كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في خلق عالم مؤسسي أكثر إنصافًا وشمولاً

هناك الكثير حول مخاطر الذكاء الاصطناعي (AI). سوف تسمع الكثير عن كيفية تأثير ذلك سلبًا على العالم، ولكن هناك الكثير من الإيجابيات أيضًا. إذا استخدمت الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح، فقد يكون له تأثير معاكس، فقد يخلق عالم أعمال أكثر إنصافًا وشمولاً.

سوف يغير الذكاء الاصطناعي الطريقة التي تعمل بها المؤسسات بطريقة أو بأخرى. والمفتاح هو ضمان أن يكون هذا التحول إيجابيا. وفيما يلي نظرة على كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعزز عدالة الشركات وشموليتها.

الذكاء الاصطناعي للتوظيف الشامل

"تقوم بعض أدوات الذكاء الاصطناعي بمسح النص للعثور على لغة غير شاملة أو ضارة من التطبيقات التي قد ترفض بعض المرشحين." 

يعد تطبيق الذكاء الاصطناعي في عملية التوظيف أحد أفضل الطرق التي يمكن للتكنولوجيا من خلالها تعزيز التنوع والشمول. يمكنه البحث عن السير الذاتية للمتقدمين وإبرازها بغض النظر عن خلفيتهم أو العوامل التي قد تؤدي إلى تحيزات لا واعية، مثل الأسماء أو المظهر.

يمكنك أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي للعثور على التحيزات ومعالجتها في عملية التوظيف والتأهيل لديك. تقوم بعض الأدوات بمسح النص للعثور على لغة غير شاملة أو ضارة من التطبيقات التي قد ترفض بعض المرشحين. رأت نفيديا أ ارتفاع بنسبة 28% في الطلبات من المتقدمات بعد استخدام الذكاء الاصطناعي بهذه الطريقة في عام 2018.

ومع تطور أدوات الذكاء الاصطناعي، ستظهر إمكانيات جديدة. يمكنك تصميم نماذج التعلم الآلي للبحث عن المتقدمين أو الوصول إلى الموظفين المحتملين بما يتماشى مع أهداف التنوع والمساواة والشمول (DEI). إن العثور على المواهب من المجموعات الممثلة تمثيلا ناقصا سيصبح أسهل.

التطوير الوظيفي الشخصي

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجعل أماكن العمل أكثر عدالة من خلال تلبية احتياجات الموظفين المختلفة. يعد التطوير الوظيفي المستمر أمرًا أساسيًا للنجاح على المدى الطويل، وتوفر العديد من المنظمات فرصًا تدريبية لمساعدة العمال على تحقيق هذه الأهداف. ومع ذلك، ليس كل برنامج يعمل بشكل جيد لكل شخص. يمكن للذكاء الاصطناعي تخصيص موارد التدريب هذه لجعل الأمور أكثر عدلاً.

يتفوق التعلم الآلي في تصميم الأشياء وفقًا لتفضيلات الأشخاص وتاريخهم وعاداتهم. من المحتمل أنك رأيت هذا على أرض الواقع في التسويق المخصص، ولكن يمكن أن ينطبق على التطوير الوظيفي أيضًا. منظمة العفو الدولية يمكن مطابقة الموظفين لأدوار جديدة بناءً على مهاراتهم وخبراتهم أو تعديل موارد التدريب المستمر لتسهيل فهمها والمشاركة فيها على مختلف العمال.

تحسين التدريب المستمر له فوائد عديدة. علاوة على تكافؤ الفرص في الترقيات للموظفين من جميع الخلفيات، فإنه يعمل على تحسين الكفاءة. بعض الشركات لديها القضاء على مئات الآلاف من الساعات من وقت الإعداد من خلال التدريب أثناء العمل، والذي يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسينه.

تحليلات DEI وإعداد التقارير

"تمامًا كما يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف أوجه القصور في العمليات والتوصية بالتحسينات، فإنه يمكنه تسليط الضوء على مشكلات DEI وطرح الحلول." 

يمكنك أيضًا استخدام التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحسين DEI لشركتك. مثلما يستطيع الذكاء الاصطناعي العثور على أوجه القصور في العمليات والتوصية بالتحسينات، فإنه يمكنه تسليط الضوء على مشكلات DEI وطرح الحلول.

على المستوى السطحي، يمكن للذكاء الاصطناعي مقارنة التركيبة السكانية الحالية للقوى العاملة واتجاهاتها بأهداف DEI الخاصة بالمؤسسة. وهذا يوفر الوقت في إعداد التقارير، ولكن يمكنك التعمق أكثر. يمكنك أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي للبحث عن لغة متحيزة في الوثائق، أو تسليط الضوء على السياسات غير الشاملة أو تحليل تعليقات الموظفين للاتجاهات المتعلقة بـ DEI.

يسهّل هذا التحليل معرفة مواطن القصور في مبادرات DEI الخاصة بك وكيف يمكنك تحسينها. مع مراعاة ما يقرب من ثلث قادة DEI لنفترض أنه من الصعب تنسيق هذه الجهود عبر مؤسسة بأكملها، ومن المفيد وجود خريطة طريق مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

العوائق المتبقية والحلول المحتملة

وكما تظهر هذه الأمثلة، يتمتع الذكاء الاصطناعي بإمكانات كبيرة لجعل الشركات أكثر إنصافا وشمولا. وفي الوقت نفسه، فإن لديها أيضًا العديد من أوجه القصور الأخلاقية التي يجب مراعاتها. من الممكن التغلب على هذه المشكلات، ولكن يجب أن تكون على دراية بها أولاً.

"على الرغم من أن نماذج الذكاء الاصطناعي ليس لديها أي تحيزات خاصة بها، إلا أنها يمكن أن ترث التحيزات البشرية وتبني عليها في بيانات التدريب الخاصة بها." 

التحيز هو القضية الأكبر. في حين أن نماذج الذكاء الاصطناعي ليس لديها أي تحيزات خاصة بها، إلا أنها يمكن أن ترث التحيزات البشرية وتبني عليها في بيانات التدريب الخاصة بها. المثال الأكثر شهرة هو إغلاق شركة AI Amazon للتوظيف في عام 2018 بعد أن صنفت المتقدمات في مرتبة أدنىبعد أن تم تدريبهم في الغالب على السير الذاتية للرجال.

المفتاح لمنع المواقف المماثلة هو توخي المزيد من الحذر بشأن بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي. ابحث بشكل فعال عن التحيز وقم بإزالته، أو العوامل التي يمكن أن تعززه في مجموعات بيانات التدريب الخاصة بالنماذج. سيساعد إنشاء فرق الذكاء الاصطناعي المتنوعة، حيث سيصبح من الأسهل اكتشاف هذه المشكلات وحلها.

يمكن أن يشكل الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي مشكلة أيضًا. على الرغم من قوته، إلا أنه لا يزال بإمكانه ارتكاب الأخطاء، وفي بعض الأحيان، يكون من الصعب تحديد هذه الأخطاء حتى تظهر. إذا أخذت الشركات اقتراحات الذكاء الاصطناعي على محمل الجد، فقد يؤدي ذلك إلى اتباع استراتيجيات الذكاء الاصطناعي غير الفعالة.

الحل لهذه المشكلة هو ضمان أن يكون للناس دائمًا الكلمة الأخيرة. اطلب من الخبراء البشريين - من مجموعة متنوعة من الخلفيات بشكل مثالي - مراجعة توصيات الذكاء الاصطناعي والتحقق منها قبل التصرف على أي شيء.

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يصنع عالماً أكثر شمولاً إذا تم استخدامه بعناية

السؤال ليس ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيؤثر على المساواة والشمولية في مكان العمل. هذه التكنولوجيا قوية جدًا وشائعة جدًا بحيث لا يكون لها أي تأثير. والسؤال هو ما إذا كان هذا التأثير سيكون إيجابيًا أم سلبيًا، والأمر متروك للمستخدمين.

يجب أن تكون حذرًا مع الذكاء الاصطناعي لاستخدامه بشكل عادل. ومع ذلك، إذا تعاملت معها بالعناية المناسبة، فقد تكون أداة لتغيير قواعد اللعبة بالنسبة لاستراتيجيات DEI. يبدأ الأمر بالتعرف على كيفية ومكان تطبيقه.

اقرأ أيضا ، إمكانات الذكاء الاصطناعي في بيئات المختبر

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.aiiottalk.com/ai-helps-create-a-more-equitable-and-inclusive-corporate-world/