세상의 다른 모든 것과 마찬가지로 사용의 장단점이 있습니다. 인공 지능 (AI) 인적 자원 관리(HRM)를 보완하는 도구. AI는 자율주행 자동차에서 게놈 진단에 이르기까지 오늘날 상상할 수 있는 모든 산업에 진출하고 있는 것 같습니다.

데이터가 모든 것을 주도합니다하지만 상상할 수 있듯이 진정으로 중립적인 환경에서 AI 도구를 사용할 때 문제가 발생하는 경향이 있습니다. 그들은 선천적으로 오늘날 사회에 지나치게 영향을 받는 것처럼 보이는 문제에 대해 무지하여 규정이나 잠재적인 충돌을 초래합니다. 윤리학.

오늘 우리는 수십억 달러 규모의 이 산업에서 보다 중요한 AI 배포에 대한 몇 가지 이점과 우려 사항을 검토할 것입니다.

채용 시 AI의 이점

시작하기 전에 이 논의가 정규직 직원과의 사내 참여를 지향한다는 점을 분명히 해야 합니다. 임시 인재 참여의 경우 기존 프리랜서 플랫폼 더 비용 효율적이고 효율적일 것입니다.

인간의 편견에 대한 가능성 감소

지침, 정책 또는 기타 요인에 관계없이 완전히 편견 없는 채용 프로세스를 보장하는 것은 매우 어려울 수 있습니다. 특정 측면에 편향되는 것은 인간의 특성입니다. 사실, 정의적 특성입니다.

반면에 AI는 순수하게 데이터 중심적입니다. 의도가 AI 도구에 존재하지 않는 한 채용 프로세스에 불필요한 특성을 도입하지 않습니다. 데이터 기반 평가는 다소 차갑게 들릴 수 있지만 공정합니다.

채용 프로세스 가속화

채용 시간은 역할, 산업 및 기타 요인에 따라 크게 다릅니다. 그러나 AI 도구를 사용하여 프로세스의 적어도 일부를 가속화할 수 있다는 점은 부인할 수 없습니다. 예를 들어, 이를 사용하여 생성하거나 개선할 수 있습니다. 일 설명, 요구 사항과 응용 프로그램 일치, 후보자 심사 수행 등.

잠재적인 재능과 연결하는 데 너무 오랜 시간이 걸리는 것은 비용이 많이 들 수 있습니다. 많은 후보자가 있지만 거의 모든 후보자가 여러 회사에 지원한다는 것을 기억하십시오. 채용 프로세스가 지연되면 재능 있는 개인이 경쟁에서 빠르게 밀리게 될 수 있습니다.

HR 지출 감소

처음부터 끝까지 새로운 인재를 고용하는 것은 비용이 많이 듭니다. 점점 더 많은 수의 인사 업무 단순히 인재 확보를 위한 직원 비용 증가로 빠르게 이어질 수 있습니다. AI 도구를 도입하면 프로세스의 속도를 높일 수 있을 뿐만 아니라(위에서 설명한 대로) 반복적인 작업을 값비싼 HR 직원으로부터 멀리하고 비용을 절감할 수 있습니다.

AI 도구의 비용은 종종 대기업의 맥락에서 훨씬 더 저렴하다는 것을 기억하십시오. 조직이 성장함에 따라 자동 작업을 자동화로 대체하는 것이 재정적으로 훨씬 더 합리적입니다. ROI에 대한 전반적인 영향에 놀랄 수 있습니다.

인재 유출 가능성 감소

HR이 채용할 때 초점은 종종 채워야 하는 특정 역할에 있습니다. 일부 회사는 응용 프로그램을 파일에 보관하지만 다양한 이유로 교차 일치가 항상 발생하는 것은 아닙니다. 이러한 단점은 대체 역할에 적합한 후보자가 손실되는 인재 유출로 쉽게 이어질 수 있습니다.

교차 일치는 여러 후보자와 역할을 일치시키는 데 소요되는 시간으로 인해 종종 무시됩니다. 이 격차를 메우기 위해 더 많은 HR을 온보딩하는 대신 AI를 활용하여 훨씬 더 빠른 결과를 얻을 수 있습니다.

잠재적으로 유출된 인재를 대체 역할과 연결하면 해당 목적을 위해 특별히 고용해야 하는 미래의 필요성도 절약할 수 있습니다. 이러한 식별된 인재를 파일에 보관하거나 필요를 채우기 위해 조기에 고용하십시오.

소싱 프로세스 개선

전통적인 고용 프로세스는 직업 소개소나 게시판을 광범위하게 활용합니다. 이는 시간과 비용을 절약하는 데 도움이 되지만 AI 도구는 이러한 채널이 제공하는 많은 기능을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, AI 스크레이퍼는 여러 소스에서 데이터를 수집하고 적합성을 평가할 수 있습니다.

단일 도구를 사용하여 회사의 공석에 직접 지원하지 않을 수 있는 대규모 잠재적 인재 풀에 액세스할 수 있습니다. 이러한 측면에서 AI 도구는 오늘날 개인이 얼마나 잘 디지털 발자국 줄이기.

AI 채용의 단점

규제 강화

다른 많은 IT 관련 요소와 마찬가지로 AI는 고용 프로세스의 도구에 불과합니다. 이러한 도구를 선택하는 데 세심한 주의를 기울이지 않으면 어떤 형태의 편견이 남을 수 있습니다. 현실은 규제가 편향을 제거하려는 것이 아니라 원하는 결과를 향하도록 유도하는 것입니다.

이 때문에 많은 국가에서는 특정 비율의 성별, 가사 노동 대 국외 노동 또는 기타 의무 비율에 대한 의무와 같이 규제 시스템에 어떤 형태의 차별이 내재되어 있는 경우가 많습니다.

이에 대한 한 가지 예는 다음과 같은 뉴욕주의 법안입니다. AI 알고리즘 규제 채용 과정에서 사용할 수 있습니다. 유럽 ​​연합에도 유사한 제안이 있으며, 초기 법적 프레임워크는 이미 초안입니다.

경우에 따라 다음과 같은 다양한 일반 지침이 있습니다. 개인 정보 보호 비디오 인터뷰, 데이터 수집 활동 등에 관한 법률. 2019년부터 미국 일리노이주는 영상 인터뷰의 AI 공개 및 특정 금지를 의무화합니다.

특정 도전 영역 존재

AI와 데이터는 종종 함께 잘 작동하며 분석 요소도 효과적으로 도입할 수 있습니다. 그러나 그것은 완벽하지 않으며 개인을 평가할 때 고려하고 일치시키기 어려운 영역이 있을 수 있습니다.

무형의 요소는 이 영역에서 특히 두드러지며 회사 문화, 가치 및 사명 응집력을 포함할 수 있습니다. 유형의 분석 영역에 너무 많은 비중을 두는 경우 이 영역의 불일치로 인해 고용이 저하될 수 있습니다.

배포된 AI 알고리즘이 최적보다 지능적이지 않은 경우 이러한 일이 발생할 위험은 예외적으로 높습니다. 예를 들어, 일부 AI 알고리즘은 필드 매칭 외에는 아무 것도 하지 않으며 인간 관계 컨텍스트에서 매우 열악합니다.

AI 산업의 투명성 부족

대부분의 회사는 채용 프로세스에 사용되는 AI 알고리즘에 대해 외부 소스에 의존합니다. 불행히도 많은 상용 제품과 마찬가지로 정확한 작동 방식은 종종 독점으로 간주됩니다. 그 결과 회사 문화나 법률에 반하는 영역이 도입될 수 있으므로 위험이 높습니다.

회사 이미지를 낮출 수 있음

사람들은 종종 기술 도구 사용에 대해 다른 태도를 보입니다. 이러한 다양한 태도는 잠재적 후보자와 보다 직접적인 인간 상호 작용을 선호하는 일부 후보자를 소외시키는 것을 의미할 수 있습니다. 고용주.

상황을 더욱 악화시키는 것은 AI 요소가 채용 프로세스의 첫 번째 라인에서 자주 사용된다는 것입니다. 데이터가 정렬된 경우에만 최종 판단을 내리기 위해 인력 채용 담당자에게 결과가 제공됩니다.

이러한 잠재적인 소외는 잠재적인 직원들 사이에서 브랜드에 대한 나쁜 인상으로 이어질 수 있으며, 이는 커뮤니티에 퍼질 수 있으며 향후 프로세스가 변경될 경우 대응하기 어려울 수 있습니다.

현재 사용 가능한 AI 채용 도구

사용 가능한 AI 채용 도구 중 일부를 사용해보고 싶다면 좋은 소식은 선택의 폭이 넓다는 것입니다. 업계에는 많은 소음이 있으므로 올바른 것을 선택하는 것은 각 회사에 긴 프로세스일 수 있습니다.

사용 가능한 일부는 다음과 같습니다.

무료 – 이 AI 챗봇을 브랜드에 완벽하게 맞도록 디자인하고 잠재 직원과의 첫 번째 상호 작용 라인 역할을 할 수 있습니다. 브랜딩, 가능한 쿼리 등을 반영하도록 고도로 사용자 지정할 수 있습니다. Ikea, McDonald's, Mars를 비롯한 많은 대형 브랜드에서 이미 XOR을 사용하고 있습니다.

아리아 – 보다 포괄적인 것을 위해 Arya는 비교적 독립적으로 작업할 수 있는 완전한 채용 플랫폼 역할을 합니다. 동시에 채용 담당자에게 플랫폼을 통해 후보자에게 직접 연락하는 데 필요한 기능을 제공합니다. Arya는 직원 심사를 담당하고 고용 비용을 크게 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다.

시크아웃 – 회사에서 HR의 범위를 확장하기 위해 연락해야 하는 경우 Seekout은 확실한 선택입니다. 대규모 데이터베이스를 검색하여 직무 설명을 기반으로 후보자를 찾을 수 있는 인재 소싱 플랫폼입니다. Seekout의 범위와 규모는 엔터프라이즈 규모의 사용자에게 더 적합합니다.

Pymetrics - 전문가 오늘날 종종 게임화를 여러 가지로 활용합니다. 링크를 설정. Pymetrics는 고용을 위해 그렇게 하고 행동 과학을 혼합에 추가합니다. 그 결과 대부분의 젊은 전문가가 Pymetrics 테스트를 할 때 쉽게 이해할 수 있는 매우 현대적인 도구입니다.

고용 – 원래 비디오 소프트웨어인 HireVue는 2020년 비교적 늦게 AI 채용 공간에 진입했습니다. 채용 프로세스에서 종단 간 지원이 가능한 HR 챗봇 제품군을 제공합니다. 플랫폼은 소싱, 선별 및 자연스럽게 비디오 인터뷰 시스템으로 작동하는 데 도움이 됩니다.

최종 생각: AI가 채용 담당자를 대체할 것인가?

기술 도입이 처음인 대부분의 산업과 마찬가지로 HR은 현재 유동적인 상태에 있습니다. 이 상태는 부분적으로 규제 개발과 결합된 일시적인 기술 때문입니다. 전반적으로 AI는 현재 채용 담당자를 대체하지 않습니다.

대신에, 그것들은 전반적인 가치를 낮출 수 있는 가치 있는 자산으로 보아야 합니다. 모집 비용 및 프로세스 향상.

이미지 크레디트 : Pexels의 Alex Knight 사진

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출처: https://datafloq.com/read/pros-cons-using-ai-your-hiring-process/18105