סינון קורות חיים על ידי בינה מלאכותית, למה לא!!!!!
לכלים אוטומטיים, כולל מערכות מונעות בינה מלאכותית, יש פוטנציאל להכניס הטיה או אפליה בתהליכים שונים, כולל גיוס עובדים. בעוד שכלים אלו נועדו לייעל תהליכים ולחסוך במשאבים, הם יכולים להנציח או להגביר הטיות קיימות אם הם לא מתוכננים ומפוקחים בקפידה.
אז גם אם יצעקו שם בחוץ "זה מסנן קורות החיים הכי טוב שלי", לא מומלץ לתת אמון בכלים חדשים שלא נבחנו, הותאמו ונבדקו. נצא לדרך… למה לא בינה מלאכותית בתהליך סינון קורות החיים.
10 טעויות נפוצות בסינון קורות חיים על ידי בינה מלאכותית
1. נתוני אימון מוטים: אלגוריתמי AI לומדים מנתונים היסטוריים, ואם נתוני האימון מוטים, מערכת ה-AI עשויה לשכפל את ההטיות הללו. אם החלטות היסטוריות לעבודה הושפעו ממגדר, גזע או מאפיינים מוגנים אחרים, הבינה המלאכותית עלולה ללמוד ללא כוונה להעדיף או להפלות קבוצות מסוימות.
2. חוסר גיוון בנתוני האימון: אם בנתוני ההכשרה חסר גיוון מבחינת מגדר, גזע או גורמים דמוגרפיים אחרים, ייתכן שה-AI לא יציג במדויק את כל מגוון המועמדים המתאימים. זה יכול להוביל להחלטות מוטות שמשפיעות באופן לא פרופורציונלי על קבוצות מסוימות.
3. הטיית שפה ותחביר: אלגוריתמי AI יכולים להיות רגישים לדפוסי שפה ותחביר הקיימים בקורות חיים. ביטויים או מילות מפתח מסוימות הקשורות למגדר, גיל או רקע תרבותי עלולים לגרום לתוצאות מוטות, וכתוצאה מכך להעדפה או לדחייה של מועמדים על סמך מאפיינים כאלה.
4. התאמת יתר: אלגוריתמי AI יכולים להיות מותאמים יתר על המידה לפרטים הספציפיים של נתוני האימון, וכתוצאה מכך להתאמת יתר. המשמעות היא שה-AI עשוי לקבל החלטות על סמך נקודות נתונים ספציפיות הקיימות במערך ההכשרה, אך לא ישימות למאגר המועמדים הרחב יותר.
5. הגברה של הטיה היסטורית: מערכות AI יכולות להנציח הטיות היסטוריות הקיימות בנתוני אימון. לדוגמה, אם נתוני ההכשרה של תחום היסטורי שנשלט על ידי גברים אינם מאוזנים, הבינה המלאכותית עשויה להעדיף מועמדים גברים על פני נשים.
6. מתאמי נתונים לא מכוונים: אלגוריתמי בינה מלאכותית יכולים לקלוט מתאמים שלכאורה לא קשורים בנתוני האימון שמכניסים בטעות הטיה. לדוגמה, אם מוסדות חינוך מסוימים מקבלים ייצוג יתר בנתונים, הבינה המלאכותית עשויה לשייך בטעות מועמדים מאותם מוסדות בעלי כישורים גבוהים יותר.
7. תוויות נתונים והטיה של הערות: התוויות המוקצות לנתוני אימון יכולות להציג הטיה. אם למגיבים אנושיים יש נקודות מבט מוטות, הם עשויים לתייג נתונים עם הטיות מובנות שה-AI לומד מהן.
8. היעדר שיקולי הוגנות אלגוריתמיים: מפתחי בינה מלאכותית עשויים שלא לכלול שיקולי הוגנות בעיצוב האלגוריתם. ללא מנגנונים להעריך ולמתן הטיות, האלגוריתם עשוי להנציח או אפילו להחמיר את ההטיות הקיימות.
9. הטיית לולאת משוב: אם נעשה שימוש בהחלטות גיוס מוטות מהעבר כחלק מנתוני ההדרכה, הבינה המלאכותית עשויה ללמוד לשחזר את ההטיות הללו לאורך זמן, וליצור לולאת משוב שתגביר עוד יותר את ההטיה.
10. גיוון לא מספיק בצוותי פיתוח: הצוות שמפתח את מערכת הבינה המלאכותית עשוי להיות חסר גיוון, מה שמוביל לנקודות עיוורות לא מכוונות בזיהוי הטיות פוטנציאליות או הבנת החוויות של קבוצות מודרות.
אם ה -AI עוזר שלך, בקרוב הוא יחליף אותך!
- תהליכי גיוס עובדים כוללים לרוב בניית מערכות יחסים והבנת מועמדים ברמה האישית. בינה מלאכותית בלתי מבוקרת עשויה להחמיץ את ההיבטים הבין אישיים הללו, מה שיוביל לחוסר אמפתיה וקרבה, ובסופו של דבר לבניית מערכות יחסים רדודות.
- בינה מלאכותית לא מבוקרת עשויה שלא להעריך במדויק את ההתאמה התרבותית של מועמד בתוך הארגון, מה שעלול להוביל לגיוס עובדים לא מתאימים שמשפיעים על הדינמיקה והפרודוקטיביות של הצוות.
- בינה מלאכותית בלתי מבוקרת עשויה שלא להסתגל היטב לשינויים בצרכי גיוס עובדים או במצבים יוצאי דופן, מה שיהפוך אותה ללא יעילה כאשר היא מתמודדת עם מצבים לא סטנדרטיים.
- אינטואיציה ויצירתיות אנושית ממלאים תפקיד משמעותי בזיהוי הפוטנציאל הבלתי מנוצל של מועמדים. בינה מלאכותית בלתי מבוקרת עשויה להתעלם מהזדמנויות כאלו.
- החלטות AI לא מבוקרות לא מבטאות שקיפות, מה שמקשה על מתן הסברים במידת הצורך, או הצדקה של בחירת מועמדים, מה שפוגע באמון תהליך הגיוס.
איך בכל זאת לעבוד עם בינה מלאכותית בארגונים?
על ידי התמקדות בעקרונות של גיוון, שקיפות וניטור מתמשך, ארגונים יכולים להבטיח שתהליכי הגיוס המונעים בינה מלאכותית שלהם יתאימו עם הסטנדרטים האתיים לקידום מקום עבודה הוגן ומכיל. יישום AI אתי, לא רק מגן מפני החלטות מוטות, אלא גם מחזק את המחויבות להתייחס לכל המועמדים בשוויון, ללא קשר לרקע או למאפיינים שלהם. באמצעות צעדים יזומים אלה, ארגונים יכולים ליצור סביבת גיוס המשקפת את הערכים של הגינות, גיוון והכלה.
לסיכום...
הדבר שהכי מספק אותי בעשיה שלי הוא ההתפתחות הטכנולוגית, אבל עם כל השמחה וההתפרצות הגדולה של הבינה המלאכותית (ממש הר געש) לאחרונה קמו כל מיני כלים, מקצרי דרך למיניהם, שאנשים ללא ידע יכולים לעשות בהם שימוש לא נכון. כמי שמלמדת מנהלי משאבי אנוש ומנהלי גיוס, אני מדגישה שעין ולב הם הכרחיים לתפקיד. אל תעקרו אותם מהמחלקה הכי חשובה בארגון.
לקורס גיוס דיגיטלי או סדנת מיתוג מעסיק, השאירו פרטים
קורסים וסדנאות למנהלי HR - משאבי אנוש וגיוס
