Распространение таких инструментов является естественным следствием эволюции цифровой среды рекрутинга. Рекрутеры хотят быстрее находить нужных людей, поэтому разработчики технологий по подбору персонала автоматизировали тщательный ручной отбор резюме. Умное программное обеспечение теперь может прочитать каждую анкету вместо Вас. Оно и определит ключевые фразы, указывающие, что кандидат подходит для данной работы. А затем данное программное обеспечение предложит Вам кандидатов, которые, вероятно, подойдут лучше всего.

Давайте остановимся на минуту и подумаем.

Независимо от того, насколько эффективен этот процесс, каким бы быстрым он ни был, это все равно автоматическая версия проверки резюме. Программа отбирает ответы кандидатов о том, насколько они квалифицированы по их утверждению, а затем использует эти ответы для принятия решения о том, могут ли они выполнить работу. Кроме того, программа акцентирует внимание на послужном списке и опыте кандидата, а не на его способностях или характере. В основном, это рассмотрение резюме, проведенное с преувеличением. Программа превращает традиционный, но, как мы уже знаем, несовершенный процесс найма сотрудника, в более рациональный. Но не в более эффективный.

В приоритете находятся кандидаты, которые хорошо «выглядят» с формальной точки зрения или знают, как «обойти» систему, в то время как кандидаты, которые формально не выделяются на фоне остальных, остаются «вне игры», хотя и являются квалифицированными.

 Не делайте такую же ошибку, как Amazon

Но всё становится ещё хуже. В дополнение к тому, что ИИ-инструменты по подбору персонала «пропускают» лучших людей, они могут еще и нанести серьезный ущерб, в том числе Вашему бренду, потому что могут внести неприятную погрешность в Ваш рабочий процесс. В настоящее время стало широко известно, что компания Amazon отказалась от своего ИИ-инструмента по подбору персонала, потому что он дискриминировал женщин. Это, например, привело к снижению рейтинга кандидатов из женских колледжей. Представляете?

Я не критикую Amazon. По крайней мере, они приняли правильное решение, как только узнали о проблеме.

Проблема всех этих методов не в искусственном интеллекте. Скорее всего, она в данных, которые используются для работы алгоритмов. Сопоставление кандидатов с должностями на основе общих сведений или заявлений, которые они делают, является неудачной затеей. И неважно, насколько хороши алгоритмы.

Бас ван де Хатерд соглашается, говоря, что «здесь нет проблем с выбором людей с помощью инструментов ИИ. Вам просто нужны правильные данные для выбора людей».

По словам Хатерда: «Резюме рассказывает, что вы сделали, для кого и на протяжении какого времени. Оно не учитывает двух лучших предсказателей будущего успеха: насколько хорошо вы справились, и при каких обстоятельствах вы преуспели?»

Так что спросите себя: действительно ли Ваше программное обеспечение по подбору персонала предлагает Вам лучший способ выявления талантов или это просто представление в цифровом виде традиционного процесса найма сотрудников? Если Вы считаете, что резюме не является хорошим показателем результатов деятельности, то для совершения выбора, кого нанимать, Вам не следует использовать инструменты, основанные на данных, взятых из резюме. Вы должны требовать большего от технологий.

Вы заслуживаете лучшего

Проблема с традиционным процессом найма сотрудников, очевидно, не заканчивается на резюме. Результаты собеседований также не более, чем случайность. Поинтересуемся у BBC:

Мы много писали об альтернативах традиционным собеседованиям.

Ваш выбор технологий должен зависеть от того, каким, по Вашему мнению, должен быть процесс найма сотрудников. Он должен отражать Ваши ценности. Не соглашайтесь на то, что просто предлагает повышение показателей существующего процесса.

Чтобы узнать больше о том, как и почему мы используем инструменты ИИ читайте здесь.