为什么分析和人力资源使许多好人失望

从高离职率行业（例如餐饮服务和零售业）的许多HR人员那里听说，他们应该能够针对具有高度保留能力的新员工。他们真正在说的是，如果数学模型告诉他们这样做是可以的，那么区分他们是可以的，标记为AI的大多数内容实际上只是带有新标签的适当分析，或者是聊天机器人用相当繁琐的基于文本的聊天功能来替换屏幕。

处理新数据是清除叙述中的外壳的好方法

数据背后-机器如何减少偏差？尽管TA专业人士和应聘者都认识到AI可以减轻偏见并提高多样性，但要记住没有现成的解决方案很重要。”他们能够处理更多信息。例如，一个人每天每秒收到大约1100万条信息。但是，人的大脑只能有意识地处理约40个碎片，这意味着人们经常在没有意识的情况下做出决定-决定会受到他们的背景，文化，环境和个人经历的影响。

机器如果经过适当的培训，可以客观地处理更多信息

在做出招聘决定时，他们可以减少偏见。例如，我们自己的“无偏见候选人审核”解决方案利用AI来确保仅根据其回答的内容对候选人进行评估，可能会影响招聘偏见的候选人身份的详细信息被保留，当按需视频或语音采访完成时，应聘者的身份和语音将被隐藏，直到招聘经理输入反馈并在平台上记录是或否决定应聘者的决定。

在大规模部署之前，技术（尤其是招聘中使用的算法）需要通过科学和研究证明

近决定放弃将AI作为一种招聘工具，这证明了AI仍处于起步阶段，当将AI应用于正确的招聘经验部分时，仍然可以用来告知更好，更快，更智能的招聘决策，但应该用于通知而非做出决策，当前，还应该在招聘流程的早期阶段使用AI，以智能地自动化高工作量，低价值的任务。

有关公司如何使用AI的数据可以证明这一点

根据我们近的研究，在使用AI的51％的组织中，大多数利用该技术来自动化管理任务，例如筛选（57％），采购（52％）和计划（52％），这不只是要让人员参与工作流程。这可以确保这些机器对更多样化的申请人池负责。那么我们该怎么做呢？为了监控机器并改善多样性并减少偏差，人才招聘主管应期望其人力资源技术合作伙伴定期重新检查其算法，以确保实现其编程目标，具体而言，公司应了解招聘流程中哪些特定部分导致了多样性的缺乏，并了解可以使用哪些解决方案来解决您的挑战。

明智地使用AI的方法有两种：问责制：利用机器的优势来消除人类（错误）行为的优势，并利用人类的思想性使机器保持其生产力

我们不会减慢这列火车的速度，如果公司可以在人力资源及其他方面合法地使用面部识别技术，那么他们可能会这样做，我相信如果严格遵守道德规范，公司很有可能在道德上使用AI。这就是为什么我发现亚马逊决定搁置其AI招聘计划的原因。

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商业联合会数据分析专业委员会