ما الذي يقيمه الذكاء الاصطناعي الجيد فعلاً

السؤال الحقيقي ليس ما إذا كانت الأداة تستخدم الذكاء الاصطناعي، بل ما إذا كانت الأداة تقيس إشارات تتنبأ بالأداء بدلاً من الإشارات النائبة المريحة فقط.

4 مارس 20266 دقيقة قراءة
ما الذي يقيمه الذكاء الاصطناعي الجيد فعلاً

معاينة الرؤى

ما الذي يقيمه الذكاء الاصطناعي الجيد فعلاً

رسم الجزء الأول حدًا عمل سوق تقنيات التوظيف جاهدًا لتغبيشه: ثمة فرق جوهري بين أتمتة عملية معطوبة وتحسين جودة التوظيف.

يتناول هذا المقال المسار الثاني. إذا كان النظام سيدّعي الذكاء، فيجب أن يكون قادرًا على توضيح ما الذي يقيمه فعلاً ولماذا تهمّ تلك الإشارة.

مشكلة الإشارة

كل أداة توظيف تستخدم الذكاء الاصطناعي تقيم شيئًا ما. والسؤال الحقيقي هو ما إذا كان ذلك الشيء يتنبأ بالنتيجة التي تهمك: هل سيؤدي الشخص أداءً جيدًا في دور محدد، في بيئة محددة.

لا تزال معظم الأنظمة تقيم إشارات نائبة. المسميات الوظيفية، سنوات الخبرة، المؤهلات، وكثافة الكلمات المفتاحية تتوافق مع النتائج بما يكفي لتبدو مفيدة، لكن الترابط ليس هو نفسه التنبؤ.

تلك الفجوة هي موطن العديد من إخفاقات التوظيف. وثقت Harvard Business School و Accenture أن المرشحين المؤهلين يُهمّشون بانتظام لأن خلفياتهم لا تنتج العلامات الصحيحة، حتى عندما تكون القدرة الأساسية موجودة.

يبدأ تقييم القدرة الحقيقي من فرضية مختلفة: ما يمكن لشخص ما أن يفعله، كيف يحل المشكلات، وكيف أدّى في سياقات مماثلة أهمّ من الشكل البصري لسيرته الذاتية.

مرشحان واقفان معًا بينما أحدهما محاط بإشارات قدرة ونتائج أغنى تتجاوز السيرة الذاتية.
أقوى الإشارات غالبًا ما تكون خارج اختزال السيرة الذاتية الظاهر الذي بُنيت معظم الأدوات لرتبه.

ما الذي ينطوي عليه تقييم القدرة الحقيقي

ناتج العمل المثبت. السؤال الأول هو ما الذي أنتجه المرشح فعلاً أو غيّره أو حله، وليس فقط ما كان مسؤولًا عنه بالاسم.

نهج حل المشكلات. كيف يفكّر الشخص عبر تحدٍ غالبًا ما يكون أكثر قدرة على التنبؤ من كونه قد واجه سيناريو مطابقًا من قبل.

التوافق المحدد بالسياق. قد يفشل مرشح قوي في منظمة أخرى إذا اختلف أسلوب القيادة أو تشكيل الفريق أو ظروف التشغيل اختلافًا جوهريًا.

المسار، لا اللقطة. تلتقط السيرة الذاتية لحظة. التقييم الأفضل ينظر إلى كيفية تطور الشخص بمرور الوقت وما إذا كانت قدرته تتزايد.

نتيجة توظيف مؤطرة وشرائط فيلم تمثل الأدلة عبر الزمن بدلاً من لقطة سيرة ذاتية واحدة.
يبحث تقييم القدرة في الأعمال المثبتة والمسار التطوري، لا فقط في أفضل لقطة مصقولة أمامك.

لماذا لا تستطيع النماذج العمومية أن تقوم بذلك جيدًا

النماذج العمومية الكبيرة بارعة في التعرف على الأنماط عبر بيانات واسعة. يمكنها إبراز مرشحين يشبهون مجموعات أدت جيدًا تاريخيًا في أماكن أخرى.

لكن ما لا يمكنها فعله تلقائيًا هو فهم منظمتك على نحو خاص. فهي لا تعرف ما الذي يشترك فيه أصحاب الأداء العالي لديك بما يتجاوز ما هو مرئي في بيانات التدريب المعممة.

تلك القيد مهم. الإشارات التي تتنبأ بالنجاح لمهندس أول في شركة برمجيات سريعة النمو ليست نفسها التي تتنبأ بالنجاح لمهندس أول في مؤسسة مالية منظمة.

النماذج المحددة بالسياق والمُدرّبة على بيئتك، وسير العمل لديك، وأنماط أصحاب الأداء العالي الفعلية يمكنها اتخاذ قرارات معايرة للنتائج التي تهمك بدلًا من استنتاجات عامة من بيانات الآخرين.

خريطة جنبًا إلى جنب تُظهر منطقة فارغة مقابل خريطة مدينة غنية بالطرق لتوضيح الإرشاد العام مقابل الإرشاد المحدد حسب السياق.
السياق مهم. النموذج العام يعطي خريطة تقريبية؛ النموذج المعاير يعطي طريقًا عبر بيئة عملك الفعلية.

كيف يبدو ذلك عمليًا

يظهر الفرق العملي في مرحلة المقابلة. التقييم القائم على النماذج النائبة يمرّر المرشحين الذين تشبه خلفياتهم إلى حد بعيد الموظفين السابقين.

تقييم القدرة يمرّر المرشحين الذين أظهروا المهارات والسلوكيات ذات الصلة، حتى لو بدا المسار الذي اتخذوه لتطويرها غير تقليدي على الورق.

ذلك يغيّر أكثر من ترتيب الأسماء. إنه يغيّر مجموعة المرشحين نفسها، لأن مرشحين كانوا سيُستبعدون بواسطة منطق النماذج النائبة يصبحون مرئيين الآن.

المقال الختامي في هذه السلسلة يغطي جانب المشتري من المعادلة: ما الذي يجب أن يطالبه به قادة الموارد البشرية عندما يدّعي بائع أن نظامه يتخذ قرارات توظيف أفضل.

الخلاصة

  • الذكاء الاصطناعي الجيد يقيم القدرة والسياق والمسار بدلاً من الاعتماد على مؤشرات السيرة الذاتية وحدها.
  • النتيجة العملية ليست مجرد ترتيب مختلف لمرشحين مألوفين، بل الوصول إلى مجموعة مرشحين مختلفة وغالبًا أقوى.

المراجع

  1. 1. Harvard Business School و Accenture. Hidden Workers: Untapped Talent. https://www.hbs.edu/managing-the-future-of-work/Documents/research/hiddenworkers09032021.pdf
  2. 2. Harvard Business School Working Knowledge. How to Tap the Talent Automated HR Platforms Miss. https://www.library.hbs.edu/working-knowledge/how-to-tap-the-talent-automated-hr-platforms-miss

التالي في هذه السلسلة

ما الذي يجب أن يطالب به قادة الموارد البشرية فعلاً

يجب على قادة الموارد البشرية أن يطالبوا بوضوح الإشارات، والتخصيص التنظيمي، والقابلية للتشريح، والتكامل مع الأنظمة القائمة، وأدلة مرتبطة بنتائج الأداء بدلاً من عروض تقديمية مسرحية.

ما الذي يستطيع الذكاء الاصطناعي فعله وما لا يستطيعالجزء 2 من 3

ابقَ في صدارة تطورات المنظومة

رسالة إلكترونية واحدة في الأسبوع. أبحاث أصلية، كتيبات تشغيل، وإشارات منظومية مهمة - بلا حشو، بلا رسائل مزعجة.