招聘人员不会像选择应聘者那样选择技术。但是,新技术可能很快会模糊这条界限,招聘管理系统将必须赶上这一新兴需求。

增强智能:中间立场

人工智能意味着太多的人。定义的范围从最简单的自动化示例到可以自行思考,从环境中学习并在人类没有任何指导的情况下运行的机器。

到目前为止,后一类的机器主要停留在小说领域。另一方面,基本的自动化已经为人们服务了数十年,形式从办公室生产力套件中的宏到我们道路上的GPS导航。

在这两个极端之间的某个地方,您会发现增强的智能。该术语描述了一类工具,这些工具可以在给定角色中自主发挥作用,并且必须依靠人工参与才能完成任务。

在网络安全中使用增强智能

这种依赖定义了人与机器之间的协作。这是Respond Software的联合创始人兼首席执行官Michael Armistead 在Quora帖子中网络安全的背景下定义这种关系的方式: “ AI系统可以更快,更一致地审查事件;他们可以检测到任何人都无法捕获的数据集异常,并且他们可以24/7/365正常工作,而不会感到疲劳,疲倦或偏见。”

阿米斯特德说,该行业找不到足够训练有素的工人来跟上对网络安全技能的需求。招聘其他领域的专业人员可能会发现此问题。

他们可能还想采纳他的观点:

“ AI可以使人类分析师摆脱企业安全性的束缚,使他们能够专注于计算机无法胜任的那种高级决策。换句话说,我希望AI能够处理大量,低信号类型的工作,并有效地为安全专业人员提供更好的工作……而不是盯着监视器试图跟上由过多的安全系统生成的警报,人类可以进行真正的侦探和/或主动安全工作。对他们的公司而言,更酷,更有趣,更有价值。”

阿米斯特德并没有写过消除全部工作的记载。他的话是关于自动化计算机可以比人做得更好的任务。

这种想法可能会告知招聘人员,其职责最终是帮助确保所服务的组织拥有实现其目标所需的资源。在Armistead的上下文中,“ 资源 ”一词可能意味着人员和技术的结合,可以“自治”地完成人们传统上已经完成的任务。

或者用Armistead的话说:“如果我们正确地应用AI,我们就可以使用它来处理不适合人们的工作。计算机擅长不懈地重复和一致地执行相同的操作。人类擅长复杂的模式匹配,细微差别和好奇心。”

增强智能如何塑造未来的劳动力

计算机做着计算机可以做的事情。人类做计算机不能做的事情。就这么简单。

Armistead的示例说明了这种关系,其中自主技术可以增强人类的努力。但是,它不能替代人,尤其是在涉及以下质量时:

  • 情商
  • 创造力
  • 劝说
  • 革新
  • 复杂的判断。

即使机器可以学习,他们(至少在今天)也无法管理人类用来发展上述素质的学习类型。(如果您想知道为什么,请阅读拜伦·里斯(Byron Reese)的《第四时代:智能机器人,有意识的计算机和人类的未来》。)

因此,招聘人员的角色可能会演变为确保超出用合适的候选人填补工作的范围。招聘人员能否成为寻找合适的人力或机器资源来完成每项工作任务的专家?

增强现实如何影响明天的候选人跟踪工作

让我们重新阅读迈克尔·阿米斯特德(Michael Armistead)的Quora帖子:“人工智能系统可以更快,更一致地查看(数据);他们可以检测到任何人都无法捕获的数据集异常,并且他们可以24/7/365正常工作,而不会感到疲劳,疲倦或偏见。”

Armistead撰写了有关网络安全工具的文章,但该声明也可以很容易地应用于人力资源软件。当招聘系统积累了有关流程中每个步骤的足够数据时,从职位发布到应用程序,分类和招聘,它可能学到了足够的知识,可以帮助招聘人员迅速筛选出具有最大成功潜力的申请人。(是否考虑其他类型的资源还是另一天的问题。)

也许这就是人工智能将重塑人力资源行业,及其从业者使用的候选人管理系统的方式。

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