Sākt
Atpakaļ uz blogu
AI

Kā mākslīgais intelekts samazina neapzinātu aizspriedumu atlases procesā (nezaudējot cilvēka pieskārienu)

55 % uzņēmumu, kas izmanto AI atlases skrīningu, ziņo par uzlabotu daudzveidību. Uzziniet, kā mākslīgais intelekts samazina neapzināto aizspriedumu CV izvērtēšanā un intervijās, vienlaikus atstājot cilvēkus pie lēmumu pieņemšanas stūres.

Autors Samet Demirtas6 min lasīšana
Kā mākslīgais intelekts samazina neapzinātu aizspriedumu atlases procesā (nezaudējot cilvēka pieskārienu)

Katrs personāla atlases vadītājs uzskata, ka ir objektīvs. Pētījumi liecina savādāk.

Pētījumi rāda, ka identiski CV ar dažādiem vārdiem saņem atbildes aicinājumus par 30-50 % biežāk vai retāk, atkarībā no uztvertā dzimuma vai etniskās piederības. Interviju vērtējumi vairāk korelē ar intervētāja noskaņojumu nekā ar kandidāta kvalitāti pēc vairāk nekā 20 intervijām dienā.

Tie nav rakstura trūkumi — tie ir kognitīvi saīsinājumi, ko mūsu smadzenes izmanto, apstrādājot informāciju steigas apstākļos. Mākslīgais intelekts neizslēdz cilvēka sprieduma vajadzību, bet noņem aizspriedumus tajās posmos, kur tie nodara vislielāko kaitējumu.

Kur aizspriedumi slēpjas tradicionālajā atlasē

Aizspriedumi CV izvērtēšanā

  • Vārda aizspriedumi — Pētījumi rāda, ka "etniskās izcelsmes" vārdiem pievienotie CV saņem par 30-50 % mazāk atbildes aicinājumus
  • Universitātes aizspriedumi — Pārvērtē prestižas universitātes, nenovērtē netradicionālo izglītību
  • Uzņēmumu aizspriedumi — Dod priekšroku kandidātiem no labi zināmām firmām
  • Paužu aizspriedumi — Soda par karjeras pārtraukumiem (kas nepamatoti skar sievietes un aprūpētājus)
  • Noguruma aizspriedumi — Vēlākie CV kaudzē saņem mazāku uzmanību

Interviju aizspriedumi

  • Līdzības aizspriedumi — Dod priekšroku kandidātiem, kuriem ir līdzīga izcelsme, intereses vai komunikācijas stils
  • Aureola efekts — Viens iespaidīgs īpašums ietekmē visu vērtējumu
  • Apstiprinājuma aizspriedumi — Meklē pierādījumus sākotnējam iespaidam
  • Ankerēšana — Pārāk lielu svaru piešķir pirmajam kandidāta teiktajam
  • Kontrasta efekts — Vērtē kandidātus savā starpā, nevis pret prasībām

Lēmumu pieņemšanas aizspriedumi

  • Nesenuma aizspriedumi — Labāka atmiņa par nesenajām intervijām
  • Grupas domāšana — Padodas skaļākajam balsim atlases komitejā
  • Ieguldījuma kļūda — Izvirza kandidātus, kuros jau ieguldīts interviju laiks, pat ja dati rāda pretēju

Kā AI risina katra veida aizspriedumus

1. Kritēriju balstīts izvērtējums, nevis paraugu atpazīšana

AI vērtē CV, balstoties uz jūsu darba prasībām un pielāgotajiem kritērijiem — nevis modeļiem, ko tas iemācījies no iepriekšējām atlasēm (kas var saturēt vēsturiskos aizspriedumus).

Ja rakstāt pamudinājumu, piemēram:

*"Vērtē kandidātus, ņemot vērā Python pieredzi, sistēmu projektēšanas prasmes un pierādījumus par sadarbību. Neuzskaiti universitātes prestižu vai darba devēja zīmolu."

AI konsekventi izpilda šīs instrukcijas visiem CV.

2. Konsekventa uzmanība visiem kandidātiem

Cilvēki vidēji pavadīja 7,4 sekundes sākotnējā CV pārskatīšanā. AI iegulda 10-15 sekundes dziļai analīzei katrā CV — neatkarīgi vai tas ir pirmais vai piektotūkstošais.

Nav noguruma. Nav laika spiediena. Nav "es tikai uzmetīšu aci".

3. Strukturēta interviju vērtēšana

AI intervijās katrs kandidāts tiek vērtēts piecās dimensijās ar vienādu mērogu:

Dimensija Ko tā mēra Kāpēc tas svarīgi taisnīgumam
Tehniskās prasmes Jomas zināšanas Objektīvas, pārbaudāmas
Komunikācija Skaidrība un izteiksme Valodas nevienaldzīga novērtēšana
Problēmu risināšana Analītiska pieeja Process, nevis izcelsme
Kultūras saderība Vērtību saskaņotība Balstīts uz deklarētajām vērtībām, nevis līdzību
Pieredze Atbilstoša darba vēsture Kvalitāte, nevis prestižs

Katram vērtējumam ir pierādījumi no transkripta, padarot novērtējumu pārbaudāmu un caurspīdīgu.

4. Standartizēta salīdzināšana

Salīdzinot kandidātus, AI parāda objektīvus datus blakus — nevis viedokļus, krāsotus pēc tā, kurš atstāja labāku pirmo iespaidu vai ar kuru intervētājam bija labāka saikne.

Dati par AI un daudzveidību

Uzņēmumi, kas izmanto AI CV izvērtēšanā, ziņo:

  • 55 % uzlabojumu kandidātu daudzveidībā
  • Vienmērīgākas atbildes aicinājumu likmes starp demogrāfiskajām grupām
  • Mazāka atkarība no aizvietojošiem rādītājiem (skola, uzņēmuma nosaukums)
  • Augstāka apmierinātība no kandidātiem, kuri jūtas, ka process bija taisnīgs

Kur cilvēka spriedums joprojām ir svarīgs

AI samazina aizspriedumus atlases un izvērtēšanas posmā — bet tam nevajadzētu pieņemt galīgo lēmumu. Cilvēki ir būtiski:

  • Kultūras novērtēšanā — Vai šī persona der jūsu komandas darba stilam?
  • Motivācijas izvērtēšanā — Vai kandidāts patiesi ir ieinteresēts šajā iespējā?
  • Komandas ķīmijā — Kā šī persona sadarbojas ar esošajiem komandas locekļiem?
  • Sarunās un noformēšanā — Attiecību veidošanā, lai piesaistītu talantīgus cilvēkus
  • Konteksta spriedumā — Izprotot neparastus karjeras ceļus vai apstākļus

Galvenais ir izmantot AI, kur aizspriedumi nodara vislielāko kaitējumu (atlase un sākotnējā izvērtēšana) un cilvēkus, kur spriedums ir visvērtīgākais (galīgie lēmumi un attiecību veidošana).

Taisnīgas atlases īstenošana ar AI

1. solis: revīzija jūsu pašreizējai atlases procedūrai

  • Uzraugiet atbildes aicinājumu likmes pēc demogrāfiskajām grupām (ja tas ir likumīgs jūsu jurisdikcijā)
  • Mēriet interviju un darba piedāvājumu proporcijas dažādu kandidātu grupās
  • Pārskatiet, vai amata apraksti satur aizspriedumainu valodu

2. solis: rakstiet iekļaujošus AI pamudinājumus

Fokusējieties uz prasmēm, pieredzi un potenciālu:

Nevis: *"Meklē kandidātus no augstākā līmeņa universitātēm un ar Fortune 500 pieredzi."

Raksti: *"Vērtē, ņemot vērā demonstrētu Python ekspertīzi, pierādījumus par mērogojamu sistēmu būvēšanu un sadarbību jebkuras komandas ietvaros. Novērtē dažādību un netradicionālus ceļus inženierijā."

3. solis: izmantojiet strukturētas AI intervijas

Nosūtiet visus atlasītos kandidātus caur vienādu AI interviju procesu. Tas nodrošina:

  • Vienus un tos pašus jautājumus visiem
  • Vienādu vērtēšanas rubriku
  • Vienādu analīzes līmeni
  • Pārbaudāmus, dokumentētus rezultātus

4. solis: salīdziniet ar datiem

Izmantojiet AI salīdzināšanu, nevis atmiņas vadītu izvērtējumu. Kad ir objektīvi rādītāji un transkripta pierādījumi, lēmumi ir par spējām — ne iespaidiem.

5. solis: sekojiet un uzlabojiet

Monitorējiet savu atlases rezultātus laika gaitā:

  • Vai sasniedzat daudzveidīgāku kandidātu loku?
  • Vai pieņemtie kandidāti darbojas prognozētajā līmenī?
  • Vai ir modeļi, kam kandidāti iziet vai neiziet AI skrīningu?

Izmantojiet šos datus, lai pilnveidotu kritērijus un pamudinājumus.

Veidojot taisnīgas atlases kultūru

Tehnoloģija ir daļa no risinājuma, bet kultūrai ir nozīme:

  1. Padariet datu lēmumu pieņemšanu par standartu — koplietojiet AI pārskatus atlases sapulcēs
  2. Apstrīdiet sajūtas ar pierādījumiem — ja kāds saka "Man vienkārši nebija sajūta", jautājiet, kādi konkrēti kritēriji kandidātam nebija piemēroti
  3. Svētiet dažādas pieņemšanas — atzīstiet, ka dažādu perspektīvu komanda ir stiprāka
  4. Pārskatiet un uzlabojiet — regulāri veiciet pārbaudi atlases procesam, lai atklātu nevēlamus modeļus

Taisnīga atlase nav tikai pareizā rīcība — tā ir gudrā rīcība. Daudzveidīgas komandas pārsniedz homogēnas. AI palīdz jums atrast vislabākos talantus no plašākā kandidātu loka.

Gatavi vienkāršot pieņemšanu darbā?

Pievienojies komandām, kas izmanto ResReader CV pārbaudei, AI intervijām un ātrākai pieņemšanai darbā.