Với chương trình

Muốn có một công việc với một đa quốc gia thành công? Bạn sẽ phải đối mặt với rất nhiều sự cạnh tranh. Hai năm trước, Goldman Sachs đã nhận được một phần tư triệu ứng dụng từ sinh viên và sinh viên tốt nghiệp. Đó không chỉ là tỷ lệ cược đáng ngại cho những người làm việc; Họ là một vấn đề thực tế cho các công ty. Nếu một nhóm gồm năm nhân viên tài nguyên con người của Goldman, làm việc 12 giờ mỗi ngày, bao gồm cả cuối tuần, đã dành năm phút cho mỗi ứng dụng, họ sẽ mất gần một năm để hoàn thành nhiệm vụ sàng lọc qua đống.

Ít ai tự hỏi rằng hầu hết các công ty lớn sử dụng chương trình máy tính, hoặc thuật toán, khi nói đến việc sàng lọc các ứng viên tìm kiếm việc làm cơ sở. Và điều đó có nghĩa là ứng viên sẽ được hưởng lợi từ việc biết chính xác những gì các thuật toán đang tìm kiếm.

Victoria McLean là cựu giám đốc tuyển dụng và giám đốc tuyển dụng của ngân hàng, người đã thành lập một doanh nghiệp có tên City CV, giúp các ứng cử viên với các ứng dụng. Cô nói rằng các hệ thống theo dõi ứng viên (ATS) từ chối tới 75% CVS, hoặc lý lịch, trước khi một con người nhìn thấy chúng. Các hệ thống như vậy đang săn lùng các từ khóa đáp ứng các tiêu chí của nhà tuyển dụng. Một mẹo là nghiên cứu ngôn ngữ được sử dụng trong quảng cáo việc làm; Nếu PM tên viết tắt được sử dụng để quản lý dự án, thì hãy đảm bảo PM xuất hiện trong CV của bạn.

Điều này có nghĩa là một CV chung có thể rơi vào rào cản đầu tiên. Cô McLean có một khách hàng từng là thành viên cấp cao của Lực lượng Vũ trang. Kinh nghiệm của ông chỉ ra các công việc tiềm năng trong đào tạo và giáo dục, mua sắm hoặc bán hàng quốc phòng. Chiến lược tốt nhất là tạo ba CV khác nhau bằng cách sử dụng các bộ từ khóa khác nhau. Và Jobhunters cũng cần đảm bảo rằng hồ sơ LinkedIn của họ và CV của họ củng cố lẫn nhau; Phần lớn các nhà tuyển dụng sẽ sử dụng trang web để kiểm tra trình độ của các ứng viên, cô nói.

Vượt qua giai đoạn ATS có thể không phải là rào cản công nghệ duy nhất của Jobhunter. Nhiều công ty, bao gồm Vodafone và Intel, sử dụng dịch vụ Interview video có tên là HireVue. Các ứng cử viên được hỏi trong khi chương trình thông minh nhân tạo (AI) phân tích biểu cảm khuôn mặt của họ (duy trì giao tiếp bằng mắt với máy ảnh là nên sử dụng) và các mẫu ngôn ngữ (âm thanh tự tin là mánh khóe). Những người vẫy tay hoặc trượt trên ghế của họ có khả năng thất bại. Chỉ khi họ vượt qua bài kiểm tra đó, các ứng viên mới gặp một số người.

Bạn có thể mong đợi các chương trình AI có thể tránh được một số thành kiến ​​của các phương thức tuyển dụng thông thường, đặc biệt là xu hướng người phỏng vấn ủng hộ các ứng viên giống với người phỏng vấn. Tuy nhiên, sự phân biệt đối xử có thể xuất hiện theo những cách bất ngờ. Anja Lambrecht và Catherine Tucker, hai nhà kinh tế, đã quảng cáo quảng bá việc làm trong khoa học, công nghệ, kỹ thuật và toán học trên Facebook. Họ phát hiện ra rằng các quảng cáo ít có khả năng được hiển thị cho phụ nữ hơn nam giới.

Điều này không phải do sự thiên vị có ý thức về một phần của thuật toán Facebook. Thay vào đó, phụ nữ trẻ là một nhóm nhân khẩu học có giá trị hơn trên Facebook (vì họ kiểm soát tỷ lệ chi tiêu gia đình cao) và do đó quảng cáo nhắm mục tiêu họ đắt hơn. Các thuật toán được nhắm mục tiêu tự nhiên các trang trong đó lợi tức đầu tư cao nhất: đối với nam giới, không phải phụ nữ.

Trong cuốn sách của họ* về trí tuệ nhân tạo, Ajay Agrawal, Joshua Gans và Avi Goldfarb của Trường Quản lý Rotman của Toronto nói rằng các công ty không thể loại bỏ kết quả như một tác dụng phụ đáng tiếc của [hộp đen "bản chất của thuật toán. Khám phá rằng đầu ra của hệ thống AI là phân biệt đối xử, chúng cần tìm ra lý do tại sao, và sau đó điều chỉnh thuật toán cho đến khi hiệu ứng biến mất.

Những lo lắng về sự thiên vị tiềm năng trong các hệ thống AI đã xuất hiện trong một loạt các lĩnh vực, từ công lý hình sự đến bảo hiểm. Trong tuyển dụng cũng vậy, các công ty sẽ phải đối mặt với rủi ro hợp pháp và uy tín nếu phương thức tuyển dụng của họ hóa ra là không công bằng. Nhưng họ cũng cần xem xét liệu các chương trình có làm nhiều hơn chỉ đơn giản hóa quá trình hay không. Chẳng hạn, các ứng cử viên thành công có sự nghiệp lâu dài và hiệu quả không? Nhân viên Churn, sau tất cả, là một trong những chi phí tuyển dụng lớn nhất mà các công ty phải đối mặt.

Cũng có thể có một cuộc chạy đua vũ trang khi các ứng cử viên học cách điều chỉnh CV của họ để vượt qua bài kiểm tra AI ban đầu và các thuật toán thích nghi để sàng lọc nhiều ứng cử viên hơn. Điều này tạo ra phạm vi cho một sự thiên vị tiềm năng khác: các ứng cử viên từ các hộ gia đình tốt hơn (và từ các nhóm cụ thể) có thể nhanh hơn để cập nhật CVS của họ. Đổi lại, điều này có thể yêu cầu các công ty điều chỉnh thuật toán của họ một lần nữa để tránh phân biệt đối xử. Giá của trí tuệ nhân tạo dường như có thể là sự cảnh giác vĩnh cửu.

Hơn thế nữa, nếu bạn có bất kỳ quan tâm nào đến Tờ Eva Boat Decking hoặc Eva Sup Pad & Eva Traction Pad , xin vui lòng liên hệ với chúng tôi.

Đội Melors

2018.09.27

E-mail: admin@melorsfoam.com

Skype: Helen.oscar

WhatsApp:+86-13699812532

Điện thoại:+86-752-3553578