Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει, αλλά μόνο αν την αντιμετωπίζετε σαν ένα ηλεκτρικό εργαλείο, όχι σαν μαγικό ραβδί. Όταν χρησιμοποιείται σωστά, επιταχύνει την αναζήτηση πόρων, ενισχύει τη συνέπεια και βελτιώνει την εμπειρία των υποψηφίων. Όταν χρησιμοποιείται άσχημα... μειώνει αθόρυβα τη σύγχυση, την προκατάληψη και τον νομικό κίνδυνο. Διασκεδαστικό.
Ας δούμε πώς να χρησιμοποιούμε την Τεχνητή Νοημοσύνη στις Προσλήψεις με τρόπο που να είναι πραγματικά χρήσιμος, να δίνει προτεραιότητα στον άνθρωπο και να είναι υπερασπίσιμος. (Και όχι ανατριχιαστικός. Παρακαλώ μην τον ανατριχιάζετε.)
Άρθρα που ίσως σας ενδιαφέρουν μετά από αυτό:
🔗 Εργαλεία προσλήψεων με τεχνητή νοημοσύνη που μεταμορφώνουν τη σύγχρονη πρόσληψη
Πώς οι πλατφόρμες τεχνητής νοημοσύνης επιταχύνουν και βελτιώνουν τις αποφάσεις πρόσληψης.
🔗 Δωρεάν εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης για ομάδες προσλήψεων
Κορυφαίες λύσεις χωρίς κόστος για τη βελτιστοποίηση και την αυτοματοποίηση των ροών εργασίας πρόσληψης.
🔗 Δεξιότητες Τεχνητής Νοημοσύνης που εντυπωσιάζουν τους υπεύθυνους προσλήψεων
Ποιες δεξιότητες τεχνητής νοημοσύνης ξεχωρίζουν πραγματικά στα βιογραφικά.
🔗 Σε περίπτωση που επιλέξετε να εξαιρεθείτε από τον έλεγχο βιογραφικών της Τεχνητής Νοημοσύνης
Πλεονεκτήματα, μειονεκτήματα και κίνδυνοι αποφυγής αυτοματοποιημένων συστημάτων προσλήψεων.
Γιατί η Τεχνητή Νοημοσύνη εμφανίζεται στις προσλήψεις (και τι πραγματικά κάνει) 🔎
Τα περισσότερα εργαλεία «προσλήψεων μέσω Τεχνητής Νοημοσύνης» εμπίπτουν σε λίγες κατηγορίες:
-
Εύρεση θέσεων εργασίας : εύρεση υποψηφίων, διεύρυνση όρων αναζήτησης, αντιστοίχιση δεξιοτήτων με ρόλους
-
Έλεγχος : ανάλυση βιογραφικών, κατάταξη υποψηφίων, επισήμανση πιθανών θέσεων εργασίας
-
Αξιολογήσεις : τεστ δεξιοτήτων, δείγματα εργασίας, προσομοιώσεις εργασίας, μερικές φορές ροές εργασίας μέσω βίντεο
-
Υποστήριξη συνεντεύξεων : δομημένες τράπεζες ερωτήσεων, σύνοψη σημειώσεων, σημάνσεις βαθμολογίας
-
Λειτουργίες : προγραμματισμός, συνομιλία με ερωτήσεις και απαντήσεις υποψηφίων, ενημερώσεις κατάστασης, ροή εργασίας προσφορών
Ένας έλεγχος της πραγματικότητας: Η Τεχνητή Νοημοσύνη σπάνια «αποφασίζει» σε μια καθαρή στιγμή. Επηρεάζει… ωθεί… φιλτράρει… ιεραρχεί. Κάτι που εξακολουθεί να αποτελεί σημαντικό ζήτημα, επειδή στην πράξη, ένα εργαλείο μπορεί να γίνει μια διαδικασία επιλογής ακόμη και όταν οι άνθρωποι βρίσκονται «τεχνικά» σε εγρήγορση. Στις ΗΠΑ, η Επιτροπή EEOC έχει δηλώσει ρητά ότι τα αλγοριθμικά εργαλεία λήψης αποφάσεων που χρησιμοποιούνται για τη λήψη ή την ενημέρωση αποφάσεων σχετικά με την απασχόληση μπορούν να ενεργοποιήσουν τα ίδια παλιά ερωτήματα με διαφορετικές/αρνητικές επιπτώσεις - και ότι οι εργοδότες μπορούν να παραμείνουν υπεύθυνοι ακόμη και όταν ένας προμηθευτής κατασκεύασε ή λειτουργεί το εργαλείο. [1]
Η ελάχιστη βιώσιμη «καλή» ρύθμιση προσλήψεων με υποβοήθηση από την Τεχνητή Νοημοσύνη ✅
Μια καλή ρύθμιση προσλήψεων με τεχνητή νοημοσύνη έχει μερικά μη διαπραγματεύσιμα σημεία (ναι, είναι λίγο βαρετά, αλλά η βαρετή είναι ασφαλής):
-
Εισροές που σχετίζονται με την εργασία : αξιολογήστε σήματα που συνδέονται με τον ρόλο, όχι αισθήματα.
-
Εξηγησιμότητα που μπορείτε να επαναλάβετε φωναχτά : αν ένας υποψήφιος ρωτήσει «γιατί», έχετε μια συνεκτική απάντηση
-
Η ανθρώπινη εποπτεία που έχει σημασία : όχι το τελετουργικό κλικ - πραγματική εξουσία για παράκαμψη
-
Επικύρωση + παρακολούθηση : αποτελέσματα δοκιμών, παρακολούθηση της απόκλισης, τήρηση αρχείων
-
Σχεδιασμός φιλικός προς τους υποψηφίους : σαφή βήματα, προσβάσιμη διαδικασία, ελάχιστη ανοησία
-
Ιδιωτικότητα εκ σχεδιασμού : ελαχιστοποίηση δεδομένων, κανόνες διατήρησης, ασφάλεια + έλεγχοι πρόσβασης
Αν θέλετε ένα ισχυρό νοητικό μοντέλο, δανειστείτε το Πλαίσιο Διαχείρισης Κινδύνων Τεχνητής Νοημοσύνης του NIST - ουσιαστικά έναν δομημένο τρόπο διακυβέρνησης, χαρτογράφησης, μέτρησης και διαχείρισης του κινδύνου της Τεχνητής Νοημοσύνης σε όλο τον κύκλο ζωής. Δεν είναι ένα παραμύθι για ύπνο, αλλά είναι πραγματικά χρήσιμο για να κάνετε αυτά τα πράγματα ελεγχόμενα. [4]
Πού ταιριάζει καλύτερα η Τεχνητή Νοημοσύνη στο funnel (και πού γίνεται πιο έντονη) 🌶️
Τα καλύτερα σημεία για να ξεκινήσετε (συνήθως)
-
Σύνταξη περιγραφής θέσης εργασίας + καθαρισμός ✍️
Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μειώσει την ορολογία, να αφαιρέσει τις υπερβολικά υπερβολικές λίστες επιθυμιών και να βελτιώσει τη σαφήνεια (αρκεί να το ελέγχετε με ψυχραιμία). -
Συν-πιλότοι προσλήψεων (περιλήψεις, παραλλαγές προσέγγισης, λογικές συμβολοσειρές)
Μεγάλα κέρδη παραγωγικότητας, χαμηλός κίνδυνος λήψης αποφάσεων εάν οι άνθρωποι παραμείνουν υπεύθυνοι. -
Συχνές ερωτήσεις για τον προγραμματισμό + τους υποψηφίους 📅
Ο αυτοματισμός αρέσει στους υποψηφίους, όταν γίνεται ευγενικά.
Ζώνες υψηλότερου κινδύνου (προσεκτικά βήματα)
-
Αυτοματοποιημένη κατάταξη και απόρριψη
Όσο πιο καθοριστική γίνεται η βαθμολογία, τόσο περισσότερο μετατοπίζεται το βάρος σας από το «καλό εργαλείο» στο «να αποδείξετε ότι αυτό σχετίζεται με την εργασία, παρακολουθείται και δεν αποκλείει αθόρυβα ομάδες». -
Ανάλυση βίντεο ή «συμπερασματολογία συμπεριφοράς» 🎥
Ακόμα και όταν διαφημίζονται ως «αντικειμενικά», αυτά μπορούν να συγκρουστούν με την αναπηρία, τις ανάγκες προσβασιμότητας και την επισφαλή εγκυρότητα. -
Οτιδήποτε γίνεται «αποκλειστικά αυτοματοποιημένο» με σημαντικές επιπτώσεις
Σύμφωνα με τον ΓΚΠΔ του Ηνωμένου Βασιλείου, τα άτομα έχουν το δικαίωμα να μην υπόκεινται σε ορισμένες αποκλειστικά αυτοματοποιημένες αποφάσεις με νομικές ή παρόμοια σημαντικές επιπτώσεις - και όπου ισχύει, χρειάζεστε επίσης διασφαλίσεις όπως η δυνατότητα να λάβετε ανθρώπινη παρέμβαση και να αμφισβητήσετε την απόφαση. (Επίσης: το ICO σημειώνει ότι αυτές οι οδηγίες βρίσκονται υπό αναθεώρηση λόγω αλλαγών στη νομοθεσία του Ηνωμένου Βασιλείου, επομένως αντιμετωπίστε το ως έναν τομέα που πρέπει να ενημερώνεται.) [3]
Γρήγοροι ορισμοί (ώστε όλοι να διαφωνούν για το ίδιο πράγμα) 🧠
Αν κλέβετε μόνο μία συνήθεια των σπασίκλα: ορίστε τους όρους πριν αγοράσετε εργαλεία.
-
Αλγοριθμικό εργαλείο λήψης αποφάσεων : ένας γενικός όρος για λογισμικό που αξιολογεί/βαθμολογεί υποψηφίους ή υπαλλήλους, μερικές φορές χρησιμοποιώντας Τεχνητή Νοημοσύνη, για να ενημερώνει τις αποφάσεις.
-
Αρνητικό αντίκτυπο / άνισο αντίκτυπο : μια «ουδέτερη» διαδικασία που αποκλείει δυσανάλογα άτομα με βάση προστατευόμενα χαρακτηριστικά (ακόμα κι αν κανείς δεν το είχε σκοπό).
-
Σχετικό με την εργασία + συνεπές με τις επιχειρηματικές ανάγκες : ο στόχος σας εάν ένα εργαλείο αποκλείει άτομα και τα αποτελέσματα φαίνονται ασύμμετρα.
Αυτές οι έννοιες (και ο τρόπος σκέψης για τα ποσοστά επιλογής) παρουσιάζονται με σαφήνεια στην τεχνική βοήθεια του EEOC σχετικά με την Τεχνητή Νοημοσύνη και τις αρνητικές επιπτώσεις. [1]
Συγκριτικός Πίνακας - συνήθεις επιλογές πρόσληψης Τεχνητής Νοημοσύνης (και για ποιον ακριβώς απευθύνονται) 🧾
| Εργαλείο | Ακροατήριο | Τιμή | Γιατί λειτουργεί |
|---|---|---|---|
| Πρόσθετα Τεχνητής Νοημοσύνης σε σουίτες ATS (έλεγχος, αντιστοίχιση) | Ομάδες μεγάλου όγκου | Βασισμένο σε προσφορές | Κεντρική ροή εργασίας + αναφορά… αλλά διαμορφώστε προσεκτικά, αλλιώς θα μετατραπεί σε εργοστάσιο απόρριψης |
| Εύρεση ταλέντων + επανανακάλυψη μέσω Τεχνητής Νοημοσύνης | Οργανισμοί με μεγάλο ενδιαφέρον για προμήθειες | ££–£££ | Εντοπίζει γειτονικά προφίλ και «κρυφούς» υποψηφίους - παραδόξως χρήσιμο για εξειδικευμένους ρόλους |
| Ανάλυση βιογραφικού + ταξινόμηση δεξιοτήτων | Οι ομάδες πνίγονται σε αρχεία PDF βιογραφικών | Συχνά ομαδοποιούνται | Μειώνει τη χειροκίνητη διαλογή. Ατελής, αλλά πιο γρήγορη από το να ελέγχεις τα πάντα με το μάτι στις 11 μ.μ. 😵 |
| Συνομιλία υποψηφίων + αυτοματοποίηση προγραμματισμού | Ωριαία, πανεπιστημιούπολη, υψηλής έντασης | £–££ | Ταχύτεροι χρόνοι απόκρισης και λιγότερες μη εμφανίσεις - μοιάζει με έναν αξιοπρεπή θυρωρό |
| Δομημένα κιτ συνεντεύξεων + πίνακες βαθμολογίας | Ομάδες που διορθώνουν ασυνέπειες | £ | Κάνει τις συνεντεύξεις λιγότερο τυχαίες - μια ήσυχη νίκη |
| Πλατφόρμες αξιολόγησης (δείγματα εργασίας, προσομοιώσεις) | Προσλήψεις με εξειδίκευση | ££ | Καλύτερο σήμα από τα βιογραφικά σημειώματα όταν είναι σχετικά με την εργασία - εξακολουθείτε να παρακολουθείτε τα αποτελέσματα |
| Παρακολούθηση μεροληψίας + εργαλεία υποστήριξης ελέγχου | Ρυθμιζόμενοι / με επίγνωση κινδύνου οργανισμοί | £££ | Βοηθά στην παρακολούθηση των ποσοστών επιλογής και στην απόκλιση με την πάροδο του χρόνου - ουσιαστικά, οι αποδείξεις |
| Ροές εργασίας διακυβέρνησης (εγκρίσεις, αρχεία καταγραφής, απογραφή μοντέλων) | Μεγαλύτερες ομάδες ανθρώπινου δυναμικού + νομικών | ££ | Αποτρέπει το «ποιος ενέκρινε τι» από το να γίνει αργότερα κυνήγι θησαυρού |
Μικρή εξομολόγηση: η τιμολόγηση σε αυτήν την αγορά είναι ασταθής. Οι προμηθευτές λατρεύουν την ενέργεια του «ας κάνουμε μια κλήση». Επομένως, αντιμετωπίστε το κόστος ως «σχετική προσπάθεια + πολυπλοκότητα σύμβασης», όχι ως μια εύστοχη ετικέτα... 🤷
Πώς να χρησιμοποιήσετε την Τεχνητή Νοημοσύνη στις Προσλήψεις βήμα προς βήμα (μια εφαρμογή που δεν θα σας κουράσει αργότερα) 🧩
Βήμα 1: Διάλεξε ένα σημείο πόνου, όχι ολόκληρο το σύμπαν
Ξεκινήστε με κάτι σαν:
-
μείωση του χρόνου προβολής για μία οικογένεια ρόλων
-
βελτίωση της εύρεσης εργασίας για θέσεις που είναι δύσκολο να καλυφθούν
-
τυποποίηση ερωτήσεων συνέντευξης και πινάκων βαθμολογίας
Αν προσπαθήσετε να αναδιοργανώσετε την πρόσληψη από την αρχή μέχρι το τέλος με τεχνητή νοημοσύνη από την πρώτη κιόλας μέρα, θα καταλήξετε με μια διαδικασία τύπου Φρανκενστάιν. Τεχνικά θα λειτουργήσει, αλλά όλοι θα τη μισούν. Και μετά θα την παρακάμψουν, κάτι που είναι χειρότερο.
Βήμα 2: Ορίστε την «επιτυχία» πέρα από την ταχύτητα
Η ταχύτητα μετράει. Το ίδιο και η γρήγορη πρόσληψη του λάθος ατόμου 😬. Κομμάτι:
-
χρόνος έως την πρώτη απόκριση
-
χρόνος έως τη λίστα επικρατέστερων επιλογών
-
αναλογία συνέντευξης προς προσφορά
-
ποσοστό εγκατάλειψης υποψηφίων
-
Δείκτες ποιότητας πρόσληψης (χρόνος αύξησης, πρώιμα σήματα απόδοσης, διατήρηση)
-
διαφορές στο ποσοστό επιλογής μεταξύ των ομάδων σε κάθε στάδιο
Αν μετράτε μόνο την ταχύτητα, θα βελτιστοποιήσετε την «γρήγορη απόρριψη», η οποία δεν είναι το ίδιο με την «καλή πρόσληψη».
Βήμα 3: Κλειδώστε τα σημεία ανθρώπινης απόφασής σας (γράψτε τα)
Να είσαι οδυνηρά σαφής:
-
όπου η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να προτείνει
-
όπου οι άνθρωποι πρέπει να αποφασίσουν
-
όπου οι άνθρωποι πρέπει να εξετάζουν τις παρακάμψεις (και να καταγράφουν γιατί)
Μια πρακτική δοκιμή όσφρησης: αν τα ποσοστά παράκαμψης είναι ουσιαστικά μηδενικά, ο «άνθρωπος στον κύκλο» σας μπορεί να είναι ένα διακοσμητικό αυτοκόλλητο.
Βήμα 4: Εκτελέστε πρώτα μια δοκιμή σκιάς
Πριν τα αποτελέσματα της Τεχνητής Νοημοσύνης επηρεάσουν τους πραγματικούς υποψηφίους:
-
εκτελέστε το σε προηγούμενους κύκλους προσλήψεων
-
συγκρίνετε τις συστάσεις με τα πραγματικά αποτελέσματα
-
Αναζητήστε μοτίβα όπως «οι εξαιρετικοί υποψήφιοι κατατάσσονται χαμηλά συστηματικά»
Σύνθετο παράδειγμα (γιατί αυτό συμβαίνει συχνά): ένα μοντέλο «αγαπά» τη συνεχή απασχόληση και τιμωρεί τα κενά σταδιοδρομίας... το οποίο υποβαθμίζει σιωπηλά τους φροντιστές, τα άτομα που επιστρέφουν από ασθένεια και τα άτομα με μη γραμμικές διαδρομές. Κανείς δεν κώδικωσε το «να είσαι άδικος». Τα δεδομένα το έκαναν για εσάς. Κουλ, κουλ, κουλ.
Βήμα 5: Πιλοτάρετε και στη συνέχεια επεκτείνετε αργά
Ένας καλός πιλότος περιλαμβάνει:
-
εκπαίδευση προσλήψεων
-
συνεδρίες βαθμονόμησης υπευθύνου προσλήψεων
-
ανταλλαγή μηνυμάτων μεταξύ υποψηφίων (τι είναι αυτοματοποιημένο, τι όχι)
-
μια διαδρομή αναφοράς σφαλμάτων για ακραίες περιπτώσεις
-
ένα αρχείο καταγραφής αλλαγών (τι άλλαξε, πότε, ποιος το ενέκρινε)
Αντιμετωπίστε τους πιλότους σαν εργαστήριο, όχι σαν λανσάρισμα μάρκετινγκ 🎛️.
Πώς να χρησιμοποιήσετε την Τεχνητή Νοημοσύνη στις Προσλήψεις χωρίς να καταστρέψετε το απόρρητο 🛡️
Η ιδιωτικότητα δεν είναι απλώς νομική επιβολή κυρώσεων - είναι η εμπιστοσύνη των υποψηφίων. Και η εμπιστοσύνη είναι ήδη εύθραυστη στις προσλήψεις, ας είμαστε ειλικρινείς.
Πρακτικές κινήσεις απορρήτου:
-
Ελαχιστοποίηση δεδομένων : μην κάνετε hookup τα πάντα «για κάθε ενδεχόμενο»
-
Να είστε σαφείς : ενημερώστε τους υποψηφίους πότε χρησιμοποιείται αυτοματοποίηση και ποια δεδομένα εμπλέκονται
-
Όριο διατήρησης : ορίστε για πόσο χρονικό διάστημα παραμένουν τα δεδομένα του αιτούντος στο σύστημα
-
Ασφαλής πρόσβαση : δικαιώματα βάσει ρόλων, αρχεία καταγραφής ελέγχου, έλεγχοι προμηθευτών
-
Περιορισμός σκοπού : χρήση δεδομένων υποψηφίων για προσλήψεις, όχι τυχαίων μελλοντικών πειραμάτων
Εάν προσλαμβάνετε στο Ηνωμένο Βασίλειο, το ICO ήταν πολύ άμεσο σχετικά με το τι πρέπει να ζητούν οι οργανισμοί πριν από την προμήθεια εργαλείων προσλήψεων μέσω Τεχνητής Νοημοσύνης - συμπεριλαμβανομένης της έγκαιρης διενέργειας DPIA, της διατήρησης δίκαιης/ελάχιστης επεξεργασίας και της σαφούς εξήγησης στους υποψηφίους για τον τρόπο χρήσης των πληροφοριών τους. [2]
Επίσης, μην ξεχνάτε την προσβασιμότητα: εάν ένα βήμα που καθοδηγείται από την τεχνητή νοημοσύνη εμποδίζει τους υποψηφίους που χρειάζονται προσαρμογές, έχετε δημιουργήσει ένα εμπόδιο. Δεν είναι καλό από ηθικής άποψης, δεν είναι καλό από νομικής άποψης, δεν είναι καλό για την επωνυμία του εργοδότη σας. Τριπλά όχι καλό.
Προκατάληψη, δικαιοσύνη και το άθλιο έργο της παρακολούθησης 📉🙂
Εδώ είναι που οι περισσότερες ομάδες υποεπενδύουν. Αγοράζουν το εργαλείο, το ενεργοποιούν και υποθέτουν ότι «ο προμηθευτής χειρίστηκε την προκατάληψη». Αυτή είναι μια παρήγορη ιστορία. Είναι επίσης συχνά και επικίνδυνη.
Μια λειτουργική ρουτίνα δικαιοσύνης μοιάζει με:
-
Επικύρωση πριν από την ανάπτυξη : τι μετράει και σχετίζεται με την εργασία;
-
Παρακολούθηση αρνητικών επιπτώσεων : παρακολούθηση των ποσοστών επιλογής σε κάθε στάδιο (αίτηση → διαλογή → συνέντευξη → προσφορά)
-
Ανάλυση σφαλμάτων : πού συγκεντρώνονται τα ψευδώς αρνητικά;
-
Έλεγχοι προσβασιμότητας : είναι τα καταλύματα γρήγορα και σεβαστά;
-
Έλεγχοι μετατόπισης : οι ανάγκες σε ρόλους αλλάζουν, οι αγορές εργασίας αλλάζουν, τα μοντέλα αλλάζουν... η παρακολούθησή σας θα πρέπει επίσης να αλλάξει
Και αν δραστηριοποιείστε σε δικαιοδοσίες με επιπλέον κανόνες: μην επιβάλλετε αυστηρά τη συμμόρφωση αργότερα. Για παράδειγμα, ο Τοπικός Νόμος 144 της Νέας Υόρκης περιορίζει τη χρήση ορισμένων αυτοματοποιημένων εργαλείων λήψης αποφάσεων για την απασχόληση, εκτός εάν υπάρχει πρόσφατος έλεγχος μεροληψίας, δημόσιες πληροφορίες σχετικά με αυτόν τον έλεγχο και απαιτούμενες ειδοποιήσεις - με την εφαρμογή να ξεκινά το 2023. [5]
Ερωτήσεις δέουσας επιμέλειας προμηθευτών (κλέψτε αυτές) 📝
Όταν ένας προμηθευτής λέει «εμπιστευτείτε μας», μεταφράστε το ως «δείξτε μας».
Παρακαλώ:
-
Ποια δεδομένα εκπαιδεύτηκαν σε αυτό και ποια δεδομένα χρησιμοποιούνται κατά τη στιγμή της λήψης αποφάσεων;
-
Ποια χαρακτηριστικά καθοδηγούν την έξοδο; Μπορείτε να το εξηγήσετε σαν άνθρωπος;
-
Τι δοκιμές μεροληψίας εκτελείτε - ποιες ομάδες, ποιες μετρήσεις;
-
Μπορούμε να ελέγξουμε τα αποτελέσματα μόνοι μας; Τι είδους αναφορές λαμβάνουμε;
-
Πώς λαμβάνουν οι υποψήφιοι ανθρώπινη αξιολόγηση - ροή εργασίας + χρονοδιάγραμμα;
-
Πώς χειρίζεστε τις προσαρμογές; Υπάρχουν γνωστοί τρόποι αστοχίας;
-
Ασφάλεια + διατήρηση: πού αποθηκεύονται τα δεδομένα, για πόσο καιρό, ποιος έχει πρόσβαση σε αυτά;
-
Έλεγχος αλλαγών: ειδοποιείτε τους πελάτες όταν τα μοντέλα ενημερώνονται ή οι αλλαγές βαθμολόγησης;
Επίσης: εάν το εργαλείο μπορεί να αποκλείσει άτομα, αντιμετωπίστε το σαν διαδικασία επιλογής - και ενεργήστε αναλόγως. Η καθοδήγηση του EEOC είναι αρκετά σαφής ότι η ευθύνη του εργοδότη δεν εξαφανίζεται μαγικά επειδή «το έκανε ένας προμηθευτής». [1]
Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη στις προσλήψεις - οι ασφαλείς, λογικές χρήσεις (και η λίστα με τα όχι) 🧠✨
Ασφαλές και πολύ χρήσιμο
-
ξαναγράψτε τις αγγελίες εργασίας για να αφαιρέσετε τυχόν περιττά στοιχεία και να βελτιώσετε τη σαφήνεια
-
συντάξτε μηνύματα προσέγγισης με πρότυπα εξατομίκευσης (παρακαλώ κρατήστε το ανθρώπινο ύφος 🙏)
-
συνοψίστε τις σημειώσεις συνέντευξης και αντιστοιχίστε τες με τις ικανότητες
-
δημιουργία δομημένων ερωτήσεων συνέντευξης που συνδέονται με τον ρόλο
-
επικοινωνία υποψηφίων για χρονοδιαγράμματα, συχνές ερωτήσεις, καθοδήγηση προετοιμασίας
Η λίστα με τα όχι (ή τουλάχιστον «σκέψου το ξανά και ξανά»)
-
χρησιμοποιώντας ένα αντίγραφο chatbot ως κρυφό ψυχολογικό τεστ
-
αφήνοντας την Τεχνητή Νοημοσύνη να αποφασίσει «αν ταιριάζει με την κουλτούρα» (αυτή η φράση θα έπρεπε να ενεργοποιεί συναγερμούς)
-
συλλογή δεδομένων κοινωνικών μέσων χωρίς σαφή αιτιολόγηση και συγκατάθεση
-
αυτόματη απόρριψη υποψηφίων με βάση αδιαφανείς βαθμολογίες χωρίς διαδρομή αξιολόγησης
-
κάνοντας τους υποψηφίους να περνούν από κυκλώματα τεχνητής νοημοσύνης που δεν προβλέπουν την απόδοση στην εργασία
Με λίγα λόγια: ναι, δημιουργήστε περιεχόμενο και δομή. Αυτοματοποιήστε την τελική κρίση, να είστε προσεκτικοί.
Τελικές παρατηρήσεις - Πολύ μακροσκελές, δεν το διάβασα 🧠✅
Αν δεν θυμάστε τίποτα άλλο:
-
Ξεκινήστε με μικρά βήματα, εφαρμόστε πρώτα πιλοτικά, μετρήστε τα αποτελέσματα. 📌
-
Χρησιμοποιήστε την Τεχνητή Νοημοσύνη για να βοηθήσετε τους ανθρώπους, όχι για να διαγράψετε την ευθύνη.
-
Καταγράψτε τα σημεία λήψης αποφάσεων, επικυρώστε τη συνάφεια της εργασίας και παρακολουθήστε τη δικαιοσύνη.
-
Αντιμετωπίστε σοβαρά τους περιορισμούς απορρήτου και αυτοματοποιημένων αποφάσεων (ειδικά στο Ηνωμένο Βασίλειο).
-
Απαιτήστε διαφάνεια από τους προμηθευτές και διατηρήστε το δικό σας ίχνος ελέγχου.
-
Η καλύτερη διαδικασία πρόσληψης Τεχνητής Νοημοσύνης φαίνεται πιο δομημένη και πιο ανθρώπινη, όχι πιο ψυχρή.
Έτσι μπορείτε να χρησιμοποιήσετε την Τεχνητή Νοημοσύνη στις Προσλήψεις χωρίς να καταλήξετε με ένα γρήγορο, αξιόπιστο σύστημα που κάνει σίγουρα λάθος.
Αναφορές
[1] EEOC -
Επιλεγμένα Θέματα: Αξιολόγηση των Αρνητικών Επιπτώσεων σε Λογισμικό, Αλγόριθμους και Τεχνητή Νοημοσύνη που Χρησιμοποιούνται στις Διαδικασίες Επιλογής Εργασίας στο πλαίσιο του Τίτλου VII (Τεχνική Βοήθεια, 18 Μαΐου 2023) [2] ICO -
Σκέφτεστε να χρησιμοποιήσετε την Τεχνητή Νοημοσύνη για να βοηθήσετε στην πρόσληψη; Οι βασικές μας σκέψεις για την προστασία των δεδομένων (6 Νοεμβρίου 2024) [3] ICO -
Τι λέει ο ΓΚΠΔ του Ηνωμένου Βασιλείου σχετικά με την αυτοματοποιημένη λήψη αποφάσεων και τη δημιουργία προφίλ; [4] NIST -
Πλαίσιο Διαχείρισης Κινδύνων Τεχνητής Νοημοσύνης (AI RMF 1.0) (Ιανουάριος 2023) [5] Υπουργείο Προστασίας Καταναλωτών και Εργαζομένων της Νέας Υόρκης - Αυτοματοποιημένα Εργαλεία Λήψης Αποφάσεων για την Απασχόληση (AEDT) / Τοπικός Νόμος 144