jinsi ya kutumia akili bandia (AI) katika kuajiri

Jinsi ya kutumia akili bandia (AI) katika kuajiri

AI inaweza kusaidia, lakini tu ikiwa unaichukulia kama kifaa cha umeme, si fimbo ya uchawi. Ikitumiwa vizuri, inaharakisha utafutaji, inaimarisha uthabiti, na inaboresha uzoefu wa wagombea. Ikitumika vibaya… inapunguza mkanganyiko, upendeleo, na hatari ya kisheria kimya kimya. Inafurahisha.

Hebu tuangalie jinsi ya kutumia akili bandia (AI) katika kuajiri kwa njia ambayo ni muhimu sana, ya kibinadamu kwanza, na inayoweza kujitetea. (Na sio ya kutisha. Tafadhali isiwe ya kutisha.)

Makala unayoweza kupenda kusoma baada ya hii:

🔗 Zana za kuajiri AI zinazobadilisha ajira za kisasa
Jinsi mifumo ya akili bandia inavyoharakisha na kuboresha maamuzi ya kuajiri.

🔗 Zana za AI za bure kwa timu za kuajiri
Suluhisho bora za bure za kurahisisha na kuendesha kiotomatiki mtiririko wa kazi wa kuajiri.

🔗 Ujuzi wa akili bandia unaowavutia mameneja wa kuajiri
Ni ujuzi gani wa akili bandia unaojitokeza kwenye wasifu.

🔗 Ukiamua kujiondoa kwenye uchunguzi wa wasifu wa akili bandia (AI)
Faida, hasara, na hatari za kuepuka mifumo ya kuajiri kiotomatiki.

Kwa nini AI hujitokeza katika kuajiri (na inafanya nini hasa ) 🔎

Zana nyingi za "kuajiri AI" huangukia katika ndoo chache:

  • Chanzo : kutafuta wagombea, kupanua maneno ya utafutaji, ujuzi wa kulinganisha majukumu

  • Uchunguzi : kuchanganua CV, kuorodhesha waombaji, kuashiria kuna uwezekano wa kufaa

  • Tathmini : majaribio ya ujuzi, sampuli za kazi, simulizi za kazi, wakati mwingine mtiririko wa kazi wa video

  • Usaidizi wa mahojiano : benki za maswali zilizopangwa, muhtasari wa noti, vidokezo vya kadi za alama

  • Ops : ratiba, gumzo la Maswali na Majibu la mgombea, masasisho ya hali, mtiririko wa kazi wa ofa

Uhakiki mmoja wa uhalisia: AI mara chache "huamua" katika wakati mmoja safi. Inashawishi ... husukuma ... huchuja ... huweka kipaumbele. Ambayo bado ni jambo kubwa kwa sababu katika utendaji, zana inaweza kuwa utaratibu wa uteuzi hata wakati wanadamu "kiufundi" wako kwenye mzunguko. Nchini Marekani, EEOC imekuwa wazi kwamba zana za uamuzi wa algoriti zinazotumika kufanya au kufahamisha maamuzi ya ajira zinaweza kusababisha maswali yaleyale ya zamani tofauti / athari mbaya - na kwamba waajiri wanaweza kubaki kuwajibika hata wakati muuzaji amejenga au kuendesha zana hiyo. [1]

 

AI katika kuajiri

Mpangilio wa chini kabisa wa kuajiri unaoweza kutumika kwa usaidizi wa akili bandia ✅

Mpangilio mzuri wa kuajiri AI una mambo machache ambayo hayawezi kujadiliwa (ndiyo, yanachosha kidogo, lakini ni salama kuchosha):

  • Michango inayohusiana na kazi : tathmini ishara zinazohusiana na jukumu, sio hisia

  • Ufafanuzi unaoweza kurudia kwa sauti : ikiwa mgombea atauliza "kwa nini," una jibu linaloeleweka

  • Uangalizi wa kibinadamu unaojali : si kubofya kwa sherehe - mamlaka halisi ya kupuuza

  • Uthibitisho + ufuatiliaji : matokeo ya majaribio, angalia mkondo wa hewa, weka rekodi

  • Muundo unaofaa wa wagombea : hatua zilizo wazi, mchakato unaopatikana kwa urahisi, upuuzi mdogo

  • Faragha kwa muundo : kupunguza data, sheria za uhifadhi, usalama + vidhibiti vya ufikiaji

Ukitaka mfumo imara wa kiakili, tumia Mfumo wa Usimamizi wa Hatari wa AI wa NIST - kimsingi njia iliyopangwa ya kudhibiti, kupanga ramani, kupima, na kudhibiti hatari ya AI katika mzunguko mzima wa maisha. Sio hadithi ya kulala, lakini ni muhimu sana kwa kufanya jambo hili liweze kukaguliwa. [4]

Ambapo AI inafaa zaidi kwenye funeli (na mahali inapopata viungo) 🌶️

Sehemu bora za kuanzia (kawaida)

  • Uandishi wa maelezo ya kazi + usafishaji ✍️
    AI ya kuzalisha inaweza kupunguza msamiati, kuondoa orodha za matamanio zilizovimba, na kuboresha uwazi (mradi tu uiangalie kwa makini).

  • Waendeshaji wapya wa uajiri (muhtasari, aina za ufikiaji, masharti ya boolean)
    Uzalishaji mkubwa hushinda, hatari ndogo ya kufanya maamuzi ikiwa wanadamu watabaki kuwa wasimamizi.

  • Kupanga ratiba + Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara ya Wagombea 📅
    Wagombea wa otomatiki hupenda kweli, wanapofanya kwa heshima.

Maeneo yenye hatari kubwa (tembea kwa uangalifu)

  • Kuweka nafasi kiotomatiki na kukataliwa
    Kadiri alama inavyozidi kuwa thabiti, ndivyo mzigo wako unavyoongezeka kutoka "zana nzuri" hadi "kuthibitisha kuwa hii inahusiana na kazi, inafuatiliwa, na sio kuwatenga vikundi kimya kimya."

  • Uchambuzi wa video au "hitimisho la kitabia" 🎥
    Hata zinapotangazwa kama "lengo," hizi zinaweza kugongana na ulemavu, mahitaji ya ufikiaji, na uhalali usio thabiti.

  • Chochote kinachokuwa "kiotomatiki pekee" chenye athari kubwa
    Chini ya GDPR ya Uingereza, watu wana haki ya kutokabiliwa na maamuzi fulani ya kiotomatiki pekee yenye athari za kisheria au muhimu kama hizo - na inapotumika, unahitaji pia ulinzi kama vile uwezo wa kupata uingiliaji kati wa kibinadamu na kupinga uamuzi huo. (Pia: ICO inabainisha kuwa mwongozo huu unapitiwa upya kutokana na mabadiliko katika sheria ya Uingereza, kwa hivyo chukulia hili kama eneo la kuendelea na mambo.) [3]

Ufafanuzi wa haraka (kwa hivyo kila mtu anabishana kuhusu kimoja ) 🧠

Ukiiba tabia moja tu ya kichaa: fafanua masharti kabla ya kununua vifaa.

  • Zana ya kufanya maamuzi ya kialgorithimu : neno mwavuli la programu inayotathmini/kutathmini waombaji au wafanyakazi, wakati mwingine kwa kutumia akili bandia, ili kutoa taarifa kuhusu maamuzi.

  • Athari mbaya / athari tofauti : mchakato "usio na upande wowote" ambao huwatenga watu kwa kiasi kikubwa kulingana na sifa zilizolindwa (hata kama hakuna mtu aliyekusudia).

  • Kuhusiana na kazi + sambamba na hitaji la biashara : upau unaolenga ikiwa kifaa kinawachunguza watu na matokeo yanaonekana kuwa kinyume.
    Dhana hizi (na jinsi ya kufikiria kuhusu viwango vya uteuzi) zimewekwa wazi katika usaidizi wa kiufundi wa EEOC kuhusu akili bandia na athari mbaya. [1]

Jedwali la Ulinganisho - chaguzi za kawaida za kuajiri AI (na ni kwa ajili ya nani hasa) 🧾

Zana Hadhira Bei Kwa nini inafanya kazi
Nyongeza za AI katika vyumba vya ATS (uchunguzi, ulinganishaji) Timu zenye wingi mkubwa Kulingana na nukuu Mtiririko wa kazi uliowekwa kati + kuripoti… lakini usanidi kwa uangalifu la sivyo itakuwa kiwanda cha kukataliwa
Utafutaji wa vipaji + uvumbuzi upya wa akili bandia Mashirika mengi ya kutafuta vyanzo vya habari ££–£££ Hupata wasifu ulio karibu na wagombea "waliofichwa" - muhimu sana kwa majukumu maalum
Uchanganuzi wa wasifu + uainishaji wa ujuzi Timu zazama katika PDF za CV Mara nyingi huwekwa pamoja Hupunguza upimaji wa mikono; si kamili, lakini ni haraka kuliko kung'arisha macho yote saa 5 jioni 😵
Gumzo la mgombea + upangaji otomatiki wa ratiba Kila saa, chuo kikuu, idadi kubwa ya watu £–££ Muda wa majibu ya haraka na kutoonekana kwa watu wengi zaidi - inaonekana kama mhudumu mzuri wa nyumba
Vifaa vya mahojiano vilivyopangwa vizuri + kadi za alama Timu za kurekebisha utofauti £ Hufanya mahojiano yasiwe ya nasibu - ushindi wa kimya kimya
Majukwaa ya tathmini (sampuli za kazi, simulizi) Kuajiri kwa ujuzi wa mbele ££ Ishara bora kuliko CV wakati inahusiana na kazi - bado inafuatilia matokeo
Ufuatiliaji wa upendeleo + zana za usaidizi wa ukaguzi Mashirika yanayodhibitiwa / yanayotambua hatari £££ Husaidia kufuatilia viwango vya uteuzi na kuhama baada ya muda - risiti, kimsingi
Mtiririko wa kazi wa utawala (idhini, kumbukumbu, orodha ya mifano) Timu kubwa za HR + za kisheria ££ Huzuia "nani aliyeidhinisha nini" kuwa mwindaji wa wawindaji wa takataka baadaye

Ungamo dogo la meza: bei katika soko hili ni tete. Wachuuzi wanapenda nishati ya "tupigie simu". Kwa hivyo chukulia gharama kama "juhudi za kulinganisha + ugumu wa mkataba," sio lebo nadhifu ya stika... 🤷

Jinsi ya kutumia AI katika Kuajiri hatua kwa hatua (usambazaji ambao hautakuuma baadaye) 🧩

Hatua ya 1: Chagua sehemu moja ya maumivu, si ulimwengu mzima

Anza na kitu kama:

  • kupunguza muda wa uchunguzi kwa familia moja ya jukumu

  • kuboresha upatikanaji wa nafasi kwa ajili ya majukumu magumu kujaza

  • kusawazisha maswali ya mahojiano na kadi za alama

Ukijaribu kujenga upya kuajiri kutoka mwanzo hadi mwisho na AI siku ya kwanza, utaishia na mchakato wa Frankenstein. Utafanya kazi, kitaalamu, lakini kila mtu atauchukia. Na kisha wataukwepa, jambo ambalo ni baya zaidi.

Hatua ya 2: Fafanua "mafanikio" zaidi ya kasi

Kasi ni muhimu. Kwa hivyo kuajiri mtu asiyefaa si haraka 😬. Fuatilia:

  • jibu la wakati-kwa-kwanza

  • orodha fupi ya muda

  • uwiano wa mahojiano na ofa

  • kiwango cha wagombea wanaoacha shule

  • proksi za ubora wa kuajiriwa (muda wa kupanda ngazi, ishara za utendaji wa mapema, uhifadhi)

  • tofauti za kiwango cha uteuzi katika makundi katika kila hatua

Ukipima kasi pekee, utaboresha "kukataliwa haraka," ambayo si sawa na "kuajiri vizuri."

Hatua ya 3: Funga hoja zako za uamuzi wa kibinadamu (ziandike)

Kuwa wazi kwa uchungu:

  • ambapo AI inaweza kupendekeza

  • ambapo wanadamu wanapaswa kuamua

  • ambapo wanadamu lazima wapitie marekebisho (na waandike sababu)

Jaribio la vitendo la harufu: ikiwa viwango vya kupuuza kimsingi ni sifuri, "binadamu wako katika kitanzi" anaweza kuwa kibandiko cha mapambo.

Hatua ya 4: Fanya jaribio la kivuli kwanza

Kabla matokeo ya AI hayajawashawishi wagombea halisi:

  • iendeshe kwenye mizunguko ya ajira iliyopita

  • Linganisha mapendekezo na matokeo halisi

  • tafuta mifumo kama "wagombea wazuri walioorodheshwa chini kimfumo"

Mfano mchanganyiko (kwa sababu hii hutokea sana): mwanamitindo "anapenda" ajira endelevu na anaadhibu mapengo ya kazi ... ambayo huwashusha hadhi walezi kimya kimya, watu wanaorudi kutoka kwa ugonjwa, na watu wenye njia zisizo za mstari. Hakuna mtu aliyeandika "kuwa mkosaji." Data ilikufanyia hivyo. Baridi baridi baridi.

Hatua ya 5: Jaribio, kisha panua polepole

Rubani mzuri anajumuisha:

  • mafunzo ya waajiri

  • vipindi vya urekebishaji wa meneja wa kuajiri

  • Ujumbe wa wagombea (kinachojiendesha kiotomatiki, kisichojiendesha)

  • njia ya kuripoti makosa kwa kesi za ukingo

  • logi ya mabadiliko (nini kilibadilika, lini, nani aliidhinisha)

Watendee marubani kama maabara, si uzinduzi wa masoko 🎛️.

Jinsi ya kutumia AI katika Kuajiri bila kuharibu faragha 🛡️

Faragha si jambo la kisheria tu - ni uaminifu wa mgombea. Na uaminifu tayari ni dhaifu katika kuajiri, tuwe waaminifu.

Hatua za faragha za vitendo:

  • Punguza data : usiweke kila kitu kwenye "ikiwa tu"

  • Kuwa wazi : waambie wagombea wakati otomatiki inatumika na ni data gani inayohusika

  • Uhifadhi mdogo : fafanua muda ambao data ya mwombaji inakaa kwenye mfumo

  • Ufikiaji salama : ruhusa zinazotegemea majukumu, kumbukumbu za ukaguzi, vidhibiti vya wauzaji

  • Kizuizi cha madhumuni : tumia data ya mwombaji kwa ajili ya kuajiri, si majaribio ya siku zijazo bila mpangilio

Ikiwa unaajiri nchini Uingereza, ICO imekuwa ikielezea waziwazi kile ambacho mashirika yanapaswa kuuliza kabla ya kupata zana za kuajiri AI - ikiwa ni pamoja na kufanya DPIA mapema, kuweka usindikaji wa haki/kiwango cha chini, na kuwaelezea wazi wagombea jinsi taarifa zao zinavyotumika. [2]

Pia, usisahau ufikiaji: ikiwa hatua inayoendeshwa na akili bandia inawazuia wagombea wanaohitaji usaidizi, umeunda kizuizi. Sio nzuri kimaadili, sio nzuri kisheria, sio nzuri kwa chapa ya mwajiri wako. Mara tatu sio nzuri.

Upendeleo, haki, na kazi isiyo ya heshima ya ufuatiliaji 📉🙂

Hapa ndipo timu nyingi zilipunguza uwekezaji. Wananunua kifaa hicho, wanakiwasha, na kudhani "muuzaji alishughulikia upendeleo." Hiyo ni hadithi ya kufariji. Pia mara nyingi ni hadithi hatari.

Utaratibu wa haki unaofanya kazi unaonekana kama:

  • Uthibitisho wa kabla ya kupelekwa : unapima nini, na unahusiana na kazi?

  • Ufuatiliaji wa athari mbaya : viwango vya uteuzi wa kufuatilia katika kila hatua (tumia → skrini → mahojiano → ofa)

  • Uchambuzi wa hitilafu : Je, hasi bandia hukusanyika wapi?

  • Ukaguzi wa ufikiaji : je, malazi ni ya haraka na ya heshima?

  • Ukaguzi wa kuchelewesha : mabadiliko ya mahitaji ya majukumu, mabadiliko ya masoko ya ajira, mabadiliko ya mifumo… ufuatiliaji wako unapaswa pia kubadilika

Na ukifanya kazi katika maeneo yenye sheria za ziada: usizuie kufuata sheria baadaye. Kwa mfano, Sheria ya Mitaa ya NYC nambari 144 inazuia matumizi ya zana fulani za uamuzi wa ajira kiotomatiki isipokuwa kuna ukaguzi wa hivi karibuni wa upendeleo, taarifa za umma kuhusu ukaguzi huo, na notisi zinazohitajika - huku utekelezaji ukianza mwaka wa 2023. [5]

Maswali ya uchunguzi wa muuzaji (iba haya) 📝

Muuzaji anaposema "tuamini," itafsiri kuwa "tuonyeshe."

Uliza:

  • Ni data gani iliyofunza hili, na ni data gani inayotumika wakati wa kufanya maamuzi?

  • Ni vipengele gani vinavyoendesha matokeo? Je, unaweza kuielezea kama mwanadamu?

  • Unafanya majaribio gani ya upendeleo - ni makundi gani, ni vipimo vipi?

  • Je, tunaweza kukagua matokeo wenyewe? Tunapata ripoti gani?

  • Wagombea hupataje ukaguzi wa kibinadamu - mtiririko wa kazi + ratiba?

  • Unashughulikia vipi marekebisho? Je, kuna aina zozote za kushindwa zinazojulikana?

  • Usalama + uhifadhi: data huhifadhiwa wapi, kwa muda gani, ni nani anayeweza kuifikia?

  • Udhibiti wa mabadiliko: je, unawaarifu wateja wakati mifumo inaposasisha au inapopata zamu?

Pia: ikiwa kifaa kinaweza kuwachunguza watu, kichukulie kama utaratibu wa uteuzi - na utende ipasavyo. Mwongozo wa EEOC uko wazi kabisa kwamba jukumu la mwajiri halipotei kichawi kwa sababu "muuzaji ndiye aliyelifanya." [1]

AI ya kuzalisha katika kuajiri - matumizi salama na ya busara (na orodha isiyofaa) 🧠✨

Salama na muhimu sana

  • Andika upya matangazo ya kazi ili kuondoa upuuzi na kuboresha uwazi

  • rasimu ya ujumbe wa ufikiaji wenye violezo vya ubinafsishaji (ifanye iwe ya kibinadamu, tafadhali 🙏)

  • muhtasari wa maelezo ya mahojiano na uyaorodheshe kulingana na uwezo

  • tengeneza maswali ya mahojiano yaliyopangwa yanayohusiana na jukumu

  • maoni ya wagombea kwa ratiba, Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara, mwongozo wa maandalizi

Orodha ya kutokuwa na uhakika (au angalau "punguza mwendo na ufikirie upya")

  • kutumia nakala ya chatbot kama jaribio la siri la kisaikolojia

  • kuruhusu AI kuamua "kufaa kwa utamaduni" (kifungu hicho kinapaswa kusababisha kengele)

  • kufuta data za mitandao ya kijamii bila uhalali na idhini iliyo wazi

  • wagombea wanaokataa kiotomatiki kulingana na alama zisizo na uwazi bila njia ya ukaguzi

  • kuwafanya wagombea kuruka kupitia mizunguko ya akili bandia ambayo haitabiri utendaji kazi

Kwa kifupi: tengeneza maudhui na muundo, ndiyo. Tengeneza uamuzi wa mwisho kiotomatiki, kuwa mwangalifu.

Maelezo ya Mwisho - Muda Mrefu Sana, Sikuisoma 🧠✅

Kama hukumbuki kitu kingine chochote:

  • Anza kidogo, jaribu kwanza, pima matokeo. 📌

  • Tumia akili bandia kuwasaidia wanadamu, si kufuta uwajibikaji.

  • Andika hoja za uamuzi, thibitisha umuhimu wa kazi, na fuatilia haki.

  • Chukulia faragha na vikwazo vya uamuzi otomatiki kwa uzito (hasa nchini Uingereza).

  • Dai uwazi kutoka kwa wachuuzi, na uendelee na ukaguzi wako mwenyewe.

  • Mchakato bora wa kuajiri wataalamu wa akili bandia unahisiwa kuwa na muundo zaidi na wa kibinadamu zaidi, si baridi zaidi.

Hivi ndivyo unavyoweza kutumia AI katika Kuajiri bila kuishia na mfumo wa haraka na wa kujiamini ambao ni mbaya kwa kujiamini.

Marejeleo

[1] EEOC -
Masuala Teule: Kutathmini Athari Mbaya katika Programu, Algorithms, na Akili Bandia Zinazotumika katika Taratibu za Uteuzi wa Ajira Chini ya Kichwa VII (Msaada wa Kiufundi, Mei 18, 2023) [2] ICO -
Unafikiria kutumia Akili bandia kusaidia kuajiri? Mambo muhimu ya kuzingatia kuhusu ulinzi wa data (6 Novemba 2024) [3] ICO -
Je, GDPR ya Uingereza inasema nini kuhusu kufanya maamuzi kiotomatiki na uundaji wa wasifu? [4] NIST -
Mfumo wa Usimamizi wa Hatari za Akili Bandia (AI RMF 1.0) (Januari 2023) [5] Idara ya Ulinzi wa Watumiaji na Wafanyakazi ya NYC - Zana za Uamuzi wa Ajira Kiotomatiki (AEDT) / Sheria za Mitaa 144

Pata AI ya Hivi Punde kwenye Duka Rasmi la Msaidizi wa AI

Kuhusu Sisi

Rudi kwenye blogu