Искусственный интеллект (ИИ) при приеме на работу предполагает использование технологий для автоматизации некоторых 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 соискателей. [1] Сторонники искусственного интеллекта при приеме на работу утверждают, что он снижает предвзятость, помогает найти квалифицированных кандидатов и высвобождает время сотрудников отдела кадров для других задач, в то время как противники опасаются, что ИИ увековечивает неравенство на рабочем месте и устраняет рабочие места.
Задний план
Искусственный интеллект был увлечением исследователей с момента появления этого термина в середине 1950-х годов. [2] Исследователи определили четыре основные формы интеллекта, которыми ИИ должен обладать, чтобы по-настоящему заменить людей на рабочем месте: механический, аналитический, интуитивный и чуткий. [3] Автоматизация следует предсказуемой последовательности, в которой сначала она сможет заменить механические задачи, затем аналитические задачи, затем интуитивные задачи и, наконец, задачи, основанные на эмпатии. [3] Однако полная автоматизация - не единственный возможный результат развития искусственного интеллекта. Вместо этого люди могут работать вместе с машинами, повышая их эффективность. В контексте найма это означает, что ИИ уже заменил многие основные кадровые задачи при найме и проверке, высвободив время для сотрудников отдела кадров для выполнения других, более творческих задач, которые еще нельзя автоматизировать или автоматизировать с финансовой точки зрения нецелесообразно. . [4] Это также означает, что тип вакансий, которые компании нанимают, и форма найма будут продолжать меняться, поскольку меняются наиболее ценные наборы навыков. [5]
Человеческие ресурсы были определены как одна из десяти отраслей, наиболее подверженных воздействию ИИ. [5] Компании все чаще используют ИИ для автоматизации некоторых аспектов процесса найма. В частности, гостиничный, финансовый и технологический секторы в значительной степени внедрили ИИ в свои процессы найма. [6]
Человеческие ресурсы - это, по сути, отрасль, основанная на прогнозировании. [7] Специалисты по кадрам должны спрогнозировать, какие люди подадут качественных кандидатов на работу, какие маркетинговые стратегии побудят этих людей подать заявку, какие кандидаты сделают лучших сотрудников, какие виды вознаграждения заставят их принять предложение, что такое необходимо было удержать сотрудника, каких сотрудников следует продвигать, какие сотрудники нужны компании, среди прочего. [7] ИИ особенно искусен в прогнозировании, потому что он может анализировать огромные объемы данных. Это позволяет ИИ делать выводы, которые многие люди упускают, и находить связи между, казалось бы, несвязанными точками данных. Это приносит пользу компании и делает выгодным использование ИИ для автоматизации или расширения многих задач, связанных с человеческими ресурсами. [7]
Использует
Скринеры
Скринеры - это тесты, которые позволяют компаниям отсеивать большой пул кандидатов и отбирать кандидатов с желаемыми характеристиками. Компании обычно используют анкеты, тесты кодирования, интервью и анализ резюме. Искусственный интеллект уже играет важную роль в процессе проверки. Резюме можно проанализировать с помощью ИИ на предмет желаемых характеристик, таких как определенный опыт работы или соответствующая степень. Затем интервью можно распространить на кандидатов, резюме которых содержат эти характеристики. [7]
Какие факторы используются для отбора кандидатов - это вопрос, который волнует специалистов по этике и борцов за гражданские права. Система отбора, которая отдает предпочтение людям, которые имеют характеристики, аналогичные характеристикам тех, кто уже работает в компании, может закрепить неравенство. Например, если компания, в которой преобладают белые и мужчины, использует данные своих сотрудников для обучения проверяющих, она может случайно создать процесс проверки, в котором предпочтение отдается белым кандидатам-мужчинам. Автоматизация проверяющих также может уменьшить предвзятость. Предубеждения против кандидатов с афроамериканскими именами были показаны в нескольких исследованиях. [8] Сканер AI может ограничить человеческую предвзятость и ошибки в процессе приема на работу, что позволит большему количеству соискателей из числа меньшинств добиться успеха. [9]
Прием на работу
Набор персонала включает выявление потенциальных кандидатов и маркетинг вакансий. ИИ обычно используется в процессе найма, потому что он может помочь увеличить количество квалифицированных кандидатов на должности. Компании могут использовать ИИ для нацеливания своего маркетинга на соискателей, которые, вероятно, хорошо подходят для должности. Это часто связано с использованием рекламных инструментов на сайтах социальных сетей, которые полагаются на ИИ. Facebook позволяет рекламодателям настраивать таргетинг рекламы на основе демографических данных, местоположения, интересов, поведения и связей. Facebook также позволяет компаниям ориентироваться на «похожую» аудиторию, то есть компания предоставляет Facebook набор данных, как правило, текущих сотрудников компании, а Facebook будет нацеливать рекламу на профили, похожие на профили в данных. набор. [10] Кроме того, сайты вакансий, такие как Indeed, Glassdoor и ZipRecruiter, нацелены на списки вакансий для соискателей, которые обладают определенными характеристиками, которые ищут работодатели. Таргетированная реклама имеет много преимуществ для компаний, пытающихся нанять сотрудников, таких как более эффективное использование ресурсов, охват желаемой аудитории и привлечение квалифицированных соискателей. Это помогло сделать его опорой в современном найме. [10]
Кто получает целевую рекламу, может быть спорным. При приеме на работу значение таргетированной рекламы связано с тем, кто может узнать о вакансии и подать заявку на нее. Информация о большинстве алгоритмов целевой рекламы является конфиденциальной . Некоторые платформы, такие как Facebook и Google, позволяют пользователям видеть, почему им было показано конкретное объявление, но пользователи, которые не получают рекламу, вероятно, никогда не узнают о его существовании, а также не имеют возможности узнать, почему им не было показано объявление. [10]
Интервью
Чат-боты были одним из первых приложений искусственного интеллекта и широко используются в процессе найма. Собеседники взаимодействуют с чат-ботами, чтобы ответить на вопросы интервью. Их ответы затем могут быть проанализированы с помощью ИИ, предоставляя потенциальным работодателям множество идей. Чат-боты упрощают процесс собеседования и сокращают труд сотрудников отдела кадров. [11] Видеоинтервью с использованием ИИИ стали широко распространенными. Компания HireVue, лидер в этой области, создала технологию, которая анализирует ответы и жесты интервьюируемых во время записанных видеоинтервью. Более 12 миллионов респондентов были проверены более чем 700 компаниями, которые используют эту услугу. [11]
Споры
Искусственный интеллект при приеме на работу дает много преимуществ, но он также имеет некоторые проблемы, которые беспокоят экспертов. [12] ИИ хорош настолько, насколько хорош данные, которые он использует. Предубеждения могут непреднамеренно встроиться в данные, используемые в ИИ. [1] Часто компании используют данные своих сотрудников, чтобы решить, кого нанять или нанять. Это может усилить предвзятость и привести к более однородной рабочей силе. Facebook Ads был примером платформы, которая вызвала такую полемику, позволив владельцам бизнеса указать, какого типа сотрудника они ищут. Например, объявления о вакансиях для медсестер и преподавателей могут быть настроены таким образом, чтобы их видели только женщины определенной возрастной группы. С тех пор Facebook Ads удалил эту функцию со своей платформы, сославшись на потенциальные проблемы с функцией сохранения предубеждений и стереотипов в отношении меньшинств.
Также может быть трудно количественно определить, что делает хорошего сотрудника. [1] Это создает проблему для обучения ИИ, чтобы предсказать, какие сотрудники будут лучше всего. Часто используемые показатели, такие как обзоры производительности, могут быть субъективными, и было показано, что белые сотрудники предпочитают чернокожих сотрудников, а мужчин - женщинам. [8] Еще одна проблема - ограниченный объем доступных данных. Работодатели собирают определенные сведения о кандидатах только на начальных этапах процесса приема на работу. Для этого ИИ должен определять кандидатов, имея очень ограниченную информацию. Кроме того, многие работодатели не часто нанимают сотрудников и поэтому имеют ограниченные данные о фирме, которые можно использовать. [1] Для борьбы с этим многие фирмы будут использовать алгоритмы и данные других фирм своей отрасли. [1] Опора AI на личные данные заявителей и нынешних сотрудников поднимает вопросы конфиденциальности. Эти проблемы влияют как на кандидатов, так и на нынешних сотрудников, но также могут иметь последствия для третьих лиц, которые связаны через социальные сети с кандидатами или нынешними сотрудниками. Например, просмотр чьей-либо социальной сети также покажет его друзей и людей, которых они отметили на фотографиях или в публикациях. [1]
AI упрощает компаниям поиск соискателей в социальных сетях. Исследование, проведенное Университетом Монаша, показало, что 45% менеджеров по найму используют социальные сети, чтобы получить представление о соискателях. Семьдесят процентов опрошенных заявили, что они отклонили кандидатуру из-за того, что было обнаружено в социальных сетях их кандидата, но только 17% менеджеров по найму рассматривали использование социальных сетей в процессе приема на работу как нарушение конфиденциальности кандидатов. Использование социальных сетей в процессе приема на работу привлекает менеджеров по найму, потому что они предлагают им менее тщательно продуманный взгляд на жизнь соискателей. Компромисс конфиденциальности важен. Профили в социальных сетях часто раскрывают информацию о заявителях, которую отделы кадров не имеют права требовать от заявителей раскрытия информации, например о расе, статусе способностей и сексуальной ориентации. [13]
AI и будущее найма
ИИ меняет способ выполнения работы. Искусственный интеллект и другие технологические достижения, такие как усовершенствования робототехники, поставили 47% рабочих мест под угрозу исчезновения в ближайшем будущем. [14] Некоторые классифицируют сдвиги в рабочей силе, вызванные ИИ, как четвертую промышленную революцию, которую они называют промышленной революцией 4.0. [5] Однако, по мнению некоторых ученых, преобразующее влияние ИИ на труд преувеличено. Теория «без реальных изменений» утверждает, что ИТ-революция уже произошла, но преимущества внедрения новых технологий не перевешивают затраты, связанные с их внедрением. Эта теория утверждает, что результат ИТ-революции оказался гораздо менее значительным, чем предполагалось изначально. [15] Другие ученые опровергают эту теорию, утверждая, что ИИ уже привел к значительной потере работы неквалифицированной рабочей силы и что он устранит рабочие места со средним и высоким уровнем квалификации в будущем. Эта позиция основана на идее, что ИИ еще не является технологией общего пользования и что любая потенциальная четвертая промышленная революция еще не произошла в полной мере. [15] Третья теория утверждает, что эффект ИИ и других технологических достижений слишком сложен, чтобы его еще можно было понять. Эта теория основана на идее о том, что, хотя ИИ, скорее всего, устранит рабочие места в краткосрочной перспективе, он также, вероятно, увеличит спрос на другие рабочие места. Тогда возникает вопрос, будут ли новые рабочие места доступны для людей и появятся ли они рядом, когда рабочие места будут сокращены. [15]
Хотя роботы могут заменять людей для выполнения некоторых задач, все еще есть много задач, которые не могут быть выполнены в одиночку роботами, владеющими искусственным интеллектом. В исследовании проанализировано 2000 рабочих задач в 800 различных профессиях по всему миру и сделан вывод о том, что половину (на общую сумму 15 триллионов долларов США в виде заработной платы) можно автоматизировать путем адаптации уже существующих технологий. Менее 5% профессий можно полностью автоматизировать, а 60% имеют как минимум 30% автоматизируемых задач. [16] Другими словами, в большинстве случаев искусственный интеллект является инструментом, а не заменой труда. По мере того, как искусственный интеллект входит в сферу человеческой работы, люди постепенно обнаруживают, что искусственный интеллект неспособен выполнять уникальные задачи, и преимущество человек должен понимать уникальность и рационально использовать инструменты. 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 иметь дело с рутинными делами. Благодаря взаимности машины позволяют людям «усилить» свои возможности для таких задач, как разрешение неоднозначной информации, вынесение суждения в сложных случаях и установление контактов с недовольными клиентами ». [17] Догерти и Уилсон наблюдали успешные новые типы взаимодействия человека и компьютера в профессиях и задачах в различных областях. [18] Другими словами, даже в тех видах деятельности и способностях, которые считаются более простыми, новые технологии не будут представлять непосредственной опасности для рабочих. Что касается General Electric, покупателям ее и ее оборудования всегда будут нужны обслуживающие работники. Предпринимателям нужны эти работники, чтобы хорошо работать с новыми системами, которые могут по-новому интегрировать их навыки с передовыми технологиями.
Искусственный интеллект значительно ускорил процесс найма, резко снизив расходы. Например, Unilever рассмотрела более 250 000 заявок с использованием ИИ и сократила процесс приема на работу с 4 месяцев до 4 недель. Это сэкономило компании 50 000 рабочих часов. [11] Повышение эффективности, которые обещает ИИ, ускорило его внедрение отделами кадров во всем мире. [11]
Рекомендации
- ^ a b c d e f Тамбе, Прасанна; Капелли, Питер; Якубович, Валерий (август 2019). «Искусственный интеллект в управлении человеческими ресурсами: вызовы и перспективы» . Обзор управления Калифорнии . 61 (4): 15–42. DOI : 10.1177 / 0008125619867910 . ISSN 0008-1256 . S2CID 220124861 .
- ^ Энгстер, Фрэнк; Мур, Фиби В (2020-02-29). «Поиск (искусственного) интеллекта в капитализме» . Капитал и класс . 44 (2): 201–218. DOI : 10.1177 / 0309816820902055 . ISSN 0309-8168 . S2CID 216159322 .
- ^ а б Хуан, Мин-Хуэй; Ржавчина, Роланд Т. (05.02.2018). «Искусственный интеллект на службе» . Журнал сервисных исследований . 21 (2): 155–172. DOI : 10.1177 / 1094670517752459 . ISSN 1094-6705 . S2CID 169814393 .
- ^ Канер, Салих; Бхатти, Фейза (12 сентября 2020 г.). «Концептуальные основы определения бизнес-стратегии для искусственного интеллекта» . Современные управленческие исследования . 16 (3): 175–206. DOI : 10,7903 / cmr.19970 . ISSN 1813-5498 .
- ^ а б в Машелкар, РА (08.07.2018). «Экспоненциальные технологии, Индустрия 4.0 и будущее рабочих мест в Индии» . Обзор рыночной интеграции . 10 (2): 138–157. DOI : 10.1177 / 0974929218774408 . ISSN 0974-9292 . S2CID 158398849 .
- ^ Торрес, Эдвин Н .; Мехия, Синтия (01.02.2017). «Асинхронные видеоинтервью в индустрии гостеприимства: соображения по выбору виртуального сотрудника» . Международный журнал гостиничного менеджмента . 61 : 4–13. DOI : 10.1016 / j.ijhm.2016.10.012 . ISSN 0278-4319 .
- ^ а б в г Агравал, Аджай; Ганс, Джошуа; Гольдфарб, Ави (июнь 2018 г.). «Экономическая политика в области искусственного интеллекта» . Кембридж, Массачусетс. DOI : 10,3386 / w24690 . Цитировать журнал требует
|journal=
( помощь ) - ^ а б Роджерс (2019). «Гонка на рынке труда: роль равных возможностей трудоустройства и других мер 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 (02.07.2020). «Двойные пути к предвзятости: идеология и рессентимент оценщиков независимо друг от друга предсказывают расовую дискриминацию при приеме на работу» . Журнал прикладной психологии . DOI : 10.1037 / apl0000804 . ISSN 1939-1854 . PMID 32614205 .
- ^ а б в «Большие данные», Искусственный интеллект и большие данные , Хобокен, Нью-Джерси, США: John Wiley & Sons, Inc., стр. 75–82, 2018-02-16, doi : 10.1002 / 9781119426653.app1 , ISBN 978-1-119-42665-3
- ^ а б в г Вардарлье, Пелин; Зафер, Джем (2019-11-10), «Использование искусственного интеллекта в качестве бизнес-стратегии в процессе найма и социальной перспективе» , 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, получено 07.11.2020
- ^ Костиган, Рут; Стоун, Ричард (2017-06-29), "9. Свобода протеста и закон об общественном порядке" , Гражданские свободы и права человека , Oxford University Press, DOI : 10.1093 / he / 9780198744276.003.0009 , ISBN 978-0-19-874427-6, получено 2020-10-31
- ^ Голландия, Питер; Jeske, Дебора (2017-08-09), «Изменение роли социальных медиа в сфере труда: последствия для подбора и отбора» , Электронные HRM в смарт - Эру , Emerald Publishing Limited, С. 287-309,. Дои : 10,1108 / 978- 1-78714-315-920161011 , ISBN 978-1-78714-316-6, получено 07.11.2020
- ^ Брумэн, 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. DOI : 10,1017 / jmo.2016.55 . ISSN 1833-3672 .
- ^ а б в Бойд, Росс; Холтон, Роберт Дж. (2017-08-29). «Технологии, инновации, занятость и власть: действительно ли робототехника и искусственный интеллект означают социальную трансформацию?» . Журнал социологии . 54 (3): 331–345. DOI : 10.1177 / 1440783317726591 . ISSN 1440-7833 . S2CID 149228281 .
- ^ Маньяка, Джеймс; Чуй, Михаил; Миремади, Мехди; Бугин, 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» . Цитировать журнал требует
|journal=
( помощь ) - ^ Догерти, Пол; Уилсон, Х. (март 2018 г.). Человек + машина: новый взгляд на работу в эпоху искусственного интеллекта .