التوظيف تحت PDPL؟ لا يمكنك تحمل تكلفة الذكاء الاصطناعي الذي يهلوس

1. التكلفة البشرية للتوظيف المهلوس

هلوسات الذكاء الاصطناعي تشبه إلى حد كبير الهلوسة البشرية، حيث يهلوس الذكاء الاصطناعي الاستجابات ويملأ الفجوات عندما لا يحتوي على معلومات دقيقة. ثم يستجيب الذكاء الاصطناعي على أساس الافتراضات وليس الحقائق الحقيقية.

فكر في هذا: يذكر المرشح «Excel» في سيرته الذاتية. يقرر الذكاء الاصطناعي أن المرشح هو خبير في تحليلات البيانات، أو أن شخصًا ما يجيب على بعض أسئلة العمل الجماعي في مقابلة ويقوم الذكاء الاصطناعي بكتابتها على أنها «قائد بالفطرة». يبدو ذكيا. لكن لا شيء من هذا حقيقي. تم استبعاد هذه النتائج من خلال بعض الافتراضات التي وضعها الذكاء الاصطناعي.

وهذه هي المشكلة: عندما يكون لديك برامج التوظيف أو نظام تتبع مقدم الطلب يبدأ في اختلاق الأمور، وتصبح عملية التوظيف بأكملها هشة. قد ينتهي بك الأمر برفض شخص كان مثاليًا بالفعل لهذا الدور، أو الأسوأ من ذلك، توظيف شخص غير مناسب على الإطلاق.

هذا لا يؤدي فقط إلى إبطاء الأمور. إنه يخلق عملاً إضافيًا لمديري التوظيف ويضيف ضغطًا لإصلاح القرارات التي كان ينبغي أن تكون صحيحة في المرة الأولى. في أماكن مثل المملكة العربية السعودية، حيث تعمل الشركات من أجل أهداف السعودة واتباع قواعد صارمة بموجب بي دي بي إل، يمكن أن يؤدي قرار توظيف خاطئ يستند إلى بيانات مختلقة إلى مشكلات تتعلق بالامتثال أيضًا. لذا نعم، هلوسات الذكاء الاصطناعي ليست مجرد خلل. إنها شيء تحتاج الشركات حقًا إلى أخذه على محمل الجد.

‍

2. لماذا يهلوس الذكاء الاصطناعي في التوظيف

يتم تدريب الذكاء الاصطناعي على البيانات، وكلما تم تدريبه، كانت الاستجابات التي تحصل عليها أفضل ولكن في السيناريوهات التي لا تكون فيها البيانات نفسها ذات نوعية جيدة، لن تكون الاستجابة جيدة أبدًا، وبالتالي، قد يبدو الذكاء الاصطناعي عبقريًا، ولكن التدريب فقط هو الذي يجعله أفضل.

يتم تدريب جميع برامج التوظيف ونظام تتبع المتقدمين، الذي نتحدث عنه، باستخدام السير الذاتية والملفات الشخصية التي تم جمعها من مصادر مختلفة مثل بوابات الوظائف (LinkedIn و Monster وغيرها)، والسير الذاتية القديمة المخزنة في ATS، ومصادر أخرى يمكن أن تكون البيانات التي تم جمعها من السوق الخارجية. لذلك عندما يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتساب المواهب في بلد مثل المملكة العربية السعودية، قد يواجه الذكاء الاصطناعي صعوبة في الحصول على السياق الصحيح.

هذا هو الوقت الذي تحدث فيه الهلوسة. يرى الذكاء الاصطناعي كلمة رئيسية وينتقل إلى الاستنتاجات. إنه لا يفهم تمامًا أشياء مثل النغمة أو الثقافة أو الفرق بين ما يقوله شخص ما وما يعنيه. على سبيل المثال، قد تلاحظ منظمة العفو الدولية توقفًا مؤقتًا في مقابلة فيديو وتقرر أن المرشح يفتقر إلى الثقة، وهذا ليس مجرد خطأ، إنه غير عادل تمامًا. غالبًا ما لا تعرض هذه الأنظمة عملية الواجهة الخلفية أيضًا. إنهم فقط يعطونك درجة أو ملخصًا دون شرح كيفية وصولهم إلى هناك.

عند التوظيف الذكي، نحاول إصلاح ذلك. أدواتنا، مثل سنايبر راي، تم إنشاؤها باستخدام بيانات تم التحقق منها واختبارها لتجنب هذا النوع من التخمين. فهي لا تتطابق فقط بناءً على الكلمات الرئيسية؛ فمنتجاتنا مبنية على منهجية أنطولوجيا المهارات، التي تساعد في مطابقة مجموعة المهارات مع متطلبات الوظيفة، وهي عملية لا تعتمد فقط على تقنيات مطابقة الكلمات الرئيسية. لأنه دعونا نكون صادقين، نحن نملأ مركزًا مفتوحًا، ولا نقوم ببعض تحسين محركات البحث لموقعنا على الويب، فنحن بحاجة إلى أكثر من مجرد نتائج، ولكن السياق الذي تم من خلاله استخلاص النتائج. إنهم ينظرون إلى الأنماط المنطقية. وإذا لم يكونوا متأكدين؟ يقولون ذلك. لأنه من الأفضل التوقف والتحقق بدلاً من اختلاق شيء ما.

2.1 أنطولوجيا المهارات: ولكن كيف تختلف حياتنا عن البقية؟

لنكن واقعيين، تحاول معظم أدوات التوظيف بالذكاء الاصطناعي أن تبدو أكثر ذكاءً مما هي عليه في الواقع. وراء الكواليس، يعتمدون على شيء يسمى أنطولوجيا المهارات. إنها في الأساس قاعدة بيانات عملاقة تحدد كيفية ارتباط المهارات المختلفة ببعضها البعض. مثل: إذا كان شخص ما يعرف Excel، فربما يعرف أيضًا تحليلات البيانات. إذا كانوا يعملون في مجال الموارد البشرية، فربما يجيدون العمليات أيضًا.

ولكن هنا تكمن المشكلة: معظم هذه الخرائط لا يتم إنشاؤها باستخدام بيانات التوظيف الحقيقية. يتم سحبها من لوحات الوظائف القديمة والسير الذاتية على الإنترنت والافتراضات الغامضة. لذلك يبدأ الذكاء الاصطناعي في ربط النقاط التي لا تتوافق معًا في الواقع.

هذه هي الطريقة التي تحصل بها على:

• «Excel» = «عالم البيانات»
  
• «مشروع الفريق» = «إمكانات القيادة»
  
• «متحدث بطلاقة» = «الثقافة الملائمة»
  

قد يبدو الأمر ذكيًا للغاية، ولكن هذا كله مجرد تخمين من قبل الذكاء الاصطناعي، ويزداد الأمر سوءًا عندما تستخدم نفس الذكاء الاصطناعي من قبلك لتحليل مقابلات المرشحين. تستخدم بعض الأدوات نماذج اللغة للحكم على مستويات الألوان والطاقة. ولكن إذا لم يتم تدريبهم على اللهجات المحلية أو الأعراف الثقافية، خاصة في أماكن مثل المملكة العربية السعودية. هناك احتمالات كبيرة بأنهم أخطأوا في قراءة الإشارات وتفسير النتائج الخاطئة. عند التوظيف الذكي، قلنا رفضًا كبيرًا لأي تخمين. لقد بنينا منطقتنا «أنطولوجيا المهارات» من الصفر، استنادًا إلى بيانات التوظيف التي تم التحقق منها، وليس التخلص من القمامة وتدريبها على المصطلحات المحلية، والأعراف الثقافية، وما إلى ذلك، لذلك يربط نظامنا فقط المهارات التي تتوافق معًا، بناءً على الأدوار الحقيقية، في الشركات الحقيقية.

وإذا لم يكن الأمر متأكدًا؟ وتنفي ذلك بشكل مباشر. لا يوجد إنشاء ملخص مزيف ولا ثقة مختلقة. نعتقد أنه بدلاً من إبقاء العميل أو المرشح في مناطق رمادية، مما يخلق المزيد من التعقيدات والارتباك، امنحهم حلولًا أكثر موثوقية وجدارة بالثقة. لأنه إذا لم تتمكن من رؤية ما يجري في الخلفية، فأنت تضع صورة علامتك التجارية على النار وتفقد بعض الموظفين الجيدين حقًا، فقط لأن الذكاء الاصطناعي قال ذلك!

اقرأ المزيد- بناء قوة عاملة جاهزة للمستقبل: دليل شامل لتنفيذ أنطولوجيا المهارات

2.2 صُنع داخليًا: ذكاء اصطناعي مبني على الثقة والخوارزميات الصحيحة

هذا موضوع نحب التحدث عنه، حيث يتجنب العديد من البائعين الآخرين هذه المحادثة. الكثير من «الذكاء الاصطناعي» في أدوات التوظيف اليوم ليس ملكهم في الواقع. وراء الكواليس، تستخدم العديد من المنصات فقط نماذج أوبن إيه آي. يلفون واجهة جميلة حولها الدردشة GPT أو تقنية مشابهة، أضف بعض عمليات سير العمل، وأطلق عليها اسم المنتج. في الواقع، لا يتحكم البائعون الذين تعتمد عليهم بأموالك وقراراتك المستقبلية حتى في النموذج، وبالتالي لا يمكنهم حتى شرح المنطق الكامن وراء نتائج الذكاء الاصطناعي.

نحن لا نفعل ذلك. في Recruitment Smart، لدينا الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك سنايبر راي، vScreen، و جيف ساي، تم تطويره وتدريبه وصيانته داخليًا بالكامل. إنه ليس حلاً مستأجرًا نتحدث عنه؛ نحن نقدم حلولًا حقيقية مبنية على الذكاء الاصطناعي الذي يتم التحكم فيه بالكامل، حيث نقرر كيف يجب أن يستجيب الذكاء الاصطناعي وبالتالي يمكننا تقديم منطق كامل وراء النتائج.

إليك سبب أهمية ذلك:

• لا يوجد تسرب للبيانات: تظل تفاصيل المرشح خاصة ومحلية (مهمة بشكل خاص لـ بي دي بي إل الامتثال في المملكة العربية السعودية).
  
  
• قابلية التفسير الكاملة: النموذج داخلي، وبالتالي يمكننا شرح كل خطوة وعملية دون فقدان شفافية النتائج.
  
  
• التحكم في التحيز: نحن لا نعتمد على قائمة أولويات أي طرف ثالث؛ نحن نبني قائمة أولويات خاصة بنا، ونعتمد على ذلك.
  

إن امتلاك الذكاء الاصطناعي يعني أننا نتحمل المسؤولية الكاملة والمساءلة عما يفعله. وهذه هي الطريقة الوحيدة التي نشعر بها بالراحة عند وضعها أمام قرارات التوظيف الخاصة بك

‍

3. الهلوسة + الامتثال = عاصفة مثالية في المملكة العربية السعودية

هذا هو المكان الذي يصبح فيه الأمر جادًا. في المملكة العربية السعودية، لا يقتصر التوظيف على العثور على الشخص المناسب فحسب، بل يتعلق أيضًا بالقيام بذلك بالطريقة الصحيحة. ال قانون حماية البيانات الشخصية (PDPL) يجعل الأمر واضحًا جدًا: إذا كنت تجمع بيانات شخص ما أو تستخدمها، فيجب أن تكون دقيقة وعادلة ومستخدمة للأسباب الصحيحة. ولكن إذا كانت أداة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك تهلوس وتخترع أشياء عن المرشحين، فهذه مشكلة.

على سبيل المثال:

• إذا كان الذكاء الاصطناعي الخاص بك يضيف مهارة لم يمتلكها الشخص أبدًا، فهذه بيانات خاطئة.
  
  
• إذا قررت أن ثقافة شخص ما سيئة مناسبة بناءً على لهجته أو اسمه، فهذا هو التنميط.
  
  
• إذا لم تستطع التفسير لماذا لقد اتخذت قرارًا، هذه مشكلة شفافية.
  

وهذه ليست مجرد قضايا صغيرة. بموجب PDPL، يمكن أن تؤدي أخطاء كهذه إلى عواقب حقيقية، بما في ذلك غرامات تصل إلى 5 مليون ريال سعودي. قد تكون هناك أيضًا عقوبات جنائية في حالة إساءة استخدام البيانات الحساسة. بالإضافة إلى ذلك، فإنه يضر بالثقة، خاصة إذا كنت تقوم بالتوظيف لأدوار في القطاع العام أو الشركات الكبيرة.

عند التوظيف الذكي، قمنا ببناء كل شيء لتجنب ذلك من الألف إلى الياء.
نحن لا نعالج البيانات في الخارج؛ نحن نستخدم مراكز البيانات المحلية هنا في المملكة العربية السعودية.
أنظمتنا قابلة للتفسير من خلال التصميم، لذلك يمكن لمديري التوظيف دائمًا معرفة سبب إجراء المطابقة. ونحن نختبر باستمرار التحيز والدقة، لأن هذا ليس اختياريًا، بل هو مطلوب. باختصار: إذا لم تتمكن تقنية التوظيف الخاصة بك من شرح نفسها أو اتباع القانون، فليس من الآمن استخدامها. خاصة هنا.

‍

4. ما الذي يجب على مديري التوظيف طلبه من مجموعة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم

إذا كنت تستخدم الذكاء الاصطناعي في عملية التوظيف، فلا بأس من طرح أسئلة صعبة. في الواقع، يجب عليك.

الكثير من برنامج مدير التوظيف أو منصات اكتساب المواهب تبدو رائعة على السطح، لكن في الأسفل، هم مجرد تخمين. وهذا ليس جيدًا بما يكفي عندما تؤثر قراراتك على الأشخاص الحقيقيين والامتثال وأداء الشركة.

إليك ما يجب أن تتوقعه من أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك:

• القابلية للتفسير
  يجب أن تكون دائمًا قادرًا على معرفة سبب اتخاذ القرار، وليس مجرد الحصول على درجة أو تصنيف. إذا كان الصندوق أسود، فهو خطر.

احفر بشكل أعمق: الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير والتعاون البشري: تعزيز قرارات التوظيف باستخدام الذكاء المعزز

‍

• منع التحيز مدمج
  لا يكفي «التحقق من التحيز لاحقًا». يجب تصميم نظامك لتجنب التحيز في الوقت الفعلي. هذا شيء جعلنا أولوية باستخدام أدوات مثل سنايبر راي.

تعرف على المزيد: اكتشاف تحيز التوظيف بالذكاء الاصطناعي: دليل الامتثال الكامل لقادة الموارد البشرية 2025

‍

• تعريب البيانات
  خاصة في المملكة العربية السعودية، يجب أن تبقى بيانات المرشح الخاصة بك في البلد. هذا ليس أكثر أمانًا فحسب، بل إنه جزء من الالتزام بـ بي دي بي إل.

كيف تضمن شركة Recruitment Smart الامتثال لـ PDPL في المملكة العربية السعودية؟

• تسجيل الثقة
  إذا لم يكن الذكاء الاصطناعي متأكدًا من المباراة، فيجب أن يقول ذلك. الأدوات الذكية لا تخدع. إنها تسلط الضوء على عدم اليقين حتى تتمكن من إجراء المكالمة النهائية مع السياق الكامل.

اسأل نفسك: هل ممارسات التوظيف الخاصة بك متوافقة؟

عند التوظيف الذكي، لقد صنعنا كل هذا الجزء من التكنولوجيا الأساسية.
نحن لا نمنحك الأتمتة فحسب، بل نمنحك التحكم.
وهذا يعني قوائم مختصرة أفضل ومفاجآت أقل وقرارات أكثر ذكاءً من البداية.

‍

5. حان الوقت للتخلص من التخمين

في هذه المرحلة، هناك شيء واحد واضح جدًا: الذكاء الاصطناعي في التوظيف ليس مفيدًا تلقائيًا. إذا لم يتم بناؤه بشكل صحيح، فقد يجعل الأمور أسوأ.

وهذه هي المشكلة التي نحاول إصلاحها. الكثير من برنامج اكتساب المواهب يبدو هناك أنيقًا ولكنه يخفي ما يحدث بالفعل وراء الكواليس. ستحصل على نتائج سريعة بالتأكيد، ولكن ليس لديك أي فكرة عما إذا كانت هذه النتائج حقيقية أم مجرد تخمينات.

هذا ليس ابتكارًا. هذا هو القمار. في المملكة العربية السعودية، حيث قواعد مثل بي دي بي إل صارمة وحيث تكون الأهداف الوطنية مثل السعودة مهم، لا يمكنك ترك التوظيف للأدوات التي تشكل الأمور. كل عدم تطابق مؤلم. كل رفض خاطئ يعيدك إلى الوراء.

لهذا السبب قمنا في شركة Recruitment Smart ببناء تقنيتنا، سنايبر راي، vScreen، و جيف ساي، لإبعاد الهلوسة عن الصورة.

• سنايبر راي يستخدم بيانات تم التحقق منها ويوضح بالضبط سبب اختيار المرشح.
  
• vScreen يحلل المقابلات على أساس الهيكل وليس النغمة أو الافتراضات.
  
• جيف ساي يتواصل بوضوح ولا يضيف أبدًا كلمات لم تُقال.
  

لأنه إذا كان نظام التوظيف الخاص بك يختلق الأمور، فإنه لا يجعل التوظيف أكثر ذكاءً، بل يجعل المخاطر تبدو لامعة.

إذا كنت جادًا بشأن الذكاء الاصطناعي، فهو دقيق وعادل ومصمم لكيفية عمل التوظيف السعودي، وليس فقط كيف يبدو على الورق، فلنتحدث.

احجز مكالمة اكتشاف الآن!