Предвзятый робот
ИИ в процессах найма пока используется с очень противоречивыми результатами. Несёт большую пользу и неожиданные проблемы примерно в равных долях. Расскажу, почему так происходит.
Робот хорошо умеет обрабатывать мегаобъёмы информации, делать аналитические выводы и вести диалог по ограниченному фиксированной документацией скрипту. Не только это, но практически уже применяются эти способности.
Поэтому ИИ поручают:
• Скринить резюме кандидатов и выделять из них подходящих.
• Анализировать видеоинтервью и выделять необходимые акценты.
• Проводить некоторые виды интервью для несложных ролей, собирая ответы, а не реагируя на них.
• Вести диалоги в режиме чатбота - назначения встреч, ответы на не самые сложные вопросы и т.п.
Мой личный опыт и практика рынка показывают, что ИИ пока ещё учится помогать человеку, но не приносит мегапользу:
👉🏻 Робот делает так, как ему сказали, поэтому легко и непринуждённо дискриминирует кандидатов, например, по возрасту и полу. Или не увидел “ключевые слова” в прекрасном резюме — и выкинул за ненадобностью.
👉🏻 ИИ пока не умеет нормально оценивать “мягкие навыки”. Ему наплевать на наши человеческие условности, полутона, гибкие трактовки написанного или сказанного.
👉🏻 Решения, которые выдаёт робот, непрозрачны и не всегда понятны — так работают нейросети. По крайней мере, не каждый среднестатистический пользователь сможет вникнуть.
👉🏻 ИИ галлюцинирует. То есть придумывает несуществующее и знатно привирает, если его вовремя не ловить на этом. В диалогах это сильно заметно, а на интервью будет вообще неприемлемо.
Тем не менее, за ИИ большое будущее — 30%-40% задач уже скоро можно будет отдать машине. Роботу надо помочь научиться и донастроиться под задачи. Доверие к ИИ пока обоснованно зыбкое, но надежд много. Буду дальше в постах разбирать понемногу, как сделать ИИ полезным для работы уже сейчас.
❓Хотите посмотреть на примеры работы с ИИ в HR?
Ставьте 🔥, если вам это интересно.
@PeopleManagementTech
#наём #иишница
ИИ в процессах найма пока используется с очень противоречивыми результатами. Несёт большую пользу и неожиданные проблемы примерно в равных долях. Расскажу, почему так происходит.
Робот хорошо умеет обрабатывать мегаобъёмы информации, делать аналитические выводы и вести диалог по ограниченному фиксированной документацией скрипту. Не только это, но практически уже применяются эти способности.
Поэтому ИИ поручают:
• Скринить резюме кандидатов и выделять из них подходящих.
• Анализировать видеоинтервью и выделять необходимые акценты.
• Проводить некоторые виды интервью для несложных ролей, собирая ответы, а не реагируя на них.
• Вести диалоги в режиме чатбота - назначения встреч, ответы на не самые сложные вопросы и т.п.
Мой личный опыт и практика рынка показывают, что ИИ пока ещё учится помогать человеку, но не приносит мегапользу:
👉🏻 Робот делает так, как ему сказали, поэтому легко и непринуждённо дискриминирует кандидатов, например, по возрасту и полу. Или не увидел “ключевые слова” в прекрасном резюме — и выкинул за ненадобностью.
👉🏻 ИИ пока не умеет нормально оценивать “мягкие навыки”. Ему наплевать на наши человеческие условности, полутона, гибкие трактовки написанного или сказанного.
👉🏻 Решения, которые выдаёт робот, непрозрачны и не всегда понятны — так работают нейросети. По крайней мере, не каждый среднестатистический пользователь сможет вникнуть.
👉🏻 ИИ галлюцинирует. То есть придумывает несуществующее и знатно привирает, если его вовремя не ловить на этом. В диалогах это сильно заметно, а на интервью будет вообще неприемлемо.
Тем не менее, за ИИ большое будущее — 30%-40% задач уже скоро можно будет отдать машине. Роботу надо помочь научиться и донастроиться под задачи. Доверие к ИИ пока обоснованно зыбкое, но надежд много. Буду дальше в постах разбирать понемногу, как сделать ИИ полезным для работы уже сейчас.
❓Хотите посмотреть на примеры работы с ИИ в HR?
Ставьте 🔥, если вам это интересно.
@PeopleManagementTech
#наём #иишница