Dapatkan dengan program

Ingin pekerjaan dengan multinasional yang sukses? Anda akan menghadapi banyak kompetisi. Dua tahun lalu Goldman Sachs menerima seperempat juta aplikasi dari siswa dan lulusan. Itu bukan hanya peluang yang menakutkan bagi pekerjaan kerja; Mereka adalah masalah praktis bagi perusahaan. Jika tim yang terdiri dari lima staf sumber daya manusia Goldman, bekerja 12 jam setiap hari, termasuk akhir pekan, menghabiskan lima menit di setiap aplikasi, mereka akan membutuhkan waktu hampir satu tahun untuk menyelesaikan tugas menyaring tumpukan.

Tidak mengherankan bahwa sebagian besar perusahaan besar menggunakan program komputer, atau algoritma, ketika datang untuk menyaring kandidat yang mencari pekerjaan junior. Dan itu berarti pelamar akan mendapat manfaat dari mengetahui dengan tepat apa yang dicari algoritma.

Victoria McLean adalah mantan manajer headhunter dan rekrutmen perbankan yang mendirikan bisnis yang disebut City CV, yang membantu kandidat pekerjaan dengan aplikasi. Dia mengatakan sistem pelacak pelamar (ATS) menolak hingga 75% dari CV, atau resume, sebelum manusia melihatnya. Sistem seperti itu berburu kata kunci yang memenuhi kriteria majikan. Salah satu tip adalah mempelajari bahasa yang digunakan dalam iklan pekerjaan; Jika inisial PM digunakan untuk manajemen proyek, maka pastikan PM muncul di CV Anda.

Ini berarti bahwa CV generik dapat jatuh pada rintangan pertama. Ms McLean memiliki klien yang telah menjadi anggota senior angkatan bersenjata. Pengalamannya menunjuk pada pekerjaan potensial dalam pelatihan dan pendidikan, pengadaan atau penjualan pertahanan. Strategi terbaik adalah membuat tiga CV berbeda menggunakan set kata kunci yang berbeda. Dan Jobhunters juga perlu memastikan bahwa profil LinkedIn mereka dan CV mereka saling menguatkan; Sebagian besar perekrut akan menggunakan situs web untuk memeriksa kualifikasi kandidat, katanya.

Melewati tahap ATS mungkin bukan hambatan teknologi hanya Jobhunter. Banyak perusahaan, termasuk Vodafone dan Intel, menggunakan layanan wawancara video yang disebut Hirevue. Calon ditanyai saat program buatan-intelijen (AI) menganalisis ekspresi wajah mereka (mempertahankan kontak mata dengan kamera disarankan) dan pola bahasa (terdengar percaya diri adalah triknya). Orang yang melambaikan tangan atau membungkuk di kursi mereka cenderung gagal. Hanya jika mereka lulus tes itu, pelamar akan bertemu dengan beberapa manusia.

Anda mungkin mengharapkan program AI dapat menghindari beberapa bias metode perekrutan konvensional terutama kecenderungan pewawancara untuk mendukung kandidat yang menyerupai pewawancara. Namun diskriminasi dapat muncul dengan cara yang tidak terduga. Anja Lambrecht dan Catherine Tucker, dua ekonom, menempatkan iklan yang mempromosikan pekerjaan dalam sains, teknologi, teknik, dan matematika di Facebook. Mereka menemukan bahwa iklan itu lebih kecil kemungkinannya untuk ditunjukkan kepada wanita daripada pria.

Ini bukan karena bias sadar pada bagian dari algoritma Facebook. Sebaliknya, wanita muda adalah kelompok demografis yang lebih berharga di Facebook (karena mereka mengendalikan banyak pengeluaran rumah tangga) dan dengan demikian iklan yang menargetkan mereka lebih mahal. Algoritma yang ditargetkan secara alami di mana laba atas investasi tertinggi: untuk pria, bukan wanita.

Dalam buku mereka* tentang kecerdasan buatan, Ajay Agrawal, Joshua Gans dan Avi Goldfarb dari Rotman School of Management Toronto mengatakan bahwa perusahaan tidak bisa hanya mengabaikan hasil seperti mereka sebagai efek samping yang tidak menguntungkan dari sifat algoritma [kotak hitam ". Jika mereka. Jika mereka. Temukan bahwa output dari sistem AI adalah diskriminatif, mereka perlu mengetahui mengapa, dan kemudian menyesuaikan algoritma sampai efeknya menghilang.

Kekhawatiran tentang bias potensial dalam sistem AI telah muncul di berbagai bidang, dari peradilan pidana hingga asuransi. Dalam perekrutan juga, perusahaan akan menghadapi risiko hukum dan reputasi jika metode perekrutan mereka ternyata tidak adil. Tetapi mereka juga perlu mempertimbangkan apakah program melakukan lebih dari sekadar menyederhanakan proses. Misalnya, apakah kandidat yang sukses memiliki karier yang panjang dan produktif? Staf Churn, bagaimanapun, adalah salah satu biaya rekrutmen terbesar yang dihadapi perusahaan.

Mungkin juga ada perlombaan senjata karena kandidat belajar bagaimana menyesuaikan CV mereka untuk lulus tes AI awal, dan algoritma beradaptasi dengan menyaring lebih banyak kandidat. Ini menciptakan ruang lingkup untuk bias potensial lain: kandidat dari rumah tangga yang lebih baik (dan dari kelompok tertentu) mungkin lebih cepat memperbarui CV mereka. Pada gilirannya, ini mungkin mengharuskan perusahaan untuk menyesuaikan algoritma mereka lagi untuk menghindari diskriminasi. Harga kecerdasan buatan tampaknya mungkin merupakan kewaspadaan kekal.

Terlebih lagi, jika Anda tertarik pada lembar decking kapal EVA atau pad Eva Sup & Eva Traction Pad , jangan ragu untuk menghubungi kami.

Tim Melors

2018.09.27

E-mail: admin@melorsfoam.com

Skype: Helen.oscar

Whatsapp:+86-13699812532

Tel:+86-752-3553578