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“अप्लाई” दबाने के बाद आपके सीवी के साथ क्या होता है?

लेखक: Thomas Larsen, Adapt to Success के संस्थापक · · पढ़ने का समय: 10 मिनट

Adapt to Success बनाने से पहले मैंने 2,200 नौकरियों के लिए आवेदन भेजे और मुझे दो इंटरव्यू के लिए बुलाया गया। उस पूरे समय में ज़्यादातर मुझे पता ही नहीं था कि “अप्लाई” दबाने के बाद मेरे सीवी के साथ क्या होता है। मैं सोचता था कि कोई व्यक्ति उसे खोलता होगा। बुरे दिनों में मैं सोचता था कि कोई रोबोट उसे फेंक देता होगा। सच्चाई इन दोनों से कम नाटकीय है, और उसे जानना ज़रूरी है, क्योंकि वह बदल देती है कि एक सीवी को क्या करना होता है।

यह रोबोट नहीं है। यह सॉफ़्टवेयर है, और ज़्यादातर मामलों में AI भी नहीं।

एप्लिकेंट ट्रैकिंग सिस्टम के बारे में लिखी लगभग हर चीज़ इन शब्दों से शुरू होती है: “एक रोबोट आपका सीवी पढ़ता है”। कोई रोबोट नहीं है। एप्लिकेंट ट्रैकिंग सिस्टम, यानी ATS, एक सॉफ़्टवेयर है: आवेदकों का एक डेटाबेस जिसके साथ एक वर्कफ़्लो जुड़ा होता है, उसी तरह का प्रोग्राम जिससे कोई कंपनी अपने ग्राहकों या बिलों का हिसाब रखती है। यह हर खुली नौकरी के लिए हर आवेदन संग्रहीत करता है, दर्ज करता है कि कौन किस चरण में है, और भर्तीकर्ताओं को एक सर्च बॉक्स देता है।

कुछ सिस्टम में अब आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस भी है, आमतौर पर आवेदकों को किसी नौकरी से मिलाने और उन्हें समूहों में बाँटने के लिए। लेकिन ऐसे सिस्टम अब भी अल्पसंख्यक हैं। जनवरी 2024 में Society for Human Resource Management (SHRM) ने संयुक्त राज्य अमेरिका के 2,366 एचआर पेशेवरों का सर्वेक्षण किया। उनके संगठनों में से केवल 26% किसी भी एचआर गतिविधि के लिए AI का उपयोग करते थे। उनमें से 64% भर्ती, इंटरव्यू या नियुक्ति में कहीं न कहीं इसका उपयोग करते थे, और उस समूह में से लगभग हर तीसरा संगठन इसे सीवी की समीक्षा या छँटाई के लिए इस्तेमाल करता था। आँकड़ों को जोड़ें तो AI लगभग बीस में से एक संगठन में सीवी पढ़ रहा था। बाकी हर जगह सॉफ़्टवेयर वही नियम और खोज चला रहा था जो किसी व्यक्ति ने तय किए थे।

ATS कैसे काम करता है?

एप्लिकेंट ट्रैकिंग सिस्टम आपका आवेदन प्राप्त करता है, आपके सीवी के पाठ को एक संरचित रिकॉर्ड में निकालता है, नियोक्ता द्वारा तय नियमों के आधार पर आपके जवाबों की जाँच करता है, और फिर भर्तीकर्ताओं को सभी आवेदकों में खोजने, छाँटने और क्रम लगाने देता है। यह आपका सीवी उस तरह नहीं पढ़ता जैसे कोई व्यक्ति पढ़ता है, और ज़्यादातर सिस्टम में यह तय नहीं करता कि किसे नौकरी मिलेगी। असल में यह तय करता है कि किसे देखा जाएगा।

इस लेख का बाकी हिस्सा इसी सफ़र को क्रम से देखता है: आपके आवेदन करने से पहले भर्तीकर्ता क्या सेट करता है, और उसके बाद सॉफ़्टवेयर आपके सीवी के साथ क्या करता है। हर उत्पाद का ब्योरा अलग होता है, इसलिए मैंने ये चरण तीन व्यापक रूप से इस्तेमाल होने वाले सिस्टम, Greenhouse, Workday और iCIMS, के आधिकारिक दस्तावेज़ों से और ऐसे शोध से लिए हैं जो सीवी सॉफ़्टवेयर नहीं बेचता।

भर्तीकर्ता की ओर: आपके आवेदन करने से पहले क्या होता है

यह समझने के लिए कि सॉफ़्टवेयर आपके सीवी के साथ क्या करता है, उससे शुरू करें जो भर्तीकर्ता आपके विज्ञापन देखने से भी पहले करता है।

  1. नौकरी सिस्टम में बनाई जाती है। भर्तीकर्ता एक रिक्विज़िशन खोलता है: पद का नाम, स्थान, नौकरी का विवरण, और वह आवेदन फ़ॉर्म जो आप बाद में भरेंगे।
  2. नॉक-आउट प्रश्न जोड़े जाते हैं। ये आवेदन फ़ॉर्म के हाँ-या-ना वाले प्रश्न हैं: क्या आपके पास क्लास A ड्राइविंग लाइसेंस है, क्या आपको इस देश में काम करने की अनुमति है, क्या आप सप्ताहांत में काम कर सकते हैं। Greenhouse में नियोक्ता कुछ जवाबों को स्वचालित अस्वीकृति के रूप में चिह्नित कर सकता है; हेल्प सेंटर का अपना उदाहरण एक ड्राइविंग की नौकरी है जिसके लिए लाइसेंस ज़रूरी है (Greenhouse, Auto-reject (एक नए टैब में खुलता है))। Workday यही काम उस चीज़ से करता है जिसे वह ऑटोमैटिक स्टेज राउटिंग कहता है: आवेदन फ़ॉर्म, प्रश्नावली और किसी भी असेसमेंट के नतीजे से बने नियम, जो किसी व्यक्ति के देखे बिना उम्मीदवार को आगे बढ़ाते या अस्वीकार करते हैं (Workday Administrator Guide (एक नए टैब में खुलता है))। iCIMS ऐसे प्री-स्क्रीनिंग असेसमेंट का वर्णन करता है जो एक स्कोर लौटाते हैं जो “उम्मीदवार को योग्य या अयोग्य ठहराता है” (iCIMS (एक नए टैब में खुलता है))। यही एक जगह है जहाँ सॉफ़्टवेयर वाक़ई अपने आप लोगों को अस्वीकार करता है, और इसे आपके जवाब ट्रिगर करते हैं, आपका सीवी नहीं।
  3. अनिवार्य शर्तें तय की जाती हैं। भर्तीकर्ता सिस्टम को यह भी बता सकता है कि किन शर्तों पर छानना है: स्नातक की डिग्री, कोई पेशेवर लाइसेंस, कोई प्रमाणपत्र। Harvard Business School के 2021 के अध्ययन में, जिसमें संयुक्त राज्य अमेरिका, यूनाइटेड किंगडम और जर्मनी के 2,275 अधिकारियों को शामिल किया गया, पाया गया कि ये फ़िल्टर अक्सर विकल्पों पर निर्भर करते हैं, जैसे कौशल की जगह डिग्री, और सर्वेक्षण में शामिल लगभग आधी कंपनियाँ छह महीने से ज़्यादा के रोज़गार अंतराल वाले किसी भी सीवी को स्वचालित रूप से बाहर कर देती थीं (Hidden Workers: Untapped Talent (एक नए टैब में खुलता है))।
  4. विज्ञापन जारी होता है, और आवेदन उसी सिस्टम में आने लगते हैं।

आपकी ओर: “अप्लाई” दबाने के बाद क्या होता है

  1. आपका सीवी पार्स किया जाता है। सिस्टम आपकी फ़ाइल को एक पार्सर से गुज़ारता है, एक ऐसा प्रोग्राम जो दस्तावेज़ को फ़ील्ड में बदलने की कोशिश करता है: नाम, संपर्क विवरण, हर नौकरी के साथ नियोक्ता, पद और तारीख़ें, शिक्षा, कौशल, भाषाएँ, लाइसेंस। Textkernel, जिसका पार्सर इनमें से कई सिस्टम में लगा है, अपने डेवलपर दस्तावेज़ों में कहता है कि कॉलम वाले लेआउट पार्सर को भ्रमित कर सकते हैं और कुछ खंड, जैसे पेटेंट और प्रकाशन, “बारीक स्तर पर पार्स करना असंभव” है (Textkernel, Parser Output (एक नए टैब में खुलता है))। पार्सर जो कुछ सही जगह नहीं रख पाता, वह गलत फ़ील्ड में चला जाता है, या कहीं नहीं।
  2. आपके जवाबों की जाँच होती है। अगर नौकरी में नॉक-आउट प्रश्न हैं और आपने अयोग्य ठहराने वाला जवाब दिया है, तो आवेदन अभी अस्वीकार हो जाता है, आमतौर पर एक स्वचालित ईमेल के साथ। अगर नहीं, तो आप आगे बढ़ते हैं।
  3. आप डेटाबेस में एक रिकॉर्ड बन जाते हैं। यहाँ से आप एक तालिका की एक पंक्ति हैं: पार्स किए गए फ़ील्ड, संलग्न आपकी मूल फ़ाइल, “नया” या “फ़ोन स्क्रीन” जैसा कोई चरण, और भर्तीकर्ता जो भी नोट और टैग जोड़ता है।
  4. भर्तीकर्ता खोजता, छाँटता और क्रम लगाता है। जब लोग कहते हैं “ATS ने मुझे अस्वीकार कर दिया”, तो ज़्यादातर का मतलब यही चरण होता है, और यही सबसे कम स्वचालित है। नौकरी खोजने वालों के लिए Indeed की गाइड इसे साफ़ शब्दों में बताती है: भर्तीकर्ता आवेदनों में नौकरी के विवरण से लिए गए कीवर्ड खोजते हैं, जैसे खास कौशल, पद के नाम या ज़िम्मेदारियाँ, और सिस्टम आवेदकों को इस आधार पर क्रम दे सकता है कि उनका विवरण आवश्यकताओं से कितना मेल खाता है (Indeed Career Guide (एक नए टैब में खुलता है))। जिस सीवी में वे शब्द नहीं हैं जो भर्तीकर्ता ने खोजे, वह हटाया नहीं जाता। वह बस सामने नहीं आता। AI मैचिंग वाले सिस्टम एक कदम और आगे जाते हैं: Greenhouse का Talent Matching आवेदकों को Strong, Good, Partial, Limited या Needs manual review में बाँटता है, उन मानदंडों के आधार पर जो नियुक्ति टीम ने लिखे हैं, और Greenhouse का अपना FAQ कहता है कि यह “किसी भी उम्मीदवार को स्वचालित रूप से बाहर नहीं करता और न ही कोई नियुक्ति संबंधी निर्णय लेता है” (Greenhouse, Talent Matching FAQ (एक नए टैब में खुलता है))।
  5. एक व्यक्ति देखता है, थोड़ी देर के लिए। जब कोई भर्तीकर्ता वाक़ई आपका सीवी खोलता है, तो पहली नज़र छोटी होती है। 2018 में करियर साइट Ladders ने भर्तीकर्ताओं को आई-ट्रैकिंग उपकरण पहनाए और पहली स्कैनिंग का औसत 7.4 सेकंड मापा। जिन सीवी ने ध्यान बनाए रखा, उनका लेआउट सरल था, खंडों के शीर्षक स्पष्ट थे, पद बोल्ड में थे और उपलब्धियाँ बुलेट में थीं। भरे-भरे पन्ने, कई कॉलम और लंबे वाक्य ध्यान खो देते थे (Ladders अध्ययन पर HR Dive (एक नए टैब में खुलता है))।

भर्तीकर्ता के लिए इसका क्या मतलब है

भर्तीकर्ता की कुर्सी से देखें तो यह सॉफ़्टवेयर ज़्यादातर समय बचाने के बारे में है। SHRM के 2024 के सर्वेक्षण में, भर्ती में AI इस्तेमाल करने वाले 88% संगठनों ने समय बचाना अपना कारण बताया (SHRM, 2024 Talent Trends (एक नए टैब में खुलता है))। दो साल पहले, 1,688 एचआर पेशेवरों के SHRM सर्वेक्षण में 64% ने कहा कि उनके ऑटोमेशन या AI टूल अयोग्य आवेदकों को स्वचालित रूप से छाँट देते हैं, और 19% ने कहा कि इन टूल ने योग्य आवेदकों को भी बाहर कर दिया था (SHRM, अप्रैल 2022 (एक नए टैब में खुलता है))।

Harvard का अध्ययन इसे और साफ़ कहता है। उसके अनुसार ATS “आवेदकों के पूल को छाँटने के लिए काफ़ी हद तक ‘नकारात्मक’ तर्क पर निर्भर करता है”: लोगों को उस चीज़ के लिए हटाया जाता है जो उनके पास नहीं है, कोई डिग्री, लगातार रोज़गार, कोई सटीक वाक्यांश, बजाय इसके कि उन पर उसके लिए विचार किया जाए जो उनके पास है। सर्वेक्षण में शामिल 88% अधिकारी इस बात से सहमत थे कि योग्य, उच्च-कौशल वाले उम्मीदवार प्रक्रिया से इसलिए बाहर हो जाते हैं क्योंकि वे सटीक मानदंडों से मेल नहीं खाते। ये सिस्टम वही कर रहे हैं जिसके लिए उन्हें खरीदा गया था। उन्हें आपको ढूँढने के लिए नहीं खरीदा गया था।

आपके लिए इसका क्या मतलब है

इनमें से किसी का मतलब यह नहीं कि आप सिस्टम को मात दे सकते हैं, और यह लेख आपको यह नहीं बताएगा कि कैसे। इसका मतलब है कि एक सीवी के अब दो पाठक हैं, एक तय क्रम में: पहले एक पार्सर और एक सर्च बॉक्स, फिर 7.4 सेकंड वाला एक व्यक्ति। जो सीवी काम करता है, उसे दोनों को संतुष्ट करना होता है।

  • उसे पार्सर के लिए पढ़ने योग्य होना चाहिए। हर नौकरी एक नौकरी के रूप में निकलनी चाहिए, जिसके साथ नियोक्ता, पद और तारीख़ें जुड़ी हों, और हर खंड सही फ़ील्ड में पहुँचना चाहिए। यह संरचना का सवाल है, डिज़ाइन का नहीं।
  • उसमें वे शब्द होने चाहिए जो भर्तीकर्ता खोजेगा। वे शब्द नौकरी के विज्ञापन में हैं। अगर विज्ञापन में “स्टेकहोल्डर मैनेजमेंट” लिखा है और आपके सीवी में “कई विभागों के साथ काम किया” लिखा है, तो खोज आपको नहीं ढूँढ पाएगी, चाहे दोनों बातें कितनी भी सच हों।
  • उसे नॉक-आउट प्रश्नों का ईमानदारी से जवाब देना चाहिए। वही एकमात्र स्वचालित अस्वीकृति है, और जो लाइसेंस या वर्क परमिट आपके पास नहीं है, वह बाद में वैसे भी सामने आ जाएगा।
  • उसे अपने अंतराल शब्दों में समझाने चाहिए। फ़िल्टर तारीख़ें देखता है। जो व्यक्ति बाद में आपका सीवी पढ़ता है, वह उनके बगल का वाक्य पढ़ता है।

पहले दो बिंदु वह हिस्सा हैं जो सॉफ़्टवेयर आपके लिए कर सकता है, और यही हिस्सा Adapt to Success करता है: यह आपके तथ्य रखता है और संरचना तथा शब्दों को फिर से बनाता है ताकि पार्सर और सर्च बॉक्स उन्हें पढ़ सकें। आख़िरी दो आपके हैं।

निगरानी करने वालों पर कौन निगरानी रखता है?

अगर आप यूरोप या यूनाइटेड किंगडम में नौकरी के लिए आवेदन करते हैं, तो दो बातें जानने लायक हैं।

यूरोपीय संघ का आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस अधिनियम अपने अनुलग्नक III में लोगों की भर्ती या चयन के लिए इस्तेमाल होने वाले AI सिस्टम को, जिनमें नौकरी के आवेदनों को छाँटने और उम्मीदवारों का मूल्यांकन करने वाले सिस्टम शामिल हैं, उच्च-जोखिम के रूप में सूचीबद्ध करता है (EU AI अधिनियम, अनुलग्नक III (एक नए टैब में खुलता है))। इससे वे जोखिम प्रबंधन, डेटा गुणवत्ता, मानवीय निगरानी और पारदर्शिता से जुड़ी अधिनियम की बाध्यताओं के दायरे में आ जाते हैं।

नवंबर 2024 में यूनाइटेड किंगडम के Information Commissioner's Office ने भर्ती में इस्तेमाल होने वाले AI टूल के ऑडिट का नतीजा प्रकाशित किया। उसने लगभग 300 सिफ़ारिशें कीं। कुछ टूल भर्तीकर्ताओं को संरक्षित विशेषताओं के आधार पर उम्मीदवारों को छाँटने देते थे, कुछ नामों से लिंग और जातीयता का अनुमान लगाते थे, और कुछ नौकरी की ज़रूरत से कहीं ज़्यादा व्यक्तिगत डेटा इकट्ठा करते थे (ICO, नवंबर 2024 (एक नए टैब में खुलता है))।

बात यह नहीं है कि यह सॉफ़्टवेयर गैरकानूनी है। बात यह है कि अब यह विनियमित है, इसका ऑडिट होता है और यूरोपीय संघ में इसे उच्च-जोखिम की श्रेणी में रखा गया है, जो बताता है कि आपको देखा जाएगा या नहीं, इसमें इसका कितना वज़न है।

जो मैं पहले जानना चाहता

जब मैंने अपने 2,200 आवेदन भेजे, तब मुझे इनमें से कुछ भी पता नहीं था। मैं अपना सीवी इस तरह सजाता था कि वह किसी व्यक्ति को अच्छा लगे, और ज़्यादातर समय किसी व्यक्ति ने उसे देखा ही नहीं। अगर आप देखना चाहते हैं कि असली पन्ने पर यह फ़र्क़ कैसा दिखता है, तो ATS की व्याख्या पृष्ठ पर पहले और बाद के चार उदाहरणहैं। अगर आप जानना चाहते हैं कि यह सॉफ़्टवेयर कितनी बार आपके और भर्तीकर्ता के बीच खड़ा होता है, तो वह इस शृंखला का एक बाद का लेख है।

अभी आज़माएँ

स्रोत

  1. Fuller, J., Raman, M., Sage-Gavin, E. और Hines, K. (सितंबर 2021)। Hidden Workers: Untapped Talent। Harvard Business School Project on Managing the Future of Work और Accenture। hbs.edu (एक नए टैब में खुलता है)
  2. Greenhouse Support। Auto-reject। support.greenhouse.io (एक नए टैब में खुलता है)
  3. Greenhouse Support। Talent Matching FAQ। support.greenhouse.io (एक नए टैब में खुलता है)
  4. Workday Administrator Guide। Steps: Automatically Advance or Decline Candidates। doc.workday.com (एक नए टैब में खुलता है)
  5. iCIMS (16 जुलाई 2021)। Here are the pre-screening questions to ask before the interview। icims.com (एक नए टैब में खुलता है)
  6. Textkernel Developer Documentation। Resume Parser: Parser Output। developer.textkernel.com (एक नए टैब में खुलता है)
  7. Indeed Editorial Team (16 जून 2026 को अद्यतन)। What Are Applicant Tracking Systems? (Plus Tips for Success)। Indeed Career Guide। indeed.com (एक नए टैब में खुलता है)
  8. SHRM (2024)। 2024 Talent Trends: Artificial Intelligence in HR। संयुक्त राज्य अमेरिका के 2,366 एचआर पेशेवरों का सर्वेक्षण, जनवरी 2024। shrm.org (PDF) (एक नए टैब में खुलता है)
  9. SHRM (12 अप्रैल 2022)। Fresh SHRM Research Explores Use of Automation and AI in HR। 1,688 एचआर पेशेवरों का सर्वेक्षण, फ़रवरी 2022। shrm.org (एक नए टैब में खुलता है)
  10. O'Donnell, R. (8 नवंबर 2018)। Eye tracking study shows recruiters look at resumes for 7 seconds। HR Dive, Ladders के 2018 के आई-ट्रैकिंग अध्ययन पर रिपोर्ट। hrdive.com (एक नए टैब में खुलता है)
  11. यूरोपीय संघ। Artificial Intelligence Act, Annex III: High-Risk AI Systems। artificialintelligenceact.eu (एक नए टैब में खुलता है)
  12. Information Commissioner's Office (6 नवंबर 2024)। ICO intervention into AI recruitment tools leads to better data protection for job seekers। ico.org.uk (एक नए टैब में खुलता है)