DNB，一家领先的金融机构，已经开始利用人工智能（AI）来改变其大规模招聘流程。具体来说，在收到上千份申请的情况下，例如对于他们的毕业生项目，该银行采用AI系统地筛选候选人。这种创新方法不仅简化了招聘工作流程，还显著增强了新员工的多样性，涵盖教育背景、性别和种族。
该机构决定在招聘中利用AI反映了它在运营中整合数据驱动方法的更广泛抱负。虽然AI工具有助于制定工作列表和面试问题，但DNB明确表示：AI不会做出招聘决策。相反，该技术旨在有效地根据预设的角色标准对候选人进行优先排序。DNB谨慎确保公正，进行人工验证以验证AI筛选的准确性，从而防范人类和机器可能具有的偏见。
与DNB的开拓立场相比，其他金融实体如Nordea、Gjensidige和Danske Bank采取更谨慎的做法，仍在评估如何最好地应用AI在他们的招聘实践中。尽管感兴趣，但他们将其他组织变革置于立即采纳AI之上。这些机构意识到做对事情的重要性，他们理解在招聘中负责任地使用AI需要认真思考。
DNB的经验指向一个未来，招聘人员可以客观评估更广泛的人才，给予更多候选人公平的机会，同时增强工作场所的多样性。这种平衡利用AI构成了该银行创新招聘实践的基石，确保技术增强人类决策，而不会掩盖重要的人类因素。
当前市场趋势：
在招聘中使用人工智能（AI）越来越被认为是增强招聘效率和促进多样性的关键工具。许多组织正在采用AI来简化他们的招聘流程，从寻找候选人到筛选简历，甚至进行初步面试。这项技术通常包括机器学习算法，可以从各种数据输入中学习，以识别最佳候选人。
过去几年，云端SaaS（软件即服务）招聘解决方案逐渐增加，这些平台提供AI工具作为其套餐的一部分。这些平台受到所有规模组织的青睐，因为它们具有可扩展性，可以与现有的人力资源信息系统（HRIS）进行整合。
预测：
预计在未来十年内，招聘过程中使用AI的采用将显著增长。MarketsandMarkets预测，人力资源领域的AI市场规模将从2018年的50亿美元增长到2023年的158亿美元。随着企业认识到AI在效率和多样性方面的好处，它们很可能会继续投资于这些技术。
主要挑战和争议：
其中一个关键挑战是减轻AI持续现有偏见的风险。AI系统只有在被训练的数据好似好时才表现良好，如果历史数据反映出偏见，AI可能会继续做出有偏见的决定。此外，人们担心AI决策的透明度和问责制，这导致人们呼吁使用更透明的算法和可解释的AI。
另一个争议在于工作流失的担忧，一些招聘人员可能担心AI取代他们的角色。然而，大多数专家认为，虽然AI将自动化一部分流程，但人类因素仍然至关重要，尤其是在最终招聘决策和个人候选人互动方面。
最重要的问题：
1. AI如何改善招聘的多样性？
2. 应采取哪些措施确保AI不会持续滋生偏见？
3. 招聘中的AI如何与未来的工作趋势相吻合？
4. AI自动化与人类决策在招聘中的平衡是什么？
优势和劣势：
优势：
1. 提高效率：AI可以快速处理成千上万的申请，节约大量时间和资源。
2. 增加多样性：AI可以通过关注技能和资质而不是人口统计因素，帮助减少无意识的偏见。
3. 更好的候选人体验：AI可以提供及时反馈并通过自动化通讯与候选人互动。
劣势：
1. 偏见风险：如果没有正确编程，AI可能会在招聘流程中持续现有的偏见。
2. 缺乏人类判断：AI可能会忽略人类招聘人员可能会发现的细微差别和潜质。
3. 复杂性和成本：在有效实施AI驱动的招聘工具方面可能存在显著的初期成本和复杂性。
建议的链接：
如果您对进一步探讨这个主题感兴趣，请考虑访问以下链接：
– IBM 了解AI对商业和劳动力的影响。
– LinkedIn 讨论招聘中的AI当前话题和趋势。
– Gartner 研究和报道关于AI进展和市场预测的信息。
The source of the article is from the blog maestropasta.cz