Screening CV butuh alasan, bukan cuma skor

Kalau kamu pernah ikut proses rekrutmen, dari sisi mana pun, pasti tahu screening CV itu lama. Tumpukan CV harus dibaca satu-satu. Kadang hasilnya juga beda-beda: CV yang sama bisa lolos di tangan satu orang, tapi gugur di tangan orang lain, cuma karena dibaca di jam yang berbeda. Waktu saya mendalami topik ini, lewat tugas kuliah soal trust dan explanation di agentic AI untuk screening CV, dan lewat magang yang membahas screening dan scoring CV berbasis AI, saya makin yakin satu hal. Masalah utamanya bukan soal AI lawan manusia. Masalahnya adalah keputusan yang keluar tanpa penjelasan. Mau yang memutuskan itu orang atau sistem, kalau tidak ada yang bisa menjawab "kenapa", rasanya tetap mengganjal.

Coba lihat dari dua sisi. HR butuh sesuatu yang singkat dan konsisten. Mereka tidak punya waktu membaca esai panjang untuk tiap kandidat. Mereka juga butuh standar yang sama, supaya kandidat hari Senin dan kandidat hari Jumat dinilai dengan kacamata yang sama. Kandidat butuh hal yang lain: rasa adil, dan kalau bisa, tahu kenapa mereka lolos atau tidak. Ditolak itu wajar. Yang bikin kesal adalah ditolak tanpa tahu apa yang kurang, lalu menebak-nebak sendiri. Menurut saya, dua kebutuhan ini sebenarnya tidak bertabrakan. Dua-duanya bisa terjawab dengan satu hal yang sama, yaitu alasan yang jelas dan pendek.

Percaya itu ada takarannya

Di sinilah urusan trust jadi menarik, karena ternyata risikonya ada di dua arah. Arah pertama, orang tidak percaya sama sekali. Sistem memberi skor, HR melihat angka itu, lalu bertanya, "Ini dari mana?" Kalau tidak ada jawabannya, ujung-ujungnya semua CV dibaca ulang manual, dan sistemnya cuma jadi pajangan. Arah kedua justru lebih licin: orang percaya berlebihan. Skornya tinggi, langsung lolos. Skornya rendah, langsung buang. Tidak ada yang mengecek apakah sistemnya salah baca pengalaman kerja, melewatkan konteks, atau menilai sesuatu yang sebenarnya tidak relevan. Yang dicari bukan kepercayaan penuh. Yang dicari adalah kepercayaan yang pas: cukup percaya untuk menghemat waktu, tapi masih cukup kritis untuk tahu kapan harus berhenti dan melihat lagi.

Dari situ, pendekatan yang saya pakai sebenarnya sederhana. Setiap CV dapat skor, tapi skornya tidak pernah datang sendirian. Selalu ada alasan singkat di sebelahnya, misalnya pengalaman mana yang cocok dengan kebutuhan posisi, skill apa yang terlihat, dan apa yang belum terlihat di CV. Alasannya tidak perlu panjang. Cukup beberapa poin yang bisa dibaca HR dalam hitungan detik, dan kalau perlu, bisa dijadikan dasar memberi masukan ke kandidat. Satu aturan lagi yang menurut saya penting: kalau sistemnya ragu, misalnya CV-nya tidak biasa, informasinya kurang lengkap, atau skornya ada di wilayah abu-abu, keputusannya tidak dipaksakan. CV itu ditandai untuk direview manusia. Buat saya, ini bukan tanda sistemnya lemah. Justru di situ sistemnya jujur soal batas kemampuannya. AI mengerjakan bagian yang berulang dan melelahkan, manusia tetap pegang keputusan yang butuh pertimbangan.

Hal kecil seperti ini ternyata mengubah cara orang berinteraksi dengan hasilnya. Begitu ada alasan, skor bukan lagi angka misterius. Skor jadi titik awal diskusi. HR bisa setuju, bisa juga tidak setuju, dan dua-duanya oke, karena sekarang ada sesuatu yang bisa diperiksa. Kandidat juga tidak lagi berhadapan dengan "kotak hitam". Menurut saya, inilah inti dari screening yang bisa dipercaya: bukan sistem yang selalu benar, tapi sistem yang bisa ditanya dan bisa dikoreksi.

Kalau kamu penasaran seperti apa rasanya, saya sedang mengembangkan Jennie, asisten yang bisa diajak ngobrol langsung lewat WhatsApp soal screening CV dengan pendekatan ini: skor, alasan singkat, dan tanda kapan sebaiknya dicek ulang oleh manusia. Tidak perlu pasang aplikasi atau setup yang ribet. Cukup chat seperti biasa, lihat hasilnya, lalu nilai sendiri apakah alasannya masuk akal buat kamu. Masukanmu juga sangat berarti, karena justru dari pertanyaan "kenapa begini?" sistem seperti ini bisa jadi lebih baik.