Badanie cytowań AI: Strony najczęściej cytowane przez AI w zasobach ludzkich

Z pytaniami o zasoby ludzkie zwracają się do asystentów dwie grupy odbiorców. Kandydaci i freelancerzy chcą wiedzieć: „jak działa portage salarial”, „jak znaleźć umowę o pracę ze szkoleniem w marketingu”, „która agencja pracy zatrudnia pracowników magazynu w Lille” albo „czy coach kariery jest wart pieniędzy”. Pracodawcy pytają: „jak szybko zrekrutować programistę”, „najlepsza firma doboru kadry na stanowisko CFO” albo „ile kosztuje agencja pracy tymczasowej w porównaniu z bezpośrednim zatrudnieniem”.

Wiele z tych zapytań to w gruncie rzeczy pytania prawne. Za pytaniem „czy mogę połączyć dwie umowy na czas określony” albo „jaka jest minimalna pensja w portage salarial” stoi przepis z kodeksu pracy. AI musi najpierw poprawnie odczytać przepis, zanim kogokolwiek poleci, a to zmienia źródła, które wybiera.

Trzecią grupą są studenci: praktyki, staże i programy łączące naukę z pracą generują stały strumień zapytań, które mieszają doradztwo zawodowe, wybór szkoły i przepisy o zatrudnieniu.

W odpowiedziach po francusku większość faktów opiera się na stronach rządowych: Légifrance dla tekstów prawnych, portale usług publicznych, ministerstwo pracy, France Travail (publiczna służba zatrudnienia), URSSAF w sprawie składek społecznych oraz oficjalne portale dla studentów i umów łączących naukę z pracą. Przy zapytaniach po angielsku modele sięgają po odpowiedniki krajowych urzędów danego kraju.

Drugą warstwę tworzą serwisy z ofertami pracy i sieci zawodowe. LinkedIn, Indeed, Glassdoor, Welcome to the Jungle i HelloWork są cytowane przy ofertach pracy, widełkach płac i opinii o pracodawcy. Platformy freelancerskie, takie jak Malt, pojawiają się wtedy, gdy pytanie dotyczy pracy na własny rachunek.

Trzecią warstwę stanowią specjaliści: firmy rekrutacyjne, firmy pośredniczące w zatrudnieniu (portage salarial) i ich federacje branżowe oraz szkoły prowadzące programy łączące naukę z pracą. Są cytowani wtedy, gdy ich strony porównują oferty, szczegółowo opisują prowizje albo odpowiadają na niszowe pytanie lepiej niż ogólny portal.

Pytania z prawa pracy niosą ryzyko, dlatego modele AI wolą źródła, które wyglądają na wiarygodne: podpisany autor, data aktualizacji, odwołania do obowiązujących przepisów. Firma HR, której poradniki poprawnie cytują prawo i pokazują, kto je napisał, ma większą szansę na cytowanie w samym wyjaśnieniu, a nie tylko na liście dostawców.

Drugim polem walki są zapytania porównawcze. Pytania w rodzaju „najlepsza firma portage salarial” albo „czołowe agencje rekrutacyjne dla inżynierów” dają listy, a modele budują je z artykułów porównawczych, serwisów z opiniami i stron dostawców, które podają stawki, gwarancje i specjalizacje. Ogólnikowe strony marketingowe nie dają modelowi nic do porównania.

GEO (Generative Engine Optimization, optymalizacja pod silniki generatywne) dla firmy z branży HR ma więc dwa cele: być źródłem, które wyjaśnia przepis, oraz być jedną z nazw na liście.