שיתוף

הבינה המלאכותית מסייעת למנהלי משאבי האנוש ולמנהלי הגיוס לסנן במהירות כמויות אדירות של מועמדים שהגישו בקשה למשרה ולזהות ביעילות את המועמדים התאימים יותר.

מנהלי משאבי אנוש עשויים לקבל אלפי בקשות בעקבות מודעת דרושים אחת, והדבר מאלץ אותם למצוא דרכים לצמצם את מספר קורות החיים שיש לבחון, או לחילופין, למצוא דרכים לקריאה מהירה מאוד של קורות החיים בניסיון לסנן במהירות את המועמדים הלא מתאימים ולהתקדם לשלב הבא.

השימוש בבינה מלאכותית מבטיח כי לכל הפחות, כל קורות חיים יסקרו. הוא יכול גם לחסוך בזמן על ידי ניתוח נתונים ממקורות גלויים כמו למשל פרופילים ברשתות חברתיות, קורות חיים ונתונים מבוססי טקסט אחרים שנשלחו על ידי המועמד, ולבטל את הצורך בהערכות נוספות.

התומכים בטכנולוגיה זו טוענים, כי מערכות הבינה המלאכותית יכולות להיות הוגנות ויסודיות יותר ממה שמגייסים אנושיים יכולים להיות.

מערכות מסוימות יכולות לבחון יותר מ-20 גורמים בכל בקשה בשברירי שנייה, ולהחיל את אותו ניתוח על כל פונה, בין אם זה קורות החיים הראשונים שנבדקו עבור משרה מסויימת או עבור משרות נוספות.

בעוד שמנהלי גיוס ומנהלי משאבי אנוש עלולים להיות מושפעים מגורמים חיצוניים, כמו למשל אם יש להם יום עמוס במיוחד או אם הם עייפים או חסרות להם שעות שינה, הרי שתוכנת זיהוי פנים וקול מנתחת כל מועמד באותו אופן.

בנוסף, תיאורטית, ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי להימנע מהעדפות והטיות לא מודעות של מגייסים אנושיים על ידי הסרת המידע הרלוונטי להטיות כמו למשל גיל ומין. כתוצאה מכך ניתן לספק ניתוח אובייקטיבי לגבי כישוריו של המועמד.

מסקרים שנערכו עולה, כי הזהירים יותר טוענים כי השימוש בבינה מלאכותית בהליך הגיוס צריך להיות מתוכנן היטב מראש, שכן יעילות המערכות היא רק כיעילות המתכנתים שכותבים את האלגוריתם ומזינים את המערכת.

ברגע שמכניסים למערכת הבינה המלאכותית את קורות החיים של מועמדים שכבר נבחנו בעבר על ידי החברה או הועסקו על ידה, ומנהלי הגיוס שקיבלו בעבר את ההחלטות לגבי אנשים אלה הכניסו למכלול השיקולים, שיקולים מוטים והעדפות תת מודעות, הרי שההטיות וההעדפות הללו עלולות לעבור ב'ירושה' אל מערכת הבינה מלאכותית.

מדיווחים שונים עולה, לדוגמה, כי אחת מחברות הענק האמריקאיות ביטלה כלי גיוס שפותח באופן פנימי, לאחר שגילתה שהאלגוריתם פוסל קורות חיים הכוללים את המילה "נשים", כמו לדוגמה, קורות החיים שכללו מידע על השתתפותה של המועמדת בקבוצת הוקי קרח לנשים של מכללה.

הסיבה לכך היתה שבעבר הוגדר לאלגוריתם לקבל קורות חיים ממועמדים גוייסו בעבר על ידי החברה, והעובדים הללו היו ברובם גברים.

לכן חשוב שמי שמתכנת את מערכת הבינה המלאכותית יקח בחשבון שאפליה לא מכוונת עלולה לחלחל לתוך מערכת הבינה המלאכותית ויוודא שזה לא יקרה.

אותו דבר אמור לגבי צבע עור במערכות לזיהוי פנים, פרשנות שגויה לגבי הבעות פנים של מועמדים, הבדלים בדפוסי דיבור ואוצר המילים הקשורים לגזע או למוצא אתני עלולים לגרום להטיה בניתוח קול אוטומטי.

מדובר בהטיות, שאף על פי שהן לא מתוכנתות בכוונה לתוך מערכת הבינה המלאכותית הן עלולות לגרום לכך שקבוצות מסוימות של מועמדים יקופחו בצורה בלתי הוגנת, דבר שחושף את המעסיקים לתביעות פוטנציאליות.

כנס משאבי אנוש

כנס הגיוס השנתי 2024

כנס רווחה וחווית העובד

אין תגובות

השאר תגובה