Meritvärde (MV)

Alla parametrar baseras på metoden Marknadsbaserad Kvalifikationspoäng (MKP) ur boken Bli proffs på rekrytering av Arnold Wittman.

MV (kolumnen i resultatlistan) är råsumman ovan. Viktad MV är det värde kandidaterna rankas på: erfarenhet, utbildning och personlig lämplighet normaliseras mot sina maxvärden (20 / 19 / 35), viktas (standard 40 % / 30 % / 30 %, justerbart av rekryteraren) och skalas till en jämförbar totalpoäng, plus M. Viktad MV visas under den expanderade fliken.

A – Arbetslivserfarenhet

Total erfarenhet i arbetslivet oavsett bransch eller roll, räknad i kvalificerade år (taket 5p per arbetsplats – kompetensutvecklingen planar ut efter ca 5 år, i linje med Arbetsdomstolens syn).
A = min(5, år/arbetsgivare) × antal arbetsgivare
Exempel: 20 år hos 4 arbetsgivare → min(5, 20/4) × 4 = 5 × 4 = 20p

Y – Yrkeserfarenhet

Erfarenhet i roller som liknar den sökta tjänsten. Primärt mått vid AD-jämförelse.
Y = min(5, år/roll) × antal liknande roller
Exempel: 15 år i 3 liknande roller → min(5, 15/3) × 3 = 5 × 3 = 15p

Un – Utbildningsnivå

Högsta avlagda examen, poängsatt som ungefärligt antal studieår.
Gymnasium=3 · YH/Högskoleexamen=5 · Högskoleingenjör/Kandidat=6 · Magister=7 · Master/Civilingenjör/Profession=8 · Licentiat=10 · Doktor=14

Ui – Utbildningens relevans

Hur relevant utbildningens inriktning är mot just denna tjänst. Bedöms av GPT.
1 = irrelevant · 2 = svagt relevant · 3 = delvis · 4 = relevant · 5 = perfekt match

P – Personlig lämplighet

Sätts via intervjun (0–35p). Sex beståndsdelar bedöms med stjärnor (max 5 vardera) plus ett observationstillägg (max 5).
P = beståndsdelar × max 5 + observation (max 5) = 0–35p
Beståndsdelar: personlighet, begåvning, drivkraft, motivation, temperament, självkänsla, självkännedom. P = 0 om ingen intervju genomförts.

M – Övriga meriter

Meriter utöver A/Y/Un/Ui/P – t.ex. notariemerit, certifikat, språk, körkort.
M = 0–10 poäng beroende på relevans för tjänsten

BANV – Business Action Network Value

Kandidatens förmåga att skapa affärsvärde genom fysiska och sociala nätverk (kund- och partnernätverk, medtagen affärs- och kundstock, track-record). En egen meritkategori som bedöms separat (0–5), särskilt relevant för seniora roller.

MKP – Marknadsbaserad Kvalifikationspoäng

Le / S – Löneanspråk

Kandidatens begärda månadslön (kr/mån). Extraheras av GPT ur ansökan.

Lg – Genomsnittslön sökande

Snittlön bland de sökande kandidaterna. Beräknas automatiskt om ej angiven.

Lm – Marknadslön

Marknadens genomsnittslön för befattningen. Anges manuellt eller estimeras av AI.

MVf – Meritvärdefaktor

MV i relation till löneanspråket – MV per 1 000 kr.
MVf = (MV / Le) × 1 000

MLf – Marknadslönefaktor

Kandidaternas snittlön i förhållande till marknadslönen.
MLf = Lg / Lm

Tolkning av MKP

MKP-värde	Tolkning	Signal
≥ 1,10	Fördelaktigt – hög merit relativt löneanspråk	● Grön
0,90–1,09	Marknadsmässigt – balanserat förhållande	● Gul
< 0,90	Utmanande – högt löneanspråk relativt meriter	● Röd

Rättvis lön och löneintervall

Rättvis lön är den månadslön där kandidatens MKP = 1,00 (exakt marknadsmässig). RR visar ett intervall ±10 % runt den.

Markeras "ej tillförlitligt" om rättvis lön understiger 60 % av marknadslönen (Lm) – då är MV troligen underextraherat. Lönen jämförs mot kandidatens eget löneanspråk (S) och visas som ▲ över eller ▼ under rättvis lön.

AD-kategorijämförelse

Arbetsdomstolen bedömer kandidater i tre separata kategorier. Den kandidat som är överlägsen i flest kategorier har starkast position.

Kategori	Mått	Primärt kriterium	Tiebreaker
Yrkeserfarenhet	A + Y	Y – relevant yrkeserfarenhet	A – total arbetslivserfarenhet
Utbildning	Un + Ui	Un – utbildningsnivå	Ui – relevans
Personlig lämplighet	P	P – personlig lämplighet (intervju 0–35)	–

Varningssystem

Markering	Innebär	Åtgärd
Orange namn	Oläsbar fil, GPT-fallback (motor 1) eller saknade filer	Hovra för förklaring. Öppna granskningsmodalen.
Röda namn	GPT kan ha underskattat erfarenhetsåren	Öppna modal, justera years_work/years_role.
Blå varning i modal	GPT saknade data – motor 1 användes	Fyll i värden manuellt i modalen.
Gul varning i modal	CV-datumspann antyder fler år än GPT angav	Räkna år från datumspannen och justera.