Di Negara Barat, Robot akan mewawancarai Anda?

Ketika bos sebuah perusahaan farmasi menuliskan 'tumit, lipstik merah, bagus' pada CV wanita yang diangkatnya sebagai PA-nya, ini adalah penjumlahan yang akan kembali menghantuinya.

Lucia Pagliarone menemukan CV berotot yang terbaring di atas sebuah meja dan itu akan memberi bukti kuat saat dia membawa atasannya ke sebuah pengadilan dengan alasan diskriminasi jenis kelamin. Dia memenangkan kasus ini tapi ini adalah pengingat bagaimana keputusan perekrutan dapat dipengaruhi oleh faktor-faktor yang melampaui kemampuan dan bakat dengan hasil rontok yang memiliki dampak serius.

Karena terpengaruh oleh penampilan calon bukanlah hal yang baru; Tapi di iklim pasca-Weinstein, '#MeToo' tentang sensitivitas yang meningkat seputar diskriminasi, penanganan bias dalam perekrutan telah menjadi bisnis besar dan semakin banyak robot diminta untuk memulihkan beberapa objektivitas.

Dipicu oleh teknologi aplikasi buatan kecerdasan buatan (AI) yang baru, teknologi yang dapat mengabaikan atribut fisik dan menganalisis data kandidat pada kecepatan tanpa emosi atau prasangka adalah mendapatkan daya tarik. Dari 1.200 profesional perekrutan yang disurvei oleh perusahaan rekrutmen Korn Ferry, hampir dua pertiga mengatakan AI telah berubah baik cara prosesnya dilakukan dan percaya teknologinya menarik kandidat kaliber yang lebih tinggi.
Responden terhadap laporan Tren Perekrutan Global 2018 dari LinkedIn, mengutip penghematan waktu dan penghapusan prasangka baik di sekitar usia, ras, agama atau gender sebagai keuntungan utama.

"Tidak mengherankan bahwa algoritma menjadi sangat menarik untuk memberantas risiko bias dan mengambil keputusan dari tangan pewawancara," kata Emma O'Leary, seorang konsultan dengan firma ketenagakerjaan berbasis di Manchester, Elas.

"Bias manusia sering sub sadar tapi sub sadar diskriminasi masih diskriminasi. Dalam manajer dunia ideal harus memiliki pelatihan kesetaraan dan keberagaman yang kuat untuk mengatasi pandangan seksis atau rasis namun jelas bias seperti itu masih lazim seperti contoh tentang Lucia Pagliarone yang menyoroti. "

Dengan menganonimkan ciri gender, sosial dan pendidikan kandidat, mereka membantu menciptakan lapangan permainan tingkat tinggi sementara analisis prediktif dapat menilai kecocokan budaya atau teknis terhadap seperangkat kriteria tertentu dan mengantisipasi kemungkinan keberhasilan mereka dalam peran tersebut, yang berarti efisiensi dan produktivitas lebih besar.
Serta membantu menyaring, AI dapat menargetkan secara menguntungkan orang-orang yang mungkin biasanya tidak menerapkannya. Misalnya, khawatir dengan kurangnya wanita menanggapi kekosongan informan datanya, perusahaan keamanan cyber Inggris, Panaseer beralih ke algoritma prediktif Textio, sebuah platform yang menggunakan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi bahasa bias gender dalam uraian tugas dan menyarankan tweak linguistik.

"Ini menyoroti bagaimana beberapa kata dalam posting pekerjaan kita seperti 'ambisius', 'tackle' dan 'driven' biasanya dikaitkan dengan sifat maskulin yang sebenarnya menciptakan bias bawah sadar," jelas ilmuwan utama perusahaan Mike MacIntyre.

"Alternatif direkomendasikan untuk membuat deskripsi lebih inklusif dan menarik bagi wanita seperti 'bermakna', 'kolaboratif', 'mendukung' dan 'berkontribusi'."

Amandemen sederhana ini telah memberi dampak besar pada Panaseer yang mengkonfirmasikan peningkatan 60 persen pada kandidat perempuan dan bahkan daftar semua wanita untuk salah satu posisi terakhirnya.

"Kami ingin mengandalkan platform on-line untuk menilai keterampilan dan mencegah bias dari awal tapi bagaimana seseorang bertemu secara langsung sangat penting; Kami adalah perusahaan kecil dan kami masih ingin menilai hubungan baik dengan seseorang dalam wawancara tatap muka. "

Memang, menggunakan AI untuk melakukan kerja keras sebelum kembali menyentuh manusia pada tahap akhir tetap menjadi pendekatan standar bagi mereka yang masih merasa ada peran kecerdasan emosional dalam proses perekrutan. Namun untuk Gareth Jones, Chief Operating Officer spesialis rekrutmen Headstart, ini adalah kompromi yang berarti perusahaan akhirnya jatuh pada rintangan terakhir.
"Sayangnya, manusia pada dasarnya bias. Jadi, tidak peduli berapa banyak teknologi yang Anda bangun ke dalam corong perekrutan, jika, pada suatu saat Anda memiliki interaksi manusia muka dengan muka, bahaya bias merayap masuk. "

"Sebagai manusia, kita saat ini sangat tidak enak dalam mencegah keputusan kita dipengaruhi oleh warna, umur, penampilan, aksen, bahkan nama mereka sendiri."

Jika jawabannya adalah untuk menghapus campur tangan manusia sepenuhnya, nampaknya sebagian besar bisnis Inggris belum siap untuk lompatan kepercayaan itu. Sementara hampir dua pertiga responden yang disurvei oleh pengembang CRM, Pegasystems, mengharapkan penggunaan AI untuk melakukan wawancara dan kandidat terpilih menjadi praktik standar dalam dekade berikutnya, hanya 30pc yang percaya bahwa sebuah algoritma akan membuat keputusan perekrutan akhir. Pandangan yang meluas tetap bahwa, pada akhirnya, sebuah mesin tidak dapat menggantikan penilaian manusia terhadap soft skill dan kecocokan budaya seseorang.

Namun, bagi siapa saja yang telah diminta oleh perekrut pernafasan yang hidup 'di mana Anda melihat diri Anda dalam beberapa tahun?' Apakah pertukaran otomatis dengan robot menjadi lebih formulaik?

Philip Say, wakil presiden Innovation Product Management untuk perusahaan transformasi proses teknologi Sutherland Global mengatakan tidak. Ditugaskan dengan membuat percakapan otomatis di balik sistem wawancara yang dipimpin bot, TASHA, tampak otentik dan menarik, dia berpendapat bahwa jauh dari menjadi pengganti interaksi manusia yang buruk, kandidat sebenarnya lebih memilih untuk bercakap-cakap melalui chatbot berbasis pesan. Mungkin tidak mengherankan meskipun, ini adalah pendekatan yang paling bergema dengan milenium.

"Secara umum, segmen itu mencari pembeda dalam pengalaman kandidat," katanya. "Juga, sebagian besar hanya dikenal sebagai sarana untuk berkomunikasi dan menyukai pertukaran tajam yang berkembang menjadi dialog yang lebih banyak. Faktanya tetap netral sama sekali dengan jenis kelamin, usia dan ras yang tidak dikenal membuat segala sesuatunya terfokus pada hal yang penting. "

Ini adalah pernyataan yang berani karena apakah sebuah algoritma dapat menghapus bias benar-benar merupakan titik diperdebatkan. Bagi setiap penginjil evangelis tentang kebenaran algoritma ada skeptis yang mengatakan bahwa kasus tersebut terlalu dibesar-besarkan. Bukankah robot yang dipompa dengan data rasis hanya akan menampilkan karakteristik yang sama dengan pengembangnya yang bias?

"Ya, algoritma diinformasikan oleh manusia, jadi ini bergantung pada para perancang dan pengembang di balik bot untuk memastikan bahwa mereka memperhatikan etika dan merekrut peraturan kepatuhan," setuju Katakanlah.

Dr Boris Altemeyer, Chief Scientific Officer di Bath-based AI start-up Cognisess adalah bek bertahan lainnya.

"Pertama, tidak seperti manusia AI tidak memiliki bias yang melekat dan bahkan jika semua data tidak sepenuhnya sempurna, volume yang diaksesnya - tiga juta titik data setiap 10 menit per pemohon dalam beberapa kasus - memberikan keuntungan yang cukup besar pada manusia. "

Perangkat lunak bertenaga AI milik perusahaan dirancang untuk meniru sebuah wawancara dan telah digunakan baik dalam tahap awal proses penyaringan maupun tahap akhir, terutama bila ada kebutuhan untuk merekrut dengan cepat dan dalam jumlah besar seperti di industri perhotelan. Mesin belajar menilai kandidat di sejumlah area kinerja sementara elemen video memfilmkan mereka menanggapi serangkaian pertanyaan yang kemudian ditinjau oleh robot, yang dikenal sebagai DeepLearn, yang diprakarsai untuk menganalisis hal-hal kecil tentang ekspresi wajah pada frame per frame.

Jika sebuah perusahaan membutuhkan gairah dan antusiasme untuk peran penjualan yang berhadapan dengan pelanggan, DeepLearn akan berada di tingkat positif dan ekspresif orang tersebut. Menariknya, senyum palsu tidak akan memotongnya.

"Mesin bisa mendeteksi ekspresi mikro," jelas Altemeyer. "Emosi ini menunjukkan pada wajah hanya sepersekian detik - sangat cepat sehingga tidak bisa dideteksi oleh mata telanjang, juga tidak bisa dipalsukan."

Ini adalah intensitas forensik yang telah menuai dividen untuk klien Intercontinental Hotels Group yang telah meningkatkan keragaman dalam perekrutan dan penghematan seperenam juta pound dalam proses penilaian sejak menggunakan perangkat lunak.

"Secara teknis sistem ini bisa merekrut secara keseluruhan, tapi kami tidak akan pernah menganjurkan untuk menghapus orang sepenuhnya dari prosesnya. Jika Anda berpikir tentang manusia yang meninjau 60 atau lebih wawancara video sehari dan masih benar-benar tidak bias atau setajam saat mereka melihat yang pertama yang akan menjadi tatanan tinggi bagi siapa saja, jadi ini tentang mendapatkan data purist sebanyak-banyaknya kepada mereka, jadi mereka membuat keputusan terbaik. "

Untuk saat ini setidaknya, perekrut manusia masih dipekerjakan.(Sumber; telegraph)

Images:
yves herman reuters via telegraph

Powered by Blogger.