Искусственный интеллект в найме
| Часть серии о |
| Искусственный интеллект |
|---|
 |
Искусственный интеллект ( ИИ ) при найме предполагает использование технологий для автоматизации аспектов процесса найма. Достижения в области искусственного интеллекта, такие как появление машинного обучения и рост больших данных, позволяют использовать ИИ для набора, проверки и прогнозирования успеха кандидатов. [1] [2] Сторонники искусственного интеллекта при найме утверждают, что он уменьшает предвзятость, помогает найти квалифицированных кандидатов и высвобождает время сотрудников отдела кадров для других задач, в то время как оппоненты обеспокоены тем, что ИИ увековечивает неравенство на рабочем месте и приведет к сокращению рабочих мест. Несмотря на потенциальные преимущества, этические последствия использования ИИ при найме остаются предметом дискуссий, вызывая обеспокоенность по поводу прозрачности алгоритмов, подотчетности и необходимости постоянного надзора для обеспечения справедливого и беспристрастного принятия решений на протяжении всего процесса найма. [3]
Фон
[ редактировать ]Искусственный интеллект очаровывал исследователей с момента появления этого термина в середине 1950-х годов. [4] Исследователи [ ВОЗ? ] определили четыре основные формы интеллекта, которыми должен обладать ИИ, чтобы действительно заменить людей на рабочем месте: механический, аналитический, интуитивный и чуткий. [5] Автоматизация следует предсказуемому прогрессу, в котором сначала она сможет заменить механические задачи, затем аналитические задачи, затем интуитивные задачи и, наконец, задачи, основанные на эмпатии. [5] Однако полная автоматизация — не единственный потенциальный результат развития ИИ. Вместо этого люди могут работать вместе с машинами, повышая эффективность обоих. В контексте найма это означает, что ИИ уже заменил многие базовые задачи по подбору и отбору персонала, одновременно высвобождая время для сотрудников отдела кадров для выполнения других, более творческих задач, которые пока нельзя автоматизировать или автоматизировать которые не имеет финансового смысла. . [6] Это также означает, что типы рабочих мест, которые компании нанимают, и формы найма будут продолжать меняться по мере изменения набора наиболее ценных навыков. [7]
Человеческие ресурсы были определены как одна из десяти отраслей, наиболее пострадавших от ИИ. [7] Компании все чаще используют ИИ для автоматизации аспектов процесса найма. В частности, отрасли гостеприимства, финансов и технологий в значительной степени внедрили искусственный интеллект в свои процессы найма. [8]
Человеческие ресурсы — это, по сути, отрасль, основанная на прогнозировании. [9] Специалисты по кадрам должны предсказать, какие люди станут достойными кандидатами на работу, какие маркетинговые стратегии заставят этих людей подать заявку, какие кандидаты станут лучшими сотрудниками, какие виды компенсации заставят их принять предложение, что необходимо для удержания сотрудник, каких сотрудников следует продвигать по службе, какие кадры нужны компании и многое другое. [9] ИИ особенно хорош в прогнозировании, поскольку он может анализировать огромные объемы данных. Это позволяет ИИ делать выводы, которые многие люди упускают из виду, и находить связи между, казалось бы, несвязанными между собой точками данных. Это обеспечивает ценность компании и делает выгодным использование ИИ для автоматизации или расширения многих задач, связанных с человеческими ресурсами. [9]
Использование
[ редактировать ]Скринеры
[ редактировать ]Скрининговые программы — это тесты, которые позволяют компаниям просматривать большой пул кандидатов и выбирать кандидатов с желаемыми характеристиками. Компании обычно проводят проверку с помощью анкет, тестов по кодированию, собеседований и анализа резюме. Искусственный интеллект уже играет важную роль в процессе отбора. Резюме можно анализировать с помощью ИИ на предмет желаемых характеристик, таких как определенный опыт работы или соответствующая степень. Затем собеседования могут быть распространены на кандидатов, чьи резюме содержат эти характеристики. [9]
Какие факторы используются для проверки кандидатов, беспокоит специалистов по этике и борцов за гражданские права. Скрининг, отдающий предпочтение людям, имеющим схожие характеристики с теми, кто уже работает в компании, может увековечить неравенство. Например, если компания, в которой преобладают белые мужчины, использует данные своих сотрудников для обучения своего специалиста по отбору, она может случайно создать процесс отбора, в котором предпочтение отдается белым кандидатам-мужчинам. Автоматизация проверок также может снизить предвзятость. Предвзятое отношение к заявителям с именами, звучащими в афроамериканском стиле, было показано в многочисленных исследованиях. [10] ИИ-проверщик может ограничить человеческую предвзятость и ошибки в процессе найма, позволяя большему количеству кандидатов из числа меньшинств добиться успеха. [11]
Набор персонала
[ редактировать ]Набор персонала включает в себя выявление потенциальных кандидатов и маркетинг вакансий. ИИ обычно используется в процессе набора персонала, поскольку он может помочь увеличить количество квалифицированных претендентов на должности. Компании могут использовать ИИ, чтобы нацелить свой маркетинг на кандидатов, которые, вероятно, хорошо подходят для данной должности. Это часто предполагает использование рекламных инструментов социальных сетей, основанных на искусственном интеллекте. Facebook позволяет рекламодателям таргетировать рекламу на основе демографических данных, местоположения, интересов, поведения и связей. Facebook также позволяет компаниям ориентироваться на «похожую» аудиторию, то есть компания предоставляет Facebook набор данных, обычно это текущие сотрудники компании, а Facebook будет нацеливать рекламу на профили, похожие на профили в данных. набор. [12] Кроме того, такие сайты вакансий, как Indeed, Glassdoor и ZipRecruiter, ориентируют списки вакансий на кандидатов, обладающих определенными характеристиками, которые ищут работодатели. Таргетированная реклама имеет множество преимуществ для компаний, пытающихся нанять сотрудников, например, более эффективное использование ресурсов, охват желаемой аудитории и повышение квалификации квалифицированных кандидатов. Это помогло сделать его основой современного найма. [12]
Кто получает таргетированную рекламу, может быть спорным. При приеме на работу таргетированная реклама влияет на то, кто сможет узнать о вакансии и затем подать заявку на нее. Большинство алгоритмов таргетированной рекламы являются конфиденциальной информацией. Некоторые платформы, такие как Facebook и Google, позволяют пользователям видеть, почему им была показана конкретная реклама, но пользователи, которые не получают рекламу, скорее всего, никогда не узнают о ее существовании, а также не смогут узнать, почему им не была показана реклама. [12]
Интервью
[ редактировать ]Чат-боты были одним из первых применений искусственного интеллекта и широко использовались в процессе найма. Интервьюируемые взаимодействуют с чат-ботами, чтобы ответить на вопросы интервью. Их ответы затем могут быть проанализированы ИИ, предоставляя потенциальным работодателям множество идей. Чат-боты упрощают процесс собеседований и сокращают труд сотрудников отдела кадров. [13] В видеоинтервью используется искусственный интеллект, и они стали широко распространены. Zappyhire, стартап по автоматизации подбора персонала, разработал рекрутингового бота, который гарантирует, что вы будете взаимодействовать с наиболее подходящими кандидатами, используя технологию проверки резюме на базе искусственного интеллекта чат-бота. [14] HireVue создала технологию, которая анализирует ответы и жесты интервьюируемых во время записанных видеоинтервью. Более 12 миллионов опрошенных были проверены более чем 700 компаниями, которые используют эту услугу. [13]
Споры
[ редактировать ]Искусственный интеллект при найме сотрудников дает множество преимуществ, но у него также есть некоторые проблемы, которые беспокоят экспертов. [15] ИИ хорош настолько, насколько хороши данные, которые он использует. Предвзятости могут быть случайно внесены в данные, используемые в ИИ. [1] Часто компании используют данные своих сотрудников, чтобы решить, кого нанимать или нанимать. Это может увековечить предвзятость и привести к более однородной рабочей силе. Реклама в Facebook была примером платформы, которая вызвала такие противоречия из-за того, что владельцы бизнеса могли указать, какой тип сотрудников они ищут. Например, объявления о вакансиях медсестер и учителей можно разместить так, чтобы их видели только женщины определенной возрастной группы. С тех пор Facebook Ads удалила эту функцию со своей платформы, сославшись на потенциальные проблемы с этой функцией, связанные с сохранением предубеждений и стереотипов в отношении меньшинств. Растущее использование систем найма на основе искусственного интеллекта стало важным компонентом современного найма талантов, особенно через социальные сети, такие как LinkedIn и Facebook. Однако переполнение данных, встроенное в системы найма, основанные на методах обработки естественного языка (NLP), может привести к неосознанной гендерной предвзятости. Использование методов, основанных на данных, может смягчить некоторую предвзятость, создаваемую этими системами. [16]
Также может быть сложно количественно оценить, что делает хорошего сотрудника. [1] Это создает проблему для обучения ИИ прогнозированию того, какие сотрудники будут лучшими. Обычно используемые показатели, такие как аттестации производительности, могут быть субъективными и, как было показано, отдают предпочтение белым сотрудникам перед чернокожими и мужчинам перед женщинами. [10] Еще одной проблемой является ограниченный объем доступных данных. Работодатели собирают определенные сведения о кандидатах только на начальных этапах процесса найма. Для этого ИИ должен принимать решения о кандидатах, имея очень ограниченную информацию. Кроме того, многие работодатели не часто нанимают сотрудников и поэтому имеют ограниченные данные по конкретной фирме. [1] Чтобы бороться с этим, многие фирмы будут использовать алгоритмы и данные других фирм в своей отрасли. [1] Зависимость ИИ от личных данных кандидатов и нынешних сотрудников поднимает вопросы конфиденциальности. Эти проблемы затрагивают как заявителей, так и нынешних сотрудников, но также могут иметь последствия для третьих лиц, которые связаны через социальные сети с заявителями или нынешними сотрудниками. Например, просмотр чьих-либо социальных сетей также покажет их друзей и людей, которых они отметили на фотографиях или публикациях. [1]
ИИ облегчает компаниям поиск аккаунтов кандидатов в социальных сетях. Исследование, проведенное Университетом Монаша, показало, что 45% менеджеров по найму используют социальные сети, чтобы получить представление о кандидатах. Семьдесят процентов опрошенных заявили, что отказали кандидату из-за того, что было обнаружено в социальных сетях их кандидата, однако только 17% менеджеров по найму считали использование социальных сетей в процессе найма нарушением конфиденциальности кандидатов. Использование социальных сетей в процессе найма привлекает менеджеров по найму, поскольку дает им менее тщательное представление о жизни кандидатов. Компромисс конфиденциальности является значительным. Профили в социальных сетях часто раскрывают информацию о кандидатах, которую отделам кадров по закону не разрешено требовать от кандидатов, например расу, статус способностей и сексуальную ориентацию. [17]
ИИ и будущее найма
[ редактировать ]Искусственный интеллект меняет процесс рекрутинга, постепенно заменяя рутинные задачи, выполняемые рекрутерами-людьми. ИИ может снизить участие человека в найме и уменьшить человеческие предубеждения, которые мешают принимать эффективные решения о найме. [18]
ИИ меняет способ выполнения работы. [ мнение ] Искусственный интеллект наряду с другими технологическими достижениями, такими как усовершенствования в робототехнике, поставили 47% рабочих мест под угрозу исчезновения в ближайшем будущем. [19] Некоторые классифицируют изменения в сфере труда, вызванные ИИ, как четвертую промышленную революцию, которую они называют Промышленной революцией 4.0. [7] Однако, по мнению некоторых ученых, преобразующее влияние ИИ на труд преувеличено. Теория «без реальных изменений» утверждает, что ИТ-революция уже произошла, но выгоды от внедрения новых технологий не перевешивают затраты, связанные с их внедрением. Эта теория утверждает, что результат ИТ-революции окажется гораздо менее впечатляющим, чем первоначально прогнозировалось. [20] Другие ученые опровергают эту теорию, утверждая, что ИИ уже привел к значительной потере рабочих мест для неквалифицированной рабочей силы и что в будущем он устранит рабочие места средней и высокой квалификации. Эта позиция основана на идее о том, что ИИ еще не является технологией общего использования и что любая потенциальная четвертая промышленная революция еще не произошла в полной мере. [20] Третья теория утверждает, что эффект ИИ и других технологических достижений слишком сложен, чтобы его можно было понять. Эта теория основана на идее о том, что, хотя ИИ, вероятно, устранит рабочие места в краткосрочной перспективе, он также, вероятно, увеличит спрос на другие рабочие места. Тогда возникает вопрос, будут ли новые рабочие места доступны людям и появятся ли они вскоре после того, как рабочие места будут ликвидированы. [20]
Хотя роботы могут заменить людей для выполнения некоторых задач, все еще существует множество задач, которые не могут быть выполнены в одиночку роботами, владеющими искусственным интеллектом. [ нужна ссылка ] Исследование проанализировало 2000 рабочих задач в 800 различных профессиях по всему миру и пришло к выводу, что половина из них (на общую сумму заработной платы в 15 триллионов долларов США) может быть автоматизирована путем адаптации уже существующих технологий. Менее 5% профессий могут быть полностью автоматизированы, а в 60% есть как минимум 30% автоматизируемых задач. [21] Другими словами, в большинстве случаев искусственный интеллект — это инструмент, а не заменитель труда. По мере того, как искусственный интеллект входит в сферу человеческой деятельности, люди постепенно обнаруживают, что искусственный интеллект не способен решать уникальные задачи, а преимущество человека заключается в понимании уникальности и рациональном использовании инструментов. В это время возникла взаимная работа человека и машины. Брандао обнаруживает, что люди могут создавать органические партнерские отношения с машинами. «Люди позволяют машинам делать то, что они умеют лучше всего: выполнять повторяющиеся задачи, анализировать значительные объемы данных и решать рутинные задачи. Благодаря взаимности машины позволяют людям «усилить» свои возможности для решения таких задач, как разрешение неоднозначной информации, вынесение суждений в сложных случаях и общение с недовольными клиентами». [22] Догерти и Уилсон наблюдали успешные новые типы взаимодействия человека и компьютера в профессиях и задачах в различных областях. [23] Другими словами, даже в тех видах деятельности и возможностях, которые считаются более простыми, новые технологии не будут представлять непосредственной опасности для работников. Что касается General Electric, то покупателям ее и ее оборудования всегда будут нужны работники по техническому обслуживанию. Предпринимателям нужны эти работники, чтобы хорошо работать с новыми системами, которые могут интегрировать их навыки с передовыми технологиями новыми способами.
Искусственный интеллект значительно ускорил процесс найма, значительно снизив затраты. [ мнение ] Например, компания Unilever рассмотрела более 250 000 заявок с использованием ИИ и сократила процесс найма с 4 месяцев до 4 недель. Это сэкономило компании 50 000 часов труда. [13] Обещания повышения эффективности ИИ ускорили его внедрение отделами кадров во всем мире. [13]
Положение об ИИ при приеме на работу
[ редактировать ]Закон о видеоинтервью с искусственным интеллектом, вступающий в силу в Иллинойсе с 2020 года, регулирует использование искусственного интеллекта для анализа и оценки видеоинтервью соискателей. [24] Этот закон требует от работодателей следовать рекомендациям, чтобы избежать каких-либо проблем, связанных с использованием ИИ в процессе найма. [25]
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Перейти обратно: а б с д и ж Тамбе, Прасанна; Каппелли, Питер; Якубович, Валерий (август 2019 г.). «Искусственный интеллект в управлении человеческими ресурсами: проблемы и путь вперед» . Обзор менеджмента Калифорнии . 61 (4): 15–42. дои : 10.1177/0008125619867910 . ISSN 0008-1256 . S2CID 220124861 .
- ^ Марабелли, Марко; Ньюэлл, Сью (2021). «Жизненный цикл алгоритмических систем принятия решений: организационный выбор и этические проблемы» . Журнал стратегических информационных систем . 30 (3): 1–15. дои : 10.1016/j.jsis.2021.101683 .
- ^ Бек, Александр Д. (29 декабря 2020 г.), «Роль искусственного интеллекта в роботизированных консультациях» , Robo-Advisory , Исследования Пэлгрейва в области технологий финансовых услуг, Cham: Springer International Publishing, стр. 227–243, doi : 10.1007/978-3-030-40818-3_11 , ISBN 978-3-030-40817-6 , S2CID 234332593 , получено 2 декабря 2023 г.
- ^ Энгстер, Фрэнк; Мур, Фиби В. (29 февраля 2020 г.). «Поиск (искусственного) интеллекта в капитализме» . Капитал и класс . 44 (2): 201–218. дои : 10.1177/0309816820902055 . ISSN 0309-8168 . S2CID 216159322 .
- ^ Перейти обратно: а б Хуан, Мин-Хуэй; Раст, Роланд Т. (05 февраля 2018 г.). «Искусственный интеллект на службе» . Журнал сервисных исследований . 21 (2): 155–172. дои : 10.1177/1094670517752459 . ISSN 1094-6705 . S2CID 169814393 .
- ^ Джанер, Салих; Бхатти, Фейза (12 сентября 2020 г.). «Концептуальная основа определения стратегии бизнеса в области искусственного интеллекта» . Современные исследования в области менеджмента . 16 (3): 175–206. дои : 10.7903/cmr.19970 . ISSN 1813-5498 .
- ^ Перейти обратно: а б с Машелкар, РА (08.07.2018). «Экспоненциальные технологии, Индустрия 4.0 и будущее рабочих мест в Индии» . Обзор рыночной интеграции . 10 (2): 138–157. дои : 10.1177/0974929218774408 . ISSN 0974-9292 . S2CID 158398849 .
- ^ Торрес, Эдвин Н.; Мехия, Синтия (01 февраля 2017 г.). «Асинхронные видеоинтервью в индустрии гостеприимства: соображения по виртуальному отбору сотрудников» . Международный журнал гостиничного менеджмента . 61 : 4–13. дои : 10.1016/j.ijhm.2016.10.012 . ISSN 0278-4319 .
- ^ Перейти обратно: а б с д Агравал, Аджай; Ганс, Джошуа; Гольдфарб, Ави (июнь 2018 г.). «Экономическая политика в области искусственного интеллекта» . Кембридж, Массачусетс. дои : 10.3386/w24690 .
{{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется|journal=( помощь ) - ^ Перейти обратно: а б Роджерс (2019). «Гонка на рынке труда: роль равных возможностей трудоустройства и другие политики» . RSF: Журнал социальных наук Фонда Рассела Сейджа . 5 (5): 198. doi : 10.7758/rsf.2019.5.5.10 . ISSN 2377-8253 . S2CID 211443445 .
- ^ Рейнольдс, Таня; Чжу, Люк; Акино, Карл; Стрейчек, Брендан (2 июля 2020 г.). «Двойные пути к предвзятости: идеология и ресентимент оценщиков независимо предсказывают расовую дискриминацию при приеме на работу» . Журнал прикладной психологии . 106 (4): 624–641. дои : 10.1037/apl0000804 . ISSN 1939-1854 гг . ПМИД 32614205 . S2CID 220306461 .
- ^ Перейти обратно: а б с «Большие данные», искусственный интеллект и большие данные , Хобокен, Нью-Джерси, США: John Wiley & Sons, Inc., стр. 75–82, 16 февраля 2018 г., doi : 10.1002/9781119426653.app1 , ISBN 978-1-119-42665-3
- ^ Перейти обратно: а б с д Вардарлье, Пелин; Зафер, Джем (10 ноября 2019 г.), «Использование искусственного интеллекта в качестве бизнес-стратегии в процессе найма и социальных перспективах» , вклад в науку управления , Cham: Springer International Publishing, стр. 355–373, doi : 10.1007/978- 3-030-29739-8_17 , ISBN 978-3-030-29738-1 , S2CID 211758726 , получено 7 ноября 2020 г.
- ^ «Чат-бот по подбору персонала | Программное обеспечение для подбора персонала с использованием искусственного интеллекта» . Заппихайр . Проверено 16 декабря 2022 г.
- ^ Костиган, Рут; Стоун, Ричард (29 июня 2017 г.), «9. Закон о свободе протеста и общественном порядке» , Гражданские свободы и права человека , Oxford University Press, doi : 10.1093/he/9780198744276.003.0009 , ISBN 978-0-19-874427-6 , получено 31 октября 2020 г.
- ^ В. Симон, Н. Рабин, Х. Чалуц-Бен Гал, (2023) (2023). «Использование методов, основанных на данных, для выявления гендерной предвзятости в профилях LinkedIn» (PDF) . Обработка информации и управление . 60 (5). Обработка информации и управление, т.60, № 5, 2023. doi : 10.1016/j.ipm.2023.103423 .
{{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка ) CS1 maint: числовые имена: список авторов ( ссылка ) - ^ Холланд, Питер; Джеске, Дебора (09 августа 2017 г.), «Изменение роли социальных сетей на работе: последствия для набора и отбора» , Электронное управление персоналом в эпоху умных технологий , Emerald Publishing Limited, стр. 287–309, doi : 10.1108/978- 1-78714-315-920161011 , ISBN 978-1-78714-316-6 , получено 7 ноября 2020 г.
- ^ Бхатт, Прачи (2022). «Внедрение ИИ в процессе найма – важные критерии и степень внедрения ИИ» . Предвидение . 25 (1): 144–163. дои : 10.1108/FS-07-2021-0144 . ISSN 1463-6689 . S2CID 246456795 .
- ^ Брум, Дэвид; Хаар, Джаррод (март 2018 г.). «Умные технологии, искусственный интеллект, робототехника и алгоритмы (STARA): восприятие сотрудниками нашего будущего рабочего места» . Журнал менеджмента и организации . 24 (2): 239–257. дои : 10.1017/jmo.2016.55 . ISSN 1833-3672 .
- ^ Перейти обратно: а б с Бойд, Росс; Холтон, Роберт Дж. (29 августа 2017 г.). «Технологии, инновации, занятость и власть: действительно ли робототехника и искусственный интеллект означают социальную трансформацию?» . Журнал социологии . 54 (3): 331–345. дои : 10.1177/1440783317726591 . ISSN 1440-7833 . S2CID 149228281 .
- ^ Маньика, Джеймс; Чуй, Майкл; Миремади, Мехди; Бюген, Жак; Джордж, Кэти; Уиллмотт, Пол; Дьюхерст, Мартин (январь 2017 г.). будущее, которое работает: автоматизация, занятость и производительность .
- ^ Брандао, Родриго (ноябрь 2020 г.). «Искусственный интеллект, работа и производительность» . Журнал делового администрирования . 60 : 378–379. дои : 10.1590/S0034-759020200508 . S2CID 229011881 .
- ^ Догерти, Пол; Уилсон, Х. (март 2018 г.). Человек + машина: переосмысление работы в эпоху искусственного интеллекта .
- ^ «Иллинойс становится первым штатом, который регулирует использование работодателями искусственного интеллекта для оценки видеоинтервью | Дэвис Райт Тремейн» . www.dwt.com . Проверено 15 октября 2022 г.
- ^ «820 ILCS 42/Закон о видеоинтервью с искусственным интеллектом» . www.ilga.gov . Проверено 23 февраля 2024 г.