Kandidát nečeká. Firma, co váhá, ho často ztratí. Jak nabírat rychleji a chytřeji?

Zkušenosti HR profesionálů ukazují, že úspěšnější nábor dnes nestojí na jednom převratném nástroji. Spíš na dobře nastaveném procesu.

👉 Pro kandidáta jsou důležité: znát zásadní podmínky včas, oboustranná komunikace s firmou a výběrové řízení bez zbytečných průtahů.

👉 AI a automatizace dokážou výrazně ulevit od rutinní práce. Největší hodnotu ale stále přináší tam, kde recruiterovi uvolní prostor pro kvalitnější výběr, osobní kontakt a zpětnou vazbu.
 

Na první pohled mají firmy v roce 2026 při náboru z čeho vybírat.
 

• Úřad práce ČR evidoval ke konci července v letošním roce 367 346 uchazečů o zaměstnání, o 37 845 více než před rokem.
• Současně zaměstnavatelé nabízeli 100 932 volných míst a nezaměstnanost dosáhla 5,0 %.
   

Více uchazečů ale automaticky neznamená jednodušší nábor. Do rozsáhlého průzkumu Úřadu práce ČR a MPSV se letos zapojilo téměř 17 tisíc firem a institucí, které zaměstnávají přibližně dva miliony pracovníků.

Výsledky ukazují, že jednou z hlavních výzev českého pracovního trhu zůstává nesoulad mezi dovednostmi dostupných pracovníků a tím, co zaměstnavatelé skutečně potřebují.

👉 Dalším handicapem bývají délka a složitost náboru. Firmy uchazeče ztrácí kvůli pomalému rozhodování, dlouhému výběrovému řízení nebo nesdílení mzdových podmínek.

AI práci usnadňuje i komplikuje

„V IT a AI recruitmentu jsme radikálně zefektivnili náborové procesy pomocí AI, ale zároveň jsme zvýšili důraz na kandidátskou péči a bezpečnost klientů. Top experti a architekti nechtějí absolvovat 4 až 5 kol pohovorů, takže držíme proces na maximálně dvou kolech. Začínáme krátkým 30 až 40minutovým prescreeningem, k němuž se občas přidá praktická case study. Klíčovou změnou ale bylo zavedení povinného osobního setkání ve druhém kole. Za poslední rok jsme totiž detekovali přes sto AI vygenerovaných fiktivních profilů a kandidátů,“ sdílí svou zkušenost Zdeněk Koutský, Headhunter a Tech Market analytik ze společnosti SIVe.

Pro HR týmy proto není klíčové jen přivést více reakcí. Stále důležitější je rychle poznat vhodného kandidáta, správně nastavit jeho očekávání a neztrácet v náborovém procesu čas.
 

Zeptali jsme se: Jaká změna v náboru vám letos přinesla nejlepší výsledek?

Někdo vsadil na mzdovou transparentnost, jiný na AI v náboru, automatizaci, rychlost výběrového řízení nebo candidate experience.

Další zkušenosti ukazují, jak důležité je realisticky představit práci a vybírat kandidáty důkladně.

Ne všichni respondenti své výsledky měří stejně. Tam, kde konkrétní číslo nezaznělo, uvádíme zkušenost z praxe.

Šárka Dohnalová HR generalist FOODISH s.r.o. Profil Šárky Dohnalové na LinkedIn

Hlavní zkušenost z praxe „Po zavedení mzdového rozpětí do inzerátů se time-to-hire zkrátil o třetinu.“ Co funguje „Mzdová transparentnost už v inzerátu. Největší posun místo dlouhých diskuzí přineslo zavedení jasného mzdového rozpětí přímo do inzerátů. Kandidáti dnes nechtějí ztrácet čas a my také ne. Hned na začátku jsme tak odfiltrovali nerealistická očekávání a na pohovory nám začali chodit lidé, kteří o pozici i podmínkách mají jasnou představu. Čas potřebný k obsazení pozice (time-to-hire) se díky tomu zkrátil o třetinu.“

Michaela Krausová Personalistka RKO GROUP a.s. | Recycling - kovové odpady a.s. Profil Michaely Krausové na LinkedIn

Hlavní zkušenost z praxe „Ukázat kandidátovi předem reálné pracovní prostředí pomáhá srovnat jeho očekávání s tím, co jej po nástupu skutečně čeká.“ Co funguje „Na jaře jsme si stanovili, že budeme za každou naši firmu přidávat 3 náborové příspěvky týdně na sociální sítě. Tam se nám daří oslovovat hlavně dělnické pozice. Zároveň máme kladné reakce jak od personalistů, tak od našich školitelů, zákazníků nebo veřejnosti na náš LinkedIn profil, kde se snažíme být aktivní, přibližovat naše HR procesy. Při náboru dělnických pozic se nám osvědčilo kandidáta v rámci pohovoru provést po areálu, případně mu přímo představit potenciální pracoviště. Nestává se tak, že by kandidát skončil hned po nástupním dni, ale už jsou očekávání přibližně podobná, jako je pak realita. A co se týče THP pozic, tam se nám osvědčuje posílat ještě před prescreeningem osobnostní U-Test od Performie, kdy se nám zúží výběr a nemusíme tak trávit tolik zbytečného času voláním. Někdy je totiž skvělý první dojem po telefonu, dobrý pocit při osobním pohovoru, ale osobnostní test pak ukáže, že kandidát by mohl být velkým potížistou pro firmu, respektive že jeho hodnoty nejsou v souladu s našimi, nebo že by prostě svými osobnostními rysy nezapadl do týmu.“

Anastasia Zhukova Corporate Recruiter Europe TP Vision Profil Anastasie Zhukovy na LinkedIn

Hlavní zkušenost z praxe „Díky automatizaci náborového procesu jsme ušetřili 6–8 hodin týdně. Tento čas věnujeme kandidátům a můžeme jim poskytovat personalizovanou zpětnou vazbu.“ Co funguje „Největší přínos nám letos přineslo zavedení nového ATS a větší automatizace náborového procesu. Díky automatickým triggerům a efektivnějším workflow trávíme méně času administrativou a můžeme se více věnovat tomu, kde je lidský přístup opravdu důležitý – komunikaci s kandidáty. S využitím AI navíc dokáži připravovat personalizovanější zpětnou vazbu pro větší počet uchazečů, takže automatizace u nás paradoxně vedla k osobnějšímu candidate experience. “

Petra Kubita Nulíčková HR Manager Aukro Profil Petry Kubity Nulíčkové na LinkedIn

Hlavní zkušenost z praxe „Osobní přístup ke všem kandidátům a personalizovaná zpětná vazba.“ Co funguje „Z pohledu feedbacku od kandidátů nám letos nejvíc funguje detailnější zpětná vazba po osobním callu. Nejde jen o informaci, zda kandidát postupuje, ale o náš konkrétní pohled na jeho profil, zkušenosti a kompetence a jejich vztah k dané roli. Pokud o to kandidát stojí, snažíme se přidat i doporučení, kam se dál profesně posunout nebo jakou roli by pro něj dávalo smysl hledat.“

Pavla Kaucká HR Business Partner Simix Group Profil Pavly Kaucké na LinkedIn

Hlavní zkušenost z praxe „Automatická odpověď kandidátskou komunikaci nenahradí.“ Co funguje „Letos jsem měla možnost zažít nábor spíše z pohledu kandidáta a právě to mi připomnělo, jak důležitý je v dnešní době proaktivní a lidský přístup. Sama jsem se setkala s tím, že po zaslání životopisu často přišla jen automatická či velmi stručná informace, a to šlo paradoxně o pozice v HR 🙈. V horších případech nepřišla žádná reakce vůbec. Kdybych dnes nábor znovu aktivně dělala, zaměřila bych se proto především na komunikaci s kandidáty, průběžnou zpětnou vazbu a celkově osobnější přístup – i když pro kandidáta nakonec není nabídka aktuální.“

Marek Velas Zakladatel EduPUNK Profil Marka Velase na LinkedIn

Hlavní zkušenost z praxe „Technologie dává největší smysl tam, kde převezme rutinu a recruiterovi nechá více času na práci s lidmi.“ Co funguje „U klientů v IT letos vidím tři jasné trendy. Za prvé automatizaci prvotního screeningu přes AI. Technologie přebírá třídění CV a rutinní část výběrového procesu, takže recruiterům zůstává víc času na to podstatné, na práci s lidmi. Za druhé důraz na rychlost procesu, dobří kandidáti mají dnes víc nabídek najednou, a firmy, které nábor natahují na týdny, o ně přicházejí. A za třetí nábor napříč generacemi jinak. Firmy si čím dál víc uvědomují, že Gen Z hledá práci jinak, a přizpůsobují tomu inzeráty i celý průběh náboru, od rychlé komunikace po transparentnost odměny hned na startu.“

Štěpánka Drechsler Talent Acquisition Lead Adastra Profil Štěpánky Drechsler na LinkedIn

Hlavní zkušenost z praxe „AI nám výrazně urychluje screening životopisů a pomáhá rychleji identifikovat relevantní kandidáty.“ Co funguje „Největší přínos nám přineslo praktické využití AI v náboru. U pozic, kde dostáváme velké množství CVs, nám AI výrazně urychluje jejich screening a pomáhá rychleji identifikovat relevantní kandidáty. Naopak u specializovaných rolí, kde je kandidátů opravdu jako šafránu, nám AI pomáhá hledat nové zdroje a cesty, kde potenciální kandidáty oslovit. Díky tomu dokážeme být rychlejší tam, kde je kandidátů hodně, a kreativnější tam, kde je jich málo.“

Jan Ducheček Recruiter FormFactory Profil Jana Duchečka na LinkedIn

Hlavní zkušenost z praxe „Kvalita náboru má přednost před samotným rychlým obsazením pozice.“ Co funguje „Největší výsledek nám letos přineslo zaměření se na kvalitu náboru místo pouhého obsazení pozice. Kromě zkušeností a požadavků v inzerátů se mnohem více díváme na to, jestli člověk skutečně zapadne do týmu, kultury a způsobu fungování firmy. Díky tomu jsou kandidáti lépe selektováni už na začátku procesu, a zároveň se nám daří snižovat riziko rychlých odchodů a nadměrné fluktuace.“

Romana Řezníčková HR Manager Mobile Storage s.r.o. Profil Romany Řezníčkové na LinkedIn

Hlavní zkušenost z praxe „Rychlost rozhodování jako konkurenční výhoda.“ Co funguje „Nejlepší výsledky mi letos přineslo rychlé rozhodování při výběru kandidátů. Pokud potkám kandidáta, který má motivaci, správný přístup a předpoklady uspět, snažím se jednat hned. Firmy často hledají ideální profil několik týdnů, ale mezitím jim schopní lidé nastoupí ke konkurenci. Zkušební doba navíc dává prostor ověřit si, zda byla volba správná pro obě strany.“

Co je nutné si při náboru v roce 2026 hlídat

Zkušenosti HR profesionálů ukazují konkrétní postupy, které jednotlivým firmám fungují.

Některé z nich ale zároveň otevírají právní otázky – především u mzdové transparentnosti, práce s osobními údaji a využívání AI či osobnostních testů.

👉 Mzda v inzerátu: dobrá praxe, zatím ne obecná česká povinnost

Zkušenost Šárky Dohnalové ukazuje, že uvedení mzdy nebo mzdového rozpětí může být praktickým nástrojem pro rychlejší nábor. Je ale důležité oddělit dobrou HR praxi od aktuální zákonné povinnosti.

Evropská směrnice 2023/970 dává uchazečům právo získat informaci o počáteční odměně nebo jejím rozpětí tak, aby mohli o odměně informovaně jednat. Informace může být poskytnuta například už v pracovním inzerátu.

K 30. srpnu 2026 ale v Česku neplatí obecná zákonná povinnost uvádět mzdu nebo mzdové rozpětí přímo v každém pracovním inzerátu. Česká transpozice směrnice je stále v legislativním procesu. Aktuální návrh počítá se zavedením části nových povinností od roku 2027.

👉 AI může screening výrazně urychlit. Rozhodování ale má pravidla

AI se v odpovědích respondentů objevuje při třídění životopisů, vyhledávání kandidátů, automatizaci procesu nebo přípravě zpětné vazby. Pokud při tom firma zpracovává osobní údaje uchazečů, musí už dnes respektovat GDPR.

„Naše role spočívá také v nekompromisní ochraně bezpečnosti a firemního prostředí našich klientů, proto jsme nasadili procesy a technologie, které tato bezpečnostní rizika dokáží spolehlivě odhalit včas,“ dodává Zdeněk Koutský.

Zvláštní pozornost vyžadují rozhodnutí založená výhradně na automatizovaném zpracování, pokud mají pro člověka právní nebo obdobně významné účinky. Bod odůvodnění 71 GDPR mezi příklady takové situace uvádí také elektronický nábor bez lidského zásahu.

AI Act navíc řadí některé systémy určené k náboru nebo výběru lidí – například k analýze a filtrování žádostí nebo hodnocení kandidátů – mezi vysoce rizikové systémy AI. Po změně evropských pravidel z července 2026 se klíčové povinnosti pro tuto kategorii začnou uplatňovat od 2. prosince 2027.

Odklad ale neznamená, že lze dnes AI v HR používat bez omezení. Nadále platí zejména GDPR, pravidla rovného zacházení a zákaz diskriminace.

Hlavní zkušeností z praxe Zdeňka Koutského je zrychlení náboru pomocí AI při zachování maximálně 2 kol výběrového řízení a nasazení bezpečnostních procesů proti fake AI profilům kandidátů.

👉 Osobnostní testy a „culture fit“ musí souviset s pracovním místem

Při využívání osobnostních testů nebo hodnocení toho, zda kandidát zapadne do týmu či firemní kultury, je důležité pracovat s kritérii, která mají skutečnou souvislost s obsazovanou pozicí.

Podle zákoníku práce smí zaměstnavatel od uchazeče v souvislosti s náborem vyžadovat pouze údaje, které bezprostředně souvisejí s uzavřením pracovní smlouvy. Úřad pro ochranu osobních údajů mezi relevantní informace řadí například kvalifikaci, pracovní praxi, dovednosti a znalosti uchazeče.

Výběrový proces zároveň nesmí vést k diskriminaci. Pokud by o vyřazení kandidáta rozhodoval automatizovaný systém bez skutečného lidského zásahu, je navíc třeba posoudit pravidla GDPR pro automatizované rozhodování.

Spoluautorem článku je Zdeněk Koutský, Founder agilní náborové platformy SiVe a Tech Market Analyst. Specializuje se na stavbu seniorních IT a AI týmů, využití umělé inteligence v recruitmentu a bezpečnostní screening kandidátů na českém technologickém trhu.