AI в рекрутингу: управління ризиками для успішного впровадження

AI під час підбору персоналу - одне з ключових застосувань штучного інтелекту в HR-практиці. Майже 3 з 4 компаній хоча б певною мірою використовують AI в процесах підбору і найму персоналу. З розвитком генеративного AI це число буде тільки зростати.

Нові законодавчі акти, такі як Закон ЄС про штучний інтелект і Нью-Йоркський закон про штучний інтелект, привертають увагу до ризиків AI для HR. Організації повинні відповідально підходити до впровадження рішень AI, щоб отримати всі їхні переваги.

У цій статті ми розглянемо систему ризиків AI, яка може бути використана для оцінювання надійності технологій AI, і приділимо особливу увагу застосуванню цієї системи під час підбору персоналу.

Сучасний стан штучного інтелекту в рекрутингу
Системи відстеження кандидатів (ATS) стали піонерами у використанні AI в рекрутингу, приділяючи особливу увагу підвищенню якості та ефективності практики підбору персоналу.

З появою генеративного AI сфера застосування AI в рекрутингу значно розширилася. Ця передова форма AI виходить за рамки оптимізації процесів і спрямована на підвищення рівня персоналізації, розширену прогностичну аналітику, що пророкує успішність кандидатів, і зниження упередженості під час ухвалення рішень про найм.

Такі організації, як Electrolux, Cigna і Kuehne and Nagel, повідомили про значне підвищення продуктивності, якості роботи та впливу на HR завдяки впровадженню генеративного AI.

Підприємства можуть застосовувати генеративний AI на різних етапах процесу підбору персоналу:

Однак використання генеративного AI в рекрутингу пов'язане з певними ризиками, і багато випадків безвідповідального використання змушують HR-фахівців відмовлятися від експериментів. Ризики, пов'язані з конфіденційністю, упередженістю і довірою кандидатів, змушують замислитися про етичність використання GenAI з метою підбору персоналу.

Багато HR-фахівців повідомляють, що не знають, як і де застосовувати штучний інтелект, а основними перешкодами вважають побоювання з приводу конфіденційності та безпеки даних.

Організаціям, які хочуть відповідально підійти до впровадження AI в рекрутингу та інших сферах HR, необхідно використовувати системний підхід. У такий спосіб вони зможуть розв'язати етичні та правові питання, а також підвищити стратегічну та операційну ефективність ініціатив із впровадження AI в HR.

У наведеній нижче схемі, адаптованій Національним інститутом стандартів і технологій та Всесвітнім економічним форумом, виокремлено основні критерії та питання, які можна використати для оцінювання надійності систем AI.

Використовуючи ці запитання, організації можуть визначити рівень ризику, пов'язаного із впровадженням:

• Прийнятний ризик належить до випадків, коли ризики відомі й існують засоби контролю для їх зниження. Наприклад, існують засоби контролю для зниження упередженості відбору при складанні звітності за демографічними змінними.
• Потрібно пом'якшення ризиків: вказує на випадки, коли необхідно впровадити додаткові засоби контролю, перш ніж розглядати можливість впровадження. Наприклад, необхідно впровадити процес аналізу рішень зі штучного інтелекту протягом певного періоду часу відповідно до критичних вимог до роботи.
• Неприйнятний ризик належить до випадків, коли, незалежно від заходів контролю, потенційна шкода значно перевищує передбачувану вигоду. Наприклад, коли AI заподіє шкоду через свої рекомендації та прогнози.

Важливо зазначити, що ці характеристики взаємопов'язані, і під час оцінювання ризиків AI їх необхідно розглядати у співвідношенні одна з одною. Організаціям доведеться йти на компроміси, щоб забезпечити відповідальне впровадження та ефективно управляти ризиками використання AI у своїй практиці підбору персоналу.

Наша гіпотетична компанія TX Energy - це велике виробниче підприємство, що займається розробкою сонячних енергетичних систем. За останні три роки компанія значно зросла, і чисельність її персоналу суттєво збільшилася. Вони розглядають можливість впровадження нових технологій GenAI в процес підбору персоналу, щоб отримати такі переваги:

• Проактивний пошук критично важливих фахівців, наприклад інженерів.
• Проведення співбесід під час набору великої кількості співробітників, наприклад, у службу підтримки клієнтів
• Поліпшення прогнозної аналітики для розуміння критеріїв успіху потенційних консультантів із впровадження.

Використовуючи наведену вище схему, компанія TX Energy оцінює ризик і надійність рішення таким чином:

Після проведення ретельного аналізу компанія TX Energy прийняла рішення про впровадження рішення AI, розпочавши 3-місячну пілотну програму. На цьому попередньому етапі будуть перевірені раніше описані засоби контролю, спрямовані на ефективне зниження виявлених ризиків.

Такий стратегічний підхід забезпечує розв'язання потенційних проблем у контрольованому середовищі, що дасть змогу плавно перейти до масштабного впровадження після успішного завершення експерименту. Після проведення ретельного аналізу компанія TX Energy ухвалила рішення про впровадження рішення AI, розпочавши 3-місячну пілотну програму. На цьому попередньому етапі було перевірено раніше описані засоби контролю, спрямовані на ефективне зниження виявлених ризиків.

Такий стратегічний підхід забезпечив вирішення потенційних проблем у контрольованому середовищі, що дало змогу плавно перейти до масштабного впровадження після успішного завершення експерименту.

🚩 Пройдіть наш курс 👉🏻 AI в рекрутингу та сорсингу, підніміть свій професіоналізм на новий рівень і забезпечте свою актуальність в індустрії.