在招聘中应用人工智能的挑战

正如我们已经看到的，人工智能技术可以以显着的方式增强和改善人力资源运营，通常可以创建更加公平，高效和可扩展的模型。

但是，人们仍然是HR的根本所在。人们在人才培养和员工保留两方面推动对话。固有的偏见也可以内置到算法中。数据隐私和合规性问题应该放在对话的最前线，而不是事后才想到的。

1.人工智能需要大量数据

一般来说，人工智能需要大量数据来学习如何准确地模仿人类智能。例如，使用机器学习的人工智能需要大量数据来学习如何像招聘人员一样准确地筛选简历。这可能意味着针对特定角色的数百到数千份简历。

2.人工智能可以学习人类的偏见

用于招聘的人工智能有望通过忽略候选人的年龄、性别和种族等信息来减少无意识偏见。然而，人工智能被训练为在以前的行为中找到模式。

这意味着，如果没有尽职调查，您的招聘过程中可能已经存在的任何人为偏见——即使是无意识的——都可以被人工智能学习。

为避免复制可能已经存在的任何偏见，请确保您使用的 AI 软件供应商已采取措施确保他们的 AI 得到开发并持续监控任何潜在偏见模式（例如，只雇用某所大学的毕业生）。

3. 对新技术的怀疑

人力资源专业人士经常受到最新和最伟大趋势的轰炸，而这些趋势很快就会消失。

可以理解的是，招聘和人才招聘领导者可能会对任何有望使他们的工作更轻松并可以增强其人力资源生态系统能力的技术持怀疑态度。他们希望确保任何能够自动执行其中一项任务的软件都能够尽可能出色地完成工作。