Pozew przeciwko Workday: odpowiedzialność dostawcy AI w rekrutacji

W sprawie Mobley przeciwko Workday sąd dopuścił rozpoznanie części roszczeń o dyskryminację przeciwko dostawcy oprogramowania rekrutacyjnego. Powodowie twierdzą, że jego narzędzia selekcyjne nieproporcjonalnie odrzucały kandydatów ze względu na wiek, rasę i niepełnosprawność. Workday zaprzecza zarzutom. Dopuszczenie sprawy do dalszego postępowania nie jest stwierdzeniem dyskryminacji ani odpowiedzialności firmy.

Dla kupującego ATS istotne jest pytanie, jakie zadania pracodawca powierza dostawcy: przechowywanie dokumentów, przygotowanie rekomendacji czy podejmowanie decyzji selekcyjnych. Samo określenie produktu jako „narzędzia” nie rozstrzyga odpowiedzialności.

Artykuł zawiera informacje ogólne. Ocenę konkretnego procesu i obowiązków prawnych uzgodnij z prawnikiem.

Co rozstrzygały dotychczasowe orzeczenia

Derek Mobley złożył pozew w 2023 roku, powołując się na Title VII, Americans with Disabilities Act (ADA) i Age Discrimination in Employment Act (ADEA). Zarzucał, że odrzucono go po około stu aplikacjach składanych przez system Workday.

Dwa etapy sprawy są szczególnie istotne:

• 12 lipca 2024 r. sąd uznał za wystarczająco uprawdopodobnioną na tym etapie tezę, że Workday działał jako agent pracodawców, którym świadczył usługi selekcji. Pozwoliło to części roszczeń przejść do dalszego postępowania.
• 16 maja 2025 r. sąd wstępnie dopuścił wspólne dochodzenie roszczeń na podstawie ADEA przez określoną grupę kandydatów w wieku co najmniej 40 lat. To decyzja proceduralna, nie wyrok co do zasadności ich roszczeń.

Orzeczenie z 2024 roku nie oznacza, że każdy dostawca ATS jest automatycznie agentem pracodawcy. Znaczenie ma zakres powierzonych funkcji. Treść orzeczenia dotyczy zarzutów opisanych w tej sprawie, a nie ogólnego zakazu AI w rekrutacji.

Dlaczego zakres automatyzacji ma znaczenie

Sąd analizował twierdzenie, że klienci przekazali Workday tradycyjne funkcje pracodawcy, w tym odrzucanie kandydatów i kierowanie ich do rozmowy. Nie ustanowił prostej zasady, według której obecność człowieka zwalnia dostawcę i pracodawcę z odpowiedzialności.

Przy ocenie systemu ustal, co wywołuje odrzucenie, kto może je zmienić i na jakiej podstawie. Jeśli pracownik tylko zatwierdza rekomendację bez dostępu do danych i czasu na ocenę, jego udział może być pozorny. Z kolei czytelne uzasadnienie nie wyklucza dyskryminującego kryterium. Trzeba sprawdzać zarówno sposób działania narzędzia, jak i skutki jego użycia.

Inne podstawy roszczeń: Eightfold i FCRA

W osobnej sprawie Kistler i inni przeciwko Eightfold AI Inc., wniesionej w styczniu 2026 roku, powodowie kwestionowali tworzenie raportów i rankingów kandydatów z danych gromadzonych z różnych źródeł. Powołali się m.in. na amerykańską Fair Credit Reporting Act (FCRA) i kalifornijską ICRAA.

FCRA reguluje określone raporty konsumenckie, także wykorzystywane przy zatrudnianiu. Nie chodzi wyłącznie o raporty kredytowe. To, czy konkretny produkt i sposób użycia podlegają tym przepisom, jest kwestią prawną; sam fakt wniesienia pozwu tego nie przesądza. Dla pracodawcy praktyczne pytania dotyczą pochodzenia danych, obowiązków informacyjnych i możliwości poprawienia błędów.

W Polsce analizę profilowania kandydatów należy prowadzić przede wszystkim na gruncie RODO. Art. 22 dotyczy decyzji opartych wyłącznie na zautomatyzowanym przetwarzaniu, które wywołują skutki prawne lub podobnie istotnie wpływają na osobę. Zakres tego przepisu zależy również od przewidzianych w nim wyjątków i wymaganych zabezpieczeń. Znaczenie mają też podstawa przetwarzania, zakres danych i obowiązki informacyjne.

iTutorGroup: kryterium dyskryminujące można zapisać w kodzie

We wrześniu 2023 roku EEOC poinformowała o ugodzie przewidującej 365 000 dolarów dla kandydatów w sprawie iTutorGroup. Według pozwu oprogramowanie automatycznie odrzucało kobiety w wieku 55 lat lub starsze oraz mężczyzn w wieku 60 lat lub starszych. Komunikat EEOC opisuje zarzut zaprogramowania takich reguł.

Ten przykład nie wymaga założenia, że decyzję podjął model językowy. Dyskryminujące kryterium może działać także jako prosta reguła. Audyt powinien obejmować pytania eliminujące, filtry i konfigurację procesu, a nie tylko funkcje oznaczone jako AI.

Jak sprawdzać nierówne traktowanie

Badania modeli używanych do porównywania CV wskazują, że zmiana imienia przy podobnej treści może wpływać na wynik. Nie oznacza to jednak, że wynik eksperymentu jest pomiarem dyskryminacji konkretnego ATS albo że każdy model zachowa się tak samo.

Poproś dostawcę o opis testów: badane zastosowanie, dane, grupy porównawcze, miary i ograniczenia. Sprawdź też własne kryteria. Zbieranie danych o cechach chronionych do audytu wymaga osobnej analizy prawnej; nie dodawaj takich pól do formularza wyłącznie dlatego, że ułatwią raport.

AI Act i RODO: obowiązki w UE

AI stosowana do selekcji i oceny kandydatów jest jednym z zastosowań wskazanych w załączniku III do AI Act. Klasyfikację trzeba ustalić dla konkretnego systemu i przeznaczenia, z uwzględnieniem art. 6. Nie każdy moduł ATS jest przez to systemem AI wysokiego ryzyka.

Aktualizacja z 6 września 2026 r.: AI Omnibus wszedł w życie 27 lipca 2026 r. Obowiązki dla systemów wysokiego ryzyka z załącznika III mają być stosowane od 2 grudnia 2027 r. Nie jest to już jedynie proponowane odroczenie. Komisja Europejska opisuje nowy harmonogram.

RODO i przepisy o równym traktowaniu obowiązują niezależnie od tego terminu. Art. 22 RODO wymaga oceny, czy decyzja jest wyłącznie automatyczna i ma istotne skutki, oraz czy istnieje właściwy wyjątek i wymagane zabezpieczenia. Informację o przetwarzaniu trzeba dostosować do rzeczywistego procesu.

Prawo amerykańskie nie zastępuje tych obowiązków. Nie należy też zakładać, że polska siedziba wyklucza jego zastosowanie przy rekrutacji prowadzonej w USA. Zakres właściwych przepisów zależy od konkretnej działalności.

Co sprawdzić u dostawcy ATS

Oceniając ATS z funkcjami AI, poproś o pokazanie pełnej ścieżki przykładowej aplikacji:

1. Jakie dane system pobiera i z jakich źródeł?
2. Jak powstaje ocena i które kryteria wpływają na decyzję?
3. Co dzieje się automatycznie, a co wymaga działania uprawnionej osoby?
4. Jak można poprawić błąd i odtworzyć przebieg decyzji?
5. Jak system obsługuje usuwanie danych i uzgodniony okres przechowywania?
6. Jakie testy nierównego traktowania przeprowadzono i co faktycznie obejmowały?

Odpowiedzi zestaw z obowiązkami pracodawcy i sposobem, w jaki twój zespół będzie używać narzędzia.

Co oferuje Kit, a co trzeba ustalić w zespole

Kit pozwala definiować kryteria, zapisywać oceny, uzasadnienia i historię etapów przy kandydacie. Dzięki temu można odtworzyć przebieg procesu i sprawdzić zastosowane kryteria.

Automatyzacja zależy od konfiguracji. Głosowanie i warunki etapu mogą uruchamiać dalsze działania. Uprawnione narzędzia AI przez MCP mogą również zmieniać dane i wykonywać operacje na aplikacjach. Zakres tych uprawnień decyduje, które zmiany AI może wprowadzić bez osobnego zatwierdzenia przez rekrutera.

Powód odrzucenia i termin wiadomości to różne rzeczy. Kit zapisuje powód odrzucenia i obsługuje cofnięcie tej decyzji. Opóźnienie wiadomości daje czas na korektę przed powiadomieniem, ale nie oznacza, że kandydat nie został jeszcze odrzucony w systemie. Sprawdź ustawienia i zakres uprawnień przed użyciem automatyzacji.

Dokumentacja procesu wymaga własnych zasad. Ustal retencję, dostęp, eksport i obsługę żądań kandydatów. Zapis w bazie danych nie jest gwarancją nieusuwalnego archiwum ani automatycznego spełnienia wymaganego okresu przechowywania.

Przed uruchomieniem selekcji

Wyznacz osoby odpowiedzialne za kryteria i nadzór, przetestuj przykładowe decyzje oraz uzgodnij z dostawcą podział obowiązków. Zadania programistyczne też wymagają jasnej oceny, a kontakt z kandydatami powinien odpowiadać temu, co dzieje się w procesie.

Sprawa Workday pokazuje, dlaczego zakres powierzonych funkcji zasługuje na uwagę. Nie daje prostego podziału na „ryzykowną automatyzację” i „bezpieczny ATS z człowiekiem”. Odpowiedzialność zależy od prawa, okoliczności i rzeczywistego działania procesu.

Rozpocznij bezpłatny okres próbny Kit, aby sprawdzić kryteria, historię kandydata i ustawienia automatyzacji na własnym procesie.