Заменит ли ИИ рекрутерский опыт и интуицию в найме?

СМИ сейчас активно обсуждают исследование учёных из Пенсильванского университета, которые решили выяснить, способна ли система искусственного интеллекта рекомендовать компаниям того или иного кандидата, ориентируясь на результаты сканирования лиц.

Исследователи «скормили» ИИ фотопортреты 96 000 выпускников MBA. С помощью фото они научили нейросеть выявлять такие характерные особенности, как открытость, добросовестность, экстраверсию, доброжелательность и нейротизм.

Ученые заявили, что «обнаружили связь между определёнными чертами лица и успехами этих людей на рынке труда». Они уверены в своих инсайтах и убеждены, что внедрение этой технологии в операционный процесс найма произойдёт в будущем. А в связи с этим они опасаются, что ради карьерных успехов люди начнут трансформировать изображения лиц с помощью программного обеспечения или даже изменять свою фактическую внешность с помощью косметических процедур.

Исследование учёных прокомментировала наш эксперт Наталья Валдаева, партнёр Marksman, руководитель практики Банки и Финтех:

— Сегодня это звучит достаточно футуристично. Я думаю, что время подобных алгоритмов ещё не пришло. Они не скоро заменят рекрутерский опыт и интуицию.

Мы учитываем разнообразие факторов, влияющих на успешность кандидата. В найме много важных нюансов, на которых учёные в своем исследовании не фокусировались.

К исследователям много вопросов. Например, важно понимать, как избегать дискриминации?

ИИ, делая свои выводы, ориентируется на ограниченные данные. А как быть, если кандидат обладает уникальными навыками, информацией о которых нейросеть не снабжали при обучении? Как это оцифрует ИИ?

С точки зрения бизнеса, подобными технологиями можно пользоваться, когда речь идёт о младших специалистах, где цена ошибки не очень велика. С точки зрения человека ошибка в любом случае будет весьма чувствительной.

В погоне за «идеальным» цифровым профилем мы рискуем обесценить уникальный человеческий опыт и мягкие навыки, которые невозможно распознать на фотографии. Гораздо продуктивнее развивать ИИ-инструменты, которые анализируют реальные компетенции, а не сомнительные корреляции внешности и характера.