Рекрутинг в эпоху ИИ: как не взять на работу искусственный интеллект?

Как я уже не раз писал, мы активно задействуем ИИ на разных этапах найма: от составления профиля компетенций по вакансии до оценки кандидатов.

В т.ч. практические тестовые задания часто разрабатываем с помощью ИИ. Конечно, с учетом специфики тех задач, которые будут стоять перед сотрудником в конкретной должности.

Если кандидат на вакансию особо продвинутый (в плане нейросетей) – он пытается выполнить задание тоже с помощью ИИ.

Я обычно сразу вижу, кем выполнено задание – самим специалистом или нейросетью.

В первом случае текст может быть не до конца структурирован, могут встречаться ошибки в словах, пунктуации, сокращения слов, где-то текст может даже “плясать” и т.д. Т.е. в целом он не идеален, но это “живая” информация, в которой есть примеры из реальной жизни, из опыта кандидата. И это могут быть его уникальные примеры, которых нет ни у кого другого.

А во втором случае – текст чаще всего идеальный, без ошибок, структура подачи информации тоже идеальная, с нужными выделениями, отступами и пр. Но при этом за ним нет реального опыта человека и если начинать копать вглубь при общении по этим вопросам, это быстро становится понятно.

Как можно минимизировать ситуации, при которых кандидаты на вакансию будут пытаться делать тестовое задание с помощью нейросетей? Иногда мы просто прямо говорим об этом – чтобы они не использовали нейросеть, так как при анализе тестового задания вручную мы это увидим и это сразу снизит шансы человека на успешное прохождение по вакансии далее.

Вот такой фактчекинг в работе рекрутера, без которого уже сложно представить свою работу. Поэтому чем больше вы используете ИИ в работе, тем проще вам становится распознавать присутствие нейросетей в окружающем вас море контента.

А вы замечаете, если задание или текст создан нейросетью?

#нейросети #ИИ #подборперсонала #HR #рекрутинг