招聘全靠AI?公司不倒才怪

招聘全靠AI?公司不倒才怪

----招聘全靠AI?公司不倒才怪//----[ http://www.caoding.cn]

2014年 , 亚马逊推出了一项新的招聘算法 , 以帮助它找到最佳的求职者 。 实验一年后 , 公司发现该工具对女性存在偏见 , 于是悄悄地关闭了这个项目 。 去年10月 , 当路透社爆料此事时 , 领英人才解决方案的产品负责人John Jersin对算法招聘的总体格局提出了自己的看法:如今的AI系统还不能自己做出招聘决定 。 技术尚未达到这个水准 。

他评论的言下之意是:完全仰仗AI系统进行人才招聘——这一天最终会到来 。 但斯坦福大学商学院组织行为学助理教授Adina Sterling的研究对这一观点提出了质疑 , “人才招聘”实则是公司的“人才战略” , 如果你认为AI可以代替实施 , 这是一种深刻的误解 。

在与他人合著并发表在《Strategy Science》上的一篇新论文中 , Adina Sterling阐述了她的观点:招聘人才与企业长期战略密不可分 。 她还解释了为什么将招聘任务委托给计算机 , 至少在可预见的未来 , 这么做可能会削弱公司的战略潜力 。

她说:“科技所起的作用越来越大 , 在这样的时刻 , 更应当重视更高层次的战略问题 。 ”

从招聘网站到算法招聘

大约20多年前 , 当Monster.com这样的招聘平台出现在网络上时 , 机器在招聘中的使用变得广泛起来 。 这些网站让企业招聘变得更有效率 , 同时也扩大了招聘规模 。 曾经一个职位只会收到20封求职信 , 如今却在几分钟内收到200个投递信息 。

Adina Sterling说 , “招聘智能化以后 , HR绝大部分工作都集中在Sourcing(指通过各种途径主动寻找人才)方面 。 HR要把合适的人才不断加入“候选人池” , 并与不理想的候选人进行区分 。

如今 , 65%到70%的工作申请首先接触到的是机器 。 经过计算机初步筛选之后 , 最适合的候选人才被移交给人类HR 。 计算机越来越善于理解信息 , 且通过网络可以获取海量信息 , 这种情况下 , 大多数招聘算法相对严格的过滤条件就产生了问题 。

Adina Sterling表示:候选人不可能是一个模子里刻出来的 , 现在却很难找到与众不同的人才 。 比如 , 一个有即兴喜剧表演背景的人申请一份销售工作 , 人类HR兴许能发现这个候选人的潜力——销售需要口才和感染力 , 喜剧演员很可能适合这个职位 。 但是计算机是没法意识到这一点的 。

与此同时 , 算法和AI正在逐渐延申工作范围 , 之前是寻找人才放进人才库 , 慢慢地机器开始实际做出最终的聘用选择 。 虽然这种做法还不普遍 , 但发展势头明显 。 Sterling表示:如果我们将招聘理解为真正的公司战略 , 那么把它交给机器就构成了一个根本性的问题 。 人类仍需要做出很多战略层面的决定 , 学者们应当思考 , 在招聘领域 , 公司经理们的职责在哪里 。

招聘是战略

为了说明招聘是战略性的 , Sterling首先定义了这个术语的含义 。 当一个决定符合以下四个标准时 , 它就是战略性的:

不可逆:一旦做出决策 , 利益相关者就会相互承诺 , 竞争对手可用的选择将不可逆转地改变 , 而某些选项必然会被取消 , 其它选项也会被揭开 。

相关性:一个决策是否有利 , 取决于它与公司其它决策的一致性或互补性 。 在这方面 , 相关性关注决策者之间的信息共享和协调 。

竞争:竞争对手的反应会影响不同选择的价值 。 因此 , 对于想象中的未来 , 决策者必须从竞争对手的角度来预测他们如何应对各种选项 。

不确定性下的学习:招聘存在固有的不确定性 , 这不仅仅是添一个新职位 , 更是获取新知识、与新员工、社区、客户、供应商建立联系的过程 。

Sterling对各类人士进行了采访 , 包括招聘经理、AI和机器学习专家、人力资源技术创企的高管 , 之后得出结论 。 她认为以上条件都适用于招聘活动 , 因此“招聘”应该被赋予战略意义 。 就目前机器在招聘过程中的应用来看 , 它充当的角色还仅仅是编程和自动化 , 所以机器还够不上“人才战略” 。 战略层面应当包括上述四个要素 。

因此 , 人才战略意味着不仅要考虑应聘者的技能 , 还要考虑如何从整体上、始终如一地寻找人才 , 并将其融入到公司组织中 。 这也意味着需要长期坚持这一人力资本战略 , 鉴于战略存在“不可逆性” , 所以要改变已有的人才战略 , 公司将付出成本和代价 。

简而言之 , 招聘不是一次性为某个岗位找到最合适的人 , 而是一个不断补充人才库的过程 。 招聘需要将公司置于全球化视野当中 , 也意味着在快速变化的市场中找准方向 。 计算机不具备这种能力 。

人工智能的作用

但这并不是说要放弃采用算法招聘人才 。 Sterling表示 , AI在招聘中所起的作用应当与公司的人才战略保持一致 。 这意味着以下两件事 。

第一 , 招聘经理需要仔细研究现有的算法背后隐藏着什么 。 能进入候选人名单 , 往往已经通过计算机的层层筛选 , 而HR可能并不清楚机器是什么完成这些筛选的 。 虽然筛选的算法肯定是有效的 , 但比起10年前AI还没有普遍应用多靠人工挑选简历的时代 , 机器筛选可能会漏掉某些合适的候选人 , 比如前文提到的 , 擅长即兴喜剧表演的人很可能适合某个销售职位 , 但机器估计不会把他列入候选人名单 。

第二 , 在确定这些过滤条件是否需要调整之后 , HR应该考虑招聘算法的具体价值 。 是的 , 计算机能快速整理简历 。 但它还能做什么?或者说它做不了什么?然后 , 他们应该将这些见解纳入公司战略规划 , 进行更广泛的考量 。 盲目算法的利弊几何?

希望HR经理们能感觉到 , 自己应该对算法的工作负责 。 他们至少应该明白 , 招聘是HR的责任 , 而不应当全部推给机器 。


    推荐阅读