
معاينة الرؤى
ما الذي يجب أن يطالب به قادة الموارد البشرية فعلاً
فصل المقالان الأولان في هذه السلسلة بين المسرحية الذكائية وتقييم القدرة الفعلي. يتناول هذا الجزء الأخير ما الذي يجب أن تفعله بهذه الفكرة عندما تكون في عملية شراء.
إذا كنت تقيم تقنيات التوظيف، أو تعيد النظر في تقنية اشتريتها سابقًا، فهناك مجموعة أسئلة تختصر العرض المصقول أسرع من أي شيء آخر تقريبًا.
الأسئلة التي تختصر العرض التوضيحي
الواجهة النظيفة والشروحات الواثقة في عرض البائع تخبرك بقليل عن ما يفعله النظام فعليًا أو ما إذا كان سيحسّن نتائج التوظيف.
ابدأ بسؤال الإشارة: ما الإشارات التي تقيمونها، وكيف تم اختيارها؟ إذا كان الجواب يتركز على الكلمات المفتاحية، مطابقة المؤهلات، أو تحليل السير الذاتية بمساعدة الذكاء الاصطناعي، فأنت أمام غلاف أذكى لنفس العملية القديمة.
اسأل بعد ذلك عن التخصيص التنظيمي. إذا لم يستطع البائع شرح كيف يتكيف النموذج مع صناعتك، وأدوارك، وبيئتك، فهم يطبقون نظامًا عموميًا على سياق محدد ويدّعون أنه ذكاء.
اطلب دليلًا على أن النظام يتنبأ بالأداء بدلاً من مجرد زيادة معدل التوظيف، واطلب من البائع أن يشرح لماذا تم ترتيب مرشح في المرتبة الأولى بمصطلحات محددة وقابلة للتدقيق.

سؤال التكامل الذي يخطئ فيه معظم المشترين
غالبًا ما يقيم المشترون المؤسساتيون تقنية التوظيف كما لو أنها تعيش خارج كومة الموارد البشرية الأخرى. ذلك خطأ، ويستفيد البائعون أحيانًا عندما يرتكب المشترون هذا الخطأ.
القيمة الأعمق عادة لا تأتي من استبدال ATS أو HRIS. تأتي من جعل تلك الأنظمة أكثر ذكاءً عبر التعلم من بيانات القوة العاملة التي جمعتها بالفعل: من تم توظيفه، من أدّى جيدًا، من بقي، ومن غادر.
الأداة التي لا تستطيع التكامل مع الأنظمة القائمة أو التعلم من بيانات المنظمة الحالية مضطرة للاعتماد على أنماط عامة قد لا تعكس واقعك على الإطلاق.
السؤال الأفضل ليس ما إذا كان ينبغي التخلص من الكومة، بل كيف نطبّق ذكاءً أفضل على سير العمل والأدلة التي تملكها بالفعل.

ما الذي يتطلبه الذكاء الاصطناعي العادل فعلاً
خفض التحيز في ذكاء التوظيف ليس ميزة يمكن تفعيلها. إنه نتيجة لما تقيمه الإشارة في النظام والبيانات التي تدرب عليها.
النظام المدرب على بيانات توظيف تاريخية متحيزة سيعيد إنتاج تلك الأنماط ويعرضها كذكاء. هذا ليس افتراضيًا؛ إنه الوضع الافتراضي عندما يُطبّق التعلم الآلي على الماضي دون التشكيك فيما إذا كان الماضي يستحق التكرار.
تتطلب الأنظمة الأكثر عدلاً خيارًا متعمّدًا لتقييم إشارات تم التحقق من صلتها بالأداء بدلًا من إشارات مترافقة فقط مع قرارات التوظيف السابقة. كما تتطلب مراقبة النتائج عبر المجموعات الديموغرافية وإتاحة وزن الإشارات بدرجة تكفي للتفتيش.
بالنسبة لقادة الموارد البشرية القلقين بشأن الأخلاق أو الامتثال أو كليهما، ينبغي أن تكون تلك الدرجة من الشفافية مطلبًا ابتدائيًا لا ميزة مدفوعة.
إطار لاتخاذ القرار
يبدأ إطار الشراء العملي بجودة الإشارة: ما الذي يقيسه هذا النظام فعلاً، وهل ثمة دليل على أنه يتنبأ بالأداء بدلاً من أن يعكس التوظيفات السابقة؟
اسأل بعد ذلك ما إذا كان النموذج يفهم سياق تشغيلك أم أنه لا يزال يقوم بتنبؤات عامة مع تكنولوجيا مثيرة فوقها.
أخيرًا، حوّل النقاش بعيدًا عن قوائم الميزات إلى النتائج. ماذا حدث لمنظمات مشابهة لك، في أدوار مماثلة، بعد الاعتماد؟ العملاء المرجعيون ذوو حالات استخدام قابلة للمقارنة أهم من جولة تعريف مصقولة.
قادة الموارد البشرية الذين يتجنبون خطأ شراء مكلف آخر هم أولئك الذين يفهمون الآن الفرق بين الأتمتة المتقدّمة والذكاء الحقيقي للأداء.

الخلاصة
- المشترون الأقوياء في الموارد البشرية يطالبون بوضوح الإشارات، والقابلية للتفسير، والتخصيص التنظيمي، ودليل مربوط بالنتائج بدلاً من ثقة العرض التوضيحي.
- النظام الصحيح يجعل كومة التوظيف الحالية أكثر ذكاءً. لا يروّج لنفس سير العمل القديم بلغة أكثر إثارة فحسب.
المراجع
- 1. Harvard Business School و Accenture. Hidden Workers: Untapped Talent. https://www.hbs.edu/managing-the-future-of-work/Documents/research/hiddenworkers09032021.pdf
- 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
ركائز المحتوى