По данным Бюро статистики труда (Bureau of Labor Statistics) США, наёмные сотрудники с опытом от 10 лет и более в среднем работают у одного работодателя в течение 4,2 лет. Сотрудники в возрасте от 25 до 34 лет ещё быстрее меняют место работы и задерживаются на каждом из них на 2,8 лет. Эта современная тенденция рынка труда – не показатель низкой востребованности или плохой квалификации специалистов, чаще всего она свидетельствует о переходе на должность с более высокой зарплатой.

Есть у таких постоянно «мигрирующих» сотрудников и минусы – им охотно ищут замену на предприятии, если HR-менеджеры считают, что состав персонала нужно обновлять. Исключение составляет Япония. В этой стране часто менять место работы – моветон. А вот миллениалы всё больше привыкают к новой модели построения карьеры: даже найдя работу, они постоянно рассылают резюме на более перспективные, по их мнению, вакансии.

Эксперты в области трудоустройства едины во мнении, что соискатель окончательно «осядет» там, где доход и загруженность соотносятся самым оптимальным образом. Работу, которая обеспечивает средствами к существованию, находится в доступной близости от дома и позволяет спокойно проводить свободное время вне офиса, мало кто станет менять на туманные перспективы, пусть даже и в самой успешной компании.

Как проявляется предвзятость ИИ в рекрутинге

Всегда ли распределение рабочих мест справедливо? По данным Национального бюро экономических исследований, в 2003 году рынок труда США был замечен в систематической дискриминации соискателей-афроамериканцев, в то время как претенденты на должность с европейской внешностью получали гораздо больше положительных решений о приеме на работу. Предвзятость, по мнению экспертов, происходит не только из-за человеческих ошибок, но и по вине искусственного интеллекта. Однако не стоит обвинять AI в намеренном невыполнении возложенных обязанностей. Машина лишь механически выполняет задачи, возложенные на неё людьми.

В наши дни уличить в расовой дискриминации кого-либо практически невозможно: мировой рынок труда открыт для людей любых рас и национальностей, однако действующие системы ИИ для поиска работы иногда воспроизводят те ошибки рекрутёров, которые (в идеале) должны были бы устранить.

Например, интеллектуальный алгоритм, который Amazon использовал в период между 2014 и 2017 годами для отбора соискателей, по отзывам ИИ-специалистов компании, понижал рейтинг резюме в базе, если в них содержались слова «женский», в том числе и названия женских колледжей. А исследователи Северо-Восточного университета, Калифорнийского университета и группы защиты общественных интересов Upturn установили, что размещение рекламы жилья и вакансий в Facebook соответствовало гендерным и расовым стереотипам.

Как исправить ситуацию?

Сегодня рекрутеры крупных компаний, таких как Target, Hilton, Cisco, PepsiCo и Amazon используют инструменты прогнозной аналитики для найма персонала. Это помогает сократить время и затраты на поиск сотрудников. Понимание того, в какой момент алгоритмы начинают работать, поможет определить причину нарушения их действия.

Трудоустройство – процесс, объединяющий множество мелких решений, который завершается предложением остаться работать в компании. ИИ-рекрутер разбивает задачу по поиску соответствующего кандидата на вакансию на несколько этапов: группа подходящих соискателей, выбор наиболее оптимального по опыту работы и другим параметрам (по этому же принципу работает ИИ-сервис Textio, показывающий, что улучшить в текстах и чем их дополнить).

Специальные алгоритмы расшифровывают сопроводительное письмо и само резюме, сохраняют информацию в базе данных HR-департамента. Так, о соискателе знают всё: на каких языках он говорит, какое получил образование, в каких компаниях работал и т.д. Далее применяется функция сужения круга кандидатов по ключевым словам. Так работает рекрутинговое агентство CVViZ, использующее скрининг резюме по ключевым словам и создания рейтингов кандидатов.

Ещё один пример грамотной работы с персоналом – американская компания HireVue. Их система ИИ оценивает кандидатов по ключевым словам, выражениям лиц и тонам голоса во время видеоинтервью. После прохождения этого теста, соискателя приглашают на личное собеседование.

Как бы там ни было, использование алгоритмов машинного обучения на каждом из этапов приёма на работу – это определенный риск для кандидата. Как и в случае с Facebook, о котором говорилось выше, несправедливость порой заключается в том, что объявления о работе нацелены только на определенных людей. Алгоритмы ИИ нередко «заточены» под единый формат резюме, а это значит, что резюме классного специалиста, составленное не по шаблону, система просто не заметит или отбросит, как неподходящее.

Автор: Елена Семенчук


Читайте также:

VCV.AI презентовала технологию рекрутинга, в которой роль менеджера по персоналу выполняет робот

Orange Business Services открывает инновационную лабораторию HR

Комментарии