2023年人才招聘中的人工智能报告

人工智能在人才招聘中的作用 OpenAI的ChatGPT的推出提升了人工智能（AI）工具的知名度，促使许多高管思考如何利用这项技术在企业的方方面面发挥重要作用。 With52%的人才招聘领导者同意招聘最具挑战性的一部分是从庞大的申请人池中识别合适的候选人，人工智能在人才招聘中的潜在应用场景显而易见。 随着人力资源团队展望未来，50%的团队预计他们的组织将难以用现有的人才模式满足需求。 这并非遥不可及的前景；这是一个守护者报告显示，2023年3月，澳大利亚三分之一的企业在招聘中使用AI工具。Mercer2020年的报告发现，55%的人力资源经理已经在招聘中使用预测算法。 同时，56% of HR leaders他们表示今年招聘量将增加，但66%的人表示招聘团队将保持相同规模或缩减。 尽管许多HR团队已经整合了允许自动执行重复性行政任务的系统，人工智能为忙碌的HR专业人士及其组织带来了进一步提高效率和益处的新的可能性。 人力资源领导者中，已有相当一部分人正在招聘中使用预测算法。 HR领导表示，他们今年的人力资源招聘量将增加。 人力资源团队预计，他们的组织将难以用当前的人才模式满足需求。 人工智能常被误解，并与更简单的自动化技术混淆。了解这些技术的不同方面及其应用对于理解可能性以及我们在实施过程中的阶段至关重要。 机器学习（ML） 人工智能（AI） 自动化 遵循一组预定义的规则以执行操作。它遵循“如果x动作发生，则执行y”的格式。 机器学习是人工智能的一部分。它描述了从过去的数据中学习以改进答案和预测的过程。 人工智能应用于分析和技术，包括机器学习，来解释事件、支持并自动化事件处理，以及做出决策。1 示例人力资源应用场景：发送提醒电子邮件和调查。 示例人力资源使用场景：分析过去和当前员工的表现，以预测类似申请者在同一职位上的表现。 示例人力资源使用场景：基于工作描述和所有可用数据筛选应用，以推荐合适的候选人。 高级数字助手或聊天机器人 自然语言处理（NLP） 生成式人工智能 生成式人工智能利用现有信息来创建全新的内容。这可以是任何格式，从文案和图像到音频、视频和演示文稿。 传统聊天机器人使用机器学习来响应用户查询，范围从基本的问答到涉及来自各个系统数据的复杂对话流程。人工智能聊天机器人可以从过去的互动中自我改进，不需要人工干预。 自然语言处理（NLP）也可作为人工智能的一部分。这项技术可以理解和分析对话语言，以识别情感和准确性。 示例人力资源使用场景：创作职位描述及广告 示例人力资源应用场景：评估申请和筛选电话。 示例人力资源使用场景：申请人信息机器人 人工智能在商业流程中的兴起 随着人工智能的发展，我们将重复技术突破后的工具激增，随后是合理化和整合的周期。 我们仍处于人工智能发展和实施的初期阶段。 熟悉的技术，包括自动化、机器学习和自然语言处理，已经集成到现有系统中，并成为商业工具套件的一部分。 人工智能专家我们将当前阶段称之为“窄AI”，因为它专注于实现特定结果或遵循特定概述，并且在其可以学习的范围内具有明确的参数。 TA领导者中有一半以上认为招聘中最具挑战性的部分是从大量申请者中识别合适的候选人。 许多人力资源团队已经实施了申请跟踪系统（ATS）和候选人关系管理系统（CRM）等科技，以自动化手动流程，并在整个申请过程中保持与候选人的联系。现在，人工智能提供了新的机会来支持团队，提高效率和招聘速度。 目前可用的AI工具可以从多个方面帮助人力资源专业人士，包括 职位广告 生成式AI工具如ChatGPT可以从几个提示中编写完整的职位描述，筛选带有偏见语言的广告，并提出拓宽吸引人才范围的新广告方式。 筛选与初选 人工智能工具可以筛选简历，根据您的标准为您提供一份缩短名单。他们甚至可以安排、进行和筛选虚拟面试，有效地让您能够面试每一位候选人。 动态报价 人工智能可以扫描可用的市场数据，并根据地点、薪资和职位提供基于动态推荐的报价建议。 候选人沟通 人工智能聊天机器人为雇主提供了一种新的自动化方式，以在整个过程中与候选人保持联系。这对于维持积极的印象并吸引潜在员工以防止他们在过程中流失都至关重要。 AI 有潜力为招聘者和潜在雇员带来巨大益处。在最近的一次调查中，47% of Americans一致认为，在以相同方式评估所有求职者方面，人工智能会比人类做得更好。 企业收益： 人工智能减少人工流程。 候选人的质量得到提升。 人工智能提高招聘速度 一个基本但重要的观点，人工智能消除了人为错误的可能性。 个人偏好和无意识偏见很容易成为招聘过程的一部分。人工智能有可能从这一方程中消除这一点。伦敦证券交易所研究报告此外，评估了人工智能能否减少偏 研究人员来自伦敦政治经济学院研究发现，通过更快的速度、提高空缺职位的填补率和在面试后增加被录用的候选人推荐，人工智能招聘提高了招聘效率。这提供了更好的候选人体验，减少了座位空置的时间，从而提高了生产力。 招聘的早期阶段，如筛选、筛选和排期等任务节省了时间。自动化这些任务让HR专业人员能专注于与人的相处而非流程。 人工智能筛选提升了雇主与候选人匹配的质量，从而带来了更好的留存率。 见并提高选聘候选人的多样性。总体而言，人工智能招聘导致的结果比人工招聘更为多元化。 候选人参与度提升 人工智能聊天机器人可用于回答候选人的问题，并在整个过程中保持候选人的最新状态，从而维持参与度并降低退出风险。 格蕾丝·洛丹博士伦敦政治经济学院（LSE）行为科学副教授创始主任，The Inclusion Initiative 尽管雇主有许多好处，企业也必须考虑候选人的经验。 研究来自伦敦政治经济学院支持了在招聘中使用AI的负面反应。这种负面观点的主要原因是隐私担忧以及更缺乏人性、更机械化的体验。总体而言，采用AI招聘的组织被认为比通过人工招聘的组织吸引力更小。 近期一项研究表明：皮尤研究中心，绝大多数受访者不知道在招聘过程中正在使用人工智能，三分之二的人表示，如果他们知道使用人工智能来帮助做出招聘决策，他们就不会申请该职位。 这项相同的研究发现，人们以十比一的比率强烈反对人工智能做出最终雇佣决定。此外，他们对人工智能在跳出思维定势方面优于人类的可能性持怀疑态度；44%的人表示，在评估可能不完全符合职位描述的求职者潜力时，人工智能的工作表现会更差。 表示AI在评估可能不完全符合职位描述的求职者潜力时可能会做得更糟。 雇主可以通过在招聘中透明地说明如何以及为何使用人工智能来应对这些担忧。他们还可以利用这个机会讨论人工智能如何通过改进沟通、缩短招聘时间和减少偏见来为候选人带来益处。 潜在忽视合格候选人的可能性 多项研究对人工智能某些应用的可靠性提出了质疑。纽约大学该研究对两个AI平台的比较发现，基于简历格式和LinkedIn URL存在与否，结果存在显著差异。此外，对于基于表情和语音语调分析的视频筛选技术的证据也存在担忧。独立研究人员从剑桥大学性别研究中心创建了一个工具，该工具展示了像照明这样简单的事物如何影响这些评估的结果。 与任何工具一样，AI仅能发挥其数据可以获得的水平。例如，如动态薪资报价等特性将受到市场数据开放性的限制，这可能会使得具体地区和职位的详尽程度不可靠。 研究由哈佛商学院研究发现，88%的雇主认为合格的应聘者被筛选软件过滤掉了。这种情况可能由多个原因导致，例如申请材料中缺失关键词、工作经历中的空白等。被科技领域视为负面基于缺乏类似候选人以往表现数据的偏差。提供过于冗长的职位描述也可能导致合格候选人被遗漏，因为筛选标准变得过于广泛。 雇主中，有相当一部分认为合格的应聘者被筛选软件过滤掉了。 技术实施 此例中提及的例子守护者这是一个提醒，表明关 注AI工具的训练方式是多么关键： 人工智能通过预测分析来推断未来表现时，可能会加剧现有偏见。例如，在数据表明倾向于提拔拥有常春藤联盟大学学位的男性的情况下进行训练的人工智能可能会将其视为成功的预测因素，并优先考虑那些比女性或那些拥有不同教育路径但相关经验的人的申请。 人工智能技术通常是指面向大型组织的商业软件，价格不透明。企业需要研究可用的技术选项，或使用专业技术顾问来提供关于各种选项的建议。 与任何新的技术实施一样，在现有系统旁整合新软件时都会遇到挑战。公司还必须分配时间和资源来使用现有的数据集对该工具进行培训。 在2017,亚马逊悄然取消了一个基于主要男性技术行业简历进行训练的实验性候选人排名工具，实际上教会了自己男性候选人更可取。该工具系统地降低了女性简历的评级，惩罚那些包含诸如“女子象棋俱乐部队长”之类的短语，并提升那些使用在男性工程师简历上更常见的动词，如“执行”和“捕获”。 这是一个示例，说明了这种偏差可以如何表现出来。美国在2020年进行的研究该研究发现，由微软、IBM等公 司开发的面部分析技术，在针对肤色较浅的受试者和男性上表现更佳。 人工智能在人才招聘中具有巨大的潜力，可以提升效率和有效性。 在未来，人工智能不仅能够筛选申请，还能够识别出具备所需技能和资格但尚未申请该职位的潜在候选人 人工智能中的预测分析可以利用候选人数据、社交媒体资料和在线行为预测特定职位上的成功。 我们也有机会利用人工智能为候选人创造更个性化的体验，并将此应用于员工。然而，随着这些新可能性的出现，也带来了新的风险，尤其体现在隐私、数据保护、道德使用和潜在的偏见上。 最佳实践 • 确保验证第三方工具的声明，向提供商要求技术验证，特别是在消除偏见方面。• 监控人工智能工具中的偏见。一种方法是通过创建一个仪表板以不同的方式监控招聘过程中的多样性（如性别、种族等）。 确保您为您的AI工具提供正确的数据，与您的供应商保持紧密合作，并考虑当前数据集中的任何偏差。•向候选人披露您在招聘过程中使用AI，解释您这样做的原因以及他们可以期待的过程。 • 在收集如社交媒体数据等不必要的资料之前，请仔细思考，因为这样做可能会引发隐私问题。• 在将表达和声音分析纳入招聘流程之前，请考虑这些方法的可靠性。 • 仔细考虑您要求人工智能筛选的工作要求，以确保您不会排除合格的候选人。 仅五分之二 组织从供应商处购买自动化或AI工具时表示，他们的供应商在确保工具防止或保护歧视或偏见方面采取的措施非常透明。 人工智能的炒作周期 企业面临的挑战在于使用用于训练人工智能和监控工具的数据，并密切监控由此数据集产生的任何未预见的偏差。 随着技术的进步和成熟，我们将看到更多指导和建议的最佳实践被开发出来，以帮助企业充分利用其功能。 领导者应考虑自身及公开数据的局限性，在评估人工智能驱动方法的好处时。 公司还面临挑战，即在寻找潜在解决方案的过程中，需要理解技术并验证供应商的声明。 毫无疑问，可以获取巨大的效率提升，尤其是在面临大量申请的组织中。 集成到现有的人力资源工具以及更加经济实惠且可扩展的选项将在独立工具的普及之后迅速跟进。我们可能会看到更深层次的AI工具的第二波浪潮。随着我们拓展使用AI的方式，并开始更广泛、更深入地思考其在时间推移中的应用。 尽管人工智能可以提供许多效率，但人工智能的实施不可轻率对待。 然而，在整个实施过程中仍需解决许多问题。 尽管如此，现在使用人工智能仍有收益可图。人工智能已被证明能够加速招聘流程，为雇主和应聘者提供便利。 如何小型企业利用人工智能进行招聘？ 人工智能在招聘中使用的潜在风险有哪些？ AI在招聘中使用的道德性？ 人工智能如何帮助减少招聘中的偏见？ 不，至少还不是！人工智能在人工智能能否完全替代人力招聘人员？ 是的，但在招聘中使用人工智能需要进行仔细考虑。雇主必须验证供应商有关道德和偏差的声明，并且在向候选人说明为什么以及如何使用人工智能进行招聘过程中需保持透明。 小微企业可以利用ChatGPT等生成式人工智能工具来撰写职位描述和广告，并建议广告宣传的途径，以扩大该职位的覆盖范围