Kostnadsreduksjon og effektivisering gjennom AI-baserte rekruteringsverktøy: En casestudie

Abstract

Studien undersøker hvordan AI-baserte rekrutteringsverktøy kan bidra til effektivisering og kostnadsreduksjon i rekrutteringsprosessen hos Alpinco AS. Studien benytter en kvalitativ enkeltcasestudie som metode, hvor datainnsamlingen omfatter semistrukturerte intervjuer med nøkkelpersoner og dokumentanalyse av økonomiske data og relevante teknologiske løsninger. Analysen tar utgangspunkt i et teoretisk rammeverk bestående av HR-teori, økonomisk teori, organisasjonsendring, personvern og etikk.

Funnene viser at dagens rekrutteringspraksis er preget av høye direkte og indirekte kostnader, samt risiko for feilansettelser. Tre strategiske alternativer vurderes som en løsning: intern drift av AI-system, bruk av eksternt rekrutteringsverktøy og videreføring av eksisterende praksis. Studien konkluderer med at bruk av et eksternt AI-basert verktøy er den mest hensiktsmessige løsningen for case-bedriften gitt dagens organisatoriske og økonomiske forutsetninger. Løsningen gir potensial for effektivisering av tidlige faser i rekrutteringsprosessen, samtidig som implementeringskostnadene og regulatorisk kompleksitet holdes på et moderat nivå.

Studien bidrar med innsikt i hvordan mellomstore virksomheter kan ta i bruk AI på en strategisk og ansvarlig måte, og belyser implikasjoner knyttet til GDPR, EUs AI Act og behovet for menneskelig skjønnsutøvelse i teknologisk støttede beslutningsprosesser.

The study investigates how AI-based recruitment tools can contribute to efficiency and cost reduction in the recruitment process at Alpinco AS. The study uses a qualitative single case study as a method, where data collection includes semi-structured interviews with key people and document analysis of financial data and relevant technological solutions. The analysis is based on a theoretical framework consisting of HR theory, economic theory, organizational change, privacy and ethics.

The findings show that current recruitment practices are characterized by high direct and indirect costs. Three strategic alternatives are considered as a solution: internal operation of an AI system, use of an external recruitment tool and continuation of existing practices. The study concludes that the use of an external AI-based tool is the most appropriate solution for Alpinco given the current organizational and financial conditions. The solution offers the potential for efficiency improvement of early phases in the recruitment process, while keeping implementation costs and regulatory complexity at a moderate level.

The study provides insight into how mid-sized businesses can adopt AI in a strategic and responsible manner, and highlights implications related to GDPR, the EU's AI Act, and the need for human judgment in technology-supported decision-making processes.