У лютому 2022 року опитування 1688 ейчарів в США показало, що 79% роботодавців використовують штучний інтелект під час хайрингу. Чим більше компанія, тим більше вона потребує використання алгоритмів. Так, з учасників опитування їх використовує 42% компаній з 5000+ працівників. SPEKA розібралась, як саме технології допомагають наймати персонал і що у них виходить добре, а що — не дуже. Планування співбесід Первинний аналіз та відбір кандидатів Пошук кандидатів Моніторинг заявок на вакансію Комунікація з кандидатамиЯк зазначає Мона Слоан, старший науковий співробітник Центру відповідального штучного інтелекту Нью-Йоркського університету, компанії покладаються на автоматизовані системи прийняття рішень з двох причин: щоб проаналізувати велику кількість претендентів або знайти працівників зі спеціальним набором навичок або рівнем досвіду. Тобто, ШІ використовують або щоб знайти стажерів, або щоб «закрити» вакансію з унікальним набором навичок. При цьому велика кількість компаній зі списку Fortune 500 так чи інакше використовують автоматизовані рішення з хайрингу.
Ключова мета компаній — зменшити час на пошук кандидатів й закриття потокових вакансій. Ймовірно, автоматичні рішення також знижують витрати на персонал. Громадська думка щодо використання технологій в рекрутингу досить неоднозначна. Дослідники з Pew Research Center виявили протиріччя в результатах опитування американців щодо можливого використання ШІ на робочих місцях. У дослідженні Pew Research Center 2022 року взяли участь понад 11 тис. дорослих американців. 66% учасників опитування повідомили, що почувалися б некомфортно, якщо знали, що компанія, до якої вони подаються, використовує ШІ в процесах, повʼязаних з наймом. 71% опитуваних були проти того, щоб штучний інтелект приймав остаточне рішення щодо їх найму.Щоправда, 47% учасників того ж опитування думають, що ШІ краще за людей впорається з оцінкою резюме. Й тільки 15% вважають, що люди з цим завданням впораються краще. Водночас також 47% респондентів не схвалюють того, щоб ШІ-аналіз продуктивності працівників використовували, приймаючи рішення про підвищення.Штучний інтелект дійсно може збільшувати упередження під час найму на роботу.
2017 року Amazon відмовився від використання ШІ в хайрингу. Більшість резюме, на яких навчалась нейромережа компанії, належали чоловікам через те, що їх було більше в технологічній сфері. Тому ШІ дійшов висновку, що чоловіки є кращими кандидатами, й резюме, в яких зазначалось навчання в жіночих коледжах, оцінював як менш придатні. Сервіс допомагає компаніям знаходити кандидатів, тестуючи їх 12 мінііграми, побудованих на основі нейробіології. Ігри займають менше ніж пів години й дозволяють виміряти 90 когнітивних, соціальних і емоційних рис людини.Також Pymetrics може створити кастомні алгоритми для компаній. Для цього мініігри мають пройти 50 найкращих працівників. На основі їх результатів будують модель для пошуку кандидатів із відповідними рисами.Pymetrics можуть скористатися й кандидати. Тестування допоможе їм уникнути упередження роботодавців. У платформи, що її створили 2013 року, є демоверсія.Програма, що допомагає позбутися соціального упередження в текстах. Textio використовують, щоб скласти коректний опис вакансії чи лист для кандидата.Розробка дає оцінку вашим текстам та радить,
що саме покращити. Інтегрується з іншими програмами, зокрема, LinkedIn Recruiter, Microsoft Outlook та Gmail. Доступна демо-версія програми. Надає підтримку із підбору персоналу, автоматизуючи рутинні задачі на кшталт планування співбесід й первинного відбору кандидатів. Компанія зосереджується на двох напрямках — 1) закриття великої кількості одноманітних вакансій в компаніях з погодинною ставкою (наприклад, працівники фастфудів), а також онбордінг персоналу; 2) робота з висококваліфікованими кандидатами. Їм допомагає ШІ-асистент Олівія. Вона планує та переносить співбесіди, збирає відгуки кандидатів, а також відповідає на поширенні запитання про вакансію. Серед клієнтів Paradox — McDonald’s і Unilever. Ще одна платформа для перевірки кандидатів та планування job interview. Humanly працює у звʼязці з рекрутерами й допомагає компаніям збільшити конверсії в соцмережах та на сайтах пошуку роботи. Також Humanly, за словами розробників, здатна аналізувати відео співбесід й надавати висновки рекрутерам. Це має допомагати усунути упередженість під час інтервʼю.Продукт автоматизує пошук кандидатів, а також збирає й аналізує статистику рекрутингу. Наприклад, кількість жінок й чоловіків серед кандидатів, географію претендентів чи ефективність пошуку. Fetcher використовує не тільки штучний, а й людський інтелект, щоб забезпечити побажання своїх клієнтів.Більшість платформ на ринку зараз наголошують на тому, що їх використання дозволить позбутися упереджень, притаманних людям-рекрутерам.
