人工知能 (AI) は日常生活の一部となっています。 携帯電話のスマート アシスタントから Google の検索結果に至るまで、あらゆるものに表示され、職場での使用も増えています。 人材の採用がますます困難になるにつれて、多くの専門家は AI が役立つのではないかと考えています。
企業は、労働力不足と競争の激化に直面して、グローバルな人材獲得に目を向けています。 世界中のリモート ワーカーを雇用すると、大きなメリットが得られますが、多くの場合、長くて複雑なプロセスになります。 AI の効率性はこの分野では期待できるように見えますが、この技術には依然として懸念が残っています。
AIは急速に進歩していますが、まだ比較的新しいものなので、グローバルな人材獲得で信頼できますか? ここで詳しく見てみましょう。
AI がグローバルな人材獲得にどのように役立つか
「人材獲得においてAIは人よりも信頼できる」
驚異的な シニア HR ワーカーの 96% は、AI が人材の獲得と保持を大幅に改善できると信じています。 半数以上が、XNUMX 年以内に人事の標準的な部分になると言っています。 もちろん、他の人がテクノロジーを取り入れているという理由だけでテクノロジーを取り入れるべきではありません。 しかし、AI の可能性は労働者の感情を超えています。
グローバル人材管理に AI を実装する最も単純な理由は、プロセスを合理化することです。 国際ビジネスの成長には XNUMX〜XNUMX年、採用だけでも通常は数か月かかります。 AI は、事務処理やその他の定型業務を自動化し、理想的な候補者をポジションにマッチングし、即時の翻訳を提供し、応募者を事前にスクリーニングすることで支援できます。
効率性だけではテクノロジーが信頼できるものにはなりませんが、AI が提供するのはスピードと利便性だけではありません。 最も重要なことは、採用プロセスにおける偏見を減らすのに役立つことです。
人間は、外見上不公平ではない場合でも、暗黙の根深い文化的および歴史的偏見を示すことがよくあります。 性別、民族、年齢、その他の要因を無視するように AI をプログラムすることで、応募者を事前に選別してプロセスからこれらの無意識の偏見を取り除くことができます。 そうすれば、AI は人材獲得において人間よりも信頼できるものになります。
AI の潜在的な欠点について心配する必要がありますか?
グローバルな人材獲得における AI の信頼性については、いくつかの懸念が残っています。 AI は偏見を取り除くのに役立ちますが、場合によっては、プログラマーやユーザーが注意を怠ると偏見が増幅される可能性があります。
AI をプログラムする人間の偏見は、これらのプログラムに浸透し、自己誘導型の学習を通じて、より高い極端な状態へと導きます。 テック企業の過去の履歴書に完全に基づいてトレーニングされたモデルは、そのほとんどが男性からのものである可能性が高く、女性を失格にするように学習する可能性があります. その場合、AI は 女性のわずか25% STEM分野での仕事を保持しています。
名前、住所、財務情報などの機密データを AI に処理させると、サイバーセキュリティの懸念も生じる可能性があります。 一部の人々は AI 自体を信頼しているかもしれませんが、これらの詳細を侵害しやすくするという慣行は信じていません。
これらの懸念は検討する価値がありますが、必ずしも AI を信頼できないという意味ではありません。 これらのリスクはテクノロジに固有のものではなく、最初に思われるよりも簡単に修正できます。 AI から偏見を取り除くことは、人から偏見を取り除くことよりもはるかに簡単な作業です。そのため、これらの傾向は懸念される可能性がありますが、適切なアプローチをとれば、AI は依然として最善の方法です。
「AI から偏見を取り除くことは、人から偏りを取り除くよりもはるかに簡単な作業です。」
グローバルな人材獲得における AI の使用に関する考慮事項
何がその自信を妨げ、それを説明できるかを理解していれば、グローバルな人材獲得において AI を信頼できます。 方程式からバイアスを取り除くことは、最も重要なステップの XNUMX つです。
調査によると、特定の情報を削除すると、 AIのバイアスを効果的に排除、ブラインドテイストテストのように。 AI モデルをトレーニングする際に人種、性別、またはその他の要因を示す情報を削除すると、人間の偏見を受け入れるように学習することを避けることができます。 プロセスの後半でこれを適用して、応募者の履歴書から ID を削除してから AI プログラムに渡すこともできます。
「特定の情報を削除すると、AI のバイアスを効果的に排除できます。」
必要なセキュリティ制御を適用することで、AI への信頼をさらに高めることができます。 これらのモデルが使用するすべてのデータベースを暗号化することは、適切な最初のステップです。 また、データ アクセスを制限して、AI モデルのトレーニングと調整を行っている人だけがその内部の仕組みにアクセスできるようにすることも最善の方法です。 機密データをダミー情報に置き換えることも、バイアスを取り除くのと同様に役立ちます。
また、AI を過度に適用しないようにすることもお勧めします。 これらのツールはおおむね信頼できますが、それでも間違いが発生する可能性があるため、潜在的な問題を認識できる人間が最終的な決定を下す必要があります。 AI は、人々を置き換えるのではなく、人々を助けるためのツールとして最適であることを忘れないでください。
正しく使えば、AI は便利で信頼できるツールです
AI を正しく使用する方法を知っていれば、グローバルな人材獲得において AI を信頼できます。 バイアスのリスクを回避するように調整できます。 これにより、潜在的な欠点を心配することなく、このテクノロジーのメリットを最大限に享受できます。
