Nova etapa de candidatura: Confronto homem-máquina "imparcial"
Mais uma vez chegou a temporada de formatura, e o "você" acima pode ser um reflexo de milhões de graduados.
A revolução da inteligência artificial já começou, abrangendo quase todos os aspectos da vida profissional e pessoal das pessoas, incluindo entrevistas acadêmicas e recrutamento de trabalho.
A gerência das empresas está cada vez mais ciente de que a inteligência artificial pode trazer maior eficiência em vários aspectos, incluindo gestão da cadeia de suprimentos, atendimento ao cliente, desenvolvimento de produtos e recursos humanos.
Entre eles, o que pode ser usado para recrutamento é o lendário "entrevistador de IA".
Na verdade, é um robô de perguntas e respostas que pode interagir em tempo real, analisando e organizando as respostas dos entrevistados com base em questões predeterminadas, usando vários algoritmos como reconhecimento semântico, reconhecimento facial e reconhecimento de voz, e finalmente fornecendo uma pontuação de referência.
Por exemplo, ao selecionar currículos de acordo com os requisitos do cargo, a IA tem vantagens de precisão e eficiência superiores aos humanos, e também pode concluir a triagem inicial na velocidade mais rápida em entrevistas iniciais relativamente simples e padronizadas.
Além disso, o entrevistador de IA é realmente "imparcial" no sentido físico, capaz de evitar desvios causados por preconceitos, discriminação, nepotismo e outros problemas dos entrevistadores, melhorando a justiça e consistência da tomada de decisões.
O "Relatório de Pesquisa sobre o Desenvolvimento do Mercado de Recrutamento Online da China 2023" mostra que a proporção de entrevistas em vídeo com IA nos cenários de aplicação já atingiu 31,8%, e essa proporção só aumentará no futuro.
Não apenas na China, mas globalmente, o uso de IA para melhorar a eficiência do recrutamento está se tornando cada vez mais comum.
O gigante de bens de consumo Unilever já divulgou um conjunto de dados: a IA pode ajudar a economizar 100.000 horas de tempo de entrevista e economizar US$ 1 milhão em custos de recrutamento anualmente.
No entanto, embora a introdução da IA possa reduzir custos e aumentar a eficiência, a natureza da inteligência artificial e os dados de treinamento por trás dela carregam a marca humana, inevitavelmente introduzindo preconceitos humanos e até possivelmente "agravando" os preconceitos existentes.
Amplificando preconceitos humanos
Embora uma das razões para usar inteligência artificial no recrutamento seja ser mais objetivo, vários estudos descobriram que essa tecnologia provavelmente tem preconceitos.
A razão fundamental para isso são os dados. Se os dados têm preconceitos e falhas, a inteligência artificial também replicará essas falhas.
Após entrevistas com 22 profissionais de recursos humanos, o The Decoder descobriu dois tipos comuns de preconceitos no recrutamento - "preconceito de estereótipo" e "preconceito de similaridade".
O "preconceito de estereótipo", como o nome sugere, vem de estereótipos sobre um determinado grupo. Por exemplo, favorecer candidatos de um determinado gênero, levando à desigualdade de gênero.
O "preconceito de similaridade" refere-se à preferência dos recrutadores por candidatos com backgrounds ou interesses semelhantes aos seus.
Esses preconceitos afetam seriamente a justiça do processo de recrutamento, e podem fluir para os dados históricos de recrutamento e então serem usados para treinar sistemas de inteligência artificial, resultando em preconceitos de IA.
Por exemplo, desde 2014, a Amazon começou a desenvolver inteligência artificial para triagem de currículos, esperando selecionar rapidamente os candidatos ideais de um grande volume de currículos.
No entanto, após apenas um ano, descobriu-se que os resultados da triagem da IA incluíam uma forte tendência de gênero.
Mesmo que o gênero não fosse explicitamente indicado nos currículos dos candidatos, a IA procuraria "pistas" nos detalhes do texto, como "capitã do clube de xadrez feminino" ou graduação em uma universidade feminina.
Fontes informadas indicam que o material de treinamento desta inteligência artificial era o histórico de contratação da empresa nos últimos 10 anos, e no campo da tecnologia, os estereótipos profissionais de longo prazo e a "cultura pró-masculina" resultaram em um número maior de funcionários do sexo masculino do que do feminino, especialmente em cargos técnicos.
Em 2017, a Amazon abandonou este modelo de IA para triagem de currículos.
A persistência desse preconceito mostra que, independentemente do uso de IA, é necessário um planejamento e monitoramento cuidadosos para garantir a justiça do processo de recrutamento.
Os humanos podem eliminar o preconceito?
Além dos profissionais de recursos humanos, o The Decoder também entrevistou 17 desenvolvedores de inteligência artificial, esperando estudar como desenvolver sistemas de recrutamento de IA para reduzir, em vez de agravar, os preconceitos de recrutamento.
Com base nas entrevistas, eles construíram um modelo que permite que profissionais de RH e engenheiros de IA troquem informações, questionem e removam noções preconcebidas durante o processo de pesquisa de conjuntos de dados e desenvolvimento de algoritmos.
No entanto, os resultados da pesquisa mostram que a dificuldade de implementar esse modelo está nas diferenças educacionais e profissionais entre profissionais de RH e desenvolvedores de IA.
Essas diferenças impedem a capacidade de comunicação eficaz, colaboração e até compreensão mútua.
Os profissionais de RH tradicionalmente são treinados em gestão de pessoal e comportamento organizacional, enquanto os desenvolvedores de IA são especialistas em computação de dados e tecnologia, e esses diferentes backgrounds podem levar a mal-entendidos e descoordenação durante a colaboração.
Como otimizar IA + RH
Uma pesquisa recente do Pew Research Center com 11.004 americanos descobriu que 66% das pessoas não querem se candidatar a empregos com empregadores que usam IA para recrutamento.
Apenas 32% disseram que se candidatariam, enquanto o restante não tinha certeza. E 71% das pessoas se opõem às decisões de recrutamento feitas pela IA.
Portanto, se as empresas e a indústria de RH querem resolver o problema de preconceito no recrutamento de IA, várias mudanças precisam ser feitas.
Primeiro, é crucial treinar profissionais de RH com treinamento estruturado focado em desenvolvimento de sistemas de informação e inteligência artificial.
O conteúdo do treinamento deve incluir os princípios básicos da IA, como identificar preconceitos no sistema e reduzir esses preconceitos.
Além disso, é importante promover uma melhor colaboração entre profissionais de RH e desenvolvedores de IA.
As empresas devem estabelecer equipes que incluam especialistas em RH e IA. Isso ajuda a preencher a lacuna de comunicação e coordenar melhor o trabalho de ambos os lados.
Além disso, estabelecer conjuntos de dados de alta qualidade com diversidade cultural para garantir que os dados usados no processo de recrutamento de IA possam representar diferentes grupos populacionais.
Por fim, os países precisam formular diretrizes e padrões éticos para o uso de IA no recrutamento, para ajudar a construir confiança e garantir justiça. As organizações devem implementar responsabilidade e aumentar a transparência no processo de tomada de decisão da IA.
Ao tomar essas medidas, podemos criar um sistema de recrutamento mais inclusivo e justo, já que a IA é boa em análise objetiva de dados e referência para tomada de decisões, então deve ser usada como uma ferramenta auxiliar, em vez de se tornar precipitadamente um juiz do destino carregando "estupidez" de treinamento insuficiente e "maldade" de replicar preconceitos.
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