Provocările și oportunitățile Amazonului folosind învățarea automată pentru recrutare

Învățarea automată a existat de șaizeci de ani, dar tocmai recent s-au reunit o confluență de factori care au permis câmpului să facă progrese exponențiale: date crescute enorm, algoritmi îmbunătățiti semnificativ și hardware-ul computerului mult mai puternic. [1] Drept urmare, învățarea automată devine omniprezentă. De exemplu, într-un studiu recent realizat pe 170 de organizații industriale, 96% dintre respondenți au fost de acord sau au fost de acord cu tărie că învățarea automată automatizează managementul schimbării proceselor în cadrul organizației lor. Două avantaje ale învățării automate sunt procesele de autoadaptare care pot îmbunătăți personalizarea și procesele de auto-reparare care își pot rezolva propriile probleme. [2] În timp ce învățarea automată nu poate fi utilizată pentru a trage concluzii cauzale, poate fi implementată pentru a face predicții, cum ar fi recomandări personalizate pentru clienți, prognozarea loialității pe termen lung a clienților, anticiparea performanței viitoare a angajaților și evaluarea riscului de credit al solicitanților de împrumut. [3 ]

Pe măsură ce învățarea automată devine mai larg utilizată, se aplică unui număr tot mai mare de industrii și funcții corporative. Recrutarea nu face excepție. Astăzi, companiile iau în medie 42 de zile la un cost mediu de 4.129 USD pentru a completa fiecare cerere. În plus, greșelile de angajare sunt extrem de costisitoare: un studiu a constatat că 41% dintre angajatori au estimat că o singură cheltuială proastă costă cel puțin 25.000 de dolari, iar 25% au stabilit cifra la 50.000 de dolari sau mai mult. Când miza este atât de mare și războiul pentru talente devine doar mai competitiv, companiile trebuie să caute orice avantaj.

Amazon a fost neobișnuit de potrivit pentru a intra în învățarea automată pentru spațiul de recrutare, deoarece deja a implementat în mod eficient învățarea automată în altă parte a companiei. Amazon și-a împins capacitatea de învățare automată prin crearea Echo și a platformei vocale Alexa care o alimentează, ceea ce a fost efectiv Watson de la Amazon - un proiect lunar care a construit o capacitate care putea fi valorificată în întreaga companie. Alexa „a stimulat o renaștere mai mare a AI la companie”, permițând Amazon să aplice capabilitățile dezvoltate prin Alexa la alte produse precum Fire TV, cumpărături vocale, bagheta Dash pentru Amazon proaspăt și, în cele din urmă, Amazon Web Services. [4] Învățarea automată este acum încorporată în cultura Amazon.

Având în vedere aceste succese importante, Amazon a încercat recent să integreze învățarea automată în procesul său de recrutare. „Instrumentul experimental de angajare al Amazonului a folosit inteligența artificială pentru a oferi candidaților la locuri de muncă scoruri cuprinse între una și cinci stele - la fel ca cumpărătorii care evaluează produsele pe Amazon”. Inițial, Amazon a avut mari speranțe pentru proiect: „Toată lumea a vrut acest sfânt graal ... au vrut literalmente să fie un motor în care îți voi oferi 100 de CV-uri, va scuipa primii cinci și îi vom angaja pe aceia . ” Din păcate, proiectul s-a blocat și a fost în cele din urmă abandonat odată ce s-a stabilit că algoritmul dezvoltat de mașini a fost părtinitor împotriva femeilor: a penalizat CV-urile care includ cuvântul „femei” și a favorizat candidații care s-au descris folosind termeni mai des întâlniți la inginerii de sex masculin. „CV-uri precum„ executate ”și„ capturate ”. [5] Potrivit expertului în recrutare Kaya Payseno, Amazon a făcut trei greșeli critice: gândirea părtinirii vine de la mașină, limitarea setului de date și derivarea previziunilor viitoare din evenimente trecute. [6] Dacă Amazon ar fi recunoscut aceste neajunsuri, probabil că proiectul ar exista și astăzi.

În ciuda acestui eșec, există încă oportunități pentru Amazon de a învăța de la alte organizații care utilizează în mod eficient învățarea automată în cadrul procesului lor de recrutare. Potrivit Susan Poser și Sharad Sinha de la Oracle, „cu strategia corectă, computerele pot găsi corelații pe care oamenii le trec cu vederea, ducând la candidați mai buni.” [7] Companiile „pregătesc algoritmi de învățare automată pentru a ajuta angajații să automatizeze aspectele repetitive ale procesului de recrutare. precum CV-ul și revizuirea cererii; ” ei integrează, de asemenea, învățarea automată în alte aspecte ale procesului, cum ar fi aprovizionarea cu talente și selectarea și implicarea candidaților. Indigo, cel mai mare lanț de librării din Canada, cu 6.500 de angajați, a folosit învățarea automată pentru a reduce costul pe angajare cu 71% și a tripla cantitatea de candidați calificați în grupul de solicitanți. Alte tehnologii ajută companiile să acceseze marea cantitate de candidați pasivi: de exemplu, Entelo susține că algoritmul său Mai probabil să se mute poate identifica persoanele care au o probabilitate de 30% de a schimba locul de muncă în următoarele nouăzeci de zile. [8] Toate acestea sunt oportunități importante pe care Amazon trebuie să le ia în considerare, deoarece își construiește forța de muncă masivă.

învățare

Summit: Căi către un viitor digital digital

AI pune Moderna la o distanță izbitoare de a bate COVID-19

Când ne uităm la viitorul Amazon cu învățarea automată în procesul de recrutare, rămân întrebări deschise, inclusiv (1) ce condiții sunt necesare pentru ca învățarea automată să adauge valoare nu numai recrutării, ci și selecției; (2) este părtinirea mașinii echivalentă cu părtinirea umană; și (3) ce se poate face pentru a elimina prejudecățile mașinii în viitor.