Предиктивная оценка найма: ИИ говорит, что вас наняли

• Автор:
• Имя автора

  Квантумран Форсайт
• 12 сентября, 2022

Сводка статистики

Искусственный интеллект (ИИ) меняет систему подбора персонала, используя данные для выявления лучших кандидатов, уменьшая предвзятость и увеличивая разнообразие рабочих мест. Эти автоматизированные системы оптимизируют процессы найма, потенциально повышая эффективность и прибыльность компании, одновременно предлагая кандидатам более персонализированный опыт. Однако использование алгоритмов поднимает вопросы о справедливости и необходимости государственного регулирования для обеспечения этичного использования на рынке труда.

Прогнозный контекст оценки найма

Великая отставка показала обществу, как событие «черный лебедь» может в одночасье изменить рынок труда. Компании адаптировались, удвоив усилия и наняв лучших специалистов. Чтобы уменьшить неопределенность и ускорить процесс найма, работодатели используют платформы оценки и подбора персонала на основе искусственного интеллекта, которые используют прогнозные данные.

Еще до появления больших данных и искусственного интеллекта многие компании уже начали использовать интеллектуальные методы найма, хотя и вручную. Эти методы сузили характеристики, которые исторически обеспечивали пул высококлассных кандидатов на открытую должность, включая срок пребывания на предыдущих местах работы, образование и основные навыки. Однако эта ручная процедура может быть весьма субъективной, неточной и вызывать разногласия между менеджерами по найму и группами по подбору персонала.

Инструменты предиктивного найма и выявления талантов, поддерживаемые искусственным интеллектом, могут ежедневно анализировать тысячи резюме, выполняя поиск по определенным ключевым словам и шаблонам, которые помогают определить кандидатов, наиболее подходящих для той или иной роли. Каждая часть информации, которую предоставляет кандидат на работу, может быть оценена и проанализирована, включая знание работы, возраст, средний стаж работы, личность, языковые навыки и предыдущий опыт. Чат-боты с искусственным интеллектом также используются для проведения определенных первых этапов процесса собеседования, что позволяет командам по подбору персонала сосредоточиться на более важных задачах. 

Разрушительное воздействие

Интеграция автоматизированных инструментов оценки в процессы найма направлена ​​на минимизацию когнитивных и бессознательных предубеждений, потенциально повышая разнообразие и инклюзивность на рабочем месте. Полагаясь на алгоритмы оценки кандидатов, работодатели могут сосредоточиться на навыках и квалификации кандидатов, а не на внешних факторах, таких как образование, богатство, раса, пол или возраст. Этот сдвиг в сторону более объективного подхода к подбору персонала может привести к более широкому и разнообразному кадровому резерву, поскольку кандидатам, которые раньше могли быть упущены из виду по поверхностным причинам, теперь уделяется равное внимание. Кроме того, автоматизация некоторых компонентов собеседования, таких как когнитивный скрининг и вводные собеседования, упрощает процесс, позволяя более эффективно оценивать кандидатов.

Долгосрочное внедрение систем прогнозирования и автоматизации найма может принести значительные выгоды работодателям, включая повышение внутренней эффективности и снижение затрат на найм. Последовательно нанимая более качественных кандидатов, компании могут повысить свою общую производительность и прибыльность. Кроме того, способность этих систем корректировать предлагаемую оплату в режиме реального времени на основе отзывов кандидатов и эффективно получать необходимую документацию может оптимизировать процесс найма. Этот метод также способствует более позитивному опыту соискателя, потенциально повышая привлекательность работодателя на рынке труда. 

Автоматизированные системы найма могут привести к более справедливому рынку труда, где разнообразная и инклюзивная рабочая сила будет способствовать более широким социальным выгодам, таким как сокращение неравенства в доходах и повышение социальной сплоченности. Однако могут возникнуть опасения по поводу зависимости от алгоритмов, например, потенциальных ошибок в программировании или исключения кандидатов, которые не соответствуют определенным параметрам этих систем. Правительствам, возможно, потребуется ввести правила и руководящие принципы, чтобы гарантировать этичное и эффективное использование этих технологий, балансируя потребность в инновациях с защитой прав и интересов работников. 

Последствия интеллектуальных инструментов найма 

Более широкие последствия того, что процесс найма становится все более автоматизированным, могут включать:

• Использование чат-ботов для проведения предварительных собеседований и удаленных тестов, а также круглосуточная поддержка кандидатов на протяжении всего процесса подбора персонала. 
• Индивидуальный подход к кандидатам, в том числе обновление статуса их заявки в режиме реального времени и обратная связь после собеседования.
• Увеличение ассигнований на технологии HR для ускорения процесса найма и создания обновленного пула потенциальных кандидатов на будущие должности.
• Кандидаты адаптируют свои подходы к поиску работы и собеседованию, чтобы обращаться к алгоритмам, а не к людям.
• Возможность косвенной дискриминации пожилых работников на рынке труда, если им не хватает цифровых навыков для эффективного проведения собеседований на автоматизированных этапах процесса найма.
• Случаи негативной прессы, если будет доказано, что алгоритм найма демонстрирует предвзятое отношение к одной группе кандидатов по сравнению с другой.
• Общественное давление на правительства штатов/провинций и федеральное правительство с целью регулирования того, в какой степени компании частного сектора могут использовать автоматизированные решения для найма.

Вопросы для рассмотрения

• Считаете ли вы, что системы данных могут точно предсказать совместимость потенциальных кандидатов с должностью и компанией?
• Как еще, по вашему мнению, автоматизированные инструменты оценки могут изменить методы найма компаний в будущем?