Алгоритм не знає першого враження “Посібник із роботи на воді”
Гостьовий внесок Даніеля Шефера, instaffo
Упередження і навіть дискримінація можуть зіграти вирішальну роль у ручному підборі персоналу. Сама назва може спричинити асоціативні процеси, які можуть стати на заваді нехмарному та безцінному судженню, заснованому на придатності для даної посади. Оцифровка може вирішити ці проблеми для компаній та заявників.
Суб’єктивність як вихідна проблема
Менеджери персоналу, а також заявники неодноразово стикаються з невизначеністю того, наскільки об'єктивно здійснюється відбір претендентів. На жаль, перше враження часто є більш вирішальним, ніж повинно було. Починаючи з таких банальностей, як розмиті фотографії заявок або плутані макети, до дискримінаційних помилкових оцінок щодо придатності людини залежно від віку та статі. Як тільки виникає негативне враження, воно може заважати судженням, заснованим виключно на навичках.
Чому нічого не працює без об’єктивності
Мета кожної компанії - залучити найкращих спеціалістів. Тому суб’єктивність є великою проблемою. Першого враження навряд чи можна уникнути у людей. Вага цього першого враження визначає, наскільки серйозними є наслідки суб'єктивного судження. Через зміни на ринку персоналу компанії більше не можуть зосереджено переглядати документи заявок, а в першу чергу займаються активним пошуком відповідних фахівців. Тут необхідна об’єктивність. Не лише для запобігання дискримінації, але й для того, щоб зробити кваліфікований попередній відбір. Однак пошуки вручну не залишають часу для точної оцінки придатності кожного потенційного кандидата. Отже, наслідки упереджень через перше враження є серйозними. Багато кандидатів не розглядаються, хоча вони мали б високу кваліфікацію на цю посаду як професійно, так і, можливо, також особисто.
Алгоритми замість упереджень
Оскільки метою кожної вакансії є працевлаштування найбільш кваліфікованих людей, оцінка навичок та досвіду повинна бути в центрі уваги попереднього відбору. Кваліфіковані особи не повинні втрачати вагу через суб’єктивні фактори, що руйнують. Штучний інтелект та алгоритми можуть допомогти кількома способами: оскільки вони роблять точний попередній вибір на основі твердих та м’яких навичок, вони завжди об’єктивні. Крім того, вони також замінюють трудомісткі процеси пошуку та попереднього відбору.
Якщо вимоги до посади відповідають навичкам та досвіду спеціаліста, перше враження, створене резюме, фотографією заявки тощо, не має значення. Однак набагато важливішим є те, що такі фактори, як вік, стать тощо, не мають значення для попереднього відбору, і що це повністю запобігає дискримінації. Анонімні профілі також є важливим кроком у цьому напрямку. На нашій відповідній платформі Select алгоритми з'єднують понад 500 компаній з найкваліфікованішими фахівцями з ІТ, продажів та маркетингу. Лише коли компанії приймають рішення про співбесіду, особисті дані розголошуються. Дискримінація повинна грати роль не тільки у відборі претендентів з етичної точки зору. Тому автоматизація процесів пошуку та попереднього відбору є важливим кроком у запобіганні дискримінації.
Людина і техніка
Ні штучний інтелект, ні алгоритми не є дискримінаційними. Однак, якщо алгоритми використовуються для спеціального виключення кандидатів на основі таких факторів, як вік тощо, або якщо А.І. вчитися на неправильних процесах, цей принцип застарів. Розробники програмного забезпечення та компанії несуть тут однакову відповідальність. Основні етичні принципи та роздуми над власною суб’єктивністю терміново потрібні в довгостроковій перспективі, щоб повністю використати потенціал технічного прогресу.
Даніель Шефер
Генеральний директор та засновник HR-технологічної компанії Instaffo
Instaffo - Ми пов’язуємо світ робочими місцями.
Instaffo - це HR-технологічна компанія, яка розробляє програмне забезпечення для автоматичного пошуку та попереднього відбору фахівців. На додаток до рішень для компаній, Instaffo також пропонує відповідну платформу, на якій фахівці можуть зробити наступний крок у своїй кар'єрі анонімно, безкоштовно та без подання заявки.