AI w HR i rekrutacji

Zaczynamy od ostrzeżenia

To jedyna strona branżowa, którą otwieramy przestrogą, a nie listą korzyści. Powód jest konkretny: przebadaliśmy bias płciowy w 18 modelach językowych i opisaliśmy wyniki w raporcie Równanie Płci 2, o którym pisały media branżowe.

Wnioski są jednoznaczne na tyle, że nie da się ich zignorować przy rozmowie o rekrutacji. Modele językowe wykazują mierzalne uprzedzenia w zadaniach, które wyglądają na neutralne. W rekrutacji te uprzedzenia nie zostają w tabelce - zamieniają się w brak zaproszenia na rozmowę.

Dlaczego odradzamy selekcję CV

Nie z powodu regulacji, choć te też się zaostrzają. Z powodu wiarygodności. Model uczony na historycznych decyzjach rekrutacyjnych odtwarza historyczne wzorce, a te w większości firm nie były neutralne. Automatyzując selekcję, nie usuwacie ludzkiego uprzedzenia - skalujecie je i dodajecie mu pozór obiektywności.

To jest gorsze niż stan wyjściowy, bo trudniej się od tego odwołać.

Co zostaje - i jest tego sporo

Redagowanie ogłoszeń. Materiały onboardingowe. Odpowiedzi na pytania pracowników o urlopy, benefity i procedury, generowane z firmowego regulaminu. Administracja kadrowa. Sortowanie zgłoszeń pod kątem kompletności dokumentów, bez ich oceniania.

To wszystko zdejmuje z działu HR realne godziny tygodniowo i nie przenosi na model żadnej decyzji dotyczącej człowieka. Od tego zaczynamy - i szczerze mówiąc, na tym w większości firm kończymy.

Ciekawy przypadek: audyt własnych ogłoszeń

Najbardziej wartościowe zastosowanie, jakie widzimy w HR, działa w odwrotną stronę niż wszyscy się spodziewają. Zamiast oceniać kandydatów, AI ocenia Wasze ogłoszenia - wyłapując sformułowania, które statystycznie zniechęcają część odbiorców do aplikowania. To jest zastosowanie, które poszerza pulę kandydatów zamiast ją zawężać.