AI സഹായിക്കും , പക്ഷേ നിങ്ങൾ അതിനെ ഒരു മാന്ത്രിക വടി പോലെയല്ല, ഒരു പവർ ടൂൾ പോലെയാണ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതെങ്കിൽ മാത്രം. നന്നായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് സോഴ്സിംഗ് വേഗത്തിലാക്കുന്നു, സ്ഥിരത ശക്തമാക്കുന്നു, സ്ഥാനാർത്ഥി അനുഭവം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. മോശമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു... ഇത് നിശബ്ദമായി ആശയക്കുഴപ്പം, പക്ഷപാതം, നിയമപരമായ അപകടസാധ്യത എന്നിവ കുറയ്ക്കുന്നു. രസകരമാണ്.
ഉപയോഗപ്രദവും, മനുഷ്യർക്ക് മുൻഗണന നൽകുന്നതും, പ്രതിരോധിക്കാവുന്നതുമായ രീതിയിൽ നിയമനത്തിൽ AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് നമുക്ക് നോക്കാം . (ഭയാനകമല്ല. ദയവായി ഭയപ്പെടുത്തരുത്.)
ഇതിനു ശേഷം നിങ്ങൾക്ക് വായിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന ലേഖനങ്ങൾ:
🔗 ആധുനിക നിയമനങ്ങളെ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്ന AI റിക്രൂട്ടിംഗ് ഉപകരണങ്ങൾ
AI പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ റിക്രൂട്ട്മെന്റ് തീരുമാനങ്ങൾ എങ്ങനെ വേഗത്തിലാക്കുകയും മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.
🔗 റിക്രൂട്ട്മെന്റ് ടീമുകൾക്ക് സൗജന്യ AI ഉപകരണങ്ങൾ
നിയമന വർക്ക്ഫ്ലോകൾ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നതിനും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള മികച്ച സൗജന്യ പരിഹാരങ്ങൾ.
🔗 നിയമന മാനേജർമാരെ ആകർഷിക്കുന്ന AI കഴിവുകൾ
റെസ്യൂമെകളിൽ യഥാർത്ഥത്തിൽ വേറിട്ടുനിൽക്കുന്ന കൃത്രിമബുദ്ധി കഴിവുകൾ ഏതൊക്കെയാണ്.
🔗 നിങ്ങൾ AI റെസ്യൂമെ സ്ക്രീനിംഗ് ഒഴിവാക്കണോ?
ഓട്ടോമേറ്റഡ് നിയമന സംവിധാനങ്ങൾ ഒഴിവാക്കുന്നതിന്റെ ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളും അപകടസാധ്യതകളും.
നിയമനങ്ങളിൽ AI എന്തുകൊണ്ട് പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നു (അത് യഥാർത്ഥത്തിൽ ചെയ്യുന്നത്) 🔎
മിക്ക "AI നിയമന" ഉപകരണങ്ങളും ഏതാനും ചില വിഭാഗങ്ങളിൽ പെടുന്നു:
-
ഉറവിടം: സ്ഥാനാർത്ഥികളെ കണ്ടെത്തൽ, തിരയൽ പദങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കൽ, റോളുകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ കഴിവുകൾ
-
സ്ക്രീനിംഗ്: സിവികൾ വിശകലനം ചെയ്യുക, അപേക്ഷകരെ റാങ്ക് ചെയ്യുക, സാധ്യതയുള്ള ഫിറ്റുകളെ ഫ്ലാഗുചെയ്യുക
-
വിലയിരുത്തലുകൾ: നൈപുണ്യ പരിശോധനകൾ, ജോലി സാമ്പിളുകൾ, ജോലി സിമുലേഷനുകൾ, ചിലപ്പോൾ വീഡിയോ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ
-
അഭിമുഖ പിന്തുണ: ഘടനാപരമായ ചോദ്യ ബാങ്കുകൾ, കുറിപ്പ് സംഗ്രഹം, സ്കോർകാർഡ് നഡ്ജുകൾ
-
ഓപ്സ്: ഷെഡ്യൂളിംഗ്, സ്ഥാനാർത്ഥി ചോദ്യോത്തര ചാറ്റ്, സ്റ്റാറ്റസ് അപ്ഡേറ്റുകൾ, ഓഫർ വർക്ക്ഫ്ലോ
ഒരു യാഥാർത്ഥ്യ പരിശോധന: AI ഒരു ശുദ്ധമായ നിമിഷത്തിൽ അപൂർവ്വമായി "തീരുമാനമെടുക്കുന്നു". അത് സ്വാധീനിക്കുന്നു... ചലിപ്പിക്കുന്നു... ഫിൽട്ടറുകൾ... മുൻഗണന നൽകുന്നു. പ്രായോഗികമായി, മനുഷ്യർ "സാങ്കേതികമായി" പരിധിക്കുള്ളിലായിരിക്കുമ്പോൾ പോലും ഒരു ഉപകരണം ഒരു തിരഞ്ഞെടുപ്പ് നടപടിക്രമമായി . യുഎസിൽ, തൊഴിൽ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനോ അറിയിക്കുന്നതിനോ ഉപയോഗിക്കുന്ന അൽഗോരിതമിക് തീരുമാന ഉപകരണങ്ങൾ പഴയതുപോലെ വ്യത്യസ്തമായ/പ്രതികൂല പ്രത്യാഘാത ചോദ്യങ്ങൾക്ക് കാരണമാകുമെന്ന് EEOC വ്യക്തമാക്കിയിട്ടുണ്ട് - ഒരു വെണ്ടർ ഉപകരണം നിർമ്മിക്കുകയോ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുകയോ ചെയ്യുമ്പോൾ പോലും തൊഴിലുടമകൾക്ക് ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ തുടരാനാകും. [1]
ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ പ്രായോഗികമായ "നല്ല" AI- സഹായത്തോടെയുള്ള നിയമന സജ്ജീകരണം ✅
ഒരു നല്ല AI നിയമന സജ്ജീകരണത്തിൽ ചില വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യാനാവാത്ത കാര്യങ്ങളുണ്ട് (അതെ, അവ അൽപ്പം വിരസമാണ്, പക്ഷേ വിരസത സുരക്ഷിതമാണ്):
-
ജോലിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഇൻപുട്ടുകൾ: വൈബുകളല്ല, റോളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട സിഗ്നലുകളെ വിലയിരുത്തുക.
-
നിങ്ങൾക്ക് ഉച്ചത്തിൽ ആവർത്തിക്കാൻ കഴിയുന്ന വിശദീകരണക്ഷമത: ഒരു സ്ഥാനാർത്ഥി "എന്തുകൊണ്ട്" എന്ന് ചോദിച്ചാൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു യോജിച്ച ഉത്തരം ലഭിക്കും.
-
മനുഷ്യ മേൽനോട്ടം പ്രധാനമാണ്- മറികടക്കാനുള്ള യഥാർത്ഥ അധികാരം.
-
സാധൂകരണം + നിരീക്ഷണം: പരിശോധനാ ഫലങ്ങൾ, ഡ്രിഫ്റ്റ് നിരീക്ഷിക്കുക, രേഖകൾ സൂക്ഷിക്കുക.
-
സ്ഥാനാർത്ഥികൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ഡിസൈൻ: വ്യക്തമായ ഘട്ടങ്ങൾ, എളുപ്പത്തിൽ ചെയ്യാവുന്ന പ്രക്രിയ, കുറഞ്ഞ അസംബന്ധം
-
രൂപകൽപ്പന പ്രകാരമുള്ള സ്വകാര്യത: ഡാറ്റ കുറയ്ക്കൽ, നിലനിർത്തൽ നിയമങ്ങൾ, സുരക്ഷ + ആക്സസ് നിയന്ത്രണങ്ങൾ
നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ശക്തമായ മാനസിക മാതൃക വേണമെങ്കിൽ, NIST AI റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റ് ഫ്രെയിംവർക്കിൽ - അടിസ്ഥാനപരമായി ജീവിതചക്രത്തിലുടനീളം AI റിസ്ക് നിയന്ത്രിക്കാനും, മാപ്പ് ചെയ്യാനും, അളക്കാനും, കൈകാര്യം ചെയ്യാനുമുള്ള ഒരു ഘടനാപരമായ മാർഗം. ഒരു ഉറക്കസമയം മുമ്പുള്ള കഥയല്ല, പക്ഷേ ഈ കാര്യങ്ങൾ ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നതാക്കുന്നതിന് ഇത് ശരിക്കും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. [4]
ഫണലിൽ AI ഏറ്റവും നന്നായി യോജിക്കുന്നത് എവിടെയാണ് (കൂടാതെ അത് എരിവുള്ളതാകുന്നതും എവിടെയാണ്) 🌶️
ആരംഭിക്കാൻ ഏറ്റവും നല്ല സ്ഥലങ്ങൾ (സാധാരണയായി)
-
ജോലി വിവരണം ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ് + വൃത്തിയാക്കൽ ✍️
ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് പദപ്രയോഗങ്ങൾ കുറയ്ക്കാനും, വീർത്ത ആഗ്രഹ പട്ടികകൾ നീക്കം ചെയ്യാനും, വ്യക്തത മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയും (നിങ്ങൾ അത് വിവേകത്തോടെ പരിശോധിക്കുന്നിടത്തോളം). -
റിക്രൂട്ടർ കോപൈലറ്റുകൾ (സംഗ്രഹങ്ങൾ, ഔട്ട്റീച്ച് വകഭേദങ്ങൾ, ബൂളിയൻ സ്ട്രിംഗുകൾ)
മനുഷ്യർ ചുമതലയിൽ തുടർന്നാൽ വലിയ ഉൽപ്പാദനക്ഷമത വിജയിക്കുന്നു, കുറഞ്ഞ തീരുമാന-അപകടസാധ്യത. -
ഷെഡ്യൂളിംഗ് + സ്ഥാനാർത്ഥി പതിവ് ചോദ്യങ്ങൾ 📅
മാന്യമായി ചെയ്യുമ്പോൾ ഓട്ടോമേഷൻ സ്ഥാനാർത്ഥികൾക്ക് ശരിക്കും ഇഷ്ടമാണ്.
ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള മേഖലകൾ (ശ്രദ്ധയോടെ നടക്കുക)
-
ഓട്ടോമേറ്റഡ് റാങ്കിംഗും നിരസിക്കലും
സ്കോർ കൂടുതൽ നിർണായകമാകുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ ഭാരം "നല്ല ഉപകരണം" എന്നതിൽ നിന്ന് "ഇത് ജോലിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതാണെന്ന് തെളിയിക്കുക, നിരീക്ഷിക്കുക, ഗ്രൂപ്പുകളെ നിശബ്ദമായി ഒഴിവാക്കുന്നില്ലെന്ന് തെളിയിക്കുക" എന്നതിലേക്ക് മാറുന്നു. -
വീഡിയോ വിശകലനം അല്ലെങ്കിൽ "പെരുമാറ്റ അനുമാനം" 🎥
"വസ്തുനിഷ്ഠമായി" മാർക്കറ്റ് ചെയ്യുമ്പോൾ പോലും, ഇവ വൈകല്യം, പ്രവേശനക്ഷമത ആവശ്യങ്ങൾ, അസ്ഥിരമായ സാധുത എന്നിവയുമായി കൂട്ടിയിടിച്ചേക്കാം. -
കാര്യമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങളോടെ "പൂർണ്ണമായും ഓട്ടോമേറ്റഡ്" ആയി മാറുന്ന എന്തും
യുകെ ജിഡിപിആറിന് കീഴിൽ, നിയമപരമായതോ സമാനമായ പ്രാധാന്യമുള്ളതോ ആയ ചില പൂർണ്ണമായും ഓട്ടോമേറ്റഡ് തീരുമാനങ്ങൾക്ക് വിധേയമാകാതിരിക്കാൻ ആളുകൾക്ക് അവകാശമുണ്ട് - അത് ബാധകമാകുന്നിടത്ത്, മനുഷ്യ ഇടപെടൽ നേടാനും തീരുമാനത്തെ എതിർക്കാനുമുള്ള കഴിവ് പോലുള്ള സുരക്ഷാ മുൻകരുതലുകളും നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമാണ്. (കൂടാതെ: യുകെ നിയമത്തിലെ മാറ്റങ്ങൾ കാരണം ഈ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം അവലോകനത്തിലാണെന്ന് ഐസിഒ കുറിക്കുന്നു, അതിനാൽ ഇത് കാലികമായി നിലനിർത്തേണ്ട ഒരു മേഖലയായി പരിഗണിക്കുക.) [3]
ദ്രുത നിർവചനങ്ങൾ (അതിനാൽ എല്ലാവരും ഒരേ കാര്യത്തെക്കുറിച്ച് വാദിക്കുന്നു) 🧠
നിങ്ങൾ ഒരു വിഡ്ഢി ശീലം മാത്രമേ മോഷ്ടിക്കുന്നുള്ളൂ എങ്കിൽ: ഉപകരണങ്ങൾ വാങ്ങുന്നതിന് മുമ്പ് പദങ്ങൾ നിർവചിക്കുക.
-
അൽഗോരിതമിക് തീരുമാനമെടുക്കൽ ഉപകരണം: അപേക്ഷകരെയോ ജീവനക്കാരെയോ വിലയിരുത്തുന്ന/റേറ്റ് ചെയ്യുന്ന സോഫ്റ്റ്വെയറിന്റെ ഒരു പൊതു പദം, ചിലപ്പോൾ തീരുമാനങ്ങൾ അറിയിക്കാൻ AI ഉപയോഗിക്കുന്നു.
-
പ്രതികൂല ആഘാതം / വ്യത്യസ്തമായ ആഘാതം: സംരക്ഷിത സ്വഭാവസവിശേഷതകളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ (ആരും ഉദ്ദേശിച്ചിട്ടില്ലെങ്കിൽ പോലും) ആളുകളെ അനുപാതമില്ലാതെ ഒഴിവാക്കുന്ന ഒരു "നിഷ്പക്ഷ" പ്രക്രിയ.
-
ജോലിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട + ബിസിനസ്സ് ആവശ്യകതയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നവ: ഒരു ഉപകരണം ആളുകളെ സ്ക്രീൻ ചെയ്യുകയും ഫലങ്ങൾ തെറ്റായി കാണപ്പെടുകയും ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ നിങ്ങൾ ലക്ഷ്യമിടുന്ന ബാർ.
ഈ ആശയങ്ങൾ (തിരഞ്ഞെടുപ്പ് നിരക്കുകളെക്കുറിച്ച് എങ്ങനെ ചിന്തിക്കണം) AI-യെയും പ്രതികൂല ആഘാതത്തെയും കുറിച്ചുള്ള EEOC-യുടെ സാങ്കേതിക സഹായത്തിൽ വ്യക്തമായി പ്രതിപാദിച്ചിരിക്കുന്നു. [1]
താരതമ്യ പട്ടിക - സാധാരണ AI നിയമന ഓപ്ഷനുകൾ (അവ യഥാർത്ഥത്തിൽ ആർക്കുവേണ്ടിയാണ്) 🧾
| ഉപകരണം | പ്രേക്ഷകർ | വില | എന്തുകൊണ്ട് ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നു |
|---|---|---|---|
| ATS സ്യൂട്ടുകളിലെ AI ആഡ്-ഓണുകൾ (സ്ക്രീനിംഗ്, മാച്ചിംഗ്) | ഉയർന്ന തോതിലുള്ള ടീമുകൾ | ഉദ്ധരണി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത് | കേന്ദ്രീകൃത വർക്ക്ഫ്ലോ + റിപ്പോർട്ടിംഗ്... എന്നാൽ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം കോൺഫിഗർ ചെയ്യുക അല്ലെങ്കിൽ അത് ഒരു നിരസിക്കൽ ഫാക്ടറിയായി മാറുന്നു. |
| പ്രതിഭാ സോഴ്സിംഗ് + പുനർകണ്ടെത്തൽ AI | സോഴ്സിംഗ്-ഹെവി ഓർഗനൈസേഷനുകൾ | ££–£££ | അടുത്തുള്ള പ്രൊഫൈലുകളും "മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന" സ്ഥാനാർത്ഥികളും കണ്ടെത്തുന്നു - പ്രത്യേക സ്ഥാനങ്ങൾക്ക് വിചിത്രമായി ഉപയോഗപ്രദമാണ്. |
| റെസ്യൂമെ പാഴ്സിംഗ് + സ്കിൽസ് ടാക്സോണമി | സിവി പിഡിഎഫുകളിൽ മുങ്ങിത്താഴുന്ന ടീമുകൾ | പലപ്പോഴും ബണ്ടിൽ ചെയ്തിരിക്കുന്നത് | മാനുവൽ ട്രയേജ് കുറയ്ക്കുന്നു; അപൂർണ്ണമാണ്, പക്ഷേ രാത്രി 11 മണിക്ക് എല്ലാം കണ്ണിൽ പതിക്കുന്നതിനേക്കാൾ വേഗതയുള്ളത് 😵 |
| സ്ഥാനാർത്ഥി ചാറ്റ് + ഷെഡ്യൂളിംഗ് ഓട്ടോമേഷൻ | മണിക്കൂർതോറും, ക്യാമ്പസ്, ഉയർന്ന ശബ്ദം | £–££ | വേഗത്തിലുള്ള പ്രതികരണ സമയവും കുറവ് നോ-ഷോകളും - ഒരു മാന്യമായ സഹായി പോലെ തോന്നുന്നു |
| ഘടനാപരമായ അഭിമുഖ കിറ്റുകൾ + സ്കോർകാർഡുകൾ | പൊരുത്തക്കേട് പരിഹരിക്കുന്ന ടീമുകൾ | £ | അഭിമുഖങ്ങൾ ക്രമരഹിതമാക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കുന്നു - ഒരു നിശബ്ദ വിജയം |
| വിലയിരുത്തൽ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ (വർക്ക് സാമ്പിളുകൾ, സിമുലേഷനുകൾ) | വൈദഗ്ധ്യമുള്ള നിയമനങ്ങൾ | ££ | ജോലി സംബന്ധമായി സിവികളേക്കാൾ മികച്ച സിഗ്നൽ - എന്നിട്ടും ഫലങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കുക |
| ബയസ് മോണിറ്ററിംഗ് + ഓഡിറ്റ് സപ്പോർട്ട് ടൂളിംഗ് | നിയന്ത്രിത / അപകടസാധ്യതാ അവബോധമുള്ള സ്ഥാപനങ്ങൾ | £££ | തിരഞ്ഞെടുക്കൽ നിരക്കുകൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യാനും കാലക്രമേണ ഡ്രിഫ്റ്റ് ചെയ്യാനും സഹായിക്കുന്നു - അടിസ്ഥാനപരമായി രസീതുകൾ |
| ഗവേണൻസ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ (അംഗീകാരങ്ങൾ, ലോഗുകൾ, മോഡൽ ഇൻവെന്ററി) | വലിയ HR + നിയമ സംഘങ്ങൾ | ££ | "ആര് എന്ത് അംഗീകരിച്ചു" എന്നത് പിന്നീട് ഒരു തോട്ടിപ്പണിക്കാരനാകുന്നത് തടയുന്നു. |
മേശപ്പുറത്ത് ചെറിയ ഒരു കുറ്റസമ്മതം: ഈ വിപണിയിലെ വിലനിർണ്ണയം വളരെ സ്ലിപ്പറി ആണ്. വിൽപ്പനക്കാർ “നമുക്ക് ഒരു കോളിൽ കയറാം” എന്ന ഊർജ്ജം ഇഷ്ടപ്പെടുന്നു. അതിനാൽ ചെലവിനെ “ആപേക്ഷിക ശ്രമം + കരാർ സങ്കീർണ്ണത” ആയി കണക്കാക്കുക, ഒരു വൃത്തിയുള്ള സ്റ്റിക്കർ ലേബൽ ആയിട്ടല്ല... 🤷
നിയമനത്തിൽ AI എങ്ങനെ ഘട്ടം ഘട്ടമായി ഉപയോഗിക്കാം (പിന്നീട് നിങ്ങൾക്ക് പ്രയോജനപ്പെടാത്ത ഒരു റോൾഔട്ട്) 🧩
ഘട്ടം 1: പ്രപഞ്ചത്തെയല്ല, ഒരു വേദനാബിന്ദു തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
ഇതുപോലുള്ള എന്തെങ്കിലും ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുക:
-
ഒരു റോൾ കുടുംബത്തിന് സ്ക്രീനിംഗ് സമയം കുറയ്ക്കുന്നു
-
നിർവഹിക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള റോളുകൾക്കുള്ള സോഴ്സിംഗ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു
-
അഭിമുഖ ചോദ്യങ്ങളും സ്കോർകാർഡുകളും സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യുന്നു
ആദ്യ ദിവസം തന്നെ AI ഉപയോഗിച്ച് പൂർണ്ണമായും നിയമനം പുനർനിർമ്മിക്കാൻ ശ്രമിച്ചാൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ഫ്രാങ്കൻസ്റ്റൈൻ പ്രക്രിയ ലഭിക്കും. സാങ്കേതികമായി ഇത് പ്രവർത്തിക്കും, പക്ഷേ എല്ലാവരും അത് വെറുക്കും. എന്നിട്ട് അവർ അത് മറികടക്കും, അത് വളരെ മോശമാണ്.
ഘട്ടം 2: വേഗതയ്ക്കപ്പുറം "വിജയം" നിർവചിക്കുക
വേഗത പ്രധാനമാണ്. അതിനാൽ തെറ്റായ ആളെ വേഗത്തിൽ നിയമിക്കുന്നതും പ്രധാനമല്ല 😬. ട്രാക്ക്:
-
ആദ്യ പ്രതികരണത്തിനുള്ള സമയം
-
ഷോർട്ട്ലിസ്റ്റ് ചെയ്യേണ്ട സമയപരിധി
-
അഭിമുഖം-ഓഫർ അനുപാതം
-
സ്ഥാനാർത്ഥികളുടെ കൊഴിഞ്ഞുപോകൽ നിരക്ക്
-
ഗുണനിലവാരമുള്ള പ്രോക്സികൾ (റാമ്പ് സമയം, ആദ്യകാല പ്രകടന സിഗ്നലുകൾ, നിലനിർത്തൽ)
-
ഓരോ ഘട്ടത്തിലും ഗ്രൂപ്പുകൾക്കിടയിലുള്ള തിരഞ്ഞെടുപ്പ് നിരക്ക് വ്യത്യാസങ്ങൾ
നിങ്ങൾ വേഗത മാത്രം അളക്കുകയാണെങ്കിൽ, "നല്ല നിയമനം" പോലെയല്ലാത്ത "വേഗത്തിലുള്ള നിരസിക്കലിനായി" നിങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യും.
ഘട്ടം 3: നിങ്ങളുടെ മാനുഷിക തീരുമാന പോയിന്റുകൾ പൂട്ടുക (അവ എഴുതുക)
വേദനാജനകമായി വ്യക്തമായി പറയുക:
-
AI നിർദ്ദേശിക്കാൻ കഴിയുന്നിടത്ത്
-
മനുഷ്യർ തീരുമാനിക്കേണ്ട
-
മനുഷ്യർ ഓവർറൈഡുകൾ അവലോകനം (എന്തുകൊണ്ടെന്ന് രേഖപ്പെടുത്തേണ്ടതും)
ഒരു പ്രായോഗിക മണ പരിശോധന: ഓവർറൈഡ് നിരക്കുകൾ അടിസ്ഥാനപരമായി പൂജ്യമാണെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ "ഹ്യൂമൻ ഇൻ ദ ലൂപ്പ്" ഒരു അലങ്കാര സ്റ്റിക്കർ ആയിരിക്കാം.
ഘട്ടം 4: ആദ്യം ഒരു ഷാഡോ ടെസ്റ്റ് നടത്തുക
AI ഔട്ട്പുട്ടുകൾ യഥാർത്ഥ സ്ഥാനാർത്ഥികളെ സ്വാധീനിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്:
-
കഴിഞ്ഞ നിയമന ചക്രങ്ങളിൽ ഇത് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക
-
ശുപാർശകളെ യഥാർത്ഥ ഫലങ്ങളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക
-
"മികച്ച സ്ഥാനാർത്ഥികൾക്ക് വ്യവസ്ഥാപിതമായി താഴ്ന്ന റാങ്ക്" പോലുള്ള പാറ്റേണുകൾക്കായി നോക്കുക.
ഒരു സംയോജിത ഉദാഹരണം (കാരണം ഇത് പലപ്പോഴും സംഭവിക്കാറുണ്ട്): ഒരു മോഡൽ തുടർച്ചയായ തൊഴിൽ "ഇഷ്ടപ്പെടുന്നു", കൂടാതെ കരിയർ വിടവുകൾ നികത്തുകയും ചെയ്യുന്നു... ഇത് പരിചരണകരെയും, രോഗത്തിൽ നിന്ന് മടങ്ങുന്ന ആളുകളെയും, രേഖീയമല്ലാത്ത പാതകളുള്ള ആളുകളെയും നിശബ്ദമായി തരംതാഴ്ത്തുന്നു. ആരും "അന്യായമായിരിക്കുക" എന്ന് കോഡ് ചെയ്തിട്ടില്ല. ഡാറ്റ നിങ്ങൾക്കായി അത് ചെയ്തു. കൂൾ കൂൾ കൂൾ.
ഘട്ടം 5: പൈലറ്റ് ചെയ്യുക, പിന്നീട് സാവധാനം വികസിപ്പിക്കുക
മാന്യനായ ഒരു പൈലറ്റിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:
-
റിക്രൂട്ടർ പരിശീലനം
-
മാനേജർ കാലിബ്രേഷൻ സെഷനുകളെ നിയമിക്കുന്നു
-
കാൻഡിഡേറ്റ് സന്ദേശമയയ്ക്കൽ (എന്താണ് ഓട്ടോമേറ്റഡ്, എന്താണ് അല്ലാത്തത്)
-
എഡ്ജ് കേസുകൾക്കുള്ള ഒരു പിശക്-റിപ്പോർട്ടിംഗ് പാത്ത്
-
ഒരു മാറ്റ രേഖ (എന്ത് മാറി, എപ്പോൾ, ആരാണ് അത് അംഗീകരിച്ചത്)
പൈലറ്റുമാരെ ഒരു മാർക്കറ്റിംഗ് ലോഞ്ച് പോലെയല്ല, ഒരു ലാബ് പോലെ പരിഗണിക്കുക 🎛️.
സ്വകാര്യതയ്ക്ക് കോട്ടം തട്ടാതെ നിയമനത്തിൽ AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം 🛡️
സ്വകാര്യത എന്നത് വെറും നിയമപരമായ ഒരു നിയന്ത്രണമല്ല - അത് സ്ഥാനാർത്ഥി വിശ്വാസമാണ്. സത്യസന്ധമായി പറഞ്ഞാൽ, നിയമനത്തിൽ വിശ്വാസം ഇതിനകം തന്നെ ദുർബലമാണ്.
പ്രായോഗിക സ്വകാര്യതാ നീക്കങ്ങൾ:
-
ഡാറ്റ ചെറുതാക്കുക: എല്ലാം "ഒരു കാരണം കൊണ്ട്" മറച്ചു വയ്ക്കരുത്.
-
വ്യക്തമായി പറയുക: ഓട്ടോമേഷൻ എപ്പോൾ ഉപയോഗിക്കുന്നുവെന്നും ഏതൊക്കെ ഡാറ്റയാണ് ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്നതെന്നും സ്ഥാനാർത്ഥികളോട് പറയുക.
-
പരിധി നിലനിർത്തൽ: അപേക്ഷകരുടെ ഡാറ്റ സിസ്റ്റത്തിൽ എത്ര കാലം നിലനിൽക്കുമെന്ന് നിർവചിക്കുക.
-
സുരക്ഷിത ആക്സസ്: റോൾ അധിഷ്ഠിത അനുമതികൾ, ഓഡിറ്റ് ലോഗുകൾ, വെണ്ടർ നിയന്ത്രണങ്ങൾ
-
ഉദ്ദേശ്യ പരിമിതി: ഭാവിയിലെ ക്രമരഹിതമായ പരീക്ഷണങ്ങൾക്കല്ല, പകരം നിയമനത്തിനായി അപേക്ഷക ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുക.
നിങ്ങൾ യുകെയിലാണ് നിയമനം നടത്തുന്നതെങ്കിൽ, മുമ്പ് - ഒരു DPIA നേരത്തെ ചെയ്യുക, പ്രോസസ്സിംഗ് ന്യായമായി/കുറഞ്ഞ രീതിയിൽ നിലനിർത്തുക, ഉദ്യോഗാർത്ഥികൾക്ക് അവരുടെ വിവരങ്ങൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുന്നുവെന്ന് വ്യക്തമായി വിശദീകരിക്കുക എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. [2]
കൂടാതെ, പ്രവേശനക്ഷമതയെക്കുറിച്ച് മറക്കരുത്: AI അധിഷ്ഠിതമായ ഒരു നടപടി താമസസൗകര്യം ആവശ്യമുള്ള സ്ഥാനാർത്ഥികളെ തടയുകയാണെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ ഒരു തടസ്സം സൃഷ്ടിച്ചു. ധാർമ്മികമായി നല്ലതല്ല, നിയമപരമായി നല്ലതല്ല, നിങ്ങളുടെ തൊഴിലുടമ ബ്രാൻഡിന് നല്ലതല്ല. മൂന്ന് മടങ്ങ് നല്ലതല്ല.
പക്ഷപാതം, നീതി, പിന്നെ നിരീക്ഷണത്തിലെ അപകർഷതാബോധം 📉🙂
ഇവിടെയാണ് മിക്ക ടീമുകളും കുറഞ്ഞ നിക്ഷേപം നടത്തുന്നത്. അവർ ഉപകരണം വാങ്ങുകയും അത് ഓണാക്കുകയും "വിൽപ്പനക്കാരൻ പക്ഷപാതം കൈകാര്യം ചെയ്തു" എന്ന് അനുമാനിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. അതൊരു ആശ്വാസകരമായ കഥയാണ്. ഇത് പലപ്പോഴും അപകടസാധ്യതയുള്ള ഒന്നാണ്.
ഒരു പ്രായോഗികമായ ന്യായബോധ ദിനചര്യ ഇതുപോലെ കാണപ്പെടുന്നു:
-
പ്രീ-ഡിപ്ലോയ്മെന്റ് വാലിഡേഷൻ: ഇത് എന്താണ് അളക്കുന്നത്, അത് ജോലിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതാണോ?
-
പ്രതികൂല ആഘാത നിരീക്ഷണം: ഓരോ ഘട്ടത്തിലും തിരഞ്ഞെടുപ്പ് നിരക്കുകൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുക (പ്രയോഗിക്കുക → സ്ക്രീൻ → അഭിമുഖം → ഓഫർ)
-
പിശക് വിശകലനം: തെറ്റായ നെഗറ്റീവുകൾ എവിടെയാണ് കൂട്ടമായി ചേരുന്നത്?
-
പ്രവേശനക്ഷമത പരിശോധനകൾ: താമസ സൗകര്യങ്ങൾ വേഗതയേറിയതും മാന്യവുമാണോ?
-
ഡ്രിഫ്റ്റ് പരിശോധനകൾ: റോളിൽ മാറ്റം ആവശ്യമാണ്, തൊഴിൽ വിപണി മാറുന്നു, മോഡലുകൾ മാറുന്നു... നിങ്ങളുടെ നിരീക്ഷണത്തിലും മാറ്റം വരണം.
അധിക നിയമങ്ങളുള്ള അധികാരപരിധിയിലാണ് നിങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നതെങ്കിൽ: പിന്നീട് അനുസരണം ബോൾട്ട് ചെയ്യരുത്. ഉദാഹരണത്തിന്, അടുത്തിടെ ഒരു ബയസ് ഓഡിറ്റ്, ആ ഓഡിറ്റിനെക്കുറിച്ചുള്ള പൊതു വിവരങ്ങൾ, ആവശ്യമായ അറിയിപ്പുകൾ എന്നിവ ഇല്ലെങ്കിൽ, NYC യുടെ ലോക്കൽ ലോ 144 ചില ഓട്ടോമേറ്റഡ് തൊഴിൽ തീരുമാന ഉപകരണങ്ങളുടെ ഉപയോഗം നിയന്ത്രിക്കുന്നു - 2023 മുതൽ നടപ്പിലാക്കൽ ആരംഭിക്കും. [5]
വെണ്ടറുടെ കൃത്യമായ ജാഗ്രതാ ചോദ്യങ്ങൾ (ഇവ മോഷ്ടിക്കുക) 📝
ഒരു വിൽപ്പനക്കാരൻ "ഞങ്ങളെ വിശ്വസിക്കൂ" എന്ന് പറയുമ്പോൾ, അത് "ഞങ്ങളെ കാണിക്കൂ" എന്ന് വിവർത്തനം ചെയ്യുക.
ചോദിക്കുക:
-
ഏത് ഡാറ്റയാണ് ഇതിന് പരിശീലനം നൽകിയത്, തീരുമാന സമയത്ത് എന്ത് ഡാറ്റയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്?
-
ഔട്ട്പുട്ടിനെ നയിക്കുന്ന സവിശേഷതകൾ എന്തൊക്കെയാണ്? ഒരു മനുഷ്യനെപ്പോലെ നിങ്ങൾക്ക് ഇത് വിശദീകരിക്കാമോ?
-
നിങ്ങൾ എന്ത് ബയസ് ടെസ്റ്റിംഗ് നടത്തുന്നു - ഏതൊക്കെ ഗ്രൂപ്പുകൾ, ഏതൊക്കെ മെട്രിക്സുകൾ?
-
നമുക്ക് ഫലങ്ങൾ സ്വയം ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയുമോ? എന്ത് റിപ്പോർട്ടാണ് നമുക്ക് ലഭിക്കുന്നത്?
-
ഉദ്യോഗാർത്ഥികൾക്ക് മനുഷ്യ അവലോകനം എങ്ങനെ ലഭിക്കും - വർക്ക്ഫ്ലോ + ടൈംലൈൻ?
-
താമസ സൗകര്യങ്ങൾ നിങ്ങൾ എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു? അറിയപ്പെടുന്ന ഏതെങ്കിലും പരാജയ രീതികൾ ഉണ്ടോ?
-
സുരക്ഷ + നിലനിർത്തൽ: ഡാറ്റ എവിടെയാണ് സൂക്ഷിക്കുന്നത്, എത്ര സമയം, ആർക്കൊക്കെ അത് ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും?
-
മാറ്റ നിയന്ത്രണം: മോഡലുകൾ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുമ്പോഴോ ഷിഫ്റ്റുകൾ സ്കോർ ചെയ്യുമ്പോഴോ നിങ്ങൾ ഉപഭോക്താക്കളെ അറിയിക്കാറുണ്ടോ?
കൂടാതെ: ഉപകരണത്തിന് ആളുകളെ സ്ക്രീൻ ചെയ്യാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ, അതിനെ ഒരു തിരഞ്ഞെടുപ്പ് നടപടിക്രമം - അതനുസരിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുക. "ഒരു വെണ്ടർ അത് ചെയ്തു" എന്നതുകൊണ്ട് തൊഴിലുടമയുടെ ഉത്തരവാദിത്തം മാന്ത്രികമായി അപ്രത്യക്ഷമാകുന്നില്ല എന്ന EEOC യുടെ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം വളരെ വ്യക്തമാണ് [1]
നിയമനത്തിലെ ജനറേറ്റീവ് AI - സുരക്ഷിതവും യുക്തിസഹവുമായ ഉപയോഗങ്ങൾ (ഒപ്പം വേണ്ട എന്ന ലിസ്റ്റും) 🧠✨
സുരക്ഷിതവും വളരെ ഉപയോഗപ്രദവുമാണ്
-
വ്യക്തത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും അവ്യക്തതകൾ നീക്കം ചെയ്യുന്നതിനും ജോലി പരസ്യങ്ങൾ മാറ്റിയെഴുതുക.
-
വ്യക്തിപരമാക്കൽ ടെംപ്ലേറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഔട്ട്റീച്ച് സന്ദേശങ്ങൾ ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുക (ദയവായി മാനുഷികമായി നിലനിർത്തുക 🙏)
-
അഭിമുഖ കുറിപ്പുകൾ സംഗ്രഹിച്ച് അവയെ കഴിവുകളിലേക്ക് മാപ്പ് ചെയ്യുക.
-
റോളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഘടനാപരമായ അഭിമുഖ ചോദ്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുക.
-
ടൈംലൈനുകൾ, പതിവുചോദ്യങ്ങൾ, തയ്യാറെടുപ്പ് മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ എന്നിവയ്ക്കുള്ള സ്ഥാനാർത്ഥി ആശയവിനിമയങ്ങൾ
നോപ്പ് ലിസ്റ്റ് (അല്ലെങ്കിൽ കുറഞ്ഞത് "വേഗത കുറയ്ക്കുക, പുനർവിചിന്തനം നടത്തുക")
-
ഒരു മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന മാനസിക പരിശോധനയായി ഒരു ചാറ്റ്ബോട്ട് ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നു
-
"സംസ്കാരത്തിന് അനുയോജ്യം" എന്ന് തീരുമാനിക്കാൻ AI-യെ അനുവദിക്കുക (ആ വാചകം അലാറം മുഴക്കണം)
-
വ്യക്തമായ ന്യായീകരണമോ സമ്മതമോ ഇല്ലാതെ സോഷ്യൽ മീഡിയ ഡാറ്റ സ്ക്രാപ്പ് ചെയ്യുന്നു
-
അവലോകന പാതയില്ലാതെ അതാര്യമായ സ്കോറുകളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ സ്ഥാനാർത്ഥികളെ സ്വയം നിരസിക്കൽ
-
ജോലി പ്രകടനം പ്രവചിക്കാത്ത AI പരിതഃസ്ഥിതികളിലൂടെ ഉദ്യോഗാർത്ഥികളെ കടന്നുപോകാൻ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നു
ചുരുക്കത്തിൽ: ഉള്ളടക്കവും ഘടനയും സൃഷ്ടിക്കുക, അതെ. അന്തിമ വിധിന്യായം ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക, ശ്രദ്ധിക്കുക.
അന്തിമ കുറിപ്പുകൾ - വളരെ ദൈർഘ്യമേറിയതാണ്, ഞാൻ അത് വായിച്ചില്ല 🧠✅
മറ്റൊന്നും ഓർമ്മയില്ലെങ്കിൽ:
-
ചെറുതായി തുടങ്ങുക, ആദ്യം പരീക്ഷണം നടത്തുക, ഫലങ്ങൾ അളക്കുക. 📌
-
ഉത്തരവാദിത്തം ഇല്ലാതാക്കാനല്ല, മനുഷ്യരെ സഹായിക്കാൻ AI ഉപയോഗിക്കുക.
-
തീരുമാന പോയിന്റുകൾ രേഖപ്പെടുത്തുക, ജോലിയുടെ പ്രസക്തി സാധൂകരിക്കുക, നീതി നിരീക്ഷിക്കുക.
-
സ്വകാര്യതയും യാന്ത്രിക തീരുമാന നിയന്ത്രണങ്ങളും ഗൗരവമായി എടുക്കുക (പ്രത്യേകിച്ച് യുകെയിൽ).
-
വെണ്ടർമാരിൽ നിന്ന് സുതാര്യത ആവശ്യപ്പെടുക, നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഓഡിറ്റ് ട്രെയിൽ സൂക്ഷിക്കുക.
-
മികച്ച AI നിയമന പ്രക്രിയ കൂടുതൽ ഘടനാപരവും കൂടുതൽ മാനുഷികവുമാണ്, തണുപ്പുള്ളതല്ല.
വേഗതയേറിയതും ആത്മവിശ്വാസമുള്ളതുമായ ഒരു സംവിധാനം തെറ്റായി ഉപയോഗിക്കാതെ, നിയമനത്തിൽ AI എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നത് അങ്ങനെയാണ്
അവലംബം
[1] EEOC - പ്രശ്നങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക: തൊഴിൽ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് നടപടിക്രമങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന സോഫ്റ്റ്വെയർ, അൽഗോരിതങ്ങൾ, കൃത്രിമബുദ്ധി എന്നിവയിലെ പ്രതികൂല ആഘാതം വിലയിരുത്തൽ തലക്കെട്ട് VII (സാങ്കേതിക സഹായം, മെയ് 18, 2023)
[2] ICO - റിക്രൂട്ട്മെന്റിനെ സഹായിക്കുന്നതിന് AI ഉപയോഗിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുന്നുണ്ടോ? ഞങ്ങളുടെ പ്രധാന ഡാറ്റ സംരക്ഷണ പരിഗണനകൾ (6 നവംബർ 2024)
[3] ICO - ഓട്ടോമേറ്റഡ് തീരുമാനമെടുക്കൽ, പ്രൊഫൈലിംഗ് എന്നിവയെക്കുറിച്ച് UK GDPR എന്താണ് പറയുന്നത്?
[4] NIST - ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റ് ഫ്രെയിംവർക്ക് (AI RMF 1.0) (ജനുവരി 2023)
[5] NYC ഉപഭോക്തൃ, തൊഴിലാളി സംരക്ഷണ വകുപ്പ് - ഓട്ടോമേറ്റഡ് എംപ്ലോയ്മെന്റ് തീരുമാന ഉപകരണങ്ങൾ (AEDT) / പ്രാദേശിക നിയമം 144