Արհեստական բանականության (ԱԲ) ներդրումը կորպորատիվ հավաքագրման գործընթացում այլևս ֆուտուրիստական ձգտում չէ, այն ներկայիս չափանիշն է։ Մինչ գլոբալ ձեռնարկությունները անցում են կատարում դեպի ավելի պարզեցված, տվյալների վրա հիմնված գործառնությունների, տաղանդների ներգրավման կյանքի ցիկլի ավտոմատացումը դարձել է առաջնային խնդիր այն ՄՌ (HR) բաժինների համար, որոնք ձգտում են օպտիմալացնել իրենց արդյունավետությունը։ Սակայն, քանի որ այս համակարգերը պարզ հիմնաբառային զտումից անցնում են կանխատեսող մոդելավորման բարդ գործիքների, մենք բացահայտում ենք մի կարևոր պարադոքս. հենց այն տեխնոլոգիան, որը նախագծված է մարդկային սխալները վերացնելու համար, որոշ դեպքերում սկսում է դրանք օրինաչափության վերածել։
ԱԲ-ի վրա հիմնված հավաքագրման գործիքների կիրառման հիմքում ընկած է օբյեկտիվ արագության խոստումը։ Օգտագործելով Մեքենայական ուսուցում (ML)՝ հազարավոր ինքնակենսագրականներ վայրկյանների ընթացքում վերլուծելու համար, ընկերությունները նպատակ ունեն նվազեցնել աշխատանքի ընդունման ժամանակը և նվազագույնի հասցնել ենթագիտակցական մարդկային նախապաշարմունքների ազդեցությունը։ Այնուամենայնիվ, վերջին տեխնիկական աուդիտների էմպիրիկ ապացույցները հուշում են, որ այդ համակարգերը հաճախ ժառանգում և մասշտաբավորում են պատմական տվյալների մեջ առկա նախապաշարմունքները։ Երբ ալգորիթմը մարզվում է անցյալի հավաքագրման օրինաչափությունների հիման վրա՝ օրինաչափություններ, որոնք հաճախ արտացոլում են նախորդ տասնամյակների համակարգային սահմանափակումները, այն սովորում է որոշակի ծագումը, բուհերը կամ նույնիսկ լեզվական առանձնահատկությունները նույնացնել «հաջողության» հետ՝ արդյունավետորեն ամրապնդելով ստատուս-քվոն մաթեմատիկական ճշգրտության քողի ներքո։
Ալգորիթմական հետադարձ կապի օղակը և ռիսկերի կառավարումը
Բիզնեսի ղեկավարների համար վտանգները դուրս են գալիս թափուր աշխատատեղերը համալրելու անմիջական նպատակից։ Թերի ԱԲ մոդելների ընդունումը պարունակում է զգալի գործառնական և հեղինակային ռիսկեր։ Երբ թվային փոխակերպման ռազմավարությունը հիմնված է կողմնակալ ավտոմատացման վրա, դրա հետևանքով առաջացած աշխատուժի միատարրությունը կարող է խոչընդոտել նորարարությանը։ Եթե թեկնածուներին զտող «ԱԲ գործակալը» հետևողականորեն դուրս է մղում բազմազան տեսակետներ, ընկերության ներքին ինտելեկտուալ բազմազանությունը՝ մրցակցային առավելության շարժիչ ուժը, համակարգված կերպով նվազում է։
ROI-ի տեսանկյունից՝ անթափանց ԱԲ մոդելների վրա հիմնվելը վտանգավոր խաղ է։ Եթե համակարգը ճանաչվի խտրական, ապա կարգավորող մարմինների ստուգումների, իրավաբանական ծախսերի և ապրանքանիշի արժեքի անկման վնասները կարող են արագորեն գերազանցել ավտոմատացման միջոցով ստացված ցանկացած արդյունավետությունը։ Այս ռիսկերը մեղմելու համար կազմակերպությունները պետք է անցում կատարեն դեպի Բացատրելի ԱԲ-ի (XAI) մոդել։ Հավաքագրման ալգորիթմը որպես «սև արկղ» դիտարկելու փոխարեն՝ ընկերությունները պետք է պահանջեն թափանցիկություն՝ ապահովելով, որ թեկնածուի գնահատականի վրա ազդող չափանիշները լինեն փաստաթղթավորված, աուդիտված և համապատասխանեն իրավական ու էթիկական չափանիշներին։
Խելացի հավաքագրմանն անցումը պահանջում է մեր տեխնոլոգիական միջոցների գնահատման մոտեցման փոփոխություն։ Դիտարկեք ձեռնարկատիրական մակարդակի ԱԲ-ի ընդունման հետևյալ չափանիշները.
- Տվյալների ծագումը և մաքրումը. Մոդելը մարզելուց առաջ պատմական տվյալների բազաները պետք է մաքրվեն ժողովրդագրական ցուցիչներից, որոնք կարող են հանգեցնել անուղղակի խտրականության։
- Մարդը՝ համակարգում (HITL) ճարտարապետություն. ԱԲ-ն պետք է ծառայի որպես ռեկրուտերների համար լրացուցիչ գործիք, այլ ոչ թե որպես վերջնական դատավոր։ Համակարգը պետք է տրամադրի տվյալների վրա հիմնված պատկերացումներ, մինչդեռ մասնագետները կկայացնեն որոշումներ այն նրբությունների վերաբերյալ, որոնք ալգորիթմները պատշաճ կերպով չեն կարող մեկնաբանել։
- Ալգորիթմական շարունակական աուդիտ. Ինչպես ֆինանսական հաշվետվությունները, այնպես էլ ԱԲ մոդելները պահանջում են կանոնավոր արտաքին աուդիտ՝ ապահովելու, որ դրանց աշխատանքը համահունչ լինի կորպորատիվ արժեքներին և զարգացող հակախտրական օրենքներին։
- Խտրականությունից զերծ նպատակային գործառույթներ. Ինժեներները պետք է հստակ ծրագրավորեն այս մոդելների նպատակային գործառույթները՝ բազմազանության ցուցանիշները առաջնահերթ դարձնելով արտադրողականության ցուցանիշների կողքին՝ արդյունավետորեն «սովորեցնելով» ԱԲ-ին արժեք գտնել ոչ ավանդական կարիերային ուղիներում։
Հավաքագրումից այն կողմ. Ավտոմատացված որոշումների ավելի լայն հետևանքները
ԱԲ հավաքագրման մեջ ի հայտ եկող խնդիրները արդի ձեռնարկություններում առկա ավելի լայն մարտահրավերի խորհրդանիշն են՝ լարվածությունը ավտոմատացված արագության և էթիկական վերահսկողության անհրաժեշտության միջև։ Ինչպես հավաքագրման համակարգերը կարող են նախապաշարմունքներ ձևավորել, այնպես էլ կանխատեսող վերլուծություն օգտագործող CRM (Հաճախորդների հետ հարաբերությունների կառավարման) համակարգերը կարող են սխալ մեկնաբանել հաճախորդների վարքագիծը, իսկ ավտոմատացված գնումների հարթակները կարող են անզգուշորեն նախապատվությունը տալ գործող վաճառողներին՝ ճնշելով շուկայական մրցակցությունը։
Քանի որ ընկերությունները թեքվում են դեպի թվային հեղափոխության հաջորդ փուլ, նպատակը ԱԲ-ից հրաժարվելը չէ, այլ դրա նկատմամբ մեր մոտեցումը հասունացնելը։ Առաջադեմ ընկերություններն այժմ առաջնահերթություն են տալիս ներքին կառավարման կայուն շրջանակների մշակմանը, որոնք ԱԲ գործակալներին դիտարկում են որպես աշխատակ
