj izskaidrot.

Eiropas Komisijas 4. panta jautājumu un atbilžu dokuments formulē MI pratību kā spēju "interpretēt MI sistēmas rezultātus piemērotā veidā." [cite:ec-article4-qa] HR kontekstā "piemērotā" nozīmē — saprast sistēmu pietiekami labi, lai pamanītu neobjektīvu īso sarakstu, apšaubītu aizplūšanas prognozi, ignorētu snieguma vērtējumu, kad datu ievade ir kļūdaina.

Tas nav tas, ko lielākā daļa MI apmācību programmu māca HR komandām. Lielākā daļa māca, kur spiest.

Kompetences jautājums

Personāla atlases vadītāja vidēja lieluma profesionālo pakalpojumu uzņēmumā Frankfurtē saņem sūdzību. Kandidāts — vīrietis, 52 gadi, pieredzējis — tika noraidīts CV atlases posmā vecākā analītiķa vakancei. Kandidāts sazinās ar uzņēmumu tieši. Viņš pieteicās caur uzņēmuma karjeras portālu, kas izmanto MI darbinātu atlases rīku. Viņš vēlas zināt, kāpēc tika noraidīts. Saskaņā ar VDAR 22. pantu viņam ir tiesības uz jēgpilnu informāciju par izmantoto loģiku.

Personāla atlases vadītāja atver atlases rīka paneli. Kandidāta profils rāda atbilstības vērtējumu 34 no 100. Ieteicamais slieksnis bija 60. Sistēma ieteica noraidīt. Jaunākais personāla atlases speciālists bija apstiprinājis ieteikumu un pārgājis pie nākamās grupas.

Personāla atlases vadītāja meklē skaidrojumu. Panelis rāda svērtos faktorus: "pieredzes atbilstība," "prasmju sakritība," "kultūras piemērotības prognoze." Sīkākas detaļas nav. Viņa sazinās ar piegādātāju. Piegādātāja atbalsta komanda skaidro, ka modelis analizē vairāk nekā 150 pazīmes, kas iegūtas no CV, un ģenerē kopējo vērtējumu. Viņi nevar atklāt konkrēto svērumu. Patentēts algoritms.

Viņai tagad ir kandidāts, kas vēlas skaidrojumu, Darba padome, kas atzīmējusi rīku pārskatīšanai, un datu aizsardzības speciālists, kas jautā, vai pirms ieviešanas tika veikts DPIA. Viņa apmeklēja uzņēmuma 4. panta atbilstības apmācību 2025. gada oktobrī. Tā bija divu stundu sesija par to, kas ir MI un kā rakstīt vaicājumus uzņēmuma dokumentu rīkiem. Neviens nepieminēja, ka atlases rīks ir MI sistēma, kas pakļauta augsta riska klasifikācijai.

Apmācību programma deva viņai sertifikātu. Tā nedeva viņai kompetenci atbildēt uz jebkuru jautājumu, kas tagad ir uz viņas galda.

Ko darīt

Kartējiet katru MI sistēmu savā HR tehnoloģiju stekā pret III pielikumu. Ne tikai acīmredzamās — kandidātu izsekošanas sistēmu, video interviju platformu. Iekļaujiet darbaspēka analītikas paneli, mācību vadības sistēmu, grafiku plānošanas algoritmu, darbinieku iesaistes aptauju rīku. Ja tas apstrādā personas datus, lai novērtētu, sarindotu, vērtētu vai prognozētu, tas gandrīz noteikti ir augsta riska MI sistēma saskaņā ar profilēšanas klauzulu. Lielākā daļa HR komandu, ar kurām runājam, ir identificējušas divas trīs sistēmas. Patiesais skaits parasti ir no astoņām līdz divpadsmit.
Pārbaudiet savas komandas skaidrošanas spēju. Ņemiet savu visbiežāk lietoto MI atlases rīku. Atlasiet nesenu noraidītu kandidātu. Lūdziet personāla atlases speciālistam, kas apstrādāja noraidījumu, izskaidrot — vienkāršā valodā, bez atvērta paneļa — kāpēc sistēma ieteica noraidījumu un kādi ierobežojumi attiecas uz šo ieteikumu. Ja nespēj, jūs esat izmērījuši kompetences plaisu. Dokumentējiet to. Šī plaisa ir jūsu 4. panta risks.
Prasiet tehnisku caurspīdīgumu no saviem HR MI piegādātājiem. Pieprasiet atbilstības novērtējuma dokumentāciju, neobjektivitātes audita metodoloģiju, datu pārvaldības prakses un cilvēka uzraudzības dizainu katrai augsta riska sistēmai, ko ieviesat. Saskaņā ar MI akta ieviesēja pienākumiem (26.–27. pants) jums ir pienākums uzturēt audita žurnālus un veikt pamattiesību ietekmes novērtējumus. Jūs to nevarat izdarīt, ja piegādātājs neskaidro, kā sistēma darbojas. Ja piegādātājs atsakās no caurspīdīguma, tas jums pasaka kaut ko svarīgu par sistēmu, kurai uzticaties nodarbinātības lēmumus.
Iebūvējiet MI kompetenci HR profesionālajā attīstībā — ne kā vienreizēju pasākumu, bet kā pastāvīgu spēju. 4. pants prasa "pietiekamu" pratības līmeni, kas ir proporcionāls lomai un riskam. HR komandām, kas ievieš augsta riska MI sistēmas visā nodarbinātības dzīves ciklā, "pietiekams" ir augsta latiņa. Tas nozīmē izprast neobjektivitātes mehānismus, verifikācijas prakses un varbūtīgā vērtēšanas ierobežojumus. Ceturkšņa kompetences novērtējumi — nevis gada sertifikātu atjaunošana — ir piemērots ritms.

Ātrā lasāmviela

ES MI akts, III pielikums — Augsta riska MI sistēmu saraksts — faktiskais regulatīvais teksts, kas klasificē nodarbinātības un atlases MI kā augsta riska. Ja strādājat HR un neesat izlasījuši 4. kategoriju, sāciet šeit. Tas ir īsāks, nekā gaidāt, un konkrētāks, nekā lielākā daļa kopsavilkumu liek domāt.
Nīderlandes Algoritmu reģistrs — viscaurspīdīgākā algoritmiskās atbildības sistēma Eiropā. Vairāk nekā 300 reģistrētu algoritmu. Pārlūkojiet to, lai saprastu, kā algoritmiskā caurspīdīguma izskatās praksē, un lai redzētu, kā jūsu organizācijas atklāšana varētu izskatīties, kad pārējā Eiropa panāks.
University of Washington, MI CV atlases neobjektivitātes pētījums (2024. gada oktobris) — pētījums, kas atklāja, ka LLM dod priekšroku ar baltiem asociētiem vārdiem 85% gadījumu un nekad nedod priekšroku melnādainu vīriešu vārdiem. Obligāta lasāmviela jebkurai HR komandai, kas izmanto MI kandidātu atlasē.
Ņujorkas Vietējā likuma 144 izpildes audits (2025. gada decembris) — brīdinājuma stāsts. Ņujorka 2023. gadā pieprasīja ikgadējus neobjektivitātes auditus automatizētiem atlases rīkiem. Līdz 2025. gadam izpilde bija identificējusi tikai 1 neatbilstības gadījumu no 32, kamēr neatkarīgi pārskatītāji atrada 17. Mācība: atbilstības režīmi bez zobiem ir dekoratīvi. [cite:nyc-ll144-audit]
CNIL, MI un atlases vadlīnijas — Francijas datu aizsardzības iestāde par to, kā izskatās likumīga MI atbalstīta atlase. Vispraktiskākās Eiropas regulatīvās vadlīnijas, kas šobrīd pieejamas HR komandām.

Viens jautājums

Jūsu MI atlases rīks šorīt noraidīja kandidātu. Datu aizsardzības iestāde lūdz jūsu personāla atlases speciālistam — ne juridiskajai komandai, ne piegādātājam, bet cilvēkam, kas apstiprināja noraidījumu — izskaidrot, kā sistēma vērtēja kandidātu un kāpēc. Vai viņš to spēj? Un ja nespēj — ko tas jums pasaka par atšķirību starp MI ieviešanu un tā izpratni?

TwinLadder Nedēļas Apskats | Izdevums #27 | 2026. gada marts

Palīdzam profesionāļiem veidot MI kompetenci caur godīgu izglītību.