인공 지능(AI)은 일상 생활에 친숙한 부분이 되었습니다. 휴대전화의 스마트 어시스턴트부터 Google 검색 결과에 이르기까지 모든 곳에서 볼 수 있으며 직장에서도 그 사용이 증가하고 있습니다. 인재 채용이 점점 더 어려워지면서 많은 전문가들은 AI가 도움이 될 수 있는지 궁금해합니다.
기업들은 노동력 부족과 경쟁 심화에 직면하여 글로벌 인재 확보에 눈을 돌렸습니다. 국제적으로 원격 근무자를 고용하는 것은 상당한 이점을 제공할 수 있지만 종종 길고 복잡한 프로세스입니다. AI의 효율성은 이 분야에서 유망해 보이지만 여전히 기술을 둘러싼 우려가 남아 있습니다.
AI는 급속도로 발전하고 있지만 아직은 상대적으로 신생이라 글로벌 인재 확보에 믿고 맡길 수 있을까? 자세히 살펴보겠습니다.
AI가 글로벌 인재 확보에 도움이 되는 방법
“인재 확보에 AI가 사람보다 더 신뢰할 수 있다”
엄청난 고위 HR 직원의 96% AI가 인재 확보 및 유지를 크게 개선할 수 있다고 믿습니다. 절반 이상이 XNUMX년 이내에 HR의 표준 부분이 될 것이라고 말합니다. 물론 다른 사람들이 모두 그렇다는 이유만으로 기술을 수용해서는 안 됩니다. 그러나 AI의 잠재력은 근로자의 감정을 뛰어넘습니다.
글로벌 인재 관리에서 AI를 구현하는 가장 직접적인 이유는 프로세스를 간소화하는 것입니다. 국제 비즈니스 성장이 걸릴 수 있습니다 XNUMX-XNUMX 년, 모집에만 일반적으로 몇 개월이 걸립니다. AI는 서류 작업 및 기타 일상적인 작업을 자동화하고 이상적인 후보자를 직책에 연결하고 즉각적인 번역을 제공하고 지원자를 사전 심사함으로써 도움을 줄 수 있습니다.
효율성만으로는 기술을 신뢰할 수 없지만 AI는 속도와 편의성 그 이상을 제공합니다. 가장 중요한 것은 채용 과정에서 편견을 줄이는 데 도움이 될 수 있다는 것입니다.
인간은 겉으로 보기에 불공평한 사람이 아니더라도 종종 내재적이고 뿌리 깊은 문화적, 역사적 편견을 나타냅니다. AI가 성별, 민족, 연령 및 기타 요소를 무시하도록 프로그래밍하는 동시에 지원자를 사전 선별하여 프로세스에서 이러한 잠재 의식적 편견을 제거하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그런 식으로 AI는 인재 확보에 있는 사람보다 더 신뢰할 수 있습니다.
AI의 잠재적인 단점에 대해 걱정해야 합니까?
글로벌 인재 확보에서 AI의 신뢰성에 대한 일부 우려는 남아 있습니다. AI는 편향을 제거하는 데 도움이 될 수 있지만 경우에 따라 프로그래머와 사용자가 주의하지 않으면 편향이 증폭될 수 있습니다.
AI를 프로그래밍하는 인간의 편견은 이러한 프로그램에 스며들고 자기 주도 학습을 통해 더 높은 극단으로 이끌 수 있습니다. 대부분이 남성일 가능성이 높은 기술 회사의 과거 이력서로 완전히 훈련된 모델은 스스로 여성의 자격을 박탈하도록 가르칠 수 있습니다. 이 경우 AI는 추세를 악화시킬 수 있습니다. 여성의 단 25% STEM 분야에서 일자리를 유지합니다.
AI가 이름, 주소 및 금융 정보와 같은 민감한 데이터를 처리하도록 하면 사이버 보안 문제도 발생할 수 있습니다. 어떤 사람들은 AI 자체를 신뢰할 수 있지만 이러한 세부 사항을 잠재적으로 위반하기 쉽게 만드는 관행은 아닙니다.
이러한 우려는 고려할 가치가 있지만 반드시 AI를 신뢰할 수 없다는 의미는 아닙니다. 이러한 위험은 기술에 내재된 것이 아니며 처음에 보이는 것보다 쉽게 해결할 수 있습니다. 사람보다 AI에서 편견을 제거하는 것이 훨씬 덜 복잡한 작업이므로 이러한 추세가 우려될 수 있지만 AI는 여전히 올바른 접근 방식을 사용하는 가장 좋은 방법입니다.
"사람보다 AI에서 편견을 제거하는 것이 훨씬 덜 복잡한 작업입니다."
글로벌 인재 확보에 AI를 사용하기 위한 고려 사항
자신감을 저해할 수 있는 요소를 이해하고 설명한다면 글로벌 인재 확보에서 AI를 신뢰할 수 있습니다. 방정식에서 편향을 제거하는 것은 가장 중요한 단계 중 하나입니다.
연구에 따르면 특정 정보를 제거하면 AI의 편견을 효과적으로 제거, 블라인드 미각 테스트에서처럼. AI 모델을 훈련할 때 인종, 성별 또는 기타 요인을 나타내는 정보를 제거하면 인간의 편견을 받아들이도록 스스로 가르치는 것을 피할 수 있습니다. 나중에 프로세스에서 이를 적용하여 AI 프로그램에 제공하기 전에 지원자 이력서에서 식별자를 제거할 수도 있습니다.
"특정 정보를 제거하면 AI의 편향을 효과적으로 제거할 수 있습니다."
필요한 보안 제어를 적용하여 AI에 대한 신뢰를 더욱 높일 수 있습니다. 이러한 모델이 사용하는 모든 데이터베이스를 암호화하는 것은 좋은 첫 번째 단계입니다. 또한 AI 모델을 교육하고 조정하는 사람만 내부 작동에 액세스할 수 있도록 데이터 액세스를 제한하는 것이 가장 좋습니다. 더미 정보를 민감한 데이터로 대체하는 것도 편향을 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI를 과도하게 적용하지 않는 것도 좋은 생각입니다. 이러한 도구는 대체로 신뢰할 수 있지만 여전히 실수가 발생할 수 있으므로 최종 결정은 항상 잠재적인 문제를 인식할 수 있는 사람이 내려야 합니다. AI는 사람들을 대체하는 것이 아니라 돕는 도구로 가장 좋습니다.
올바르게 사용하면 AI는 유용하고 신뢰할 수 있는 도구입니다
AI를 올바르게 사용하는 방법만 알면 글로벌 인재 확보에 AI를 신뢰할 수 있습니다. 편향의 위험을 피하기 위해 조정할 수 있습니다. 그러면 잠재적인 단점에 대해 걱정하지 않고 이 기술의 모든 이점을 누릴 수 있습니다.
