Արհեստական բանականությունը կարող է օգնել, բայց միայն այն դեպքում, եթե դրան վերաբերվեք որպես էլեկտրական գործիքի, այլ ոչ թե կախարդական փայտիկի։ Լավ օգտագործելով՝ այն արագացնում է մատակարարման գործընթացը, ամրապնդում է հետևողականությունը և բարելավում թեկնածուի փորձը։ Վատ օգտագործելով՝ այն աննկատելիորեն մեղմացնում է շփոթմունքը, կողմնակալությունը և իրավական ռիսկերը։ Զվարճալի է։
Եկեք քննարկենք, թե ինչպես օգտագործել արհեստական բանականությունը վարձման գործընթացում այնպես, որ այն լինի իրականում օգտակար, մարդուն նախապատվությունը տալով և պաշտպանելի։ (Եվ ոչ թե սարսափելի։ Խնդրում եմ, մի՛ սարսափեցնեք)։
Հոդվածներ, որոնք կարող են ձեզ դուր գալ կարդալ սրանից հետո.
🔗 Արհեստական բանականության հավաքագրման գործիքները փոխակերպում են ժամանակակից վարձումը
Ինչպես են արհեստական բանականության հարթակները արագացնում և բարելավում աշխատանքի ընդունման որոշումները։
🔗 Անվճար արհեստական բանականության գործիքներ հավաքագրման թիմերի համար
Լավագույն անվճար լուծումներ՝ վարձման աշխատանքային հոսքերը հեշտացնելու և ավտոմատացնելու համար։
🔗 Արհեստական բանականության հմտություններ, որոնք տպավորում են վարձող մենեջերներին
Արհեստական բանականության որ հմտություններն են իրականում առանձնանում ռեզյումեներում։
🔗 Արդյո՞ք պետք է հրաժարվեք արհեստական բանականության ռեզյումեի ստուգումից
Ավտոմատացված վարձման համակարգերից խուսափելու դրական, բացասական և ռիսկային կողմերը։
Ինչո՞ւ է արհեստական բանականությունը ընդհանրապես հայտնվում աշխատանքի ընդունման գործընթացում (և ի՞նչ է այն իրականում անում) 🔎
«Արհեստական բանականության վարձման» գործիքների մեծ մասը բաժանվում է մի քանի կատեգորիաների՝
-
Մատակարարում . թեկնածուների որոնում, որոնման հարցումների ընդլայնում, հմտությունների համապատասխանեցում պաշտոններին
-
Սկրինինգ ՝ ինքնակենսագրականների վերլուծություն, դիմորդների դասակարգում, հավանական համապատասխանությունների նշում
-
Գնահատումներ ՝ հմտությունների թեստեր, աշխատանքային նմուշներ, աշխատանքային սիմուլյացիաներ, երբեմն՝ տեսանյութերի աշխատանքային հոսքեր
-
Հարցազրույցի աջակցություն ՝ կառուցվածքային հարցաթերթիկներ, նշումների ամփոփում, գնահատման քարտերի հուշումներ
-
Գործողություններ ՝ ժամանակացույց, թեկնածուի հարց ու պատասխանի զրույց, կարգավիճակի թարմացումներ, առաջարկի աշխատանքային հոսք
Մի իրականության ստուգում. արհեստական բանականությունը հազվադեպ է «որոշումներ» կայացնում մեկ մաքուր պահին: Այն ազդում է… մղում է… ֆիլտրում է… առաջնահերթություններ է սահմանում: Սա դեռևս մեծ խնդիր է, քանի որ գործնականում գործիքը կարող է դառնալ ընտրության ընթացակարգ, նույնիսկ երբ մարդիկ «տեխնիկապես» գործընթացի մեջ են: ԱՄՆ-ում EEOC-ն հստակ նշել է, որ զբաղվածության որոշումներ կայացնելու կամ դրանք հիմնավորելու համար օգտագործվող ալգորիթմական որոշումների գործիքները կարող են առաջացնել նույն հին, տարբեր/բացասական ազդեցության հարցեր, և որ գործատուները կարող են պատասխանատու մնալ նույնիսկ այն դեպքում, երբ գործիքը ստեղծել կամ գործարկել է մատակարարը: [1]
Արհեստական բանականության օգնությամբ աշխատողների վարձման նվազագույն կենսունակ «լավ» համակարգը ✅
Արհեստական բանականության լավ վարձման համակարգն ունի մի քանի անվիճելի կետեր (այո, դրանք մի փոքր ձանձրալի են, բայց ձանձրալի լինելը անվտանգ է).
-
Աշխատանքին վերաբերող մուտքային տվյալներ . գնահատեք դերին կապված ազդանշանները, այլ ոչ թե տրամադրությունները։
-
Բացատրելիություն, որը կարող եք բարձրաձայն կրկնել . եթե թեկնածուն հարցնի «ինչու», դուք կունենաք համահունչ պատասխան
-
Կարևորը մարդկային վերահսկողությունն է . ոչ թե արարողակարգային սեղմումը՝ իրական լիազորություն՝ անտեսելու համար
-
Հաստատում + մոնիթորինգ ՝ թեստերի արդյունքներ, շեղման հետևում, գրառումների պահպանում
-
Թեկնածուներին հարմար դիզայն ՝ հստակ քայլեր, մատչելի գործընթաց, նվազագույն անհեթեթություն
-
Գաղտնիություն նախագծմամբ . տվյալների նվազագույնի հասցնելը, պահպանման կանոնները, անվտանգությունը + մուտքի վերահսկումը
Եթե ցանկանում եք ունենալ ամուր մտավոր մոդել, փոխառեք NIST AI Risk Management Framework- ՝ ըստ էության կառուցվածքային միջոց՝ արհեստական բանականության ռիսկերը կառավարելու, քարտեզագրելու, չափելու և կառավարելու ողջ կյանքի ցիկլի ընթացքում: Սա քնելուց առաջ պատմություն չէ, բայց այն իսկապես օգտակար է այս ամենը աուդիտի ենթարկելու համար: [4]
Որտե՞ղ է արհեստական բանականությունն ամենալավ տեղավորվում ձագարաձև ուղու մեջ (և որտեղ է այն ավելի սուր դառնում) 🌶️
Լավագույն վայրերը սկսելու համար (սովորաբար)
-
Աշխատանքի նկարագրության կազմում + մաքրում ✍️
Գեներատիվ արհեստական բանականությունը կարող է նվազեցնել տերմինաբանությունը, հեռացնել ուռճացված ցանկությունների ցուցակները և բարելավել պարզությունը (եթե դուք ստուգեք ձեր ողջամտությունը): -
Աշխատանքի ընդունողի երկրորդական մոդելներ (ամփոփումներ, հասարակայնության հետ կապերի տարբերակներ, բուլյան տողեր):
Մեծ արտադրողականության հաղթանակներ, որոշումների կայացման ցածր ռիսկ, եթե մարդիկ շարունակեն ղեկավարել համակարգը: -
Ժամանակացույց + թեկնածուների հաճախակի տրվող հարցեր 📅
Ավտոմատացումը թեկնածուներին իրականում դուր է գալիս, երբ այն կատարվում է քաղաքավարի։
Բարձր ռիսկի գոտիներ (զգույշ քայլեք)
-
Ավտոմատացված դասակարգում և մերժում։
Որքան որոշիչ է դառնում գնահատականը, այնքան ձեր բեռը «լավ գործիքից» տեղափոխվում է «ապացուցելու, որ սա կապված է աշխատանքի հետ, վերահսկվում է և ոչ թե աննկատելիորեն բացառում է խմբերը»։ -
Տեսանյութերի վերլուծություն կամ «վարքային եզրակացություն» 🎥
Նույնիսկ երբ դրանք ներկայացվում են որպես «օբյեկտիվ», դրանք կարող են բախվել հաշմանդամության, մատչելիության կարիքների և անկայուն վավերականության հետ։ -
Ամեն ինչ, որը դառնում է «միայն ավտոմատացված»՝ նշանակալի հետևանքներով։
Մեծ Բրիտանիայի GDPR-ի համաձայն՝ մարդիկ իրավունք ունեն չենթարկվել որոշակի միայն ավտոմատացված որոշումների, որոնք ունեն իրավական կամ նմանատիպ նշանակալի հետևանքներ, և որտեղ դա կիրառելի է, ձեզ անհրաժեշտ են նաև պաշտպանության միջոցներ, ինչպիսիք են մարդկային միջամտություն ստանալու և որոշումը վիճարկելու հնարավորությունը։ (Նաև՝ ICO-ն նշում է, որ այս ուղեցույցը վերանայվում է Մեծ Բրիտանիայի օրենսդրության փոփոխությունների պատճառով, ուստի սա դիտարկեք որպես արդիականացված ոլորտ։) [3]
Արագ սահմանումներ (որպեսզի բոլորը նույն բանի մասին վիճեն) 🧠
Եթե գողանում եք միայն մեկ խելագար սովորություն. գործիքներ գնելուց առաջ սահմանեք տերմինները։
-
Ալգորիթմական որոշումների կայացման գործիք . ընդհանուր տերմին այն ծրագրի համար, որը գնահատում/գնահատում է դիմորդներին կամ աշխատակիցներին, երբեմն օգտագործելով արհեստական բանականություն՝ որոշումներ կայացնելու համար։
-
Բացասական ազդեցություն / անհամաչափ ազդեցություն . «չեզոք» գործընթաց, որը անհամաչափորեն բացառում է մարդկանց պաշտպանված բնութագրերի հիման վրա (նույնիսկ եթե ոչ ոք դա մտադրված չի եղել):
-
Աշխատանքի հետ կապված + բիզնեսի անհրաժեշտությանը համապատասխան . այն նշաձողը, որին դուք ձգտում եք, եթե գործիքը մարդկանց դուրս է մղում, և արդյունքները անհավասար են թվում:
Այս հասկացությունները (և թե ինչպես մտածել ընտրության մակարդակների մասին) հստակորեն ներկայացված են EEOC-ի արհեստական բանականության և անբարենպաստ ազդեցության վերաբերյալ տեխնիկական օգնության մեջ: [1]
Համեմատական աղյուսակ - արհեստական ինտելեկտի վարձման տարածված տարբերակներ (և թե իրականում ում համար են դրանք նախատեսված) 🧾
| Գործիք | Լսարան | Գինը | Ինչու է այն աշխատում |
|---|---|---|---|
| Արհեստական բանականության լրացուցիչ հնարավորություններ ATS համալիրներում (սկրինինգ, համապատասխանեցում) | Բարձր ծավալի թիմեր | Գնանշումների վրա հիմնված | Կենտրոնացված աշխատանքային հոսք + հաշվետվություն… բայց ուշադիր կարգավորեք, հակառակ դեպքում այն կդառնա մերժման գործարան |
| Տաղանդների որոնում + վերագտնում արհեստական բանականություն | Մատակարարման մեծ պահանջարկ ունեցող կազմակերպություններ | ££–£££ | Գտնում է հարակից պրոֆիլներ և «թաքնված» թեկնածուներ՝ տարօրինակ կերպով օգտակար է նեղ մասնագիտացված պաշտոնների համար |
| Ռեզյումեի վերլուծություն + հմտությունների տաքսոնոմիա | Թիմերը խեղդվում են CV PDF ֆայլերի մեջ | Հաճախ փաթեթավորված | Նվազեցնում է ձեռքով տեսակավորումը. անկատար է, բայց ավելի արագ, քան ամեն ինչ ժամը 23:00-ին աչքի ընկնելը 😵 |
| Թեկնածուի զրույց + ժամանակացույցի ավտոմատացում | Ժամային, համալսարանական, բարձր ծավալով | £–££ | Ավելի արագ արձագանքման ժամանակներ և ավելի քիչ չներկայանալու դեպքեր՝ զգացվում է որպես լավ դռնապան |
| Կառուցվածքային հարցազրույցի հավաքածուներ + գնահատման քարտեր | Թիմերը շտկում են անհամապատասխանությունները | £ | Հարցազրույցները դարձնում է պակաս պատահական՝ հանգիստ հաղթանակ |
| Գնահատման հարթակներ (աշխատանքային նմուշներ, սիմուլյացիաներ) | Հմտությունների զարգացմանը նպաստող վարձում | ££ | Աշխատանքին համապատասխան՝ ավելի լավ ազդանշան է, քան ինքնակենսագրությունները՝ դեռևս հետևել արդյունքներին։ |
| Կողմնակալության մոնիթորինգ + աուդիտի աջակցության գործիքակազմ | Կարգավորվող / ռիսկերի մասին իրազեկ կազմակերպություններ | £££ | Օգնում է հետևել ընտրության տեմպերին և ժամանակի ընթացքում տատանումներին՝ հիմնականում՝ ստացականներ |
| Կառավարման աշխատանքային հոսքեր (հաստատումներ, գրանցամատյաններ, մոդելների գույքագրում) | Ավելի մեծ HR + իրավաբանական թիմեր | ££ | Հետագայում «ով ինչ է հաստատել» հարցը չի վերածում գանձերի որոնման |
Փոքրիկ խոստովանություն. այս շուկայում գները անկայուն են։ Վաճառողները սիրում են «եկեք զանգահարենք» էներգիան։ Այնպես որ, արժեքը դիտարկեք որպես «հարաբերական ջանքեր + պայմանագրի բարդություն», այլ ոչ թե կոկիկ պիտակ… 🤷
Ինչպես քայլ առ քայլ օգտագործել արհեստական բանականությունը վարձման գործընթացում (մի ներդրում, որը հետագայում ձեզ չի խանգարի) 🧩
Քայլ 1։ Ընտրեք մեկ ցավոտ կետ, ոչ թե ամբողջ տիեզերքը
Սկսեք նման մի բանից՝
-
մեկ դերային ընտանիքի համար սկրինինգի ժամանակի կրճատում
-
դժվար լրացվող պաշտոնների համար ռեսուրսների որոնման բարելավում
-
հարցազրույցի հարցերի և գնահատման քարտերի ստանդարտացում
Եթե փորձեք արհեստական բանականության միջոցով վերակառուցել վարձման գործընթացը առաջին իսկ օրվանից, կստացվի Ֆրանկենշտեյնի նման մի գործընթաց։ Տեխնիկապես այն կաշխատի, բայց բոլորը ատելու են այն։ Իսկ հետո նրանք կշրջանցնեն այն, ինչն ավելի վատ է։
Քայլ 2. Սահմանեք «հաջողությունը» արագությունից այն կողմ
Արագությունը կարևոր է։ Նույնը վերաբերում է նաև սխալ մարդու արագ վարձելուն 😬։ Երգ։
-
առաջին արձագանքի ժամանակը
-
կարճ ցուցակում ընդգրկվելու ժամանակը
-
հարցազրույցի և առաջարկի հարաբերակցությունը
-
թեկնածուների դուրս մնալու մակարդակը
-
վարձման որակի ցուցիչներ (աշխատանքի առաջխաղացման ժամանակ, վաղ կատարողականի ազդանշաններ, պահպանում)
-
Ընտրության մակարդակի տարբերությունները խմբերի միջև յուրաքանչյուր փուլում
Եթե չափեք միայն արագությունը, կօպտիմալացնեք «արագ մերժման» համար, որը նույնը չէ, ինչ «լավ վարձումը»։
Քայլ 3. Կողպեք ձեր մարդկային որոշման կետերը (գրեք դրանք)
Ցավալիորեն բացահայտ եղեք.
-
որտեղ արհեստական բանականությունը կարող է առաջարկել
-
որտեղ մարդիկ պետք է որոշեն
-
որտեղ մարդիկ պետք է վերանայեն անտեսումները (և գրանցեն պատճառը)
Գործնական հոտի փորձարկում. եթե անտեսման մակարդակները գրեթե զրոյական են, ձեր «կյանքի մեջ գտնվող մարդը» կարող է լինել դեկորատիվ պիտակ։
Քայլ 4. Նախ անցկացրեք ստվերի թեստ
Մինչև արհեստական բանականության արդյունքները կազդեն իրական թեկնածուների վրա.
-
կիրառեք այն նախորդ վարձման ցիկլերի վրա
-
համեմատեք առաջարկությունները իրական արդյունքների հետ
-
փնտրեք այնպիսի օրինաչափություններ, ինչպիսիք են՝ «հիանալի թեկնածուները համակարգվածորեն ցածր են դասվում»
Բարդ օրինակ (քանի որ սա հաճախ է պատահում). մոդելը «սիրում է» շարունակական զբաղվածությունը և պատժում է կարիերայի բացերը… որը աննկատելիորեն իջեցնում է խնամողների, հիվանդությունից վերադարձող մարդկանց և ոչ գծային ուղիներ ունեցող մարդկանց վարկանիշը։ Ոչ ոք չի կոդավորել «անարդար լինելը»։ Տվյալներն են դա արել ձեզ համար։ Հիանալի է, հիանալի է։
Քայլ 5. Ուղղորդեք, ապա դանդաղորեն ընդարձակեք
Լավ օդաչուն ներառում է.
-
հավաքագրողի վերապատրաստում
-
վարձող մենեջերի կարգաբերման նիստեր
-
թեկնածուների հետ հաղորդագրություններ (ինչն է ավտոմատացված, ինչը՝ ոչ)
-
եզրային դեպքերի համար սխալի հաղորդման ուղի
-
փոփոխությունների գրանցամատյան (ինչ է փոխվել, երբ, ով է այն հաստատել)
Վերաբերվեք օդաչուներին ինչպես լաբորատորիայի, այլ ոչ թե մարքեթինգային մեկնարկի 🎛️:
Ինչպես օգտագործել արհեստական բանականությունը վարձման գործընթացում՝ առանց գաղտնիությունը խախտելու 🛡️
Գաղտնիությունը միայն իրավական սահմանափակում չէ, այլ թեկնածուի վստահություն։ Եվ վստահությունն արդեն իսկ փխրուն է վարձման գործընթացում, եկեք ազնիվ լինենք։
Գործնական գաղտնիության քայլեր.
-
Նվազագույնի հասցրեք տվյալները . մի՛ փակեք ամեն ինչ «պարզապես ամեն դեպքում»
-
Եղեք հստակ . թեկնածուներին ասեք, թե երբ է օգտագործվում ավտոմատացումը և ինչ տվյալներ են ներառված։
-
Պահպանման սահմանափակում . սահմանեք, թե որքան ժամանակ են դիմորդի տվյալները մնում համակարգում
-
Անվտանգ մուտք ՝ դերերի վրա հիմնված թույլտվություններ, աուդիտի գրանցամատյաններ, մատակարարի կառավարում
-
Նպատակի սահմանափակում ՝ օգտագործել դիմորդի տվյալները վարձման համար, այլ ոչ թե պատահական ապագա փորձեր
Եթե դուք վարձում եք Մեծ Բրիտանիայում, ICO-ն շատ ուղիղ է եղել այն հարցում, թե ինչ պետք է հարցնեն կազմակերպությունները՝ առաջ , ներառյալ՝ վաղ փուլում DPIA-ի անցկացումը, մշակման արդար/նվազագույն մակարդակը պահպանելը և թեկնածուներին հստակ բացատրելը, թե ինչպես է օգտագործվում նրանց տեղեկատվությունը՝ [2]:
Նաև մի մոռացեք մատչելիության մասին. եթե արհեստական բանականության կողմից կառավարվող քայլը խոչընդոտում է հարմարությունների կարիք ունեցող թեկնածուներին, ապա դուք ստեղծել եք խոչընդոտ։ Ոչ էթիկապես լավ է, ոչ իրավական առումով լավ է, ոչ էլ ձեր գործատուի ապրանքանիշի համար լավ է։ Եռակի՝ ոչ լավ։
Կողմնակալություն, արդարություն և մոնիթորինգի անփույթ աշխատանքը 📉🙂
Սա այն դեպքն է, երբ թիմերի մեծ մասը թերներդնում է։ Նրանք գնում են գործիքը, միացնում այն և ենթադրում, որ «վաճառողը կարգավորել է կողմնակալությունը»։ Սա մխիթարական պատմություն է։ Այն նաև հաճախ ռիսկային է։
Գործնական արդարության ռեժիմը հետևյալ տեսքն ունի.
-
Նախնական տեղակայման վավերացում . ի՞նչ է այն չափում և արդյո՞ք այն կապված է աշխատանքի հետ։
-
Բացասական ազդեցության մոնիթորինգ . ընտրության մակարդակի հետևում յուրաքանչյուր փուլում (դիմել → զննել → հարցազրույց → առաջարկել)
-
Սխալների վերլուծություն . որտեղ են կուտակվում կեղծ բացասականները։
-
Հասանելիության ստուգումներ . արդյո՞ք կացարանները արագ և հարգալից են։
-
Փոխվող դիրքերի ստուգումներ . դերերի կարիքները փոխվում են, աշխատաշուկաները փոխվում են, մոդելները փոխվում են… ձեր մոնիթորինգը նույնպես պետք է փոխվի։
Եվ եթե գործում եք լրացուցիչ կանոններով իրավասություններում. մի՛ ամրագրեք համապատասխանությունը ավելի ուշ: Օրինակ, Նյու Յորքի 144-րդ տեղական օրենքը սահմանափակում է զբաղվածության վերաբերյալ որոշ ավտոմատացված որոշումների կայացման գործիքների օգտագործումը, եթե վերջերս չի անցկացվել կողմնակալության աուդիտ, այդ աուդիտի մասին հանրային տեղեկատվություն և պարտադիր ծանուցումներ, և դրանց կիրառումը սկսվում է 2023 թվականից: [5]
Մատակարարի հետ կապված հարցերի ուսումնասիրություն (գողացեք սրանք) 📝
Երբ վաճառողն ասում է «վստահիր մեզ», թարգմանեք այն որպես «ցույց տուր մեզ»։
Հարցրեք.
-
Ի՞նչ տվյալներ են սա մարզվել, և ի՞նչ տվյալներ են օգտագործվել որոշումների կայացման պահին։
-
Ի՞նչ հատկանիշներ են որոշում արդյունքը։ Կարո՞ղ եք դա բացատրել մարդու պես։
-
Ի՞նչ կողմնակալության թեստավորում եք անցկացնում՝ որ խմբերը, որ չափանիշները։
-
Կարո՞ղ ենք ինքներս աուդիտ անցկացնել արդյունքների վերաբերյալ։ Ի՞նչ հաշվետվություններ ենք ստանում։
-
Ինչպե՞ս են թեկնածուները ստանում մարդկային վերանայում՝ աշխատանքային հոսք + ժամանակացույց։
-
Ինչպե՞ս եք վարվում հարմարեցումների հետ։ Հայտնի՞ են արդյոք որևէ խափանման ռեժիմներ։
-
Անվտանգություն + պահպանում. որտեղ են պահվում տվյալները, որքան ժամանակ, ո՞վ կարող է մուտք գործել դրանց։
-
Փոփոխությունների վերահսկողություն. դուք տեղեկացնո՞ւմ եք հաճախորդներին, երբ մոդելները թարմացվում են կամ գնահատականները փոխվում են:
Նաև. եթե գործիքը կարող է մարդկանց զտել, վերաբերվեք դրան որպես ընտրության ընթացակարգի և գործեք համապատասխանաբար: EEOC-ի ուղեցույցը բավականին հստակ է, որ գործատուի պատասխանատվությունը կախարդականորեն չի անհետանում, քանի որ «դա արել է վաճառողը»: [1]
Գեներատիվ արհեստական բանականություն վարձման մեջ՝ անվտանգ, ողջամիտ կիրառություններ (և «ոչ»-երի ցանկ) 🧠✨
Անվտանգ և շատ օգտակար
-
վերաշարադրեք աշխատանքի հայտարարությունները՝ ավելորդ բաները հեռացնելու և պարզությունը բարելավելու համար
-
Ծրագրեք տեղեկատվական հաղորդագրություններ անհատականացման ձևանմուշներով (խնդրում եմ՝ պահպանեք մարդկային մոտեցումը 🙏)
-
ամփոփել հարցազրույցի նշումները և համապատասխանեցնել դրանք իրավասություններին
-
Ստեղծեք կառուցվածքային հարցազրույցի հարցեր՝ կապված դերի հետ
-
թեկնածուների հետ կապ՝ ժամանակացույցերի, հաճախակի տրվող հարցերի, նախապատրաստական ուղեցույցների համար
«Ոչ»-ների ցանկը (կամ առնվազն «դանդաղեցրու և վերանայիր»)
-
չաթբոտի տրանսկրիպտի օգտագործումը որպես թաքնված հոգեբանական թեստ
-
թույլ տալով արհեստական բանականությանը որոշել «մշակույթի համապատասխանությունը» (այդ արտահայտությունը պետք է տագնապներ միացնի)
-
սոցիալական ցանցերի տվյալների հավաքագրում՝ առանց հստակ հիմնավորման և համաձայնության
-
թեկնածուների ավտոմատ մերժում՝ հիմնված անթափանցիկ գնահատականների վրա՝ առանց վերանայման ուղու
-
թեկնածուներին ստիպելով անցնել արհեստական ինտելեկտի խոչընդոտների միջով, որոնք չեն կանխատեսում աշխատանքի կատարողականը
Կարճ ասած՝ այո՛, ստեղծեք բովանդակություն և կառուցվածք։ Ավտոմատացրեք վերջնական դատողությունը, զգույշ եղեք։
Վերջնական դիտողություններ - Շատ երկար է, չեմ կարդացել 🧠✅
Եթե ուրիշ ոչինչ չեք հիշում.
-
Սկսե՛ք փոքրից, նախ փորձարկե՛ք, չափե՛ք արդյունքները։ 📌
-
Օգտագործեք արհեստական բանականությունը մարդկանց օգնելու, այլ ոչ թե պատասխանատվությունը վերացնելու համար։
-
Փաստաթղթավորեք որոշումների կայացման կետերը, ստուգեք աշխատանքի համապատասխանությունը և վերահսկեք արդարությունը։
-
Լուրջ վերաբերվեք գաղտնիության և ավտոմատացված որոշումների սահմանափակումներին (հատկապես Մեծ Բրիտանիայում):
-
Պահանջեք թափանցիկություն մատակարարներից և պահպանեք ձեր սեփական աուդիտի հետքը։
-
Արհեստական բանականության լավագույն վարձման գործընթացն ավելի կառուցվածքային և մարդկային է թվում, այլ ոչ թե ավելի սառը։
Ահա թե ինչպես կարելի է օգտագործել արհեստական բանականությունը վարձման գործընթացում ՝ առանց ստանալով արագ, վստահ համակարգ, որը վստահորեն սխալ է։
Հղումներ
[1] EEOC -
Ընտրված հարցեր. VII վերնագրի համաձայն աշխատանքի ընտրության ընթացակարգերում օգտագործվող ծրագրային ապահովման, ալգորիթմների և արհեստական բանականության բացասական ազդեցության գնահատում (Տեխնիկական օգնություն, 2023 թվականի մայիսի 18) [2] ICO -
Մտածո՞ւմ եք արհեստական բանականության օգտագործման մասին՝ աշխատակիցների հավաքագրմանը նպաստելու համար: Մեր տվյալների պաշտպանության հիմնական նկատառումները (2024 թվականի նոյեմբերի 6) [3] ICO -
Ի՞նչ է ասում Մեծ Բրիտանիայի GDPR-ը ավտոմատացված որոշումների կայացման և պրոֆիլավորման մասին: [4] NIST -
Արհեստական բանականության ռիսկերի կառավարման շրջանակ (AI RMF 1.0) (2023 թվականի հունվար) [5] Նյու Յորքի սպառողների և աշխատողների պաշտպանության դեպարտամենտ - Ավտոմատացված զբաղվածության որոշումների գործիքներ (AEDT) / Տեղական օրենք 144