Įdarbinimas didelėse įmonėse jau seniai rėmėsi pokalbiais, testais ir žmonių sprendimu. Tas procesas pradeda keistis. „McKinsey“ pradėjo naudoti AI pokalbių robotą kaip savo absolventų įdarbinimo proceso dalį, pranešdama apie pasikeitimą, kaip profesionalių paslaugų organizacijos vertina ankstyvą karjerą kandidatus.
Pokalbių robotas naudojamas pradiniuose įdarbinimo etapuose, kai kandidatų prašoma su juo sąveikauti atliekant vertinimą. Užuot pakeitęs pokalbius ar galutinius sprendimus dėl įdarbinimo, įrankis skirtas padėti atlikti atranką ir vertinimą ankstesniame procese. Šis žingsnis atspindi platesnę tendenciją didelėse organizacijose: AI nebeapsiriboja tyrimais ar su klientais skirtais įrankiais, bet vis labiau formuoja vidines darbo eigas.
Kodėl McKinsey naudoja dirbtinį intelektą įdarbindama absolventus
Absolventų įdarbinimas reikalauja daug išteklių. Kiekvienais metais didelės įmonės sulaukia dešimtys tūkstančių paraiškų, iš kurių daugelis turi būti vertinamos per trumpus įdarbinimo ciklus. Kandidatų tikrinimas dėl pagrindinių tinkamumo, bendravimo įgūdžių ir gebėjimo spręsti problemas gali užtrukti ilgai, net prieš prasidedant pokalbiams.
DI naudojimas šiame etape suteikia galimybę valdyti garsumą. Pokalbių robotas gali bendrauti su kiekvienu pareiškėju, užduoti nuoseklius klausimus ir rinkti organizuotus atsakymus. Tada įdarbintojai gali peržiūrėti tuos duomenis, o ne reikalauti, kad darbuotojai rankiniu būdu patikrintų kiekvieną programą nuo nulio.
McKinsey pokalbių robotas yra dalis didesnio vertinimo proceso, apimančio interviu ir žmonių sprendimus. Bendrovės teigimu, įrankis padeda anksti surinkti daugiau informacijos, o ne savarankiškai priimti sprendimus dėl įdarbinimo.
Verbuotojų vaidmens keitimas
AI įtraukimas į įdarbinimą keičia samdymo komandų veiklą. Užuot sutelkę dėmesį į ankstyvą atranką, įdarbintojai gali skirti daugiau laiko potencialių asmenų, kurie jau išlaikė pirminius testus, įvertinimui. Teoriškai tai leidžia atlikti labiau apgalvotus interviu ir gilesnį vertinimą vėliau.
Kartu tai kelia klausimų dėl priežiūros. Darbuotojai turi suprasti, kaip pokalbių robotas vertina atsakymus ir kokiems signalams teikia pirmenybę. Be tokio matomumo kyla pavojus, kad sprendimai gali per daug priklausyti nuo automatinių rezultatų, net jei įrankis yra skirtas padėti, o ne nuspręsti.
Profesionalių paslaugų įmonės paprastai atsargiai žiūri į tokius pakeitimus. Jų reputacija labai priklauso nuo talentų kokybės, o bet koks nesąžiningos ar ydingos samdymo praktikos suvokimas yra rizikingas. Todėl įdarbinimas yra AI naudojimo bandymų vieta, taip pat sritis, kurioje svarbios kontrolės priemonės.
Susirūpinimas dėl sąžiningumo ir šališkumo
DI naudojimas samdant nėra be ginčų. Kritikai išreiškė susirūpinimą, kad automatizuotos sistemos gali atspindėti jų mokymo duomenų arba klausimų formulavimo šališkumą. Jei jie nebus atidžiai stebimi, šie šališkumas gali turėti įtakos tam, kas vyksta įdarbinimo procese.
McKinsey teigė, kad atsižvelgia į šią riziką ir kad pokalbių robotas naudojamas kartu su žmogaus peržiūra. Vis dėlto šis žingsnis išryškina platesnį iššūkį organizacijoms, perimančioms dirbtinį intelektą viduje: įrankiai turi būti išbandyti, tikrinami ir laikui bėgant koreguojami.
Įdarbinant tai apima patikrinimą, ar tam tikros grupės nėra nepalankios dėl to, kaip užduodami klausimai arba kaip interpretuojami atsakymai. Tai taip pat reiškia, kad kandidatams pateikiama aiški informacija apie tai, kaip naudojamas dirbtinis intelektas ir kaip tvarkomi jų duomenys.
Kaip „McKinsey“ dirbtinio intelekto samdymas atitinka platesnę įmonės tendenciją
AI naudojimas absolventų samdymui nėra būdingas tik konsultavimui. Stambūs darbdaviai finansų, teisės ir technologijų srityse taip pat išbando dirbtinio intelekto įrankius, skirtus atrankai, pokalbių planavimui ir rašytinių atsakymų analizei. Akivaizdu, kaip greitai šios priemonės pereina nuo eksperimentų prie realių procesų.
Daugeliu atvejų dirbtinis intelektas į organizacijas patenka per mažus, ribotus naudojimo atvejus. Įdarbinimas yra vienas iš jų. Jis yra įmonės viduje, turi įtakos vidiniam efektyvumui ir gali būti koreguojamas nekeičiant klientams siūlomų produktų ar paslaugų.
Šis modelis atspindi, kaip AI pritaikymas plečiasi plačiau. Užuot atlikusios plataus masto pokyčius, daugelis įmonių prideda dirbtinį intelektą į konkrečias darbo eigas, kuriose lengviau valdyti naudą ir riziką.
Ką tai rodo įmonėms
McKinsey įdarbinant dirbtinio intelekto pokalbių robotą rodo praktinius įmonės mąstymo pokyčius. AI tampa įprastų vidinių sprendimų įrankiu, o ne tik analizės ar automatizavimo užkulisiuose.
Kitoms organizacijoms pamoka skirta mažiau apie įrankio kopijavimą, o apie požiūrį. Dirbti su dirbtiniu intelektu tokiose jautriose srityse kaip samdymas reikalauja aiškių ribų, žmogaus priežiūros ir noro peržiūrėti rezultatus laikui bėgant.
Tam taip pat reikia bendravimo. Kandidatai turi žinoti, kada jie sąveikauja su AI ir kaip ši sąveika dera į bendrą įdarbinimo procesą. Skaidrumas padeda kurti pasitikėjimą, ypač kai dirbtinis intelektas vis dažniau priimamas priimant sprendimus darbo vietoje.
Profesionalių paslaugų įmonėms ir toliau bandant dirbtinį intelektą savo veikloje, įdarbinant galima iš anksto sužinoti, kiek jos nori eiti. Ši technologija gali padėti valdyti mastą ir nuoseklumą, tačiau atsakomybė už sprendimus vis tiek tenka žmonėms. Tai, kaip gerai įmonės subalansuos šiuos du dalykus, priklausys, kaip dirbtinis intelektas bus priimtas įmonėje.
(Resume Genius nuotrauka)
Taip pat žiūrėkite: Allister Frost: kovoti su darbo jėgos nerimu siekiant sėkmingai integruoti dirbtinį intelektą
Norite daugiau sužinoti apie AI ir didelius duomenis iš pramonės lyderių? Peržiūrėkite AI & Big Data Expo, vykstančią Amsterdame, Kalifornijoje ir Londone. Išsamus renginys yra „TechEx“ dalis ir vyksta kartu su kitais pagrindiniais technologijų renginiais. Norėdami gauti daugiau informacijos, spustelėkite čia.
AI naujienas teikia TechForge Media. Čia rasite kitus būsimus įmonių technologijų renginius ir internetinius seminarus.
