¿Son populares ahora las entrevistas con IA? ¿Es esto realmente confiable para entrevistar y reclutar?
Desde el año pasado, muchos de los candidatos más populares en la temporada de reclutamiento escolar también han agregado entrevistas de IA/entrevistas digitales al proceso de entrevista. Muchas plataformas de contratación consideran los sistemas de entrevistas inteligentes como su punto de crecimiento empresarial y desempeñan el papel de comunicadores tecnológicos.
En cuanto a los solicitantes, sabiendo que tienen que enfrentarse al incansable, despiadado y observador "obstáculo" de la IA, me temo que mucha gente sentirá a Alexander. Especialmente los estudiantes de primer año, solían guiarse por las palabras y los hechos de sus superiores. Sin embargo, cuando se trata de enfrentar esta nueva cosa llamada "entrevistador de IA", realmente no hay mucha experiencia efectiva en el mercado como referencia.
Hoy, hablemos de dónde están los límites de las entrevistas con IA y cómo “atacarlos”.
Detrás de la proliferación de la IA, la conspiración de los empresarios
Si ves que la empresa o el puesto que te gusta necesita pasar primero por la IA, no te menosprecies y desprecies estratégicamente. La atención táctica a menudo es causada por los requisitos previos del entrevistador en "Estrategia".
La razón por la que digo esto es porque hay demasiados "padres de oro" en el mercado que promueven la verdad en nombre de la IA. Entre ellos, el sector de bienes de consumo de rápido movimiento, el más cercano al mercado de masas, es el área más afectada. La mayoría de las primeras personas en colocar carteles de "entrevista con IA" en el reclutamiento escolar y otros aspectos son de este tipo, como alimentos y bebidas (Coca-Cola), productos químicos de uso diario (Procter & Gamble, Unilever), etc.
Por un lado, la mayoría de estas empresas no tienen restricciones profesionales especiales. Con el halo de las empresas multinacionales de Fortune 500, la presión para examinar los currículums es muy alta, al mismo tiempo, el reclutamiento escolar también lo es; una muy buena manera de "llamar la atención" entre los jóvenes "Oportunidad". Muchas empresas utilizarán el lema "Buscando futuros directivos" y la competencia es extremadamente feroz. Los métodos de contratación creativos, como preguntas abiertas, entrevistas con IA y reseñas de juegos, también pueden ayudar eficazmente a ampliar su influencia y fortalecer su imagen de marca.
Esto también determina que su sistema de entrevistas de IA debe cumplir dos requisitos principales:
Primero, si el tiempo de lanzamiento es lo suficientemente rápido como para "obtener la ventaja" en publicidad; si la diversidad de datos y la solidez del algoritmo son lo suficientemente altas como para evitar desencadenar emociones negativas entre los candidatos debido a la discriminación y las tasas de aprobación.
Por lo tanto, las soluciones de entrevistas de IA utilizadas por estas empresas de marca son desarrolladas principalmente por empresas de algoritmos de terceros combinadas con algunas aplicaciones de tecnología de IA maduras en el mercado. Esto significa que el sistema de entrevistas de IA solo puede desempeñar un cierto papel de apoyo en la selección preliminar inicial, y es difícil decidir fundamentalmente si recibir una oferta. Por el contrario, puede evitar sesgos causados por el juicio perceptivo del entrevistador (como apariencia, acento, escuela de graduación, etc.). ), brindando oportunidades a más candidatos que coincidan con los puestos, por otro lado, la lógica de entrenamiento basada en modelos de redes neuronales profundas, así como los límites técnicos actuales como PNL, reconocimiento facial y algoritmos de emociones, también brindan a los candidatos la oportunidad; Eche un vistazo a los puntos de inspección del sistema de IA y los conquiste uno por uno.
Conozcamos a estos entrevistadores especiales con diferentes habilidades.
Estrategia para la dificultad de una estrella: entrevista con IA de preguntas y respuestas
Este producto a menudo combina la tecnología de comprensión del lenguaje natural de PNL con algoritmos de reconocimiento de voz para obtener información clave relacionada con la búsqueda de empleo en el formulario. de información de preguntas y respuestas.
En Japan, una empresa de talentos japonesa, pidió a estudiantes universitarios graduados que realizaran una entrevista de preguntas y respuestas de una hora, que incluía 126 preguntas, utilizando un teléfono móvil que solo hacía preguntas. Al ver que al final abusaron del solicitante de empleo, me quedé sin palabras...
Este tipo de "entrevistador" primero analiza la velocidad de reacción y las emociones psicológicas del solicitante a través de algoritmos de habla, estadísticas de voz y entonación, y otros medios. . Además, el algoritmo NLP se utiliza para analizar las palabras clave y la semántica de las respuestas, y se combina con preguntas relacionadas con el negocio y los requisitos laborales de la empresa, como las "Ocho preguntas de P&G" y sus variantes que deben formularse en FMCG, una Se realiza una estimación preliminar del grado de coincidencia.
Frente a estos entrevistadores que solo seleccionan personas en función de sus características de voz y lenguaje, porque sus parámetros están establecidos artificialmente y algunas preferencias perceptuales ocultas han sido eliminadas de antemano, sus juicios serán relativamente justos y estratégicos. también será el objetivo.
En primer lugar, sabemos que la mayoría de estos programas de entrevistas tienen preguntas estándar preestablecidas. Por ejemplo, el software de examen En Japan mencionado anteriormente es una colección de capacitación sobre preguntas y respuestas para entrevistas previas a las 15, que involucra principalmente información básica, habilidades laborales, características de personalidad, etc. A diferencia de los entrevistadores humanos, que a veces hablan para aligerar el ambiente en casa o presionarlos haciendo preguntas difíciles, los sistemas de entrevistas con IA generalmente solo interactúan y hacen preguntas uno a uno. Siempre que hagan más deberes antes de participar en la entrevista, comprendan la cultura corporativa y la filosofía laboral del empleador, ya sea rápida, creativa o global, ajusten razonablemente y entrenen conscientemente su pronunciación, podrán evitar muchos problemas inesperados. Condición.
Al mismo tiempo, tal como el maestro recordó repetidamente antes del examen de ingreso a la universidad, "una escritura hermosa puede generar más puntos de impresión", al responder preguntas de IA, es mejor hacer lo que te gusta e intentar hacerlo. Utilice algunas palabras que se ajusten a la lógica de la máquina para organizar el lenguaje. Porque la IA se basa principalmente en la transmisión de voz en tiempo real, la extracción y coincidencia de palabras clave y la comprensión semántica para determinar si un solicitante de empleo quiere coincidir con la descripción del puesto. Por lo tanto, será más útil descubrir algunos indicadores concretos y habilidades duras necesarios y señalar las palabras clave en algunas frases, como liderazgo, proyectos nacionales, tasa de conversión, conciencia del equipo, etc.
Siempre que sigas la imagen, es posible que sientas que la IA es más fácil que las entrevistas in situ.
Guía de dificultad de dos estrellas: entrevista en video con IA
Si la empresa que le interesa es más sólida o sabe más sobre tecnología, entonces la probabilidad de encontrarse con un entrevistador senior como Video AI es mayor. .
En resumen, las entrevistas en vídeo con IA se basan en preguntas y respuestas inteligentes. La IA también analizará las expresiones faciales y los movimientos musculares del solicitante en tiempo real para determinar la autenticidad y las tendencias de personalidad del solicitante, y examinará si el solicitante está cerca del candidato ideal de la empresa en múltiples dimensiones.
Muchos estudiantes pueden haber sentido frío después de escuchar esto. ¿Es posible que incluso poner los ojos en blanco y mirar a su alrededor pueda "traicionar" a usted mismo? ¿Puedes salvarte viendo "Lie to Me" (un drama estadounidense con el tema de la psicología de la microexpresión) ahora?
Un entrevistador que quiera comprender la lectura y la escucha, además de las necesarias búsquedas en Internet y el gfd (prestar atención al encontrarse con entrevistadores humanos), también puede tener que librar una batalla bien preparada en términos de cognición técnica. .
Lo cierto es que el uso de la IA para realizar el reconocimiento de emociones en las expresiones faciales no tiene suficiente base científica en términos de algoritmos. Incluso los algoritmos de reconocimiento de emociones de gigantes de la IA como Microsoft, Google e IBM no son rigurosos y pueden resultar muy engañosos cuando se aplican a escenarios de contratación. Por lo tanto, el software de búsqueda de empleo que monitorea las emociones y selecciona a los solicitantes de empleo también se considera inapropiado.
Por ejemplo, fruncir el ceño ocasionalmente no significa estar de humor "enfadado", ni significa que el entrevistador deba tener características con las que sea difícil trabajar. De hecho, las entrevistas en video son aún mejores para identificar a quienes se desempeñan mejor.
Tomemos como ejemplos HireVue o Sonru utilizados por grandes grupos como Goldman Sachs, JPMorgan Chase, KPMG, Unilever y L'Oreal. Su principio es identificar 65.438+05.000 características, incluido el idioma seleccionado, el vocabulario utilizado, la expresión de los ojos, el volumen de la voz, etc. y luego combine estas características para juzgar las reacciones, emociones y habilidades cognitivas de una persona en función de la biblioteca de características de candidatos "exitosos" anteriores. Finalmente, mediante un algoritmo de clasificación, una determinada proporción de los mejores candidatos avanza a la siguiente ronda.
Se entiende que Hilton Group ha utilizado su algoritmo para entrevistar a más de 43.000 puestos. A nivel mundial, los sistemas HireVue ofrecen 65,438+0 entrevistas y más de 65,438+05,000 evaluaciones previas al empleo cada trimestre.
Como dijo su director técnico, "La extrema complejidad del lenguaje humano, el lenguaje corporal y la expresión requieren mucho cuidado con el sesgo del algoritmo y los posibles efectos dañinos si el cliente descarta el 90% de ciertas preguntas de los solicitantes de empleo". afirmó que "el alcance de los puntos de inspección es demasiado pequeño" y que haría cambios.
Después de comprender los principios básicos de esta entrevista en video sobre IA, descubrirá que no es necesario tener cuidado con la IA. Por supuesto, podemos encontrar algunos pequeños trucos que son buenos para el algoritmo, pero te recomendamos que juegues como de costumbre, porque cada hábito puede afectar tu disfrute del trabajo futuro.
Por ejemplo, sólo entre el 10% y el 30% del peso de la puntuación está determinado por las expresiones faciales, y la mayor parte del resto depende del desempeño verbal del entrevistador. En cuanto al vocabulario, utilice un vocabulario más característico y acorde con las preferencias de la empresa objetivo. Si a los solicitantes de empleo les gusta hablar verbos pasivos o activos, si usan con frecuencia "yo" o "nosotros" y si usan con frecuencia vocabulario técnico, todo esto afectará la evaluación de la coincidencia por parte del sistema.
Otro ejemplo es el tono de hablar. Si algunas personas hablan muy despacio, es posible que no sean aptas para una consulta telefónica. Si hablan demasiado rápido, los usuarios no entenderán. Utilice la empatía para encontrar el estado que mejor se adapte a su puesto favorito. Quizás el "sentimiento" sea más confiable que los datos.
Dificultad estratégica tres estrellas: IA lectora de mentes
¿Has sentido ya la soledad de quienes buscan empleo después de escuchar esto? No estés triste todavía. Si tiene "la mala suerte" de ser entrevistado por un sistema de publicación de inteligencia artificial que lee su red social y, después de "rayarse" bajo el algoritmo, solo puede comprar un billete de lotería para consolarse.
En este nivel, la IA a menudo analiza el comportamiento diario de los solicitantes de empleo basándose en algunos datos complejos y luego deduce su grado de coincidencia con el puesto. No hace mucho, la startup de California Predictim utilizó tecnología de PNL y tecnología de visión por computadora para escanear los historiales de Facebook, Instagram y Twitter de candidatas a trabajos de niñera, y luego predecir si es probable que intimiden o acosen a otros, si es probable que abusen de niños, etc. .
Por supuesto, estos entrevistadores fueron rápidamente boicoteados por la industria. Facebook argumentó que violó la prohibición de que los desarrolladores utilicen la información para examinar a los solicitantes de empleo, limitando significativamente el acceso de la empresa a los datos de los usuarios en Facebook e Instagram. Twitter también cortó el acceso de Predictim a su API, citando la prohibición del uso de datos de Twitter con fines de vigilancia.
Riesgos de algoritmos similares también ocurren en la plataforma de búsqueda de empleo LinkedIn, porque el sitio web de terceros HiQ recopila datos de LinkedIn para predecir cuándo es probable que los empleados se vayan.
La razón por la que los gigantes tecnológicos utilizan estos sistemas de entrevistas con inteligencia artificial para aclarar los límites es porque el aprendizaje automático no puede explicar de manera confiable las diferencias sutiles en la entonación y el habla, como el sarcasmo o las bromas, y su aplicación en escenarios de entrevistas es muy inestable ; al mismo tiempo, este algoritmo no se puede supervisar, es decir, tiene una caja negra, y algunos empleados que pueden haber sido muy dedicados pueden perder oportunidades laborales sin conocer los motivos o explicaciones.
Además, obviamente no es coherente con la ética tecnológica entregar el factor decisivo del éxito de la entrevista a la IA. Si las empresas utilizan directamente conjuntos de datos únicos y de pequeña escala para la capacitación debido a las preferencias/sesgos de los tomadores de decisiones, la imparcialidad de las entrevistas de IA desaparecerá e incluso puede intensificar la discriminación y la exclusión en las empresas por motivos de edad y raza. Como dijo Anna Cox, profesora de interacción persona-computadora en la UCL, "cualquier conjunto de datos estará sesgado y excluirá a las personas que son realmente buenas en el trabajo".
En la actualidad, parece que el análisis de IA en El proceso de entrevista de contratación Los elementos complejos siguen siendo un futuro controvertido.
Sin embargo, las ruedas de la tecnología se están acelerando. IBM anunció que utilizará Watson para buscar activamente datos de los sistemas de capacitación internos para comprender el estado de capacitación y aprendizaje de los empleados y determinar si tienen potencial de promoción para la evaluación interna. Desde datos tan relativamente estructurados hasta la entrevista y el proceso de contratación, también pueden estar dirigidos a la mayoría de los solicitantes de empleo.
Se puede decir que en el pasado hemos visto algunos campos con un alto grado de mecanización y estructura de datos, como documentos, traducción, reconocimiento, etc. Todos han sido reemplazados por IA. Hoy en día, las entrevistas, un campo de comunicación cargado de emociones, no son inmunes. Afortunadamente, la magia de la tecnología se está desvaneciendo y los humanos que empuñan la espada del conocimiento eventualmente encontrarán la mejor manera de "cagar" con la IA. A través de una optimización iterativa a través de concursos y confrontaciones repetidas, finalmente nos deshicimos del dolor del rodaje entre humanos y máquinas.