هل تستخدم الخوارزميات الصحيحة لفحص المرشحين؟

هل تختار الأدوات المناسبة لفحص المرشحين؟

هل الذكاء الاصطناعي يعزز التوظيف أو يضر به؟

فكر في العودة إلى طلب الوظيفة الأخير. هل تساءلت يومًا عما إذا كان الكمبيوتر قد رفضك قبل أن ينظر الشخص إلى سيرتك الذاتية؟ يحدث هذا في كثير من الأحيان أكثر مما تعتقد. يقول الناس إن التوظيف بالذكاء الاصطناعي يجب أن يسرع الأمور ويجعل العملية أكثر ذكاءً. لكن لنكن صادقين: في بعض الأحيان لا يعمل الأمر كما هو مخطط له.

ضع في اعتبارك هذا: 88% من الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في التوظيف لتكون أكثر إنتاجية. تبدو جيدة، أليس كذلك؟ ولكن هنا تكمن المشكلة: أن تكون أكثر إنتاجية لا يعني دائمًا أن تكون أفضل. إذا كان الذكاء الاصطناعي الخاص بك يلتزم كثيرًا بالكلمات الرئيسية المطابقة، فقد يستبعد المرشحين الرائعين الذين لا يجيدون استخدام الكلمات الرئيسية المحددة. إذا لم يفهم الأشخاص المسؤولون عن التوظيف كيف يقرر النظام، فكيف يمكنهم التأكد من أنهم لا يفوتون أفضل المواهب؟

في ما يلي نقطة غالبًا ما يتم تجاهلها: هل يستمر الذكاء الاصطناعي في التعلم والتحسن، أم أنه يعزز فقط التحيزات القديمة في التوظيف؟ إذا كانت الأخيرة، فهي ليست أداة توظيف. إنه أشبه بحارس عند الباب.

إذن كيف يمكنك معرفة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي الخاص بك يساعد أو يفسد عملية التوظيف الخاصة بك؟

إليك ما سنقوم بتغطيته:

• مؤشرات على أن الذكاء الاصطناعي الخاص بك قد يرفض المرشحين الممتازين لأسباب غير صحيحة.
• الوظائف المناسبة لخوارزمية التوظيف الذكية.
• كيف سنايبر راي، جيف ساي، و vScreen مساعدة مسؤولي التوظيف على اتخاذ خيارات توظيف أكثر ذكاءً ومستنيرة.

هل يساعدك الذكاء الاصطناعي في التوظيف أم مجرد تسريع الرفض؟

هل شعرت يومًا بأن طلبات العمل تتلاشى في الهواء؟ ترسل سيرتك الذاتية وتنتظر ولا تحصل على شيء. إما أنك لا تتلقى أي رد أو ردًا بعد شهور فقط لتعرف أنك لست مناسبًا. هذا لا يحدث لأن الشركات لا تقوم بالتوظيف؛ بل يحدث لأن الذكاء الاصطناعي يفحص المرشحين قبل أن يراهم الإنسان.

تحب الشركات الذكاء الاصطناعي لأنه «منتج». ولكن هل تعني الإنتاجية توظيف أفضل؟ أم أنها تؤدي فقط إلى المزيد من الرفض؟

حيث يفشل الذكاء الاصطناعي تمامًا في التوظيف

أ أبلغ عن وجدت أن مسؤولي التوظيف قد رأوا أن أدوات فحص الذكاء الاصطناعي ترفض المرشحين الرائعين دون سبب حقيقي. هذا أمر جامح. إليك سبب حدوث ذلك:

• قام طالب وظيفة في شركة تعليمية تسمى Fullmind بإعادة إرسال سيرته الذاتية بعد أن تم رفضه ولكنه قام بتعديل تاريخ ميلاده ليبدو أصغر سنًا، وهو هيئة الإذاعة البريطانية تقارير. أدى هذا التغيير الصغير إلى إجراء مقابلة لأن برنامج الذكاء الاصطناعي الذي استخدمته الشركة رفض تلقائيًا المتقدمين الأكبر سنًا.
• أعطت أداة الذكاء الاصطناعي تقييمًا ضعيفًا لفنانة المكياج بناءً على لغة جسدها على الرغم من أنها حصلت على درجة عالية من المهارة في مهنتها، وفقًا لـ هيئة الإذاعة البريطانية.
• إنه ينسخ أخطاء التوظيف القديمة. يتعلم الذكاء الاصطناعي من بيانات التوظيف السابقة. إذا كانت هذه البيانات متحيزة؟ يستمر الذكاء الاصطناعي في اتخاذ نفس الخيارات المتحيزة.
  
  

إذن، ما هو الإصلاح؟

المشكلة ليست الذكاء الاصطناعي نفسه. إنه ذكاء اصطناعي كسول وعفا عليه الزمن. النوع الذي يبحث فقط عن الكلمات الرئيسية ويظهر الترتيب. النوع الذي يجعل حياة المجندين أكثر صعوبة بدلاً من أن تكون أسهل.

يجب أن تقوم تقنية التوظيف الحقيقية بأكثر من مجرد الرفض التلقائي. يجب أن يساعد ذلك بالفعل مسؤولي التوظيف على اكتشاف المرشحين الرائعين الذين ربما فاتتهم. هذا ما يبدو عليه الفحص الذكي بالذكاء الاصطناعي:

1. مهارات الفهم، وليس الكلمات فقط

معظم أدوات الفحص مهووسة بالمسميات الوظيفية والمطابقات الدقيقة. هذه طريقة رهيبة للعثور على المواهب. يعمل SniperAI على إصلاح هذا من خلال الفهم الفعلي لكيفية نقل المهارات. إذا قام شخص ما ببناء أنظمة سحابية قابلة للتطوير ولكن سيرته الذاتية تقول «بنية AWS» بدلاً من «تطوير السحابة»، فإن SniperAI يربط النقاط بدلاً من التخلص منها.

2. لا مزيد من الفلاتر الغامضة

هل تقدمت بطلب للحصول على وظيفة ولم تسمع شيئًا? ربما قام الذكاء الاصطناعي بفحصك - ولكن لا أحد يعرف السبب. هذه مشكلة كبيرة. يضمن التوظيف العادل الشفافية حتى يتمكن القائمون بالتوظيف من معرفة سبب اتخاذ الذكاء الاصطناعي للقرار. إذا كان التحيز يتسلل؟ يتم وضع علامة عليها، ويمكن إصلاحها. لا مزيد من الثقة العمياء في تكنولوجيا الصندوق الأسود.

3. الذكاء الاصطناعي: مساعدة مسؤولي التوظيف وليس تولي المسؤولية

التوظيف يتعلق بالناس، وليس فقط الأوراق. هذا هو المكان الذي يمكن أن يكون فيه vScreen مفيدًا. إنه يجعل المقابلات أفضل من خلال التقييمات العادلة، بحيث يمكن للقائمين بالتوظيف الانتباه إلى الشخص، وليس فقط السيرة الذاتية.

في النهاية، يجب أن يجعل الذكاء الاصطناعي التوظيف أكثر ذكاءً وعدلاً. إذا كانت أداة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك لا تساعدك على اتخاذ خيارات جيدة، وبدلاً من ذلك تربك الأشياء وتحظر المرشحين الجيدين، فهذه مجرد تقنية سيئة.

هل جهاز فحص الذكاء الاصطناعي الخاص بك يساعد أو يضر بتوظيفك؟

كان الهدف من الذكاء الاصطناعي جعل التوظيف أسهل، أليس كذلك؟ أسرع وأكثر عدلاً؟ ولكن إذا كان الذكاء الاصطناعي الخاص بك يحجب الأشخاص الطيبين، أو يكون غير عادل، أو يجعل مسؤولي التوظيف يخمنون أنفسهم، فهذه مشكلة.

وقد لا تعرف ذلك حتى.

تثق معظم الفرق في أن الذكاء الاصطناعي الخاص بهم يقوم بعمل عادل. ولكن ماذا لو لم يكن كذلك؟ ماذا لو رفضت عن طريق الخطأ أفضل المرشحين دون أن يلاحظ أحد ذلك؟

علامات تشير إلى وجود نظام ذكاء اصطناعي معيب:

1. العثور على المرشحين المحتملين في مأزق؟ ليست جيدة. غالبًا ما يتخلى القائمون على فحص السيرة الذاتية بالذكاء الاصطناعي عن الأشخاص المؤهلين بسبب القواعد الصارمة للغاية، وليس بسبب نقص المهارات. إذا كان فريقك غالبًا ما يتخطى اختيارات الذكاء الاصطناعي أو يواجه صعوبة في شغل الأدوار حتى مع وجود الكثير من التطبيقات، فإن عامل التصفية الخاص بك معطوب وغير مفيد.

2. لا يمكن تبرير الرفض؟ قضية رئيسية. إذا لم يتمكن الذكاء الاصطناعي الخاص بك من تفسير سبب رفضه لشخص ما، فهذه مشكلة. يجب أن يعرف فريقك سبب عدم اجتياز المرشح للاختبار. فقط لأنه ليس سببًا شرعيًا. هذا ليس مجرد ألم؛ إنه محفوف بالمخاطر. أصبحت قواعد التوظيف بالذكاء الاصطناعي أكثر صرامة. قد تواجه الشركات التي لا تستطيع تبرير الذكاء الاصطناعي مشاكل قانونية. في الأساس، إذا لم تفهم منطق الذكاء الاصطناعي، فهو مجرد أتمتة طائشة.

3. يقوم الذكاء الاصطناعي الخاص بك بنسخ التحيزات بدلاً من قتلها. يمكن للذكاء الاصطناعي التقاط التحيزات من معلومات التوظيف السابقة. إذا كانت هذه المعلومات غير عادلة لمجموعات معينة، فإن الذكاء الاصطناعي سيكرر هذه الأخطاء وسيكون غير عادل أيضًا. أثبتت إحدى الدراسات في المملكة المتحدة ذلك، مشيرة إلى أن الذكاء الاصطناعي المستخدم للتوظيف غالبًا ما يضخم التحيزات، على الرغم من محاولة التنوع، لأن الذكاء الاصطناعي لا يستطيع اكتشافها. إذا استمر الذكاء الاصطناعي الخاص بك في اقتراح نفس النوع من الأشخاص، فقد يؤدي ذلك إلى ترسيخ التحيز.

4. يهتم الذكاء الاصطناعي فقط بمطابقات الكلمات الرئيسية الدقيقة. يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي غير مرن للغاية، ويفتقد المرشحين الرائعين الذين لا يستخدمون الكلمات الرئيسية الدقيقة التي يريدها. على سبيل المثال، قد يتم تخطي مهندس برمجيات يعرف بنية AWS إذا كان الذكاء الاصطناعي يريد الحوسبة السحابية فقط. يجب أن يحصل الذكاء الاصطناعي الجيد على الجوهر. بخلاف ذلك، فهو مجرد بحث مفعم بالكلمات الرئيسية.

الذكاء الاصطناعي الأكثر ذكاءً هو الإجابة الحقيقية.

تقوم أدوات التوظيف الجيدة بالذكاء الاصطناعي بأكثر من مجرد الرفض التلقائي؛ فهي تساعد مسؤولي التوظيف في إجراء مكالمات ذكية.

• يحصل على السياق: يربط SniperAI المهارات من مناطق مختلفة، ويجد مرشحين رائعين، بغض النظر عن الطريقة التي يقولون بها الأشياء.
• قرارات واضحة: يتيح التوظيف العادل لمسؤولي التوظيف التحقق من خيارات الذكاء الاصطناعي وتصحيح أي تحيز.
• أكثر من مجرد سيرة ذاتية: تضيف vScreen الفيديو حتى ترى الفرق الشخص.

إذا كانت أداة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك تجعل عملك أكثر صعوبة، فقم بتغيير الأمور. يجب أن يساعد توظيف التكنولوجيا الفرق؛ وليس خلق عمل إضافي.

كيفية اختيار أفضل ذكاء اصطناعي لفحص المرشحين

يعد استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في مراجعة طلبات العمل أمرًا مهمًا الآن. يمكنه التعامل مع الكثير من العمل تلقائيًا والمساعدة في التأكد من أنك تقوم بالتوظيف بشكل عادل. إذا أخطأت في الاختيار، فقد تفوت مرشحين رائعين، أو تواجه دعاوى قضائية، أو تزيد التحيزات سوءًا.

ما الذي تبحث عنه:

تفسيرات منطقية

يجب أن يشرح الذكاء الاصطناعي المفيد سبب اختياره لأشخاص معينين. إذا تمكن النظام من إظهار أسبابه، فإنه يساعد على اتباع القواعد وتقليل التحيز. بعض الأدوات، مثل تقنيات التوظيف الذكية يتيح لك Job Analyzer رؤية كيفية اتخاذ الخيارات واحترس من العدالة.

مهارات تتجاوز مجرد الكلمات الرئيسية

الذكاء الاصطناعي الجيد لا يبحث فقط عن الكلمات الرئيسية. يتخطى النظام الصوتي ذلك لرؤية المهارات التي يمكن استخدامها في الأدوار والإمكانات المختلفة. على سبيل المثال، قد لا يقوم مهندس البرمجيات الذي يتحول إلى علم البيانات بإدراج Python للتعلم الآلي، ولكن لا يزال يتعين اعتباره مرشحًا جيدًا إذا كان يعرف Python. أدوات مثل سنايبر راي استخدم خرائط المواهب للعثور على هذه الأنواع من الأشخاص.

تعرف على المزيد حول علم المهارات

فحص التحيز والاستخدام الأخلاقي

في بعض الأحيان، يمكن للذكاء الاصطناعي الذي تم تدريبه على البيانات السابقة أن ينقل التحيزات الحالية دون قصد. لهذا السبب من المهم لأي أداة فحص بالذكاء الاصطناعي أن يكون لديها طرق للتحقق بانتظام من أي ممارسات متحيزة وإصلاحها. التوظيف العادل، على سبيل المثال، يراجع القرارات في الوقت الفعلي للمساعدة في ضمان عملية توظيف عادلة.

الذكاء الاصطناعي الأخلاقي والذكاء الاصطناعي المسؤول: هل ممارسات التوظيف الخاصة بك متوافقة؟

العمل جنبًا إلى جنب مع التقييمات البشرية

في حين أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يجعل الأمور أسرع، إلا أنه لا ينبغي أن يحل محل الحكم البشري. أدوات مثل vScreen استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في المقابلات المنظمة التي تدعم ما يقوم به القائمون بالتوظيف، مما يوفر رؤية أكمل للمرشحين بما يتجاوز مجرد سيرتهم الذاتية. يوفر vscreen الجدوى للمجند، إما ليأخذها طريقة واحدة أو طريقة ثنائية مقابلة فيديو، يمكن لمسؤولي التوظيف حسب الدور ومستوى المقابلة اختيار الأفضل لمؤسستهم.

اقرأ كيف يمكن للمقابلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تغيير استراتيجية اكتساب المواهب الخاصة بك؟

اتباع قواعد التوظيف

يجب أن تلتزم أي أداة ذكاء اصطناعي تستخدم للتوظيف بلوائح مثل GDPR و EEOC. مع ظهور الذكاء الاصطناعي في التوظيف ومجالات العمل الأخرى، يجب أن تتبع الأدوات المعايير، لذلك من المهم التحقق من ذلك الالتزام عند اختيار النظام.

في الملخص

اختيار الذكاء الاصطناعي المناسب لفحص المرشحين يأخذ نهجًا دقيقًا. يجب أن تركز المنظمات على الحلول التي:

- اجعل الأشياء أكثر عدلاً وأقل تحيزًا.

- شرح سبب اتخاذ القرارات.

- ابحث عن المهارات التي ليست مجرد كلمات رئيسية.

- أعط المجندين يد العون في المراجعات المنظمة.

في هذه الأيام، لا يعد استخدام الذكاء الاصطناعي للتوظيف مجرد مكافأة؛ إنه أمر لا بد منه إذا كنت تريد أن تكون ذكيًا. يمكن للأداة الصحيحة أن تعزز بشكل كبير كيفية اكتشاف الأشخاص الرائعين، ولكن الأداة غير الصحيحة قد تفسد لعبة التوظيف الخاصة بك. لذلك، من المهم أن تنظر إلى جميع اختياراتك عن كثب للتأكد من أن مساعدي الذكاء الاصطناعي يتناسبون مع ما تحاول القيام به وأنهم في حالة جيدة.

مستقبل الذكاء الاصطناعي في فحص المرشحين

التوظيف المعزز بالذكاء الاصطناعي ليس خيالاً علميًا؛ إنه حقيقة. لكن الأدوات المناسبة تحدد الفرق بين الإخفاقات والضربات الكاملة.

‍

توقعات الذكاء الاصطناعي في فحص المرشحين

من الذكاء الاصطناعي في الصندوق الأسود إلى الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير. قد يعتمد عدد أقل من المنظمات الآن على خوارزميات غير شفافة؛ تنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي المفتوحة والقابلة للتدقيق التي توفر تدفق عملية صنع القرار. Equitable Hiring هي إحدى منصات التوظيف التي توضح الطريق من خلال عمليات تدقيق التحيز وتتبع الامتثال.

‍

تركيز أكبر على القدرة وأقل على الشهادات

سينظر الجيل القادم من أدوات التوظيف بالذكاء الاصطناعي إلى الإمكانات أكثر من المسمى الوظيفي حتى لا يتم استبعاد الأشخاص بسبب عوامل تصفية السيرة الذاتية الموروثة القديمة والمليئة بالكلمات الرئيسية.

وهي تستخدم بالفعل خرائط المواهب السياقية لإظهار المواهب المخفية.

‍

التعاون مع الذكاء الاصطناعي وعدم استبداله بواسطة البشر

من المؤكد أن الذكاء الاصطناعي لن يحل محل المجندين ولكنه سيضيف قيمة إلى عملية صنع القرار. كما هو الحال في vScreen، يتعلق الأمر بإضافة المزيد من عناصر المقابلات المنظمة إلى فحص الذكاء الاصطناعي الذي يسمح بهذا التحقق البشري كخطوة مهمة في التوظيف.

‍

الفكر الختامي: الذكاء الاصطناعي أداة وليس صانع قرار

يجب أن يعمل الذكاء الاصطناعي على تمكين فرق الموارد البشرية وليس قيادة نتائج التوظيف. أفضل حلول التوظيف بالذكاء الاصطناعي هي تلك التي:

• زيادة الدقة والكفاءة والإنصاف.
• توفير عملية صنع قرار واضحة وقابلة للتفسير.
• دعم التوظيف الأخلاقي للجميع باستثناء التحيز.

‍

إذا لم تقم أداة فحص الذكاء الاصطناعي بتحديد كل هذه المربعات، فقد حان الوقت للتخلص منها بالطريقة الصحيحة. يمكن لأفضل ذكاء اصطناعي تغيير التوظيف - ولكن فقط عندما يتم إنشاؤه بناءً على المبادئ الصحيحة.

جاهز لتحويل عملية اكتساب المواهب الخاصة بك ft. الذكاء الاصطناعي؟

حدد موعدًا لمكالمة | اتصل بنا على sales@recruitmentsmart.com أو انقر فوق الزر أدناه لبدء التوظيف بشكل أكثر ذكاءً وليس أصعب.

‍