Llyc ve Uzman AI pazarlama çözümlerinin ortağı ve genel müdürü Adolfo Corujo, şirketlerin boşluk tarafından belirlenen bir dizi parametre ile ihtiyaç duydukları profesyonel türden bir 'robot portresi' oluşturduklarını açıkladı.
Yapay zeka, işe alım süreçlerini gerçekleştirmek için bunları daha uygun bir miktara indirgemek için desen algılama tekniklerine sahip müfredatların filtrelenmesinden sorumludur. LinkedIn, gerçekten de Computrabajo gibi platformlar, adayları vurgulamak için benzer işlevlere sahiptir.
Her ne kadar bu süreç profiller arasındaki inceleme süresinin azaltılması ve filtre sonucunun gereksinimleri istediği için çok faydalı olsa da, IA, diğer nitelikli kişilerin fırsatlara erişmesini zorlaştıran engeller de uygulayabilir.
“Evet [como empresa] Mevcut çalışanlarınızdan, örneğin belirli bir ırk veya kökene sahip olma eğiliminde olan verilerle antrenman yapıyorsunuz; Yapay zekaya bir adayın sizi bir süreç için koyduğunu söylersiniz, zaten sahip olduğunuz şeye çok fazla bakan, bu da çeşitlilik politikalarına aykırıdır ”dedi.
Yani, AI, şirketin çoğunu çoğaltan profillere öncelik verecek ve bu süreçte, belirli bir türden, kökeni veya ırkı için kalifiye olan diğer adayları dışlayabilir.
Bu zaten devlerde oldu Amazon AI'ya dayalı personel işe alma aracının cinsiyette tarafsız olmadığı, erkekleri ve kadınları hariç tuttuğu.
DD360'ta İnsan Kaynakları ve İnovasyon Kıdemli Direktörü Daniela Cambros ve UNESCO Etik Yapay zekası için Kadın Üyesi, tarihsel bilgilerin kullanımı ile bu açıklamaya eklendi.
“Her şeyin önyargılı olduğu tarihi bir veritabanı kullanıyorsanız, çünkü yıllarca erkekler yönetim pozisyonlarındaydı, o zaman bu bilgilerle [la IA] “Kadınlar yanlış ve hala erkekleri işe alıyor” dedi.
Amazon örneğinde, örneğin, 10 yıl boyunca gönderilen müfredat kalıpları incelenmiştir, bu da çoğunlukla erkek olan ve sistemlerine erkek adayların tercih edildiği ve “kadın” kelimesini içerenlerin cezalandırıldığı öğretilmiştir.
Bu dava 2018'de belgelenmiş olmasına rağmen, 2014 ve 2015'teki verilerle sorun yürürlükte kalmaktadır. O Stanford Üniversitesi'nden AI 2025 Endeks Raporu Hatta tarafsız olacak şekilde tasarlanmış büyük dil modellerinde (LLM) bile örtük önyargılar sergilemeye devam etti.
Örneğin, yapay zeka modellerinin, olumsuz terimlerin Afro -dindar bireylerle orantısız olarak ilişkili olduğu ve Beşeri Bilimler alanlarındaki kadınların STEM (bilim, teknoloji, mühendislik ve matematik) üzerindeki ilişkilerinin baskın olduğu bulunmuştur. Öte yandan, liderlik pozisyonlarında erkekleri tercih ettiler.
Stanford raporu, AI'nın karar vermede ırksal ve cinsiyet yanlılıklarını güçlendirmeye devam ettiğini ve “çok benzer” profilleri seçerek şirketlerin çeşitlilik politikalarına aykırı olduğunu gösterdi.
Çalışma, Global McKinsey & Company Anket Danışmanı tarafından yapılan 2024 anketine atıfta bulundu ve burada ankete katılan iş liderlerinin% 34'ü AI'nın eşitlik ve tarafsızlık konusunda riskleri olduğunu, ancak sadece% 26'sının onu hafifletmek için önlemler aldığını düşündü.
AI İK'nın dışında mı olmalı?
İnsan kaynakları ekibine liderlik eden ve genellikle işe alım yapan Daniela Cambros için AI iyi bir araçtır, ancak tüm seçim kriterleri bırakılmamalıdır. Bu teknoloji tarafından atılan sonuçları değerlendirmek için insanları işe alma çalışmasıdır.
UNESCO, yapay zekanın insan onuruna, algoritmik şeffaflığa öncelik vermesi ve denetlenmesi gerektiği etik ilkeleri paylaşmıştır. Yani, bir kişi veya otorite, adil ve ayrımcılık süreci olmasını sağlamak için mekanizmanın bilgilerini isteyebilir.
“Gerçek şu ki, sizi zamanınızdan çok daha verimli hale getiriyor. Yapay zeka kullanmaya devam ediyorum, ancak etik ve etik, bunu sorgulamak, denetlemek, algoritmik şeffaflık aramak ve insanların insan haklarını kendilerini korumaya devam ediyor” dedi.
Buna ek olarak, kuruluşlarda hem işe alım süreçlerinde hem de yetenek yönetiminde kullanmanın başka avantajları da vardır.
Filetin genel müdürü ve kurucusu Leopoldo Ocaña'ya göre, insanlara analiz hizmetleri (bir şirketin yeteneklerinin analizi ve tahminleri) sunan bir girişim, bu tür çözümleri entegre etmek,% 25 üretkenliği artırmaya, personel rotasyonunu% 50 oranında azaltmaya ve işe alım süreçlerinin etkinliğini% 80'e kadar artırmaya izin veriyor.
“İnsanlar şirketin ruhu ve aynı zamanda ekonomik sonuçlarda en etkili varlıktır” dedi. Amaç, diğerlerinin yanı sıra rotasyon, devamsızlık, bireysel ve ekipman performansı, iş iklimi, katılım analizine dayanarak insanlara görünürlük sağlamaktır.
Yapay zeka, işe alım süreçlerini gerçekleştirmek için bunları daha uygun bir miktara indirgemek için desen algılama tekniklerine sahip müfredatların filtrelenmesinden sorumludur. LinkedIn, gerçekten de Computrabajo gibi platformlar, adayları vurgulamak için benzer işlevlere sahiptir.
Her ne kadar bu süreç profiller arasındaki inceleme süresinin azaltılması ve filtre sonucunun gereksinimleri istediği için çok faydalı olsa da, IA, diğer nitelikli kişilerin fırsatlara erişmesini zorlaştıran engeller de uygulayabilir.
“Evet [como empresa] Mevcut çalışanlarınızdan, örneğin belirli bir ırk veya kökene sahip olma eğiliminde olan verilerle antrenman yapıyorsunuz; Yapay zekaya bir adayın sizi bir süreç için koyduğunu söylersiniz, zaten sahip olduğunuz şeye çok fazla bakan, bu da çeşitlilik politikalarına aykırıdır ”dedi.
Yani, AI, şirketin çoğunu çoğaltan profillere öncelik verecek ve bu süreçte, belirli bir türden, kökeni veya ırkı için kalifiye olan diğer adayları dışlayabilir.
Bu zaten devlerde oldu Amazon AI'ya dayalı personel işe alma aracının cinsiyette tarafsız olmadığı, erkekleri ve kadınları hariç tuttuğu.
DD360'ta İnsan Kaynakları ve İnovasyon Kıdemli Direktörü Daniela Cambros ve UNESCO Etik Yapay zekası için Kadın Üyesi, tarihsel bilgilerin kullanımı ile bu açıklamaya eklendi.
“Her şeyin önyargılı olduğu tarihi bir veritabanı kullanıyorsanız, çünkü yıllarca erkekler yönetim pozisyonlarındaydı, o zaman bu bilgilerle [la IA] “Kadınlar yanlış ve hala erkekleri işe alıyor” dedi.
Amazon örneğinde, örneğin, 10 yıl boyunca gönderilen müfredat kalıpları incelenmiştir, bu da çoğunlukla erkek olan ve sistemlerine erkek adayların tercih edildiği ve “kadın” kelimesini içerenlerin cezalandırıldığı öğretilmiştir.
Bu dava 2018'de belgelenmiş olmasına rağmen, 2014 ve 2015'teki verilerle sorun yürürlükte kalmaktadır. O Stanford Üniversitesi'nden AI 2025 Endeks Raporu Hatta tarafsız olacak şekilde tasarlanmış büyük dil modellerinde (LLM) bile örtük önyargılar sergilemeye devam etti.
Örneğin, yapay zeka modellerinin, olumsuz terimlerin Afro -dindar bireylerle orantısız olarak ilişkili olduğu ve Beşeri Bilimler alanlarındaki kadınların STEM (bilim, teknoloji, mühendislik ve matematik) üzerindeki ilişkilerinin baskın olduğu bulunmuştur. Öte yandan, liderlik pozisyonlarında erkekleri tercih ettiler.
Stanford raporu, AI'nın karar vermede ırksal ve cinsiyet yanlılıklarını güçlendirmeye devam ettiğini ve “çok benzer” profilleri seçerek şirketlerin çeşitlilik politikalarına aykırı olduğunu gösterdi.
Çalışma, Global McKinsey & Company Anket Danışmanı tarafından yapılan 2024 anketine atıfta bulundu ve burada ankete katılan iş liderlerinin% 34'ü AI'nın eşitlik ve tarafsızlık konusunda riskleri olduğunu, ancak sadece% 26'sının onu hafifletmek için önlemler aldığını düşündü.
AI İK'nın dışında mı olmalı?
İnsan kaynakları ekibine liderlik eden ve genellikle işe alım yapan Daniela Cambros için AI iyi bir araçtır, ancak tüm seçim kriterleri bırakılmamalıdır. Bu teknoloji tarafından atılan sonuçları değerlendirmek için insanları işe alma çalışmasıdır.
UNESCO, yapay zekanın insan onuruna, algoritmik şeffaflığa öncelik vermesi ve denetlenmesi gerektiği etik ilkeleri paylaşmıştır. Yani, bir kişi veya otorite, adil ve ayrımcılık süreci olmasını sağlamak için mekanizmanın bilgilerini isteyebilir.
“Gerçek şu ki, sizi zamanınızdan çok daha verimli hale getiriyor. Yapay zeka kullanmaya devam ediyorum, ancak etik ve etik, bunu sorgulamak, denetlemek, algoritmik şeffaflık aramak ve insanların insan haklarını kendilerini korumaya devam ediyor” dedi.
Buna ek olarak, kuruluşlarda hem işe alım süreçlerinde hem de yetenek yönetiminde kullanmanın başka avantajları da vardır.
Filetin genel müdürü ve kurucusu Leopoldo Ocaña'ya göre, insanlara analiz hizmetleri (bir şirketin yeteneklerinin analizi ve tahminleri) sunan bir girişim, bu tür çözümleri entegre etmek,% 25 üretkenliği artırmaya, personel rotasyonunu% 50 oranında azaltmaya ve işe alım süreçlerinin etkinliğini% 80'e kadar artırmaya izin veriyor.
“İnsanlar şirketin ruhu ve aynı zamanda ekonomik sonuçlarda en etkili varlıktır” dedi. Amaç, diğerlerinin yanı sıra rotasyon, devamsızlık, bireysel ve ekipman performansı, iş iklimi, katılım analizine dayanarak insanlara görünürlük sağlamaktır.