Voitko luottaa tekoälyyn, kun on kyse globaalista kykyjen hankinnasta?

Tekoälystä (AI) on tullut tuttu osa jokapäiväistä elämää. Näet sen kaikessa puhelimen älykkäästä avustajasta Googlen hakutuloksiin, ja sen käyttö myös työpaikalla kasvaa. Kun kykyjen rekrytointi on yhä haastavampaa, monet ammattilaiset ihmettelevät, voisiko tekoäly auttaa.

Yritykset ovat ottaneet huomionsa globaaliin osaajien hankintaan työvoimapulan ja lisääntyvän kilpailun vuoksi. Kansainvälisten etätyöntekijöiden palkkaaminen voi tarjota merkittäviä etuja, mutta se on usein pitkä ja monimutkainen prosessi. Tekoälyn tehokkuus vaikuttaa lupaavalta tällä alueella, mutta tekniikkaa ympäröi edelleen piilevä huoli.

Tekoäly kehittyy nopeasti, mutta se on vielä suhteellisen uusi, joten voitko luottaa siihen globaalissa lahjakkuuksien hankinnassa? Tässä on lähempi katsaus.

Kuinka tekoäly hyötyy maailmanlaajuisesta kykyjen hankinnasta

"Tekoäly voi olla luotettavampi kuin ihmiset lahjakkuuksien hankinnassa" 

huikeat 96 % vanhemmista HR-työntekijöistä uskovat, että tekoäly voi merkittävästi parantaa kykyjen hankkimista ja säilyttämistä. Yli puolet sanoo, että siitä tulee normaali osa HR:ää viiden vuoden sisällä. Tietenkään sinun ei pitäisi omaksua tekniikkaa vain siksi, että kaikki muut ovat. Tekoälyn potentiaali ylittää kuitenkin työntekijöiden tunteet.

Suoraviivaisin syy tekoälyn käyttöönotolle globaalissa lahjakkuuden hallinnassa on prosessin virtaviivaistaminen. Kansainvälisen liiketoiminnan kasvu voi kestää kaksi tai kolme vuottaYksin rekrytointi kestää yleensä useita kuukausia. Tekoäly voi auttaa automatisoimalla paperityöt ja muut rutiinitehtävät, sovittamalla ihanteelliset hakijat tehtäviin, tarjoamalla välittömän käännöksen ja esiseulomalla hakijat.

Pelkkä tehokkuus ei tee tekniikasta luotettavaa, mutta tekoäly tarjoaa enemmän kuin vain nopeutta ja mukavuutta. Mikä tärkeintä, se voi auttaa vähentämään puolueellisuutta palkkausprosessissa.

Ihmisillä on usein implisiittisiä, syvään juurtuneita kulttuurisia ja historiallisia ennakkoluuloja, vaikka he eivät olisikaan ulkoisesti epäoikeudenmukaisia ​​ihmisiä. Voit ohjelmoida tekoälyn jättämään huomioimatta sukupuolen, etnisen taustan, iän ja muut tekijät samalla kun esiseulotaan hakijoita auttaakseen poistamaan nämä alitajuiset ennakkoluulot prosessista. Näin tekoäly voi olla luotettavia kuin ihmiset lahjakkuuksien hankinnassa.

Pitäisikö sinun olla huolissaan tekoälyn mahdollisista haitoista?

Tekoälyn luotettavuudesta maailmanlaajuisessa lahjakkuuden hankinnassa on edelleen huolta. Tekoäly voi auttaa poistamaan harhaa, mutta joissain tapauksissa se voi vahvistaa sitä, jos ohjelmoijat ja käyttäjät eivät ole varovaisia.

Tekoälyä ohjelmoivien ihmisten ennakkoluulot voivat tunkeutua näihin ohjelmiin, jotka sitten vievät heidät korkeampiin ääripäihin itseohjatun oppimisen kautta. Malli, joka on koulutettu kokonaan aiempien ansioluetteloiden perusteella teknologiayrityksessä, joista suurin osa tulee todennäköisesti miehiltä, ​​saattaa opettaa itsensä hylkäämään naiset. Siinä tapauksessa tekoäly voisi pahentaa suuntausta vain 25 % naisista työpaikkoja STEM-aloilla.

Tekoälyn antaminen käsitellä arkaluontoisia tietoja, kuten nimiä, osoitteita ja taloustietoja, voi myös aiheuttaa kyberturvallisuusongelmia. Jotkut ihmiset saattavat luottaa tekoälyyn itseensä, mutta eivät käytäntöön tehdä näistä yksityiskohdista mahdollisesti helpommin murtavia.

Nämä huolenaiheet ovat harkitsemisen arvoisia, mutta ne eivät välttämättä tarkoita, ettet voi luottaa tekoälyyn. Nämä riskit eivät ole tekniikan luontaisia, ja ne on helpompi korjata kuin miltä aluksi näyttää. On paljon vähemmän monimutkainen tehtävä poistaa harhaa tekoälystä kuin ihmisistä, joten vaikka nämä suuntaukset voivat olla huolestuttavia, tekoäly on silti paras tapa edetä oikealla lähestymistavalla.

"Se on paljon vähemmän monimutkainen tehtävä poistaa harhaa tekoälystä kuin ihmisistä." 

Tekoälyn käyttäminen globaalissa kykyjen hankinnassa

Voit luottaa tekoälyyn maailmanlaajuisessa lahjakkuuden hankinnassa, jos ymmärrät, mikä voi estää tätä luottamusta ja selittää sen. Biasin poistaminen yhtälöstä on yksi tärkeimmistä vaiheista.

Tutkimukset osoittavat, että tiettyjen tietojen poistaminen voi poistaa tehokkaasti tekoälyn harhaa, kuin sokeassa makutestissä. Rotuun, sukupuoleen tai muihin tekijöihin viittaavien tietojen poistaminen tekoälymalleja opetettaessa auttaa heitä välttämään itsensä omaksumisen inhimillisiin ennakkoluuloihin. Voit jopa käyttää tätä myöhemmin prosessissa poistamalla tunnisteet hakijoiden ansioluetteloista ennen kuin annat heidät tekoälyohjelmille.

"Tiettyjen tietojen poistaminen voi tehokkaasti poistaa harhaa tekoälyssä." 

Voit edelleen parantaa luottamusta tekoälyyn ottamalla käyttöön tarvittavat suojaustoimenpiteet. Kaikkien näiden mallien käyttämien tietokantojen salaus on hyvä ensimmäinen askel. On myös parasta rajoittaa tietojen käyttöä, jotta vain tekoälymallia harjoittavat ja räätälöidyt ihmiset pääsevät käsiksi sen sisäisiin toimiin. Arkaluonteisten tietojen korvaaminen valetiedoilla voi auttaa myös tässä, kuten se auttaa poistamaan harhaa.

On myös hyvä idea välttää tekoälyn liiallista käyttöä. Nämä työkalut ovat suurelta osin luotettavia, mutta virheitä voi silti tapahtua, joten lopullisen päätöksen tulee aina tehdä ihmisille, jotka voivat tunnistaa mahdolliset ongelmat. Muista, että tekoäly on paras työkalu ihmisten auttamiseksi, ei korvaamiseksi.

Oikein käytettynä tekoäly on hyödyllinen ja luotettava työkalu

Voit luottaa tekoälyyn maailmanlaajuisessa lahjakkuuden hankinnassa, jos osaat käyttää sitä oikein. Voit räätälöidä sen välttääksesi puolueellisuusriskit. Voit sitten nauttia tämän tekniikan kaikista eduista huolehtimatta sen mahdollisista haitoista.

Lue myös Voisiko tekoäly pelastaa meidät luonnonkatastrofilta