Ottieni con il programma

Vuoi un lavoro con una multinazionale di successo? Dovrai affrontare molta concorrenza. Due anni fa Goldman Sachs ha ricevuto un quarto di milione di domande da studenti e laureati. Quelle non sono solo probabilità scoraggianti per i cacciatori di job; Sono un problema pratico per le aziende. Se una squadra di cinque staff di Goldman Human-Resources, lavorando 12 ore al giorno, compresi i fine settimana, trascorreva cinque minuti per ogni domanda, impiegherebbe quasi un anno per completare il compito di setacciare la pila.

Non c'è da stupirsi che la maggior parte delle grandi aziende utilizzino un programma per computer o un algoritmo, quando si tratta di screening dei candidati in cerca di lavori junior. Ciò significa che i candidati trarrebbero beneficio dal sapere esattamente cosa stanno cercando gli algoritmi.

Victoria McLean è un'ex cacciatore bancario e responsabile del reclutamento che ha creato un'attività chiamata City CV, che aiuta i candidati al lavoro con le applicazioni. Dice che i sistemi di tracciamento del richiedente (ATS) rifiutano fino al 75% dei CV o dei curriculum, prima che un essere umano li vedesse. Tali sistemi stanno cercando parole chiave che soddisfano i criteri del datore di lavoro. Un consiglio è studiare la lingua utilizzata nella pubblicità di lavoro; Se le iniziali PM vengono utilizzate per la gestione del progetto, assicurarsi che PM appaia nel tuo CV.

Ciò significa che un CV generico potrebbe cadere al primo ostacolo. La sig.ra McLean aveva un cliente che era stato membro senior delle forze armate. La sua esperienza ha indicato potenziali posti di lavoro in formazione e istruzione, approvvigionamento o vendite di difesa. La migliore strategia è stata quella di creare tre diversi CV utilizzando diversi set di parole chiave. E Jobhunters deve anche assicurarsi che il loro profilo LinkedIn e il loro CV si rafforzano a vicenda; La stragrande maggioranza dei reclutatori utilizzerà il sito Web per verificare le qualifiche dei candidati, afferma.

Passare la fase ATS potrebbe non essere l'unica barriera tecnologica del cacciatore di lavoro. Molte aziende, tra cui Vodafone e Intel, utilizzano un servizio di interviste video chiamato HIRNVUE. I candidati vengono interrogati mentre un programma artificiale-intelligenza (AI) analizza le loro espressioni facciali (è consigliabile mantenere il contatto visivo con la fotocamera) e i modelli linguistici (sembrare fiducioso è il trucco). Le persone che salutano le braccia o si piegano al sedile probabilmente falliranno. Solo se superano quel test, i candidati incontreranno alcuni umani.

Potresti aspettarti che i programmi di intelligenza artificiale siano in grado di evitare alcuni dei pregiudizi dei metodi di reclutamento convenzionali in particolare la tendenza per gli intervistatori a favorire i candidati che assomigliano all'intervistatore. Tuttavia la discriminazione può presentarsi in modi inaspettati. Anja Lambrecht e Catherine Tucker, due economisti, hanno posto pubblicità a promuovere posti di lavoro in scienze, tecnologia, ingegneria e matematica su Facebook. Hanno scoperto che le pubblicità avevano meno probabilità di essere mostrate alle donne che agli uomini.

Ciò non era dovuto a un pregiudizio consapevole da parte dell'algoritmo di Facebook. Piuttosto, le giovani donne sono un gruppo demografico più prezioso su Facebook (perché controllano un'alta quota di spesa domestica) e quindi gli annunci che li prendono di mira sono più costosi. Gli algoritmi miravano naturalmente alle pagine in cui il ritorno sugli investimenti è più alto: per gli uomini, non per le donne.

Nel loro libro* sull'intelligenza artificiale, Ajay Agrawal, Joshua Gans e Avi Goldfarb della Rotman School of Management di Toronto affermano che le aziende non possono semplicemente respingere tali risultati come uno sfortunato effetto collaterale della natura [Black Box "degli algoritmi. Scopri che l'output di un sistema AI è discriminatorio, devono capire perché e quindi regolare l'algoritmo fino a quando l'effetto non scompare.

Le preoccupazioni per i potenziali pregiudizi nei sistemi di intelligenza artificiale sono emerse in una vasta gamma di aree, dalla giustizia penale all'assicurazione. Anche nel reclutamento, le aziende dovranno affrontare un rischio legale e reputazionale se i loro metodi di assunzione si rivelano ingiusti. Ma devono anche valutare se i programmi fanno molto di più che semplificare il processo. Ad esempio, i candidati di successo hanno carriere lunghe e produttive? Il personale Churn, dopo tutto, è uno dei maggiori costi di reclutamento che le aziende devono affrontare.

Potrebbe esserci anche una corsa agli armamenti poiché i candidati imparano a regolare i loro CV per superare il test di intelligenza artificiale iniziale e gli algoritmi si adattano a screening più candidati. Ciò crea spazio per un altro potenziale pregiudizio: i candidati da famiglie meglio off (e da gruppi particolari) possono essere più veloci da aggiornare i loro CV. A sua volta, ciò potrebbe richiedere alle aziende di adattare nuovamente i loro algoritmi per evitare la discriminazione. Il prezzo dell'intelligenza artificiale sembra probabile che sia un'eterna vigilanza.

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Team Melors

2018.09.27

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