再共有 — Matthieu Penetによるコンテンツ
AIは採用業界全体に頭を働かせるのをやめさせていると私は思う。
今、集団的に。
AI音声による事前スクリーニングに携わる数名の関係者とちょうど話したのだが、どうやら候補者のほぼ40〜50%が機械との面接をきっぱりと拒否しているらしい。
そして…誰も気にしていない。
その論理は「それで何とかやるしかない、時間が経てばおそらく改善するだろう」というものだ。
申し訳ないが、それは違う。
人々が疲れて諦めるまで、誰も望まないものを押し付けることが、いつから許容される戦略になったのか?(ここは採用の場か、それとも政治の場か?)
できるだけ早くあらゆる場所にAIを導入しようという異常なほどのFOMO(取り残されることへの恐れ)があり、企業はAIを導入して「未来にいる」と主張できるようにするためだけに、採用ファネルの流れを半減させることさえ受け入れている。
しかし、すべての数字(偏りのない数字だ、念のため
)は同じ方向を指している:
候補者の40%が、押し付けられたAI面接からすでに離脱したと答えており、Greenhouseによれば12%は体系的にそうしている
Laurent Brouattが言ったように、ノーと言うのは最も優れたプロフィールの人々であり、まさにその人たちが(当然のことながら)そのプロセスを「品位を落とすもの」と感じている(Gartnerの調査の言葉)
候補者の77%が、企業が採用にAIを使い始めた瞬間にその企業のイメージを悪化させる
問題は、誰もが間違った数字を見ているということだ:自動化システムを導入した企業は、最初の月に「わあ、採用期間を40日から20日に短縮できた」と言い、誰もがスライドの上ではそれを素晴らしいと感じるが、現実の結果を本当には知らない。
現実が襲ってくるのは5か月後、離職率が急上昇し、管理職が苦しみ、誰もその理由を説明できないときだ。
しかし理由は単純だ:あなたのファネルに残った候補者は、ボットとのやり取りという屈辱にノーと言う余裕がない人々なのだ。
突然、あなたは職務への適合性で採用しているのではなく、緊急性や制約に基づいて採用していることになる。そしてそのプロフィールの人々は、より良い条件を見つけ次第、他へ行くだろう。あなたのプロセスで最初に見せたのが、彼らをいかに軽く見ているかということだったのだから。
そしてそのすべてが…何のために?
どんな利点?どんな利益?
我々にはわからない。
LinkedInの情報源
- プロフィール:Pierre Jean Duvivier aka Sage(LinkedIn)
- 共有した著者:Matthieu Penet(LinkedIn)
投稿AIは採用業界全体に頭を働かせるのをやめさせていると私は思う。はles plumes qui mordentに最初に掲載された。
よくある質問
FAQ AIは採用業界の全員に頭を働かせるのをやめさせているのか
1 「AIが採用担当者に頭を働かせるのをやめさせている」とは実際どういう意味か
採用担当者がAIツール(スクリーニング、ランキング、ソーシング)にあまりにも大きく依存し、批判的に考えるのをやめてアルゴリズムの言うことをそのまま受け入れてしまうのではないかという懸念である
2 AIは本当に採用における人間の判断に取って代わっているのか
いいえ。AIは履歴書の選別やスケジューリングなどのタスクを高速化するが、ニュアンス、文化への適合性、文脈を人と同じように評価することはできない。リスクは、人がそれを自分の判断の代わりにさせてしまうことにある
3 なぜ採用担当者はそんなにAIに頼るのか
量とスピード。応募者が何百人もいて締め切りが厳しいと、自動スクリーニングがついていくための唯一の方法のように感じられる
4 採用においてAIに過度に依存する最大の危険は何か
バイアスと人材の見逃し。AIは過去のデータから学ぶため、過去のバイアスを繰り返す可能性があり、アルゴリズムのパターンに合わない優秀な候補者が除外されてしまう
5 AIスクリーニングツールは偏ることがあるか
はい。偏ったデータで訓練されていれば、同じ種類の人々を静かに優遇したり排除したりする可能性がある
6 自動化バイアスとは何か
特に忙しいときやツールが客観的に見えるときに、自分の判断よりも機械の出力を信頼してしまう人間の傾向である
7 AIに過度に依存しているかどうかをどうやって知るか
警告サイン:候補者がなぜ拒否されたか説明できない、フラグが立てられたプロフィールの確認を飛ばす、履歴書を自分で確認せずにランキングを受け入れる
8 採用においてAIの使用を完全にやめるべきか
いいえ。得意なこと(管理、スケジューリング、一次選別)に使い、人の人生に影響する決定は人間が担うべきである
9 頭を働かせ続ける実用的な方法は何か
AIの仕事を抜き打ちで確認する。拒否された候補者のランダムサンプルをレビューし、なぜその人を低くランク付けしたのかツールに尋ね、その選択を自分の候補者リストと比較する
10 バイアスについてAI採用ツールを監査するにはどうすればよいか
同じ資格だが名前や背景が異なるテスト候補者を実行し、結果を比較する。また、ベンダーにバイアス監査を求め、人口統計グループ別の結果を経時的に確認する