我們與許多 人工智慧招募 計畫合作，你意識到的一件事是，人力資源和人才招募並沒有張開雙臂歡迎這些工具。事實上，他們中的許多人都積極反對在招募和聘用過程中使用人工智慧，直到他們表達的一些擔憂得到解決。行銷人員經常提到的一種擔憂是，擔心 人工智慧會讓招募人員失去工作。
但這其實並不是人力資源專業人士對工作場所人工智慧持懷疑態度的首要原因。他們擔心的還有無數（有根據的）其他恐懼。以下是供應商、從業者和分析師最擔心的問題以及一些關於如何應對這些問題的想法。
演算法中的偏差
等等，什麼？ 人工智慧不應該 透過確保我們人類的主觀性成為一個有爭議的問題來消除過程中的偏見嗎？嗯，在完美的世界裡是的，但是誰創建了演算法呢？我們 電報號碼列表 願意！這意味著我們所有關於性別、種族、社會經濟地位和非傳統候選人的先入為主的觀念 都可以完全融入其中。即使是一個臭雞蛋也會毀掉一塊蛋糕。
如何應對：顯然人類不會很快去任何地方。無論如何，在招募中，採用一套全面適用於工具的標準是一個想法。另一種方法是利用購買或考慮人工智慧工具來重新評估…你的評估實踐。
供應商？ 與消除偏見的服務或平台合作，幫助您的新客戶避免成為未來的天網。您還可以幫助帶頭制定道德編碼標準以及使用人工智慧的程式設計師和雇主的行為準則 。 （咳嗽，ATAP，咳嗽）
候選人錯失恐懼症
在勞動市場緊張的情況下，求職者的「FOMO」現像是很常見的。你可能已經入圍但實際上沒有選擇的同一位候選人可能是今天的候選人，你會死不瞑目。非傳統候選人是這樣的：
人工智慧的精確性可能意味著學位要求、重罪、藥物測試和特定技能測試會淘汰那些經過一點修改後非常適合該職位的人。在這個市場上…誰想錯過這個機會呢？
如何解決這個問題：再次重新審視你的工作要求。有些人簡直就是愚蠢的。如今，很少有白領工作需要四年制學位，不需要額外的特定工作訓練。那為什麼要把它放在那裡呢？如果你有人工智慧或自動化評估過濾器，為什麼擔心不合格的人申請？抓住問題 宏觀和微觀轉換 的本質，擺脫犯罪記錄、藥物測試、教育要求或典型的 5-7 年經驗，特別是當你評估你的員工並發現這些事情都不重要時。在過去的幾年裡，我曾與一個人一起工作，他不需要從工作要求中刪除一些東西，而那個人正在招募眼科醫生。你是？那麼K。
供應商？ 您不必只是銷售人員。在遊戲的這個階段，人工智 回波數據 招募平台的銷售無論如何仍然是協商性的，所以利用這段時間來幫助你的客戶進行審計，以永遠改變他們的招募方式。
老樣子，老樣子
你們，我們之前已經談到過這一點，但值得重複一遍，這與普通的舊偏見不同。 我們以前做事的方式不能是我們現在做事的方式。 當您找到一個閃亮的新工具時，很容易將其插入您的流程（並不容易，但這是一種自然傾向），但這不是目標應該是什麼。是時候停止使用我們一直使用的相同招聘做法了，因為我們一直在使用它們。 對許多小公司來說，這是理所當然的事情，但你存在的時間越長，你需要做的招募就越多，你必須做得越快好吧，絕望的人們會忘記。
如何因應：過去的做法是變革管理專
的禍根。他們想幫助你改變，但在當今的一些大公司中這幾乎是不可能的。是否可以？是的。有可能嗎？不會。
供應商？ 我知道整合到其他更常用的系統中是目標，但如果您看看我上面為從業者提供的建議，您會發現幫助贏得變革者現在是您的任務。專注於創建使技術變革變得非常簡單的內容和流程，因為您的客戶必須對人員和流程進行更改。