Künstliche Intelligenz
Die Bewerbung für Ihren Nächsten Job Kann eine Automatisierte Alptraum
Brian MerchantYesterday 1:50pmFiled: AutomationFiled zu: Automatisierung
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Wenn Sie denken, nach einem job zu suchen ist schon beängstigend, Angst durchsetzt, unangenehm, einfach warten, bis die algorithmen übernehmen der Einstellung. Wenn Sie es tun, ein neumodischen “digitalen Werber” wie VCV, die nur empfangen $1,7 Millionen in der frühen Investition, hofft, es wird in etwa so Aussehen:
Zuerst eine Suche bot für die überprüfung von Lebensläufen, die Tausende, deiner vermutlich unter Ihnen. Wenn es gepflückt aus dem Heuhaufen, werden Sie kontaktiert werden per ein chatbot. Über SMS, der bot wird einen Termin für ein Telefon-interview, welche durchgeführt wird durch ein automatisiertes system, aktiviert durch Spracherkennung AI. Als Nächstes fragt das system Sie, die Klägerin, zum aufzeichnen von video-Antworten zu einem vordefinierten Satz von interview-Fragen. Schließlich kann das Programm verwenden, Gesichtserkennung und predictive analytics, um die komplette screening, die algorithmisch bestimmen, ob der Nervosität, Stimmung und Verhaltensmuster Sie aufweisen, machen Sie fit für das Unternehmen.
Wenn Sie alle übergeben, dann werden Sie empfohlen für eine in-person-job-interview.
Es sollte gehen, ohne zu sagen, dass der Prozess, oben beschrieben—, die erforderlich, keine übertreibung, und ist die gerade, die Beschreibung der vier-Schritt-Prozess, die auf VCV-website unter “Wie die Magie getan wird” section—klingt vielleicht wie eine bestimmte Art von Hölle für die überwiegende Mehrheit der Arbeitssuchenden.
Für eine Sache, eine Menge von Gesichts-und Spracherkennungs-software ist notorisch fehlerhaft und bias-anfällig. Einige Forscher und Kritiker argumentieren, dass alle Ansprüche, die algorithmen können Urteile basiert auf die wahrgenommene Stimmung oder Gesichts-Reaktion (manchmal auch als “affective computing”) belaufen sich auf wenig mehr als moderne phrenology. Für die anderen, dies dient zum Rendern des Bewerbung Prozess noch undurchsichtiger, unpersönlich und undurchdringlich für den durchschnittlichen job-hunter. VCV zählt bereits große Unternehmen wie Citibank, l ‘ Oreal, Danone und PricewaterhouseCoopers zu Ihren Kunden.
“Menschliche Neigungen haben lange geplagt Einstellung, und alle behaupten, dass machine learning-algorithmen allein lösen können, ist falsch,” Aaron Rieke, co-Autor eines Berichts veröffentlicht im Dezember 2018 namens Helfen Wollte: Eine Untersuchung der Einstellung von Algorithmen -, Equity-und Bias, erzählte mir in einer E-Mail. “Es wurde berichtet, dass VCV verwendet die Gesichtserkennung zu identifizieren, die Kandidaten”, “Stimmung” und “Verhaltensmuster” zu helfen, Recruiter bewerten ” Kultur passen.” Dies wirft alle Arten von roten Fahnen.”
Screenshot: VCV
VCV, die nicht reagieren auf eine Anfrage für Kommentar, ist bei weitem nicht allein hier. Eine ständig wachsende suite von startups Pitchen KI-gesteuerte Rekrutierung Dienstleistungen, vielversprechend zu speichern Unternehmen Millionen von Dollar in der gesamten Rekrutierungs-Prozesses durch die Reduzierung von overhead, zu zupfen idealen Kandidaten aus dem dunkel, und zu *reduzieren* Voreingenommenheit bei der Einstellung. Die meisten bieten wenig bis gar keine Beweise, wie Sie das eigentlich tun. VCV viel größeren Mitbewerber, HireVue, die geharkt hat in einer erstaunlichen $93 Millionen Euro und wird unterstützt von top-tier-Silicon Valley venture-capital-Firmen wie Sequoia, hocking viele der gleichen Dienstleistungen. Es zählt 700 Unternehmen als seine Kunden, einschließlich, heißt es, Urban Outfitters, Intel, Honeywell, und Unilever. AllyO, die gegründet wurde, im Jahr 2015, und “nutzt Tiefe workflow Konversation AI vollständig zu automatisieren end-to-end-recruiting-workflow” hat $19 Millionen Euro sichern.
Letztes Jahr, in einem Artikel mit dem Titel ” Recruiting Generation Z? Möchten Sie Diese Verwenden, Inc. Magazin fasste das neue Unternehmen mit “AI, gamification, machine learning” und andere Technologien, um mieten die jüngste job-Suchende. Ryan Jenkins, ein selbst beschriebenen “Tausendjährigen Reiches und die Generation Z-Lautsprecher-und Generationen-Experte” zählt HireVue als die #2-neue Einstellung-tool, nur hinter Pymetrics, die “uses neuroscience Spiele und bias-freie künstliche Intelligenz (KI), um vorausschauend match Leute mit jobs, in denen Sie’ ll ausführen auf höchstem Niveau.” #4 ist Mya / Wade & Wendy, das “Angebot chatbots, die den Prozess automatisieren von Lebenslauf bis Vorstellungsgespräch.”
Wie expansiv diese Operationen sind, ist im Moment unklar, trotz der Tatsache, dass diese digitalen Recruiter tout Verträge und Partnerschaften mit Fortune-500-Unternehmen. Rieke sagt, information ist knapp darüber, wie weit großen Recruiter angenommen haben automatisierte Einstellung von Praktiken, bots, und die Gesichtserkennung. Aber es ist klar, der trend zieht reichlich Interesse, Investitionen und die Förderung aus der Wirtschaft.
“AI in der menschlichen Ressourcen, ist kostengünstig und besser für die Unternehmen insgesamt”, sagte Barbara Van Pay, der CEO von SmartHR Beratung, schreibt im Unternehmer-Magazin. Van Zahlen Punkte zu einem 2016 Society of Human-Ressource-Management-Umfrage gefunden, dass der Durchschnittliche cost-per-hire war $4,129. AI, Sie Gründen, konnte schnitzen, dass Bild Weg. “Mit vielen der AI recruitment und Human Resources-Programme bieten maßgeschneiderte Pakete auf einer monatlichen, vierteljährlichen, und jährlichen Abo-basis, es ist nicht schwer zu sehen, dass Sie sparen können eine ziemlich heftige penny durch den übergang zu AI-Technologie-Lösungen.” Zu Witz, HireVue-website behauptet, dass “Hilton cut time-to-hire fast 90% mit Hirevue Bewertungen,” angeblich spart es eine Menge Geld.
Das Ziel ist hier offensichtlich genug—Versprechen Unternehmen können Sie verbringen weniger Geld auf die menschliche Headhunter und Personalvermittler, weniger Zeit für die manuelle brütete über Anwendungen, und in der Regel weniger Ressourcen auf den Einstellungsprozess durch outsourcing alle der oben genannten Maschinen. Aber diese startups Risiko bietet ein Paradebeispiel beschissenen Automatisierung—automatisierte Produkt angenommen, in der name, Geld zu sparen, dass das Risiko, am Ende, nur macht allen beteiligten das Leben noch schlimmer. In diesem Fall, die Automatisierung ist entworfen, um in den Genuss einer Seite der Gleichung fast ausschließlich: der Arbeitgeber.
Screenshot: HireVue
Den zusätzlichen Reifen und undurchschaubar, bot-addled Prozess wird wahrscheinlich noch schlimmer machen, für die Bewerber. Denke, für eine Sekunde, wie viel Sie geschätzt die letzten robocall Sie versehentlich abgeholt und erlitt durch 2,5 Sekunden. Betrachten wir nun, wie es wäre, wenn das robocaller Durchführung Ihrer vorläufigen Vorstellungsgespräch. Job-interviews sind geschnürt mit viel mehr Kraftausdrücke, mindestens. Aber Vorurteile und Diskriminierung bleibt eine deutliche Problematik.
“Es gibt Schichten der Bedenken hier,” Rieke sagt mir. “Die Technologie der Gesichtserkennung ist oft weniger genau für Frauen und dunkelhäutigeren Menschen. Auch wenn Unternehmen wie VCV beurteilen können, ‘Stimmung’ oder ‘Verhalten,’ es ist nicht klar, wie das helfen sollte, die ein Personaler Bewerber beurteilen. Wenn die ‘richtige Art’ von Verhaltensweisen, die abgeleitet sind von einer Firma die aktuelle, homogene Belegschaft, diverse Kandidaten, könnte bestraft werden.”
Nicht nur, dass höchst problematisch in Bezug auf die Menschen, die übergeben werden können über für die Arbeit von voreingenommenen AI—aber es ist nicht schwer eine Zukunft vorstellen, in der predictive hiring software bietet einige saftige Diskriminierung Klagen, zu. Gründer und Entwickler können behaupten, dass Ihre algorithmen reduzieren bias alles, was Sie wollen; bis Sie transparent gezeigt Beweis, wir sollten standardmäßig Skepsis. (Letztes Jahr, der Gründer von Predictim, ein KI-basierte Plattform entwickelt, auf dem Bildschirm Bewerber für babysitting jobs, sagte Ihr Produkt war absolut nicht voreingenommen, aber wenn ich es mir, die ersten Ergebnisse sah ziemlich rassistisch zu mir.)
Schließlich, es ist nicht wirklich klar, dass der service funktioniert. Ja, es kann sein, Kurzfristige Gewinne als Unternehmen, die Betriebskosten senken durch die Verlagerung der Aufgaben an ein AI-service—aber es gibt einen Grund, die Einstellung hat in der Regel die Hände auf; es ist ein ziemlich guter Weg für die beiden Parteien zu sagen, wenn Sie genießen zusammen zu arbeiten. Zweifelnd abgeleiteten Daten Punkte über die Leistung und die Stimmung scheint wie ein schlechter Ersatz, aber das wird die Zeit zeigen.
“Wir brauchen viel mehr Informationen darüber, wie Systeme wie diese sind entworfen und getestet”, sagt Rieke. “Bis das passiert, bin ich extrem skeptisch. Der hype ist Weg, die Fakten.”
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