Еміль Паліко́т, асистент професора маркетингу в D’Amore-McKim School of Business при Northeastern University в Бостоні та афілійований дослідник у Golub Capital Social Impact Lab при Stanford Graduate School of Business, належить до кола молодих польських економістів, чиї роботи дають конкретні, засновані на експериментах відповіді на питання про те, як штучний інтелект і цифрові платформи змінюють ринок праці. Його дослідження зосереджені на економіці цифровізації, проєктуванні платформ, що оптимізують підбір кадрів, та на перетині причинно-наслідкового аналізу з машинним навчанням — інструментах, які дозволяють відокремити справжні ефекти технологій від уявних кореляцій.
У 2026 році, коли польські компанії дедалі сміливіше впроваджують інструменти ШІ в HR, а кандидати шукають перевагу в світі нестандартних кар’єрних шляхів, результати досліджень Паліко́та та його колег (зокрема Сьюзан Ейті) стають особливо актуальними. Вони демонструють, що правильно спроєктовані алгоритми здатні не лише прискорювати процеси, а й зменшувати певні нерівності та підвищувати цінність сигналів, які відрізняються від традиційного диплома. Водночас його власний шлях — від польських економічних університетів через навчання в Нідерландах і захист докторської дисертації у Франції до позицій в американських університетах — ілюструє, як ґрунтовна освіта в рідній країні може привести до глобального впливу.
Паліко́т також є засновником MoveUp AI — платформи, що використовує генеративний штучний інтелект для підтримки внутрішньої мобільності талантів, планування кар’єри та утримання ключових працівників в організаціях.
Від Варшавської школи економіки та Тулузі до Бостона й Стенфорда: освітня та професійна траєкторія Еміля Паліко́та
Шлях Еміля Паліко́та починається в Польщі. Він закінчив економічні студії в Warsaw School of Economics, згодом продовжив навчання в Tilburg University в Нідерландах та в Toulouse School of Economics у Франції, де захистив докторську дисертацію з економіки. Через пандемію COVID-19 захист відбувся онлайн — це був перший такий випадок в університеті. Після докторської він перейшов на позицію постдока в Stanford Graduate School of Business, а потім обійняв посаду асистента професора маркетингу в Northeastern University.
Ця послідовність не випадкова. Польська економічна освіта, зокрема на рівні SGH, дає міцну теоретичну та кількісну базу, яка в поєднанні з міжнародним досвідом відкриває двері до найвимогливіших докторських програм і дослідницьких центрів. Паліко́т поєднував це з практикою — раніше працював у PwC і McKinsey, що допомогло йому глибше зрозуміти реальні проблеми компаній у сфері талантів і рекрутингових рішень.
У 2018 році, ще до повного переходу в академію, він входив до наглядової ради пивоварні Tenczynek, яку придбала сімейна компанія. Цей бізнес-досвід, імовірно, вплинув на подальше зацікавлення практичними застосуваннями досліджень — не лише теоретичними моделями, а інструментами, які компанії можуть реально впроваджувати.
Механізми, завдяки яким ШІ та платформи змінюють ринок праці: ключові відкриття з досліджень Еміля Паліко́та
Дослідження Паліко́та не обмежуються описом трендів. Вони використовують рандомізовані контрольовані випробування, дані з платформ і методи причинно-наслідкового висновування, щоб показати, що саме відбувається, коли ШІ заходить у процес рекрутингу чи побудови кар’єри.
Одне з ключових — «Smiles in Profiles: Improving Efficiency While Reducing Disparities in Online Marketplaces» (співавтори: Susan Athey, Dean Karlan, Yao Yuan) — аналізує вплив простого візуального сигналу на онлайн-платформах. Додавання усмішки до профільного фото збільшує кількість позитивних взаємодій і ефективність підбору, водночас зменшуючи різницю в результатах між різними групами кандидатів. Механізм працює через зменшення інформаційної невизначеності: усмішка сигналізує відкритість і міжособистісні компетенції, що в умовах високої асиметрії інформації допомагає долати бар’єри статистичної дискримінації.
Інше важливе дослідження — «Better Together: Quantifying the Benefits of AI-Assisted Recruitment» (співавтори, зокрема A Aka, A Ansari, N Yazdani) — вимірює переваги поєднання алгоритмів із людським судженням. Результати свідчать, що гібридний підхід дає кращі результати, ніж суто людська оцінка чи суто автоматична. ШІ допомагає швидко скриніти велику кількість заявок і знайти кандидатів із високим потенціалом, яких традиційні фільтри могли б пропустити, тоді як людина зберігає контекст і здатність оцінювати нюанси.
Третя важлива робота — «The Value of Non-Traditional Credentials in the Labor Market» (співавтор: Susan Athey). Вона показує, що сертифікати з освітніх платформ, буткемпи чи інтенсивні онлайн-курси мають реальну сигнальну цінність на ринку праці — особливо для тих, хто змінює галузь або походить із груп, для яких традиційний університетський шлях менш доступний. Це актуально для Польщі, де багато спеціалістів IT і data science приходять саме з альтернативних програм.
Четвертий проєкт — «Effective and Scalable Programs to Facilitate Labor Market Transitions for Women in Technology» (співавтор: Susan Athey) — досліджує конкретні інтервенції, що підтримують жінок у входженні та розвитку в tech-секторі. Результати підтверджують, що правильно спроєктовані програми менторства та нетворкінгу є ефективними й масштабованими, що має пряме значення для польського ринку, де частка жінок у технологіях досі нижча, ніж у багатьох країнах Західної Європи.
Ці механізми об’єднує спільне: ШІ та платформи не працюють у вакуумі. Їхній вплив залежить від якості сигналів, дизайну інтерфейсу та того, чи система винагороджує реальні компетенції, чи закріплює наявні стереотипи.
MoveUp AI: як теорія переходить у щоденну практику управління талантами
У 2024 році Еміль Паліко́т співзаснував MoveUp AI — інструмент на базі генеративного штучного інтелекту, який допомагає компаніям планувати внутрішні кар’єри, давати рекомендації щодо розвитку та утримувати ключових працівників. Платформа аналізує дані про компетенції, кар’єрні траєкторії та потреби організації, а потім пропонує персоналізовані шляхи розвитку та сповіщення про ризик втрати талантів.
Це не відірваний від науки проєкт. MoveUp безпосередньо застосовує висновки з досліджень щодо AI-assisted recruitment, цінності нестандартних credentials та механізмів репутації на платформах. Компанія акцентує увагу на безпеці даних і масштабовності — ключових аспектах для середніх і великих організацій, які не хочуть будувати власні моделі з нуля.
На практиці це означає, що польська tech- чи виробнича компанія може впровадити інструмент, натхненний найновішими дослідженнями, без потреби збирати команду data scientistів із самого початку. Це приклад успішного замикання петлі між академією та бізнесом, яке Паліко́т реалізує паралельно з університетською роботою.
Поширені міфи про ШІ на ринку праці — чому варто перевіряти їх даними
Навколо штучного інтелекту в рекрутингу та працевлаштуванні склалося чимало спрощених наративів. Дослідження Паліко́та та його колег дозволяють зіставити їх із реальними фактами.
Міф перший: алгоритми завжди об’єктивні й вільні від упереджень. Насправді ШІ відображає дані, на яких його навчали. Якщо в історичних рекрутингових рішеннях був bias, система може його відтворювати. Водночас ті самі дослідження показують, що правильно спроєктовані механізми репутації та додаткові сигнали (як-от усмішка в профілі чи нестандартні credentials) здатні частково нівелювати цей ефект.
Міф другий: ШІ масово відбирає робочі місця. Результати вказують радше на трансформацію характеру роботи й появу нових ролей, пов’язаних із наглядом, інтерпретацією та етичним впровадженням систем. Гібридні моделі рекрутингу підвищують ефективність наявних процесів, а не повністю їх замінюють.
Міф третій: лише найбільші корпорації можуть дозволити собі сучасні інструменти ШІ. Проєкти на кшталт MoveUp AI та масштабовані програми підтримки недопредставлених груп демонструють, що добре продумані рішення доступні також середнім компаніям і дають відчутні переваги за відносно низького порогу входження.
Міф четвертий: нестандартні шляхи навчання не мають цінності на ринку. Дослідження non-traditional credentials доводять протилежне — особливо в динамічних галузях, де важлива швидкість набуття конкретних навичок.
Міф п’ятий: ШІ в HR — це лише інструмент для скорочення витрат. Найцікавіші результати з’являються тоді, коли технологія покращує якість підбору та збільшує різноманітність талантів, що в підсумку веде до кращої утримуваністі та інноваційності команди.
Традиційний рекрутинг проти підходу з підтримкою ШІ: порівняння на практиці
Наведена нижче таблиця зіставляє ключові відмінності на основі механізмів, описаних у працях Паліко́та та його колег.
| Аспект | Традиційний метод | Підхід з підтримкою ШІ (на основі досліджень Паліко́та) | Типовий ефект |
|---|---|---|---|
| Час скринінгу заявок | Години або дні на сотні резюме | Хвилини з збереженням контексту | Значне прискорення при подібній або вищій якості |
| Ризик пропуску хорошого кандидата | Високий при великій кількості заявок | Нижчий завдяки ширшому скануванню сигналів | Краще використання пулу талантів |
| Вплив на різноманітність | Залежний від індивідуальних упереджень рекрутера | Можливість зменшення деяких упереджень при правильному проєктуванні (репутація, додаткові сигнали) | Потенціал більшої інклюзивності |
| Цінність нестандартних компетенцій | Часто недооцінена | Вимірювана та валідована в дослідженнях | Ширший доступ до талантів поза традиційними шляхами |
| Масштабовність процесу | Обмежена людськими ресурсами | Висока — інструмент працює паралельно для багатьох ролей | Можливість обробки більшої кількості процесів без пропорційного зростання витрат |
Джерела даних: аналізи на основі NBER Working Papers та препринтів arXiv авторства Еміля Паліко́та та колег (2022–2026).
Польський контекст 2026: що дослідження Еміля Паліко́та говорять компаніям і кандидатам у Польщі
Польська економіка стикається з подвійним викликом: дефіцитом спеціалістів у цифрових галузях і потребою збільшити участь жінок у технологіях. Дослідження Паліко́та щодо масштабованих програм підтримки жінок у tech показують, що менторство та побудова мереж дають вимірювані результати й можуть ефективно впроваджуватися в польських умовах.
Водночас популярність буткемпів, онлайн-сертифікатів і програм ресілінгу отримує наукове підтвердження в роботах про цінність нестандартних credentials. Для польського працівника це реальний шанс змінити кар’єрний шлях без потреби починати навчання з нуля.
У контексті європейського AI Act і тиску на прозорість алгоритмів компанії, які вже тестують гібридні моделі рекрутингу на основі наукових даних, отримують перевагу — як у регуляторній відповідності, так і в якості залучених талантів. MoveUp AI, хоч і глобальний інструмент, вказує напрямок, яким можуть рухатися польські scale-up’и та середні підприємства без створення всього з нуля.
Як застосувати ці висновки на практиці — чек-ліст для різних рівнів готовності
Цей список допоможе як новачкам, так і досвідченим читачам перекласти дослідження Еміля Паліко́та на щоденні рішення.
- Для кандидатів на початку шляху: Інвестуйте в 1–2 нестандартні credentials з авторитетних платформ — дослідження показують, що вони мають сигнальну цінність, особливо коли пов’язані з конкретними технічними або soft skills.
- Для кандидатів середнього рівня: Дбайте про автентичні та послідовні сигнали в професійних профілях (фото, описи досвіду). Прості речі, як усмішка на фото, можуть суттєво впливати на перше враження в онлайн-середовищі.
- Для компаній, що планують впровадження ШІ в HR: Починайте з пілотного проєкту на одній ролі чи в одному відділі. Вимірюйте не лише час і вартість, а й якість підбору та зміни в різноманітності кандидатів — саме ті метрики, що фігурують у дослідженнях Паліко́та.
- Для досвідчених лідерів HR і talent management: Поєднуйте ШІ з людським судженням, а не замінюйте одне одним. Найвищі результати дає гібридна модель, як підтверджують аналізи «Better Together».
- Для всіх: Регулярно перевіряйте, чи інструменти не закріплюють історичні упередження. Механізми репутації та додаткові якісні сигнали допомагають їх пом’якшувати.
- Для керівників у компаніях середнього розміру: Розгляньте готові рішення на кшталт MoveUp AI замість створення власної моделі — це знижує поріг входження і дає змогу швидше тестувати гіпотези.
- Сигнал тривоги: Якщо після впровадження ШІ помічаєте падіння різноманітності чи якості кандидатів — зупиніть процес і проведіть аудит даних та логіки алгоритму. Це не провал інструменту, а привід скоригувати його дизайн.
У нашій практиці ми бачили, що компанії, які сприймають ШІ як доповнення до людського судження й вимірюють результати в експериментальному стилі, досягають кращих показників утримання персоналу та задоволеності команд, ніж ті, хто впроваджує рішення «на автоматі».
Найчастіші запитання про Еміля Паліко́та та майбутнє ШІ на ринку праці
Хто такий Еміль Паліко́т і чим він займається професійно?
Він асистент професора маркетингу в Northeastern University в Бостоні, афілійований дослідник у Стенфорді та засновник MoveUp AI. Його наукова робота зосереджена на впливі штучного інтелекту та цифрових платформ на ринок праці, рекрутинг і розвиток кар’єри.
Чи пов’язаний Еміль Паліко́т із політикою?
Ні. Хоча він син колишнього політика Януша Паліко́та, сам обрав академічний і бізнес-шлях у сфері технологій та цифрової економіки. Політикою не займається.
Які конкретні переваги дає ШІ у рекрутингу за результатами досліджень?
Дослідження показують прискорення процесу, краще виявлення кандидатів із високим потенціалом поза стандартними фільтрами та потенціал зменшення статистичної дискримінації за правильного дизайну системи. Найкращі результати дає поєднання ШІ з людським судженням.
Чи дискримінують рекрутингові алгоритми?
Вони можуть відтворювати упередження, закладені в історичних даних. Однак дослідження Паліко́та вказують механізми (репутація, додаткові сигнали, гібридні моделі), які дозволяють цей ефект пом’якшувати чи навіть усувати.
Як молодий поляк може використати ці інсайти у своїй кар’єрі?
Будуючи портфоліо нестандартних компетенцій, дбаючи про послідовні автентичні сигнали в онлайн-профілях і стежачи за розвитком інструментів на кшталт MoveUp AI — як користувач чи майбутній спеціаліст у talent management.
Еміль Паліко́т не обіцяє миттєвої революції. Його праці показують, що свідоме, засноване на доказах впровадження ШІ в сфері праці й кар’єри може зробити ринок ефективнішим і справедливішим — як у США, так і в Польщі 2026 року.
Leave a Reply