Czy ATS odrzuca CV? Prawdziwe źródło statystyki 75%

Aplikacja zostaje wysłana w niedzielę wieczorem. W poniedziałek rano, zanim ktokolwiek w firmie usiądzie przy biurku, w skrzynce czeka już odmowa. Na inne aplikacje nie przychodzi żadna odpowiedź. Po odpowiednio wielu takich doświadczeniach większość kandydatów dochodzi do tego samego wyjaśnienia: nikt nie czyta tych CV, a odrzuca je jakiś program.

Do tego wyjaśnienia dołączona jest statystyka. Systemy ATS (applicant tracking systems), czyli oprogramowanie, którego pracodawcy używają do zbierania aplikacji i zarządzania nimi, mają odrzucać 75% CV, zanim zobaczy je człowiek. Ta liczba trafiła do ogólnokrajowych mediów i niezmiennie pracuje w reklamach produktów, które obiecują przeprowadzić CV przez maszynę.

Tę liczbę da się prześledzić, a trop kończy się na firmie, która w 2012 roku sprzedawała optymalizację CV. Żadnego badania nigdy nie znaleziono. Łatwiej ustalić, co robi samo oprogramowanie, bo jego producenci publikują instrukcje. ATS może odrzucić kandydata bez udziału człowieka, ale według dokumentacji samych producentów powodem jest odpowiedź w formularzu aplikacyjnym, a nie CV. Lepiej udokumentowane powody, dla których CV przepada bez echa, są prostsze: zbyt wielu kandydatów, spóźniona aplikacja, plik, którego program nie odczytał, albo rekruter, który CV przeczytał i wybrał kogoś innego.

Liczba, za którą nie stoi żadne badanie

1 marca 2012 roku branżowy magazyn CIO opublikował artykuł Meridith Levinson „5 Insider Secrets for Beating Applicant Tracking Systems” (5 sekretów, jak pokonać systemy ATS). Pod tym adresem jest dziś nowszy tekst, ale archiwalna kopia zachowała oryginał, w tym to zdanie z pierwszego akapitu:

Preptel był start-upem, który miał produkt do sprzedania. Jego usługa ResumeterPro porównywała CV z ofertą pracy i proponowała zmiany, a recenzja w CIO opublikowana dzień wcześniej podawała cenę 24,95 dolara miesięcznie. Prezes firmy, Jon Ciampi, był wcześniej dyrektorem zarządzającym (general manager) w SumTotal Systems, producencie oprogramowania ATS, i to on podsunął pięć rad z artykułu. Przy liczbie 75% artykuł nie podał ani próby, ani metody, a jedyny link prowadził na stronę główną Preptel.

Artykuł opisywał za to jeden test, innego rodzaju. W 2011 roku firma badawcza Bersin & Associates napisała CV wymyślonego naukowca zajmującego się badaniami klinicznymi, dopasowała je do oferty pracy i wysłała do systemu firmy Taleo. Program całkowicie pominął jedno stanowisko, bo datę wpisano przed nazwą pracodawcy, nie odczytał kilku dyplomów i ocenił dopasowanie CV na 43%. Jako pokaz tego, do czego prowadzi złe parsowanie, to uczciwy test. Jako pomiar tego, ile CV jest odrzucanych, jedno CV to wątły dowód.

Preptel nie przetrwał. W sierpniu 2013 roku poinformował klientów, że usługa zostanie zamknięta 30 sierpnia. Komunikat, przedrukowany wtedy na blogu dla zawodowych autorów CV, mówił, że firma „od 3 lat przynosiła straty”.

Liczba żyła dalej bez niej. W 2014 roku rubryka porad magazynu Fortune odpowiadała czytelnikowi, że wskaźnik 75% odrzuceń „prawdopodobnie pochodzi z badania” Preptel. Do 2019 roku zniknęło to zastrzeżenie, a razem z nim pierwotne znaczenie:

W ciągu siedmiu lat twierdzenie sprzedawcy o szansach na rozmowę stało się badaniem dowodzącym, że trzech CV na cztery nie ogląda żaden człowiek. Artykuł CNBC ukazał się ponad pięć lat po zamknięciu firmy i nie odsyłał do żadnego badania. W 2020 roku Christine Assaf, która prowadzi blog o HR o nazwie HRTact i zajmuje się psychologią organizacji, szukała takiego badania, także w czasopismach naukowych, i doszła do wniosku, że „nie ma żadnych konkretnych danych źródłowych ani badań, które w ogóle potwierdzałyby to twierdzenie”. Podczas przygotowywania tego artykułu również żadnego nie znaleziono.

Co ATS robi z aplikacją

System ATS to baza danych połączona z obiegiem pracy. Przechowuje każdą aplikację, rozkłada CV na pola, takie jak imię i nazwisko, pracodawca i stanowisko (ten krok nazywa się parsowaniem), pozwala rekruterom przeszukiwać i filtrować stos zgłoszeń oraz rejestruje postęp każdego kandydata od aplikacji do propozycji pracy. Osobny poradnik szczegółowo opisuje, jak działa oprogramowanie ATS. Tutaj chodzi o węższe pytanie: który z tych kroków może zakończyć aplikację bez udziału człowieka.

Dokumentacja producentów jest w tej sprawie konkretna. Instrukcja konfiguracji Greenhouse mówi, że przy funkcji automatycznego odrzucania „na podstawie odpowiedzi na pytanie kandydat zostanie automatycznie odrzucony jako potencjalny kandydat”. Takie reguły „można skonfigurować wyłącznie” dla pytań typu tak/nie oraz pytań jednokrotnego i wielokrotnego wyboru w formularzu aplikacyjnym. Przykład z instrukcji to praca kierowcy ciągnika siodłowego, w której każdy, kto przecząco odpowie na pytanie o zawodowe prawo jazdy, zostaje odrzucony. Strona pomocy Workable opisuje tę samą funkcję, ograniczoną do pytań tak/nie, i dodaje szczegół, który może nie spodobać się kandydatom: „kandydat nie wie, że został zdyskwalifikowany”.

Rekruterzy nazywają je pytaniami eliminacyjnymi (knockout questions). Dotyczą prawa do pracy, wymaganych uprawnień, lokalizacji, a czasem minimalnej liczby lat na danym stanowisku. CV nie odgrywa w nich żadnej roli.

Co do samego CV, wpis, który Greenhouse napisał dla osób szukających pracy w styczniu 2025 roku, mówi, że „zasadniczo aplikacje w Greenhouse są przeglądane przez prawdziwych ludzi, jedna po drugiej, w kolejności wpływu”. Ten sam wpis wymienia dwa wyjątki: reguły automatycznego odrzucania oraz popularne stanowiska, przy których „rekruterzy mogą filtrować kolejkę”.

Rekruterzy opisują to podobnie. Jesienią 2025 roku Enhancv, firma sprzedająca oprogramowanie do tworzenia CV, przeprowadziła wywiady z 25 rekruterami w Stanach Zjednoczonych, którzy łącznie korzystali z Workday, iCIMS, Greenhouse i kilku innych systemów. Dwudziestu trzech stwierdziło, że ich ATS nie odrzuca automatycznie CV z powodu formatowania, treści czy wyglądu. Pozostali dwaj powiedzieli, że ich system skonfigurowano tak, by odrzucał kandydatów poniżej progu dopasowania lub doświadczenia. Próba jest mała, badanie samo zaznacza, że jego wyniki nie są reprezentatywne dla całego kraju, a wydawca, podobnie jak Preptel, ma produkt do sprzedania. Metoda jest jednak opisana, czego nie da się powiedzieć o 75%.

Kiedy ATS rzeczywiście odrzuca CV

Wygodnie byłoby na tym poprzestać. Dane na to nie pozwalają.

Po pierwsze, filtry ustawiane przez pracodawców bywają toporne. Na potrzeby raportu z 2021 roku Harvard Business School i Accenture przeprowadziły ankietę wśród 2 275 członków kadry kierowniczej w Stanach Zjednoczonych, Wielkiej Brytanii i Niemczech. Spośród nich 63% stwierdziło, że ich firma korzysta z systemu do zarządzania rekrutacją, a ponad 90% z tej grupy polegało na nim, by „dokonać pierwszej selekcji lub uszeregować” kandydatów. Joseph Fuller, główny autor raportu, pisze, że takie systemy w dużym stopniu opierają się na filtrach negatywnych, na przykład „wyklucz kandydatów bez wyższego wykształcenia”. Każdą z tych reguł wybrał człowiek. Kandydat, który się o nią potknie, i tak zostaje odrzucony albo zepchnięty w dół listy, zanim ktokolwiek przeczyta jego CV.

Ocenianie przez AI również się upowszechnia. We wpisie z 2025 roku Greenhouse przyznał, że „niektóre firmy używają AI do analizowania, oceniania i automatycznego odrzucania aplikacji bez żadnego udziału ludzi”, zastrzegając, że jego własny produkt tego nie robi. Greenhouse oferuje dziś funkcję Talent Matching, która dzieli kandydatów na kategorie od mocnego po ograniczone dopasowanie, a jej dokumentacja mówi, że funkcja „nie odrzuca automatycznie ani automatycznie nie przesuwa dalej żadnego kandydata”. Ankiety Society for Human Resource Management (SHRM, amerykańskiego stowarzyszenia specjalistów HR) dają przybliżony obraz tego, jak powszechne są takie narzędzia. W styczniu 2024 roku spośród 2 366 specjalistów HR 26% stwierdziło, że ich organizacja używa AI w pracy działu HR. Z tej grupy 64% korzystało z AI w rekrutacji, a mniej więcej co trzecia z tych organizacji stosowała AI do przeglądania lub selekcji CV. Rok później pierwszy wskaźnik wzrósł do 43%.

Sprawa trafiła też do sądów. W sprawie Mobley v. Workday sąd federalny w Kalifornii w maju 2025 roku warunkowo dopuścił roszczenie o dyskryminację ze względu na wiek do rozpoznania w trybie powództwa zbiorowego (collective action). Powodowie twierdzą, że narzędzia Workday do „oceniania, sortowania, szeregowania lub selekcji kandydatów” stawiają starszych kandydatów w gorszej sytuacji. Postanowienie nie przesądziło, czy oprogramowanie dyskryminuje, i nie przesądziło tego żadne późniejsze orzeczenie. W listopadzie 2026 roku rejestr sprawy pokazywał, że złożony we wrześniu wniosek o certyfikację pozwu zbiorowego (class certification) wciąż czeka na rozpatrzenie. Workday zaprzecza zarzutom, a rzecznik firmy powiedział CIO w czerwcu 2026 roku, że jej narzędzia „nie podejmują decyzji o zatrudnieniu i są zaprojektowane tak, by u ich podstaw leżał nadzór człowieka”.

Działają też ustawodawcy. Miasto Nowy Jork w lipcu 2023 roku zaczęło egzekwować przepisy, które wymagają audytu zautomatyzowanych narzędzi rekrutacyjnych pod kątem stronniczości i powiadamiania kandydatów. W Unii Europejskiej RODO daje prawo do tego, by nie podlegać decyzji opartej wyłącznie na zautomatyzowanym przetwarzaniu, jeśli istotnie wpływa ona na daną osobę, z zastrzeżeniem wyjątków, a jego motywy podają jako przykład „elektroniczne metody rekrutacji bez jakiejkolwiek interwencji ludzkiej”. To informacje ogólne, a nie porada prawna.

Oprogramowanie czasem więc rzeczywiście usuwa kandydata, zanim ktokolwiek na niego spojrzy. W udokumentowanych przypadkach robi to na podstawie reguły napisanej przez człowieka, zwykle dotyczącej odpowiedzi w formularzu. Żadne źródło znalezione na potrzeby tego artykułu nie mierzy, jak często to się zdarza, i żadne nie potwierdza 75%.

Przez co CV przepada

Lepiej udokumentowane przyczyny są bardziej przyziemne. Jedną z nich jest liczba aplikacji. Ashby, kolejny producent systemu ATS, przeanalizował ponad 109 milionów aplikacji na 247 000 stanowisk z okresu od stycznia 2021 do marca 2026 roku. Na początku 2021 roku na jedno zatrudnienie przypadało około 100 aplikacji, a według najnowszych danych 291. W tym samym czasie odsetek aplikacji, które kończyły się rozmową kwalifikacyjną, spadł z 7 lub 8% do przedziału od 3,6% do 4,7%. Przy takim wskaźniku rekruter, który uważnie przeczytałby każde CV, i tak odrzuciłby ponad 95 na 100.

Liczy się też czas. Opracowanie robocze National Bureau of Economic Research, amerykańskiego instytutu badań ekonomicznych, powiązało 125 milionów aplikacji z ogłoszeniami w serwisie Dice.com, portalu z ofertami pracy w zawodach technicznych. Wynika z niego, że ogłoszenia są aktywne krótko, „często tylko dwa lub trzy dni, z medianą siedmiu dni”, a prawie połowa wszystkich aplikacji trafiała do ofert opublikowanych w ciągu poprzednich 48 godzin. Jeśli aplikacje są czytane w kolejności wpływu, a według Greenhouse tak dzieje się z większością, mocne CV, które przyjdzie w drugim tygodniu, ląduje na końcu długiej kolejki. Mniej więcej połowa rekruterów, z którymi rozmawiał Enhancv (52%), stwierdziła, że wczesna aplikacja zwiększa szanse kandydata.

Jest jeszcze parsowanie, czyli ta część artykułu z 2012 roku, która się broni. Strona pomocy technicznej Greenhouse, napisana dla zespołów rekrutacyjnych, które przesyłają CV do systemu, wymienia, z czym jego parser może sobie nie poradzić: plik większy niż 2,5 MB, CV przesłane jako obraz, „grafiki, zdjęcia lub WordArt”, „układ w kolumnach” oraz imię i nazwisko i dane kontaktowe umieszczone „w nagłówku, stopce lub polu tekstowym”. Nieudane parsowanie nikogo nie odrzuca. Według tej strony plik zostaje dołączony do profilu kandydata, a dane trzeba potem wpisać ręcznie. Prawdopodobny koszt, o którym strona nie mówi wprost, pojawia się później. Przy kilkuset kandydatach w kolejce rekruterzy wyszukują i filtrują, a CV, którego tekstu program nie odczytał albo przypisał do złych pól, może się w wynikach nie pojawić. W systemie, który pokazuje rekruterowi odczytane pola, tak jak Taleo w teście firmy Bersin, kandydat pojawia się bez jednego stanowiska i kilku dyplomów.

Co robić według dostępnych danych

Zacząć warto od formularza, bo to tam zdarzają się udokumentowane automatyczne odrzucenia. Przykład reguły podany przez sam Greenhouse to przecząca odpowiedź na pytanie „czy masz prawo do pracy w tym kraju?”. Instrukcje producentów podają też inne:

Jedno błędne kliknięcie przy takim pytaniu kończy aplikację, a przynajmniej w Workable kandydat się o tym nie dowiaduje. Każde pytanie warto przeczytać dwa razy i odpowiedzieć zgodnie z prawdą. Jeśli zgodna z prawdą odpowiedź brzmi „nie”, lepsze CV nie zmieni wyniku.

Jeśli to możliwe, najlepiej aplikować w ciągu pierwszych kilku dni od publikacji ogłoszenia. Dane z Dice pokazują, jak szybko ogłoszenie może zniknąć i jak szybko tworzy się kolejka, a mniej więcej połowa rekruterów, z którymi rozmawiał Enhancv, stwierdziła, że wczesna aplikacja pomaga. Z podobnego powodu pomaga polecenie: Greenhouse zauważa, że wiele firm „najpierw filtruje według poleceń lub kandydatów wewnętrznych”.

Potem trzeba zadbać o to, by plik dał się łatwo odczytać. Oznacza to tekst, który kopiuje się z pliku w takiej kolejności, w jakiej ma być czytany, dane kontaktowe w treści strony, proste nagłówki sekcji i plik PDF lub Word wyeksportowany z edytora tekstu, a nie skan. Lista Greenhouse obejmuje też litery rozstawione spacjami, nazwy firm bez „Inc., Co., LTD lub LLC” i niepełne nazwy stanowisk. Poniżej widać niepełną nazwę stanowiska, którą Greenhouse podaje jako przykład.

Na koniec warto używać słów z ogłoszenia przy umiejętnościach, które kandydat naprawdę ma. Nie chodzi o upychanie słów kluczowych. Rekruterzy przeszukują kolejkę, a instrukcje Greenhouse dla nich mówią, że „słowo kluczowe z wyszukiwania musi dokładnie odpowiadać słowu kluczowemu w aplikacji”. Wpis Greenhouse dla osób szukających pracy dodaje, że jego oprogramowanie podsuwa rekruterom pokrewne terminy i synonimy do wyszukania. Mimo to CV, w którym jest „wdrażanie klientów”, może nie pojawić się w wynikach wyszukiwania frazy „implementacja u klienta”, choć chodzi o tę samą pracę. Poradnik o dopasowaniu CV do oferty pracy pokazuje, jak to zrobić bez kopiowania ogłoszenia.

Pozostaje odmowa czekająca w skrzynce w poniedziałek rano. Udokumentowany sposób, w jaki może przyjść tak szybko, to reguła napisana przez rekrutera i uruchomiona odpowiedzią w formularzu: może ona odrzucić kandydata i wysłać e-mail, gdy nikt nie siedzi przy biurku. CV nie miało z tym nic wspólnego. Tygodnie ciszy ze strony wszystkich pozostałych mają zapewne nudniejszą przyczynę: zaaplikowało kilkaset innych osób, a wiele z nich zrobiło to wcześniej.

Pytanie z tytułu ma krótką odpowiedź. ATS czasem odrzuca kandydatów na podstawie reguł ustalonych przez ludzi i według dostępnych danych robi to częściej z powodu odpowiedzi w formularzu niż z powodu czegokolwiek w CV. Wygląda na to, że nikt nie zmierzył, jak często się to zdarza. Liczba 75% pochodzi od firmy, która miała coś do sprzedania. Opisywała coś innego niż to, czego ma dziś dowodzić, a samej firmy nie ma od 2013 roku.

Jak pomaga UseResume

UseResume to kreator CV z AI, stworzony specjalnie do pisania CV, podczas gdy ChatGPT i Claude są stworzone do wszystkiego. Przy problemach opisanych wyżej liczy się przede wszystkim strona CV, którą kreator tworzy. CV powstają w szablonach zgodnych z ATS, w których możesz zmienić czcionki, kolory, układ i kolejność sekcji, a gotowe CV pobierasz jako PDF. Istniejące CV możesz zaimportować z pliku PDF, pliku Word lub profilu LinkedIn, więc przejście na prostszy układ nie wymaga przepisywania go od nowa.

Wklej treść oferty pracy, a kreator dopasuje CV do oferty i pokaże, które słowa kluczowe z ogłoszenia są już w CV, a których brakuje. Każdą propozycję możesz edytować, a dla każdej oferty możesz zapisać osobną wersję, co pomaga, gdy chcesz zaaplikować w ciągu dnia lub dwóch. Sprawdzanie CV oceni CV w skali od 0 do 100 na podstawie 37 testów w 8 kategoriach.

Załóż konto i zobacz, jak czyta się twoje CV.