Quer um emprego com uma multinacional de sucesso? Você enfrentará muita competição. Há dois anos, o Goldman Sachs recebeu um quarto de milhão de inscrições de estudantes e graduados. Essas não são apenas chances assustadoras para os caçadores de empregos; Eles são um problema prático para as empresas. Se uma equipe de cinco funcionários do Goldman Human-Resources, trabalhando 12 horas todos os dias, incluindo fins de semana, passasse cinco minutos em cada aplicativo, eles levariam quase um ano para concluir a tarefa de vasculhar a pilha.
Não é de admirar que a maioria das grandes empresas use um programa de computador ou algoritmo, quando se trata de rastrear candidatos que buscam empregos juniores. E isso significa que os candidatos se beneficiariam de saber exatamente o que os algoritmos estão procurando.
Victoria McLean é ex -gerente de candidato e recrutamento bancário que criou um negócio chamado City CV, que ajuda os candidatos a cargos com pedidos. Ela diz que os sistemas de rastreamento de candidatos (ATS) rejeitam até 75% dos currículos, ou currículos, antes que um humano os veja. Tais sistemas estão procurando palavras -chave que atendam aos critérios do empregador. Uma dica é estudar o idioma usado no anúncio de emprego; Se as iniciais PM forem usadas para gerenciamento de projetos, verifique se o PM aparecerá no seu currículo.
Isso significa que um currículo genérico pode cair no primeiro obstáculo. McLean tinha um cliente que era membro sênior das Forças Armadas. Sua experiência apontou para empregos em potencial em treinamento e educação, compras ou vendas de defesa. A melhor estratégia era criar três CVs diferentes usando diferentes conjuntos de palavras -chave. E os caçadores de empregos também precisam garantir que seu perfil do LinkedIn e seu currículo se reforcem; A grande maioria dos recrutadores usará o site para verificar as qualificações de candidatos, diz ela.
A aprovação no estágio da ATS pode não ser a única barreira tecnológica do Jobhunter. Muitas empresas, incluindo a Vodafone e a Intel, usam um serviço de entrevista de vídeo chamado Hirevue. Os candidatos são questionados enquanto um programa de inteligência artificial (AI) analisa suas expressões faciais (manter o contato visual com a câmera é aconselhável) e os padrões de linguagem (parecer confiante é o truque). As pessoas que acenam os braços ou se desbotam em seu assento provavelmente falharão. Somente se eles passarem nesse teste, os candidatos encontrarão alguns humanos.
Você pode esperar que os programas de IA sejam capazes de evitar alguns dos vieses dos métodos convencionais de recrutamento, principalmente a tendência para os entrevistadores favorecem os candidatos que se assemelham ao entrevistador. No entanto, a discriminação pode aparecer de maneiras inesperadas. Anja Lambrecht e Catherine Tucker, dois economistas, colocaram anúncios promovendo empregos em ciências, tecnologia, engenharia e matemática no Facebook. Eles descobriram que os anúncios eram menos propensos a serem mostrados às mulheres do que aos homens.
Isso não ocorreu devido a um viés consciente por parte do algoritmo do Facebook. Em vez disso, as mulheres jovens são um grupo demográfico mais valioso no Facebook (porque controlam uma alta parcela dos gastos domésticos) e, portanto, os anúncios que os direcionam são mais caros. Os algoritmos naturalmente direcionaram as páginas onde o retorno do investimento é mais alto: para homens, não mulheres.
Em seu livro* sobre inteligência artificial, Ajay Agrawal, Joshua Gans e Avi Goldfarb, da Escola de Administração Rotman de Toronto, dizem que as empresas não podem simplesmente descartar resultados como um efeito colateral infeliz da natureza [Black Box "dos algoritmos. Descubra que a saída de um sistema de IA é discriminatória, eles precisam descobrir o porquê e depois ajustar o algoritmo até que o efeito desapareça.
As preocupações com o viés potencial nos sistemas de IA surgiram em uma ampla gama de áreas, desde a justiça criminal até o seguro. Também no recrutamento, as empresas enfrentarão um risco legal e de reputação se seus métodos de contratação forem injustos. Mas eles também precisam considerar se os programas fazem mais do que apenas simplificar o processo. Por exemplo, os candidatos bem -sucedidos têm carreiras longas e produtivas? Afinal, a equipe da equipe é um dos maiores custos de recrutamento que as empresas enfrentam.
Também pode haver uma corrida armamentista, pois os candidatos aprendem a ajustar seus CVs para passar no teste inicial da IA, e os algoritmos se adaptam para exibir mais candidatos. Isso cria escopo para outro viés potencial: os candidatos de famílias melhores (e de grupos específicos) podem ser mais rápidos para atualizar seus currículos. Por sua vez, isso pode exigir que as empresas ajustem seus algoritmos novamente para evitar a discriminação. O preço da inteligência artificial parece provável de ser uma vigilância eterna.
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2018.09.27
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