Штучны інтэлект можа дапамагчы, але толькі калі ставіцца да яго як да электраінструмента, а не як да чароўнай палачкі. Пры правільным выкарыстанні ён паскарае пошук кандыдатаў, павышае паслядоўнасць і паляпшае вопыт кандыдатаў. Пры дрэнным выкарыстанні... ён ціха павялічвае блытаніну, прадузятасць і юрыдычныя рызыкі. Цікава.
Давайце разгледзім, як выкарыстоўваць штучны інтэлект пры найме персаналу такім чынам, каб ён быў сапраўды карысным, арыентаваным на чалавека і апраўданым. (І не жудасным. Калі ласка, не жудасным.)
Артыкулы, якія вам могуць спадабацца пасля гэтага:
🔗 Інструменты падбору персаналу са штучным інтэлектам, якія змяняюць сучасны найм
Як платформы штучнага інтэлекту паскараюць і паляпшаюць рашэнні па падборы персаналу.
🔗 Бясплатныя інструменты штучнага інтэлекту для каманд па падборы персаналу
Найлепшыя бясплатныя рашэнні для аптымізацыі і аўтаматызацыі працоўных працэсаў найму.
🔗 Навыкі штучнага інтэлекту, якія ўражваюць менеджэраў па падборы персаналу
Якія навыкі штучнага інтэлекту сапраўды вылучаюцца ў рэзюмэ.
🔗 Ці варта адмовіцца ад праверкі рэзюмэ праз штучны інтэлект?
Плюсы, мінусы і рызыкі пазбягання аўтаматызаваных сістэм найму.
Чаму штучны інтэлект увогуле з'яўляецца пры найме (і што ён насамрэч робіць) 🔎
Большасць інструментаў для «найму са штучным інтэлектам» падзяляюцца на некалькі катэгорый:
-
Пошук кандыдатаў : пошук кандыдатаў, пашырэнне пошукавых тэрмінаў, падбор навыкаў і пасад
-
Адбор : аналіз рэзюмэ, ранжыраванне кандыдатаў, адзначэнне верагодных супадзенняў
-
Ацэнкі : тэсты навыкаў, узоры работ, мадэляванне працы, часам відэапрацоўныя працэсы
-
Падтрымка інтэрв'ю : структураваныя банкі пытанняў, рэзюмэ запісаў, падказкі для ацэначных карт
-
Аперацыі : планаванне, чат пытанняў і адказаў кандыдатаў, абнаўленні статусу, працоўны працэс прапаноў
Адна праверка рэальнасці: штучны інтэлект рэдка «вырашае» за адзін момант. Ён уплывае… падштурхоўвае… фільтруе… расстаўляе прыярытэты. Што ўсё яшчэ мае вялікае значэнне, бо на практыцы інструмент можа стаць працэдурай адбору, нават калі людзі «тэхнічна» ў гэтым працэсе. У ЗША Камісія па роўных магчымасцях пры працаўладкаванні (EEOC) выразна заявіла, што алгарытмічныя інструменты прыняцця рашэнняў, якія выкарыстоўваюцца для прыняцця або абгрунтавання рашэнняў аб працаўладкаванні, могуць выклікаць тыя ж старыя пытанні аб разрозненых/негатыўных наступствах — і што працадаўцы могуць несці адказнасць, нават калі пастаўшчык стварыў або карыстаецца інструментам. [1]
Мінімальная жыццяздольная «добрая» сістэма найму з дапамогай штучнага інтэлекту ✅
Добрая сістэма найму на працу са штучным інтэлектам мае некалькі важных момантаў (так, яны трохі сумныя, але сумныя — гэта бяспечна):
-
Уваходныя дадзеныя, звязаныя з працай : ацэньвайце сігналы, звязаныя з роляй, а не вібрацыі
-
Тлумачнасць, якую можна паўтарыць уголас : калі кандыдат пытаецца «чаму», у вас ёсць зразумелы адказ
-
Чалавечы кантроль мае значэнне : не цырыманіяльнае пстрыканне — рэальныя паўнамоцтвы для адмены
-
Праверка + маніторынг : вынікі тэстаў, назіранне за адхіленнямі, вядзенне запісаў
-
Дызайн, зручны для кандыдатаў : зразумелыя крокі, даступны працэс, мінімум глупстваў
-
Прыватнасць па прынцыпе праектавання : мінімізацыя дадзеных, правілы захоўвання, бяспека + кантроль доступу
Калі вам патрэбна надзейная ментальная мадэль, запазычыце яе з NIST AI Risk Management Framework — гэта, па сутнасці, структураваны спосаб кіравання, картаграфавання, вымярэння і кіравання рызыкамі штучнага інтэлекту на працягу ўсяго жыццёвага цыклу. Гэта не казка на ноч, але яна сапраўды карысная для таго, каб зрабіць гэтыя рэчы прыдатнымі для аўдыту. [4]
Дзе штучны інтэлект найлепш падыходзіць у варонцы продажаў (і дзе гэта становіцца пікантным) 🌶️
Найлепшыя месцы для пачатку (звычайна)
-
Складанне і ўдакладненне апісання вакансіі ✍️
Генератыўны штучны інтэлект можа паменшыць колькасць жаргону, выдаліць раздутыя спісы пажаданняў і палепшыць яснасць (пры ўмове праверкі на наяўнасць псіхічнага здароўя). -
Капілоты рэкрутэраў (рэзюмэ, варыянты ахопу, лагічныя радкі).
Вялікія выйгрышы ў прадукцыйнасці, нізкі рызыка прыняцця рашэнняў, калі людзі застаюцца ва ўладзе. -
Планаванне + часта задаваныя пытанні кандыдатаў 📅
Кандыдатам падабаецца аўтаматызацыя, калі з ёй робяць ветліва.
Зоны падвышанай рызыкі (рухайцеся асцярожна)
-
Аўтаматызаванае ранжыраванне і адхіленне.
Чым больш вырашальным становіцца бал, тым больш ваш цяжар перамяшчаецца з «прыемнага інструмента» на «даказаць, што гэта звязана з працай, кантралюецца, а не ціха выключае групы». -
Відэааналіз або «паводніцкія высновы» 🎥
Нават калі яны рэкламуюцца як «аб'ектыўныя», яны могуць супярэчыць інваліднасці, патрэбам даступнасці і хісткай валіднасці. -
Усё, што становіцца «выключна аўтаматызаваным» са значнымі наступствамі.
Згодна з GDPR Вялікабрытаніі, людзі маюць права не падпадаць пад дзеянне пэўных выключна аўтаматызаваных рашэнняў з юрыдычнымі або падобнымі значнымі наступствамі, і там, дзе гэта дастасоўна, вам таксама патрэбныя гарантыі, такія як магчымасць атрымаць умяшанне чалавека і аспрэчыць рашэнне. (Таксама: ICO адзначае, што гэтае кіраўніцтва знаходзіцца на стадыі перагляду з-за змяненняў у заканадаўстве Вялікабрытаніі, таму разглядайце гэта як вобласць, якую трэба падтрымліваць у актуальным стане.) [3]
Кароткія азначэнні (каб усе спрачаліся пра адно і тое ж) 🧠
Калі вы перанялі толькі адну занудную звычку: вызначце тэрміны, перш чым купляць інструменты.
-
Інструмент алгарытмічнага прыняцця рашэнняў : агульны тэрмін для праграмнага забеспячэння, якое ацэньвае/рэйтынгуе кандыдатаў або супрацоўнікаў, часам з выкарыстаннем штучнага інтэлекту, для прыняцця абгрунтаваных рашэнняў.
-
Неспрыяльны ўплыў / дыспаратны ўплыў : «нейтральны» працэс, які непрапарцыйна выключае людзей на падставе абароненых характарыстык (нават калі ніхто гэтага не меў на ўвазе).
-
Звязана з працай + адпавядае бізнес-патрэбам : планка, да якой вы імкнецеся, калі інструмент адсейвае людзей, і вынікі выглядаюць аднабаковымі.
Гэтыя канцэпцыі (і тое, як думаць пра ўзровень адбору) выразна выкладзены ў тэхнічнай дапамозе Камісіі па роўных магчымасцях пры працаўладкаванні (EEOC) па пытаннях штучнага інтэлекту і негатыўнага ўздзеяння. [1]
Параўнальная табліца - распаўсюджаныя варыянты найму ў сферы штучнага інтэлекту (і для каго яны насамрэч прызначаны) 🧾
| Інструмент | Аўдыторыя | Кошт | Чаму гэта працуе |
|---|---|---|---|
| Дапаўненні штучнага інтэлекту ў пакетах ATS (адбор, супастаўленне) | Каманды з вялікай колькасцю працы | На аснове цытат | Цэнтралізаваны працоўны працэс + справаздачнасць… але старанна наладжвайце, інакш гэта стане фабрыкай адхіленняў |
| Пошук талентаў + адкрыццё новых ведаў праз штучны інтэлект | Арганізацыі, якія займаюцца пошукам рэсурсаў | ££–£££ | Знаходзіць сумежныя профілі і «схаваных» кандыдатаў — дзіўна карысна для нішавых пасад |
| Разбор рэзюмэ + таксанамія навыкаў | Каманды патанаюць у PDF-файлах рэзюмэ | Часта ў камплекце | Скарачае ручную сартаванне; недасканала, але хутчэй, чым аглядаць усё на вока а 23:00 😵 |
| Чат кандыдатаў + аўтаматызацыя планавання | Пагадзінная, кампус, вялікі аб'ём | £–££ | Хутчэйшы час рэагавання і менш няяўак — адчуваецца як прыстойны кансьерж |
| Структураваныя камплекты для інтэрв'ю + ацэначныя карткі | Каманды выпраўляюць неадпаведнасці | £ | Робіць інтэрв'ю менш выпадковымі — ціхая перамога |
| Платформы ацэнкі (прыклады работ, мадэляванні) | Найманне з улікам навыкаў | ££ | Лепшы сігнал, чым рэзюмэ, калі гэта мае дачыненне да працы — усё роўна адсочвайце вынікі |
| Маніторынг прадузятасці + інструменты падтрымкі аўдыту | Рэгуляваныя / усведамляюць рызыкі арганізацыі | £££ | Дапамагае адсочваць тэмпы адбору і іх зрухі з цягам часу — у асноўным, чэкі |
| Працоўныя працэсы кіравання (зацвярджэнні, журналы, інвентарызацыя мадэляў) | Большыя каманды па кадрах і юрыспрудэнцыі | ££ | Запабягае таму, каб пытанне «хто што ўхваліў» пазней не ператварылася ў пошук скарбаў |
Прызнанне за маленькім столікам: цэны на гэтым рынку слізкія. Прадаўцы любяць энергію «давайце патэлефануем». Таму ўспрымайце кошт як «адносныя намаганні + складанасць кантракту», а не як акуратную налепку... 🤷
Як крок за крокам выкарыстоўваць штучны інтэлект пры найме (разгортванне, якое не будзе вам надакучлівым пазней) 🧩
Крок 1: Выберыце адну балючую кропку, а не ўвесь сусвет
Пачніце з чагосьці накшталт:
-
скарачэнне часу праглядаў для адной сям'і роляў
-
паляпшэнне пошуку кадраў для цяжкадаступных пасад
-
стандартызацыя пытанняў для інтэрв'ю і ацэначных картак
Калі вы паспрабуеце перабудаваць працэс найму з дапамогай штучнага інтэлекту з першага ж дня, вы атрымаеце працэс Франкенштэйна. Тэхнічна гэта будзе працаваць, але ўсе гэта ненавідзяць. А потым яны абыдуць гэта, што яшчэ горш.
Крок 2: Вызначце «поспех» па-за хуткасцю
Хуткасць мае значэнне. Як і тое, каб хутка не наняць няправільнага чалавека 😬. Трэк:
-
час да першага адказу
-
час на складанне кароткага спісу
-
суадносіны сумоўяў да прапаноў
-
працэнт адмоваў ад кандыдатаў
-
паказчыкі якасці найму (час нарошчвання, раннія сігналы прадукцыйнасці, утрыманне персаналу)
-
розніцы ў хуткасці адбору паміж групамі на кожным этапе
Калі вымяраць толькі хуткасць, вы аптымізуеце «хуткія адмовы», што не тое ж самае, што «добры найм».
Крок 3: Зафіксуйце свае пункты прыняцця рашэнняў чалавекам (запішыце іх)
Будзьце балюча відавочнымі:
-
дзе штучны інтэлект можа прапанаваць
-
дзе людзі павінны вырашаць
-
дзе людзі павінны праглядаць перавызначэнні (і запісваць прычыны)
Практычны тэст на пах: калі паказчыкі перавызначэння фактычна роўныя нулю, вашым «чалавекам у цыкле» можа быць дэкаратыўная налепка.
Крок 4: Спачатку правядзіце ценявы тэст
Перш чым вынікі штучнага інтэлекту паўплываюць на рэальных кандыдатаў:
-
праверце гэта на мінулых цыклах найму
-
параўнайце рэкамендацыі з рэальнымі вынікамі
-
звярніце ўвагу на заканамернасці, такія як «выдатныя кандыдаты сістэматычна займаюць нізкія пазіцыі ў рэйтынгу»
Складаны прыклад (таму што такое здараецца часта): мадэль «любіць» бесперапынную працу і карае за перапынкі ў кар'еры... што ціха прыніжае рэйтынг апекуноў, людзей, якія вяртаюцца пасля хваробы, і людзей з нелінейнымі шляхамі. Ніхто не кодаваў «быць несправядлівым». Дадзеныя зрабілі гэта за вас. Крута, крута, крута.
Крок 5: Пілотны праект, а затым павольна пашырайцеся
Добрасумленны пілот уключае ў сябе:
-
навучанне рэкрутэраў
-
калібровачныя сесіі менеджара па падборы персаналу
-
абмен паведамленнямі з кандыдатамі (што аўтаматызавана, а што не)
-
шлях паведамлення пра памылкі для памежных выпадкаў
-
журнал змяненняў (што змянілася, калі, хто гэта зацвердзіў)
Ставіцеся да пілотных праектаў як да лабараторыі, а не як да маркетынгавага запуску 🎛️.
Як выкарыстоўваць штучны інтэлект пры найме, не парушаючы прыватнасць 🛡️
Канфідэнцыяльнасць — гэта не проста юрыдычныя праверкі, гэта давер да кандыдата. А давер, будзем шчырымі, ужо і так далікатны пры найме.
Практычныя крокі па забеспячэнні прыватнасці:
-
Мінімізуйце трафік : не пыласосце ўсё «на ўсялякі выпадак»
-
Будзьце выразнымі : паведаміце кандыдатам, калі выкарыстоўваецца аўтаматызацыя і якія дадзеныя выкарыстоўваюцца
-
Абмежаванне захоўвання : вызначэнне тэрміну захоўвання дадзеных заяўніка ў сістэме
-
Бяспечны доступ : дазволы на аснове роляў, журналы аўдыту, кантроль пастаўшчыка
-
Абмежаванне мэты : выкарыстоўваць дадзеныя кандыдатаў для найму, а не выпадковыя будучыя эксперыменты
Калі вы наймаеце супрацоўнікаў у Вялікабрытаніі, ICO вельмі прамалінейна патлумачыў, што арганізацыі павінны задаваць перад закупкай інструментаў для падбору персаналу з выкарыстаннем штучнага інтэлекту, у тым ліку правесці DPIA на ранняй стадыі, забяспечыць справядлівую/мінімальную апрацоўку і выразна растлумачыць кандыдатам, як выкарыстоўваецца іх інфармацыя. [2]
Акрамя таго, не забывайце пра даступнасць: калі крок, заснаваны на штучным інтэлекце, блакуе кандыдатаў, якім патрэбныя адаптацыі, вы ствараеце бар'ер. Гэта дрэнна з этычнага пункту гледжання, дрэнна з юрыдычнага пункту гледжання, дрэнна для брэнда вашага працадаўцы. Тройчы дрэнна.
Прадузятасць, справядлівасць і негламурная праца маніторынгу 📉🙂
Вось тут большасць каманд недастаткова інвестуюць. Яны купляюць інструмент, уключаюць яго і мяркуюць, што «прадузятасць з боку пастаўшчыка» — гэта суцяшальная гісторыя. Але часта яна і рызыкоўная.
Працаздольная працэдура справядлівасці выглядае наступным чынам:
-
Праверка перад разгортваннем : што яна вымярае і ці звязана яна з працай?
-
Маніторынг неспрыяльнага ўздзеяння : адсочванне паказчыкаў адбору на кожным этапе (падача заяўкі → адбор → сумоўе → прапанова)
-
Аналіз памылак : дзе кластарызуюцца ілжываадмоўныя вынікі?
-
Праверка даступнасці : ці хуткае і паважлівае размяшчэнне?
-
Праверкі дрэйфу : патрэбы ў ролях змяняюцца, рынкі працы змяняюцца, мадэлі змяняюцца... ваш маніторынг таксама павінен змяніцца
А калі вы працуеце ў юрысдыкцыях з дадатковымі правіламі: не спяшайцеся з іх выкананнем пазней. Напрыклад, мясцовы закон штата Нью-Ёрк № 144 абмяжоўвае выкарыстанне пэўных аўтаматызаваных інструментаў прыняцця рашэнняў аб працаўладкаванні, калі нядаўна не было праведзена праверка прадузятасці, публічнай інфармацыі аб гэтай праверцы і неабходных паведамленняў — прычым выкананне пачнецца ў 2023 годзе. [5]
Пытанні належнай абачлівасці пастаўшчыка (скрадзіце іх) 📝
Калі прадавец кажа «даверцеся нам», перакладзіце гэта як «пакажыце нам».
Спытайце:
-
Якія дадзеныя былі выкарыстаны для навучання, і якія дадзеныя выкарыстоўваюцца пры прыняцці рашэння?
-
Якія асаблівасці ўплываюць на вынік? Ці можаце вы растлумачыць гэта па-чалавечы?
-
Якія тэсты на прадузятасць вы праводзіце — якія групы, якія паказчыкі?
-
Ці можам мы самі праводзіць аўдыт вынікаў? Якую справаздачнасць мы атрымліваем?
-
Як кандыдаты праходзяць праверку чалавекам - працоўны працэс + тэрміны?
-
Як вы спраўляецеся з пытаннямі адаптацыі? Якія-небудзь вядомыя спосабы збою?
-
Бяспека + захоўванне: дзе захоўваюцца дадзеныя, як доўга, хто мае да іх доступ?
-
Кантроль змяненняў: ці паведамляеце вы кліентам, калі мадэлі абнаўляюцца або ацэньваюцца змены?
Акрамя таго: калі інструмент можа адсеяць людзей, ставіцеся да яго як да працэдуры адбору — і дзейнічайце адпаведна. Рэкамендацыі EEOC даволі рэзкія, што адказнасць працадаўцы не знікае чароўным чынам, таму што «гэта зрабіў пастаўшчык». [1]
Генератыўны штучны інтэлект у найме - бяспечныя і разумныя спосабы выкарыстання (і спіс непрыдатных) 🧠✨
Бяспечна і вельмі карысна
-
перапішыце аб'явы аб вакансіях, каб пазбавіцца ад лішняга і палепшыць яснасць
-
рыхтуйце чарнавікі паведамленняў для інфармацыйнай падтрымкі з шаблонамі персаналізацыі (калі ласка, захоўвайце чалавечнасць 🙏)
-
абагульніць запісы з інтэрв'ю і супаставіць іх з кампетэнцыямі
-
ствараць структураваныя пытанні для інтэрв'ю, звязаныя з пасадай
-
кантакты з кандыдатамі для атрымання тэрмінаў, часта задаваных пытанняў і рэкамендацый па падрыхтоўцы
Спіс таго, што нельга рабіць (ці хаця б «запаволіцца і пераасэнсаваць»)
-
выкарыстанне транскрыпцыі чат-бота ў якасці схаванага псіхалагічнага тэсту
-
дазволіць штучнаму інтэлекту вырашаць, ці адпавядае ён культуры (гэтая фраза павінна выклікаць трывогу),
-
збор дадзеных з сацыяльных сетак без выразнага абгрунтавання і згоды
-
аўтаматычнае адхіленне кандыдатаў на аснове непразрыстых балаў без шляху разгляду
-
прымушаючы кандыдатаў праходзіць праз штучны інтэлект, які не прадказвае вынікі працы
Карацей кажучы: так, стварайце кантэнт і структуру. Аўтаматызуйце канчатковае рашэнне, будзьце асцярожныя.
Заключныя заўвагі - занадта доўга, я не чытаў 🧠✅
Калі вы больш нічога не памятаеце:
-
Пачніце з малога, спачатку правядзіце пілотны праект, вымярайце вынікі. 📌
-
Выкарыстоўвайце штучны інтэлект, каб дапамагаць людзям, а не сціраць адказнасць.
-
Дакументуйце моманты прыняцця рашэнняў, праверце актуальнасць працы і кантралюйце справядлівасць.
-
Сур'ёзна ставіцеся да абмежаванняў прыватнасці і аўтаматызаванага прыняцця рашэнняў (асабліва ў Вялікабрытаніі).
-
Патрабуйце празрыстасці ад пастаўшчыкоў і захоўвайце ўласны аўдытарскі след.
-
Працэс наймання супрацоўнікаў са штучным інтэлектам выглядае больш структураваным і гуманным, а не больш халодным.
Вось як выкарыстоўваць штучны інтэлект у найме, не атрымаўшы ў выніку хуткай, упэўненай у сабе сістэмы, якая ўпэўнена памыляецца.
Спасылкі
[1] EEOC -
Выбраныя пытанні: ацэнка негатыўнага ўздзеяння праграмнага забеспячэння, алгарытмаў і штучнага інтэлекту, якія выкарыстоўваюцца ў працэдурах адбору на працу ў адпаведнасці з раздзелам VII (Тэхнічная дапамога, 18 мая 2023 г.) [2] ICO -
Думаеце аб выкарыстанні штучнага інтэлекту для садзейнічання ў падборы персаналу? Нашы ключавыя меркаванні па абароне дадзеных (6 лістапада 2024 г.) [3] ICO -
Што кажа GDPR Вялікабрытаніі аб аўтаматызаваным прыняцці рашэнняў і прафіляванні? [4] NIST -
Структура кіравання рызыкамі штучнага інтэлекту (AI RMF 1.0) (студзень 2023 г.) [5] Дэпартамент абароны правоў спажыўцоў і работнікаў Нью-Ёрка - Аўтаматызаваныя інструменты прыняцця рашэнняў аб працаўладкаванні (AEDT) / Мясцовае заканадаўства 144