0 просмотров

Как искусственный интеллект меняет ваш поиск работы

AI ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ HR HIRING

Несколько лет назад Джейсон Фриман столкнулся с классической проблемой при приеме на работу. Основанный им стартап из 10 человек, онлайн-сервис коммерческой недвижимости под названием 42Floors.com, рос и нуждался в быстром наборе персонала. Внезапно выяснилось, что Фридман, у которого в качестве генерального директора было множество других обязанностей, часами просеивал огромные стопки резюме. Он был поражен.

Решение появилось в виде программного обеспечения искусственного интеллекта от молодой компании Interviewed. Это ускоряет процесс проверки, предоставляя онлайн-симуляции того, что кандидаты могут делать в свой первый день в качестве сотрудника. Программное обеспечение делает гораздо больше, чем оценивает вопросы с несколькими вариантами ответов. Он может улавливать не только так называемые книжные знания, но и более нематериальные человеческие качества. Он использует обработку естественного языка и машинное обучение для создания психологического профиля, который предсказывает, будет ли человек соответствовать культуре компании. Это включает в себя оценку того, какие слова он или она предпочитает — склонность к использованию «пожалуйста» и «спасибо», например, показывает эмпатию и возможную склонность к работе с клиентами — и измерение того, насколько хорошо соискатель может жонглировать разговорами и по-прежнему уделять внимание детализировать.«Мы можем рассмотреть 4000 кандидатов и в течение нескольких дней сократить их число до 2-3% лучших», — утверждает Фридман, в компании которого сейчас работает 45 человек. «Сорок восемь часов спустя мы кое-кого наняли». Это не идеально, говорит он, но это быстрее и лучше, чем человеческий способ.

Статья в тему:  Какие слабые методы в искусственном интеллекте

Такое программное обеспечение используют не только стартапы; корпоративные бегемоты тоже его внедряют. На работу пришел искусственный интеллект.

Алгоритмы прогнозирования и машинное обучение быстро становятся инструментами для выявления лучших кандидатов. Компании используют ИИ для оценки человеческих качеств, опираясь на исследования для анализа всего, от выбора слов и микрожестов до психоэмоциональных черт и тона постов в социальных сетях. Программное обеспечение, как правило, используется на ранней стадии процесса, когда компании сужают круг соискателей, а не на более поздних стадиях, когда работодатели делают ставку на личное взаимодействие и человеческое суждение.

Волна стартапов предлагает множество услуг. Компания Entelo из Сан-Франциско анализирует профили в Интернете и социальных сетях, чтобы предсказать, какие кандидаты с большей вероятностью поменяют работу. Другой калифорнийский стартап, Talent Sonar, предлагает алгоритмы машинного обучения, которые пишут описания вакансий, направленные на улучшение гендерного разнообразия; программа даже скрывает имена соискателей, пол и личные идентификаторы в надежде преодолеть бессознательную предвзятость менеджеров по найму. Компания HireVue из Юты использует видео-интервью для проверки выбора слов кандидатами, интонации голоса и микрожестов на наличие тонких подсказок, например, не противоречит ли их выражение лица их словам.

Google также вступил в борьбу с программным обеспечением для найма. Прошлой осенью компания выпустила для некоторых клиентов новую программу под названием Cloud Jobs. Такие гиганты, как Johnson and Johnson и FedEx, используют его на своих сайтах со списками вакансий, чтобы лучше общаться с потенциальными кандидатами.Чтобы создать свое программное обеспечение, Google просканировала миллионы вакансий, чтобы выявить связи между определенными атрибутами и производительностью труда, а затем применила аналитику и модели машинного обучения. Теоретически это позволяет странице карьеры J&J представлять результаты поиска, которые с большей вероятностью будут соответствовать намерениям соискателей. Программное обеспечение также делает сообщения J&J более заметными для людей, выполняющих поиск в Интернете.

Статья в тему:  Что такое неинформированный поиск в искусственном интеллекте

ИИ для найма «популярен и конкурентоспособен», — говорит Джош Берсин, директор Bersin by Deloitte, HR-подразделения консалтингового гиганта. Около 75 стартапов сейчас борются за долю на рынке оценки персонала стоимостью 100 миллиардов долларов. «Каждый день я получаю электронные письма от тех, кто решает исправить рынок найма с помощью искусственного интеллекта», — говорит Берсин. Смогут ли алгоритмы научиться исследовать одну из самых загадочных человеческих задач — подбор человека для работы — лучше, чем настоящие люди? И не приведет ли решение некоторых старых проблем к возникновению новых?

Пять советов по найму, на которых основывается ИИ

Забудьте об оценках
Согласно исследованию, которое Google провела при приеме на работу, средний балл и результаты тестов бесполезны в качестве критериев. Выяснилось, что доля людей без высшего образования в Google со временем увеличилась, и до 14% сотрудников некоторых команд никогда не учились в колледже.

Выдержка важнее, чем IQ
Профессор Пенсильванского университета Анджела Дакворт изучала военных кадетов, учителей-новичков из неблагополучных районов и новых продавцов, чтобы определить, кто сможет выстоять и добиться успеха. Их объединяет не IQ, социальный интеллект, внешность или здоровье. Это была страсть и настойчивость.

Опыт — это еще не все
Исследование, проведенное Американской ассоциацией специалистов по внутренним продажам и стартапом Koru в области искусственного интеллекта, показало, что опыт не предсказывает успех продаж. Другой обнаружил, что выпускники с ролями среднего уровня во внеклассных занятиях превзошли президентов клубов, потому что компаниям нужны командные игроки больше, чем звезды.

Статья в тему:  Что сделает искусственный интеллект, чтобы сделать людей счастливыми

Их звезда может не быть вашей звездой
Человек, преуспевший у конкурента, может потерпеть неудачу в вашей фирме. Около 75% предсказателей Кору различаются даже среди схожих должностей в аналогичных компаниях. В одном случае количество часов, отработанных в колледже, может быть предиктором, в то время как посещение курсов психологии, показатель командной работы, является предиктором в другом. Матч решающий.

Игнорировать это фото на Facebook
Исследование, проведенное ИИ-компанией Fama, показало, что фотографии пьяных в социальных сетях не говорят о плохой работе. Такие фотографии настолько распространены, что их просмотр означает устранение огромного количества людей. Напротив, фанатичные комментарии или посты о наркотиках были связаны с низкой производительностью.

Конечно, люди предпочитают судить о других людях. Но оказывается, они не очень хороши в этом. Профессор Йельской школы менеджмента Джейсон Дана, много лет изучавший вопросы найма, недавно произвел фурор своей громкой статьей в журнале The New York Times. Газета "Нью-Йорк Таймс которые называли собеседования бесполезными. «Они могут быть вредными, — писала Дана, — подрывая влияние другой, более ценной информации об интервьюируемых». Среди прочего, он отметил склонность менеджеров по найму превращать впечатления от разговора в связный, но часто неверный рассказ.

Ветеран Google соглашается. «Большинство интервью — это пустая трата времени, потому что 99,4% времени уходит на то, чтобы подтвердить то впечатление, которое у интервьюера сложилось за первые 10 секунд», — говорит Ласло Бок, бывший руководитель отдела кадров компании. Бок написал книгу Правила работы! после пересмотра стратегии найма компании.

Статья в тему:  Как нарисовать искусственный интеллект

Google начала пересматривать свой подход в 2008 году. В первые годы компания набирала сотрудников из элитных учебных заведений, таких как Стэнфорд и Массачусетский технологический институт. Но когда Google изучил свои внутренние данные, он обнаружил, что оценки, результаты тестов и школьная родословная не являются хорошими предикторами успеха в работе. Значительное число руководителей закончили государственные школы или вообще не закончили колледж.

Программное обеспечение ИИ может обнаружить вспышку презрения, промелькнувшую на лице соискателя, когда он обсуждает своего бывшего начальника.

Это заставило Google переосмыслить методы найма и направить его на использование алгоритмов, которые помогают определить черты, которые, как показывают его исследования, действительно важны: когнитивные способности, интеллектуальная скромность и способность к обучению. Google создал программу под названием qDroid, которая составляет вопросы для интервьюеров на основе того, как qDroid анализирует предоставленные кандидатом данные о качествах, на которые обращает внимание Google.

Данные здесь имеют решающее значение. Было бы трудно представить распространение ИИ для найма без резкого увеличения объема информации, связанной с работой. Не так давно компании получали бумажное резюме, и программное обеспечение сканировало его, чтобы сравнить навыки и опыт и выставить оценку. Но LinkedIn изменил это, предложив огромное количество резюме с обширной информацией об отношениях человека. Сила ИИ заключается в способности прочесывать такие данные, исследовать несколько переменных и находить закономерности, которые люди могут не видеть.

Статья в тему:  Что после искусственного интеллекта

Большая часть программного обеспечения, доступного сегодня, не использует ИИ, который со временем начинает думать самостоятельно. Это то, что называется «контролируемым» обучением: менеджеры по персоналу и специалисты по данным могут вместе устанавливать и настраивать переменные, которые следует взвешивать на основе качеств высокоэффективных сотрудников.

Программное обеспечение далеко не надежное. Люди могут запрограммировать свои предубеждения в алгоритмы. Бок говорит: «Пытаться понять людей, использующих компьютеры, гораздо сложнее, чем пытаться понять транзакции или коммерцию».

Многие стартапы в области ИИ специализируются на том, что вы и ожидаете: на использовании вычислительной мощности для обработки огромных объемов данных. Один из стартапов, Fama, автоматизирует анализ личности кандидата на работу, ища онлайн-подсказки о ее характере или мировоззрении. Бен Монес говорит, что основал компанию в Лос-Анджелесе после того, как нанял человека, который казался отличным на бумаге и в интервью, но оказался женоненавистником и расистом.Монес говорит, что знал бы об этом, если бы видел сообщения этого человека в социальных сетях. Но такой поиск может привести к предвзятости и юридическим рискам.

Сканирование социальных сетей кандидата на предмет информации о расе, религии, сексуальной ориентации или политической принадлежности является незаконным и может привести к жалобам на дискриминацию при приеме на работу. «Трудно разорвать колокол и доказать, что вы не использовали эту информацию при принятии решения о приеме на работу», — говорит Памела Девата, партнер юридической фирмы Seyfarth Shaw. «Комиссия по равным возможностям трудоустройства предполагает, что если вы получили к ней доступ, вы ее использовали».

Статья в тему:  Кто такой искусственный интеллект Дэйва Уотерса?

Монес решил, что ИИ — единственное решение проблемы. Он может быстро найти тысячи сообщений в социальных сетях и веб-статей и проанализировать их, защищая работодателей от ответственности. Но для этого нужно было научить компьютеры читать текст, изображения и видео точно так же, как человек. Говорит Монес: «Это сложный ИИ для создания».

Фама создал свой набор данных, попросив десятки тысяч студентов пометить один и тот же набор текста, фотографий и видео. Он разработал методы, позволяющие группам людей согласиться с тем, что определенный пост отражает, например, нетерпимость. Затем Фама обучил алгоритм идентифицировать эти черты в других постах. Программное обеспечение использует обработку естественного языка и распознавание изображений, чтобы читать текст, изображения и видео, как человек. Он просматривает данные за семь лет и использует сравнительную аналитику, аналогичную функции Amazon «клиенты, которые купили это, также купили», чтобы пользователи могли видеть, как складываются кандидаты.

Монес говорит, что менеджеры по персоналу все еще не решаются зарегистрироваться, учитывая правовую неопределенность и вопросы о конфиденциальности: «Там есть здоровый страх». Действительно, для соискателей представление о том, что алгоритм, о котором они не знают, — основанный на информации от незнакомцев, которых они никогда не встретят, — выносит суждения об их характере, может звучать как высокотехнологичная версия зависимости от капризов людей. предвзятость человека.

Статья в тему:  Какие акции искусственного интеллекта являются источником миллиардеров?

Пять способов, которыми компании используют ИИ вне найма

Фармацевтика
Eli Lilly и Merck работают со стартапами, чтобы изучить триллионы соединений, чтобы предсказать, какие из них будут работать лучше всего, и разрабатывать их быстрее и с меньшими затратами, чем в прошлом.

Розничная торговля
Британская сеть продуктовых магазинов Morrisons использует ИИ от Blue Yonder из Германии, чтобы адаптировать ежедневные цены на каждый продукт в каждом магазине, а также пополнять запасы в зависимости от рекламы, погоды и праздников.

Закон
K&L Gates использует ИИ от ROSS Intelligence, который сочетает в себе машинное обучение, обработку естественного языка и технологию IBM Watson для обработки миллионов страниц, понимания контекста запроса и составления меморандума по его результатам.

Колл-центры
Progressive Insurance, Wells Fargo и Hilton Hotels используют искусственный интеллект, который анализирует тон, темп, ключевые слова и грамматику звонящих, чтобы направлять вызовы агентам с соответствующими навыками. Программное обеспечение от Mattersight сокращает время разговора на 23%.

Путешествовать
TripAdvisor использует программное обеспечение от Flyr, которое позволяет клиентам фиксировать цены за два-семь дней до бронирования. А Thomson, британский продавец туристических пакетов, предлагает помощника по путешествиям с искусственным интеллектом на базе Watson.

Работодатели все чаще используют ИИ для интуитивного понимания более тонких вопросов, в том числе того, будет ли кандидат соответствовать культуре компании или оставаться в организации в течение значительного времени. Adidas, HealthSouth, Keurig и Reebok используют сервис ИИ под названием SkillSurvey. Он прогнозирует текучесть кадров и производительность на основе слов, используемых людьми, указанными в качестве рекомендаций, которым предоставляется онлайн-серия вопросов, основанных на поведенческих науках, адаптированных к конкретной работе. Затем ввод оценивается и усредняется. Результаты можно сравнить с базой данных тысяч кандидатов на ту же должность, что дает представление о том, как кандидат сравнивается с другими. HealthSouth, в которой работает 24 000 человек, сообщила о сокращении увольнений сотрудников на 17%, сокращении увольнений на 10% и сокращении времени, затрачиваемого на проверку рекомендаций, на 92% после одного года использования SkillSurvey.

Статья в тему:  Каковы подполя искусственного интеллекта

Citigroup использует искусственный интеллект, чтобы предсказать, каких новых выпускников колледжей нанять в качестве инвестиционных банкиров. Компания хочет обеспечить разнообразие и убедиться, что новый урожай соответствует ее культуре и остается с компанией. «Нам нужен был более эффективный и действенный процесс отбора», — говорит Кортни Сторц, руководитель глобального отдела набора персонала банковского гиганта.

Citigroup внедряет программное обеспечение от сиэтлского стартапа Koru. Это двухэтапный процесс. Кору сначала пытается расшифровать культуру Citigroup и черты существующих сотрудников, используя 20-минутный опрос. Затем менеджеры по найму работают с Кору над проведением отдельного опроса для кандидатов на работу, в котором выявляются ключевые характеристики, повышающие вероятность хорошего совпадения.

Бывший консультант McKinsey Джош Джарретт и технический предприниматель Кристен Гамильтон основали Koru четыре года назад. Проанализировав десятки исследований предикторов успеха, 15 месяцев назад дуэт запустил программное обеспечение для предиктивной аналитики Koru. Программное обеспечение ориентировано на кандидатов в первые семь лет их карьеры, потому что рекрутерам мало что нужно оценивать, кроме оценок и престижа их колледжа, говорит Джарретт. «Людям легко ухватиться за GPA, понять его и придать ему слишком большое значение», — говорит он. «Но ИИ может просматривать переменные, видеть закономерности между данными».

Эти переменные, по его словам, могут выявить явные признаки важных качеств, таких как настойчивость. Джарретт говорит, что программное обеспечение использует алгоритмы, которые ищут признаки упорства в прошлом поведении. Дело не в каком-то отдельном знаке, а в их совокупности. Может быть, кандидат был в волейбольной команде. Но что действительно важно, так это то, как долго человек продержался — пока, скажем, удерживает работу на полный рабочий день, — а также роль лидера, которой он достиг, и сольные проекты, которые он завершил. Программное обеспечение может предлагать дополнительные вопросы для собеседования, которые позволяют работодателям копать глубже.

Статья в тему:  Как можно использовать искусственный интеллект в хранилищах данных?

Программное обеспечение Koru также может определять прошлые тенденции компании, такие как история набора сотрудников из определенных колледжей, и может адаптироваться к более широкому обзору. Чем больше данных о найме, удержании и производительности собирает программное обеспечение ИИ, тем больше оно узнает.

Некоторые программы искусственного интеллекта в настоящее время исследуют самые нематериальные качества: эмоции, о которых сам кандидат на работу может не знать. HireVue, например, использует свой алгоритм для оценки видеособеседований соискателей. Ученые данных учат программное обеспечение обнаруживать десятки тысяч намеков на намерения, привычки, личность и качества. Программное обеспечение оценивает, использует ли кандидат активные глаголы, такие как «может» и «будет», или полагается на отрицательные слова, такие как «не может» или «должен». Он также проверяет интонации голоса и тысячи микровыражений, которые передают ряд эмоций. Последние основаны на таксономии известного психолога Пола Экмана, который создал «атлас эмоций» с 10 000 выражений лица, которые могут мелькать за 1/25 секунды. Программному обеспечению легче идентифицировать и сопоставлять эмоции, чем людям.

HireVue использует процесс, состоящий из двух частей. Компания-клиент запишет сотни собеседований при приеме на работу, а затем наметит показатели эффективности и удержания тех, кто нанят. Программное обеспечение ищет связи между чертами, обнаруженными в этих интервью, и возможной производительностью работы. Его цель — предсказать, скажем, останется ли человек на работе в колл-центре более двух месяцев или, возможно, заметит враждебность по отношению к бывшим работодателям. «Человек может говорить, что любит своего начальника, но когда он произносит слово «босс», на его лице появляется вспышка презрения, — говорит Лорен Ларсен, технический директор HireVue. Единственный кадр ловит насмешку на одной стороне их лица. Это выражение подсчитывается наряду с тысячами других.

Статья в тему:  Как искусственный интеллект способен учиться. наблюдение

Мощный ИИ звучит впечатляюще и немного пугающе. Среди прочего, он предполагает, что что-то настолько личное, как психотерапия, когда-нибудь может быть передано алгоритму. Тем не менее, это очень ранние дни.«Пока еще никто не нашел волшебной палочки, — говорит Берсин из Deloitte. Если кто-то даже приблизится к этому, выигрыш может быть огромным.

Версия этой статьи появилась в выпуске журнала Fortune от 1 июня 2017 года с заголовком «Где алгоритм увидит вас через 10 лет?» Мы включили партнерские ссылки в эту статью. Нажмите здесь, чтобы увидеть, что это такое.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x
Adblock
detector