ktsdesign/shutterstock
Wawancara itu mahal, keputusan manajer SDM bersifat subyektif dan, seperti ditunjukkan oleh penelitian, bersifat diskriminatif.
Beberapa orang melihat kecerdasan buatan sebagai alternatif yang obyektif, ekonomis dan non-diskriminatif. Yang lain memperingatkan bahwa pada akhirnya dia sama biasnya dengan kita.
Dalam wawancara dengan Business Insider, dua pakar menjelaskan pendirian dan prediksi mereka yang berlawanan.
Pria tampan lebih mungkin diundang wawancara kerja dibandingkan pria tampan pada umumnya. Bagi wanita, ini lebih rumit, seperti a Tim ilmuwan Israel ditemukan: Jika manajer SDM perempuan yang mengambil keputusan, perempuan yang lebih menarik cenderung tidak dipekerjakan dibandingkan perempuan yang berpenampilan biasa-biasa saja.
Namun diskriminasi tidak berhenti sampai di situ. dia bukti yang cukupbahwa pelamar dengan nama non-Jerman – sepenuhnya independen dari konten lamaran – lebih jarang diundang ke wawancara dibandingkan pelamar dengan nama yang terdengar seperti Jerman.
Dan bahkan ketika Anda sampai pada wawancara, masalahnya tidak berhenti. Sebaliknya: Pusat penilaian dan wawancara kerja tidak hanya menghabiskan banyak uang bagi perusahaan, namun hasilnya sering kali tidak sesuai harapan.
“Wawancara kerja hanya membuang-buang waktu”
Jadi milikilah satu Studi Universitas Toledo menunjukkan bahwa keputusan mendukung atau menentang seorang kandidat biasanya dibuat dalam sepuluh detik pertama wawancara – apa pun isi percakapannya.
Terlebih lagi: Menurut penelitian, orang-orang yang sama sekali tidak terlibat membuat keputusan serupa dengan manajer SDM profesional berdasarkan cuplikan video wawancara kerja berdurasi sepuluh detik – mengetahui perusahaan dan resume pelamar serta wawancara 20 menit dengan mereka.
Tidak heran jika terdapat kritik keras terhadap prosedur seleksi saat ini, seperti prosedur seleksi sebelumnya Koki SDM Google Lazlo Bock. Menurutnya, “Wawancara hanya membuang-buang waktu karena kita menghabiskan 99,4 persen waktu untuk memastikan kesan pertama kita.”
Wawancara kerja di masa depan dengan robot?
Apakah ada solusi teknis untuk semua masalah ini? Para pendukung “Perekrutan Robo” yakin akan hal ini: Kecerdasan Buatan (AI) harus membuat keputusan yang tidak memihak dan tidak terlalu subyektif – dan dengan mengorbankan staf SDM.
Tentu saja AI tidak akan serta merta menggantikan manusia. Pertama, “perekrut dimungkinkan untuk lebih mengembangkan peran mereka dengan memberikan perhatian individu tingkat tinggi kepada pelamar,” jelas pakar SDM. Ivan Evdokimov dalam percakapan dengan Business Insider; “daripada tenggelam dalam tugas-tugas administratif yang berulang-ulang.”
Di banyak departemen SDM di seluruh dunia, AI sudah melakukan pra-penyaringan pelamar. Hal ini membantu perekrut untuk mendedikasikan diri mereka sepenuhnya kepada pelamar yang paling menjanjikan. Namun, siapa pun yang percaya bahwa AI hanya menghitung nilai rata-rata dan menambahkan semester perguruan tinggi dari resume adalah salah.
“Karyawan yang dipekerjakan oleh Seedlink 52 persen lebih produktif pada tahun kedua dibandingkan kelompok kontrol.”
Salah satu pionir di negeri ini adalah: L’Oréal, yang telah memilih 200 pekerja magang AI setiap tahun sejak 2018. Pewawancara robot Tautan benih ajukan pertanyaan yang tidak terlalu berbeda dengan “pertanyaan pemanasan” dalam wawancara biasa: “Tolong jelaskan situasi di mana Anda harus mempelajari sesuatu yang baru dalam waktu yang sangat singkat.”
Namun, algoritme kurang tertarik pada isi jawaban dibandingkan pada sintaksis dan semantik: Bagaimana bahasa sehari-hari pemohon berbicara? Seberapa rumitkah struktur kalimat yang digunakan? Seberapa mendidik kosakatanya? Kata kunci apa yang muncul? Yang terpenting, dia tidak peduli seberapa dalam garis leher pelamar dan warna kulit pelamar sama dengannya.
Baca juga
Ivan Evdokimov percaya bahwa bukan tidak mungkin bahwa perekrut di beberapa perusahaan suatu hari nanti akan sepenuhnya digantikan oleh kecerdasan buatan. Meskipun umpan balik diperlukan dan keputusan AI harus terus dievaluasi, L’Oréal telah melihat dampak signifikan pada beberapa tokoh penting. Faktanya, dalam contoh ini, AI membuat keputusan lebih adil dan lebih baik daripada metode yang sudah ada seperti pusat penilaian dan tes kognitif.”
Bisakah robot menjadi rasis?
Namun apakah hal ini selalu terjadi? Ilmuwan komputer Aylin Caliskan dari Universitas George Washington menyelidiki apakah kecerdasan buatan dapat memiliki bias yang sama seperti manusia. Dia mengembangkan cara untuk menerapkan tes asosiasi implisit, yang umum dalam psikologi, pada AI. Tes ini mengukur waktu yang diperlukan untuk mengaitkan dua kata.
Menurut para pendukung metode pengujian, hal ini dapat membuat bias yang tidak disadari terlihat: Banyak orang, misalnya, lebih cepat mengasosiasikan bunga dengan kata-kata positif – serangga, sebaliknya, tetapi juga nama depan non-Eropa, mereka mengasosiasikannya lebih cepat. dengan yang negatif.
Itu Hasil penelitian: AI yang diselidiki menunjukkan bias serupa dengan manusia dalam pengujiannya. Studi lain dengan hasil serupa merangkum kata AI “Laki-laki bagi seorang insinyur komputer, seperti halnya perempuan bagi rumah tangga.”.
Dari siapa AI mempelajari hal ini?
Pengenalan foto otomatis Google Foto juga menjadi berita utama Orang Afrika-Amerika diberi label dengan ungkapan “gorila”.. Contoh lain: AI yang harus didukung Amazon dalam pemilihan pelamar memilah jumlah lamaran di atas rata-rata, hanya karena mereka berasal dari wanita.
Bagaimana itu bisa terjadi? Bisakah AI menjadi seksis dan robot menjadi rasis? Hal ini dapat dijelaskan dengan menggunakan contoh Amazon: AI memilih aplikasi yang menjanjikan dengan membandingkan kecocokan dengan pelamar yang berhasil sebelumnya.
Ini mungkin terdengar jelas, tetapi ada satu hal yang menarik: Amazon sejauh ini mempekerjakan lebih banyak laki-laki daripada perempuan. Dari sini, algoritma menyimpulkan bahwa laki-laki tampaknya merupakan pilihan yang lebih baik.
AI bukanlah monster Frankenstein
Bagaimana Amazon AI bisa mengetahui lebih baik? Sebagai mesin, itu bekerja dengan sempurna. Jika dia cukup pintar, dia mungkin akan menyadari di masa depan bahwa kita dulu lebih suka mempekerjakan orang-orang dengan nama depan Eropa dari lingkungan kaya.
Sebuah algoritma tidak bisa hidup sendiri melawan penciptanya seperti monster Frankenstein. AI tetap bergantung sepenuhnya padanya. Dia belajar dari materi yang diberikan orang kepadanya. Namun itu juga berarti: menerima prasangka-prasangka yang terkandung di dalamnya. Para ahli berbicara tentang bias algoritmik.
Rupanya Google tidak melakukannya dengan benar dalam tiga tahun Selesaikan masalah pengenalan gambar otomatis yang rasis. Ini menunjukkan betapa dalamnya permasalahannya. Karena belajar dari manusia, kecerdasan buatan selalu menjadi cerminan dirinya sendiri.
LIHAT JUGA: Mantan juara dunia Go mengatakan dia berhenti dari permainan karena kecerdasan buatan terlalu kuat
Hal ini juga dapat dilihat dengan menggunakan algoritma L’Oréal Tautan benih jelaskan: Pengembangnya menulis bahwa mereka menggunakan “pertanyaan yang disesuaikan” untuk menentukan sejauh mana pelamar memiliki “nilai-nilai yang mendasari perusahaan”.
Namun seperti kita ketahui, nilai-nilai tersebut tidak jatuh dari langit, melainkan didasarkan pada asumsi, nilai, premis, dan lain-lain, yang dibuat oleh masyarakat yaitu pengambil keputusan, jelaskan Marcel Schutz, Peneliti organisasi di Universitas Oldenburg mengatakan kepada Business Insider.
Setiap institusi dalam budaya perusahaan adalah keputusan manusia yang, dimediasi oleh algoritme, “dapat mengakibatkan pengucilan orang-orang yang kurang lancar atau tidak diinginkan. Keterampilan teknis juga bisa diabaikan.”
“…baru saja mulai menggores permukaannya”
Schütz yakin bahwa AI dapat mendukung orang-orang dalam proses lamaran selama kriteria yang tegas dan terukur seperti nilai disertakan. Namun, jika menyangkut kriteria “lunak, kurang nyata” seperti budaya perusahaan, pilihan yang dibuat oleh AI menjadi “tidak jelas, sempit secara normatif, dan tidak memenuhi persyaratan diagnostik bakat klasik”.
Inovator HR Evdokimov percaya bahwa dengan penggunaan AI sejauh ini, “kita baru mulai menyentuh permukaannya saja.” Schütz membalas: “Mungkin beberapa departemen SDM saat ini percaya bahwa mereka selalu mengikuti perkembangan zaman. Tapi yang bisa saya katakan hanyalah: Itu hanya ilusi.”
Dan apa yang akan dikatakan AI tentang hal itu jika Anda dapat mempertanyakannya? Mungkin juga tergantung siapa di antara keduanya yang mengembangkan, melatih, dan memeliharanya.
Baca juga
