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Willst du einen Job mit einem erfolgreichen multinationalen Unternehmen? Sie werden viel Wettbewerb ausgesetzt sein. Vor zwei Jahren erhielt Goldman Sachs eine Viertelmillion Bewerbungen von Studenten und Absolventen. Das sind nicht nur entmutigende Chancen für Job -Hunter; Sie sind ein praktisches Problem für Unternehmen. Wenn ein Team von fünf Mitarbeitern von Goldman Human-Ressourcen, die täglich 12 Stunden arbeiteten, einschließlich Wochenenden, fünf Minuten für jede Anwendung verbrachte, dauern sie fast ein Jahr, um die Aufgabe des Siebens durch den Stapel zu erledigen.

Kein Wunder, dass die meisten großen Firmen ein Computerprogramm oder einen Algorithmus verwenden, wenn es darum geht, Kandidaten auf der Suche nach Junior -Jobs zu untersuchen. Und das bedeutet, dass Bewerber davon profitieren würden, genau zu wissen, wonach die Algorithmen suchen.

Victoria McLean ist ein ehemaliger Banken Headhunter und Recruitment Manager, der ein Unternehmen namens City CV gegründet hat, das den Bewerbungskandidaten bei Bewerbungen hilft. Sie sagt, die Bewerber-Tracking-Systeme (ATS) lehnen bis zu 75% der Lebensläufe oder Lebensläufe ab, bevor ein Mensch sie sieht. Solche Systeme suchen nach Schlüsselwörtern, die den Kriterien des Arbeitgebers erfüllen. Ein Tipp besteht darin, die in der Jobwerbung verwendete Sprache zu studieren. Wenn die Initialen PM für das Projektmanagement verwendet werden, stellen Sie sicher, dass PM in Ihrem Lebenslauf angezeigt wird.

Dies bedeutet, dass ein generischer Lebenslauf bei der ersten Hürde fallen kann. Frau McLean hatte einen Kunden, der ein hochrangiges Mitglied der Streitkräfte war. Seine Erfahrung wies auf potenzielle Arbeitsplätze in der Ausbildung und Bildung, Beschaffung oder Verteidigungsverkäufe hin. Die beste Strategie bestand darin, drei verschiedene Lebenslauf mit verschiedenen Schlüsselwörtern zu erstellen. Und Jobhunter müssen auch sicherstellen, dass ihr LinkedIn -Profil und ihr Lebenslauf sich gegenseitig verstärken. Die überwiegende Mehrheit der Personalvermittler wird die Website nutzen, um die Qualifikationen von Kandidaten zu überprüfen, sagt sie.

Das Bestehen der ATS -Bühne ist möglicherweise nicht die einzige technologische Barriere des Jobhunter. Viele Unternehmen, darunter Vodafone und Intel, verwenden einen Video-Interview-Dienst namens Hirevue. Kandidaten werden befragt, während ein KI-Programm für künstliche Intelligence (AI) ihre Gesichtsausdrücke analysiert (die Augenkontakt mit der Kamera aufrechterhalten ist) und Sprachmuster (klingend ist der Trick). Menschen, die ihre Arme herumwinken oder auf ihrem Sitz schlängelten, scheitern wahrscheinlich. Nur wenn sie diesen Test bestehen, treffen die Bewerber einige Menschen.

Sie könnten erwarten, dass KI-Programme in der Lage sind, einige der Vorurteile konventioneller Rekrutierungsmethoden zu vermeiden, die partikulär die Tendenz für Interviewer, Kandidaten zu bevorzugen, die dem Interviewer ähneln. Diskriminierung kann jedoch auf unerwartete Weise auftauchen. Anja Lambrecht und Catherine Tucker, zwei Ökonomen, stellten Werbung für Arbeitsplätze in Wissenschaft, Technologie, Ingenieurwesen und Mathematik auf Facebook. Sie stellten fest, dass die Anzeigen Frauen mit geringerer Wahrscheinlichkeit als Männern gezeigt wurden.

Dies war nicht auf eine bewusste Tendenz des Facebook -Algorithmus zurückzuführen. Vielmehr sind junge Frauen eine wertvollere demografische Gruppe auf Facebook (weil sie einen hohen Anteil an Haushaltsausgaben kontrollieren) und daher sind Anzeigen, die sich auf sie richten, teurer. Die Algorithmen zielten natürlich auf Seiten auf, auf denen die Kapitalrendite am höchsten ist: für Männer, nicht für Frauen.

Ajay Agrawal, Joshua Gans und Avi Goldfarb von der Rotman School of Management von Toronto in ihrem Buch* über künstliche Intelligenz sagen, dass Unternehmen nicht einfach die Ergebnisse als unglückliche Nebenwirkung der [Black Box "Art von Algorithmen nicht einfach abtun können. Entdecken Sie, dass die Ausgabe eines KI -Systems diskriminierend ist, sie müssen herausfinden, warum, und dann den Algorithmus anpassen müssen, bis der Effekt verschwindet.

Sorgen über mögliche Verzerrungen in KI -Systemen sind in einer Vielzahl von Bereichen aufgetreten, von Strafjustiz bis zu Versicherungen. Auch bei der Rekrutierung werden Unternehmen einem rechtlichen und reputativen Risiko ausgesetzt sein, wenn sich herausstellt, dass ihre Einstellungsmethoden unfair sind. Sie müssen aber auch überlegen, ob die Programme mehr als nur den Prozess vereinfachen. Haben erfolgreiche Kandidaten beispielsweise lange und produktive Karriere? Immerhin ist Mitarbeiter eine der größten Rekrutierungskosten, mit denen Unternehmen konfrontiert sind.

Es kann auch ein Wettrüsten geben, während Kandidaten lernen, wie sie ihren Lebenslauf anpassen, um den anfänglichen KI -Test zu bestehen, und Algorithmen sich anpassen, um mehr Kandidaten herauszufinden. Dies schafft den Umfang einer weiteren potenziellen Tendenz: Kandidaten aus besseren Haushalten (und aus bestimmten Gruppen) können schneller ihre Lebensläufe aktualisieren. Dies kann wiederum dazu führen, dass Unternehmen ihre Algorithmen erneut anpassen, um Diskriminierung zu vermeiden. Der Preis der künstlichen Intelligenz scheint wahrscheinlich ewige Wachsamkeit zu sein.

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2018.09.27

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