프로그램을 사용하십시오

성공적인 다국적 기업으로 일자리를 원하십니까? 당신은 많은 경쟁에 직면 할 것입니다. 2 년 전 Goldman Sachs는 학생과 졸업생으로부터 1/4 백만 신청을 받았습니다. 그것들은 구직자에게는 어려운 확률이 아닙니다. 그들은 회사에게 실질적인 문제입니다. 주말을 포함하여 매일 12 시간 일하는 5 명의 Goldman Human Resources 직원으로 구성된 팀이 각 응용 프로그램에서 5 분을 보냈다면 더미를 통해 선별하는 작업을 완료하는 데 거의 1 년이 걸릴 것입니다.

대부분의 대기업이 주니어 일자리를 찾는 후보자를 선별 할 때 컴퓨터 프로그램 또는 알고리즘을 사용한다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 이는 신청자가 알고리즘이 무엇을 찾고 있는지 정확히 아는 것이 혜택을받을 수 있음을 의미합니다.

Victoria McLean은 전직 뱅킹 헤드 헌터이자 채용 관리자로 City CV라는 사업을 설립하여 구직자가 신청서를 사용하는 데 도움이됩니다. 그녀는 신청자 추적 시스템 (ATS)이 인간이보기 전에 CVS 또는 이력서의 최대 75%를 거부한다고 말합니다. 이러한 시스템은 고용주의 기준을 충족하는 키워드를 찾아야합니다. 한 가지 팁은 구인 광고에 사용 된 언어를 연구하는 것입니다. 이니셜 PM이 프로젝트 관리에 사용되면 CV에 PM이 나타납니다.

이것은 일반적인 이력서가 첫 번째 장애물에 떨어질 수 있음을 의미합니다. McLean은 군대의 선임 멤버였던 고객을 가졌습니다. 그의 경험은 교육 및 교육, 조달 또는 방어 판매에서 잠재적 인 일자리를 지적했습니다. 가장 좋은 전략은 다른 키워드 세트를 사용하여 세 가지 다른 CV를 만드는 것이 었습니다. 또한 구직자들은 또한 링크드 인 프로파일과 이력서가 서로를 강화하는지 확인해야합니다. 그녀는 대다수의 채용 담당자가 웹 사이트를 사용하여 후보자의 자격을 확인할 것이라고 말했다.

ATS 단계를 통과하는 것은 구직자의 유일한 기술 장벽이 아닐 수도 있습니다. Vodafone 및 Intel을 포함한 많은 회사는 Hirevue라는 비디오 인터뷰 서비스를 사용합니다. 인공 지수 (AI) 프로그램은 얼굴 표정 (카메라와의 눈 접촉 유지가 권장됨)과 언어 패턴 (자신감있는 소리가 트릭)을 분석하는 동안 후보자가 퀴즈를받습니다. 자리에 팔을 흔들거나 자리에 찔린 사람들은 실패 할 가능성이 높습니다. 그들이 그 시험을 통과 한 경우에만 지원자는 인간을 만날 것입니다.

AI 프로그램은 종래의 모집 방법의 편견 중 일부를 피할 수있을 것으로 기대할 수 있습니다. 그러나 차별은 예상치 못한 방식으로 나타날 수 있습니다. 두 경제학자 인 Anja Lambrecht와 Catherine Tucker는 Facebook에서 과학, 기술, 공학 및 수학 분야의 일자리를 홍보하는 광고를 배치했습니다. 그들은 광고가 남성보다 여성에게 나타날 가능성이 적다는 것을 발견했습니다.

이것은 Facebook 알고리즘 측면에서 의식적인 편견 때문이 아닙니다. 오히려, 젊은 여성들은 페이스 북에서 더 가치있는 인구 통계 그룹이기 때문에 (가계 지출의 높은 부분을 통제하기 때문에),이를 목표로하는 광고는 더 비쌉니다. 알고리즘은 자연스럽게 투자 수익률이 가장 높은 페이지를 대상으로합니다. 여성이 아닌 남성의 경우.

토론토의 Rotman School of Management의 Ajay Agrawal, Joshua Gans 및 Avi Goldfarb에 대한 인공 지능에 관한 책*에서 기업은 [블랙 박스 "특성의 불행한 부작용과 같은 결과를 단순히 무시할 수 없다고 말합니다. AI 시스템의 출력이 차별적이라는 것을 알게되며, 그 이유를 해결 한 다음 효과가 사라질 때까지 알고리즘을 조정해야합니다.

AI 시스템의 잠재적 편견에 대한 걱정은 형사 사법에서 보험에 이르기까지 광범위한 영역에서 등장했습니다. 채용에서도 회사는 채용 방법이 불공평 한 것으로 판명되면 법적 및 평판 위험에 직면하게됩니다. 그러나 그들은 또한 프로그램이 프로세스를 단순화하는 것 이상을 수행하는지 고려해야합니다. 예를 들어, 성공적인 후보자는 길고 생산적인 경력을 가지고 있습니까? 결국 직원 이탈은 회사가 직면 한 가장 큰 채용 비용 중 하나입니다.

후보자가 초기 AI 테스트를 통과하기 위해 CV를 조정하는 방법을 배우고 알고리즘은 더 많은 후보자를 스크리닝하기 위해 알고리즘에 적응함에 따라 무기 경쟁이있을 수 있습니다. 이는 또 다른 잠재적 편견에 대한 범위를 만듭니다. 더 나은 가구의 후보자 (및 특정 그룹)는 CVS를 더 빠르게 업데이트 할 수 있습니다. 차례로, 이는 회사가 차별을 피하기 위해 알고리즘을 다시 조정해야 할 수도 있습니다. 인공 지능의 가격은 영원한 경계 인 것 같습니다.

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Melors 팀

2018.09.27

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