|
ИИ лучше нанимает персонал, чем начальники-люди
|
|
|
|
Новое исследование показало, что искусственный интеллект (ИИ) лучше подходит для найма персонала, чем начальники-люди, но компании по-прежнему не доверяют ему в процессе найма. Исследователи из Лондона провели обзор предыдущих исследований, в которых оценивалась эффективность ИИ как инструмента вербовки. Они обнаружили, что ИИ «равняется или лучше» рекрутеров-людей, когда дело доходит до найма людей, которые продолжают хорошо работать. Хотя у ИИ были ограниченные возможности в прогнозировании результатов работы сотрудников после того, как они были наняты, ИИ «справедливее» и знаменует собой существенное улучшение по сравнению с людьми, как они показывают. ИИ также повышает «скорость заполнения» для открытых вакансий и «в основном лучше, чем люди» в улучшении разнообразия на рабочем месте.
|
|
|
|
Коэффициент заполнения относится к тому, сколько вакансий компания заполнила за определенный период времени, по сравнению с тем, сколько вакансий все еще открыты, ожидая заполнения. Новое исследование было проведено исследователями Inclusion Initiative Лондонской школы экономики и политических наук (LSE). Автор исследования Грейс Лордан из Лондонской школы экономики заявила, что при приеме на работу люди «страдают от кумовства и предвзятости», а это означает, что лучший кандидат не всегда получает работу, которую заслуживает. «Настало время, чтобы люди передали процесс найма машинам, у которых нет этих тенденций, — сказал Лордан. «Предубеждения, заложенные в алгоритмах, можно несколько смягчить, если их писать будет более внимательно, а сотрудники, не заинтересованные в процессе найма, смогут следить за процессом, чтобы уменьшить любые опасения по поводу справедливости.«Давайте одновременно развивать ИИ в рекрутменте и инклюзивности на рабочем месте».
|
|
|
Согласно предыдущему исследованию, по состоянию на 2019 год 37% предприятий внедрили ИИ для помощи в процессах принятия решений на рабочем месте, включая набор персонала. ИИ можно использовать при найме несколькими способами, например, путем поиска в сотнях резюме по определенной комбинации ключевых слов, чтобы сузить список кандидатов до тех, у кого наиболее подходящий опыт. Другим примером является использование чат-ботов для проведения предварительного собеседования с кандидатом, прежде чем он или она сможет встретиться со своим потенциальным работодателем. Для исследования исследователи рассмотрели в общей сложности 22 исследования, которые были опубликованы в период с 2005 года — примерно в то время, когда ИИ появился на рабочем месте — по 2021 год. Информация была извлечена из всех соответствующих исследований, а документы были отсортированы по темам в зависимости от оцениваемых результатов, таких как «эффективность» и «разнообразие».
|
|
|
|
В целом было обнаружено, что ИИ «равняется или лучше» людей при использовании в процессе найма, но люди «верят в свое превосходство» и поэтому склонны полагать, что они могут принимать лучшие решения, чем ИИ. ИИ также рекомендует кандидатов, у которых больше шансов быть принятыми на работу после собеседования — больше, чем у людей. Авторы также оценили, может ли ИИ уменьшить предвзятость при принятии решений и улучшить разнообразие выбранных кандидатов. В целом, наем с помощью ИИ привел к большему количеству результатов, ориентированных на «поощрение разнообразия и инклюзивности», чем наем людей, хотя это зависит от ИИ, отмечают авторы. В зависимости от алгоритма и того, какие данные вводятся, ИИ может быть «намного лучше или немного хуже» людей при выборе для найма недостаточно представленных групп, таких как цветные люди, люди с ограниченными возможностями и ЛГБТ.
|
|
|
|
Наконец, авторы обнаружили «крайне негативные отзывы», когда посмотрели, как кандидаты и рекрутеры реагируют на найм ИИ. Люди доверяют найму ИИ меньше, чем найму людей, потому что у них есть проблемы с конфиденциальностью, они считают ИИ менее представительным и считают организации, развертывающие найм ИИ, менее привлекательными, чем те, которые нанимают через людей. «В совокупности эти результаты приводят к разрыву между тем, как работает ИИ, и тем, как он воспринимается», — сказал ведущий автор исследования Пэрис Уилл из LSE. «Хотя практика найма ИИ в среднем показала улучшение по сравнению с человеческими методами, люди реагируют на это негативно. «Это важно для внедрения методов найма ИИ и может сдерживать внедрение более эффективных методов найма». Исследование опубликовано в журнале Artificial Intelligence Review.
|
|
|
|
Источник
|
