ב-79.4% מהמקרים, בינה מלאכותית מזהה נכונה את המועמדים המתאימים ביותר למשרות שפורסמו, כך עולה ממחקר שנערך לאחרונה על ידי DigAÍ בשיתוף פעולה עם חוקר ברזילאי מ-MIT.
הסקר ניתח ראיונות שנערכו דרך וואטסאפ והשווה את הציונים שניתנו על ידי הבינה המלאכותית להחלטות הסופיות של המנהלים. התוצאה הייתה שב-8 מתוך 10 מקרים, המועמדים שאושרו מאוחר יותר בתהליך המיון סווגו כ"מעל הממוצע".
דיוק זה משקף את יכולתה של הבינה המלאכותית להעריך אותות התנהגותיים שלעתים קרובות נעלמים מעיניהם של מגייסים אנושיים. לדברי כריסטיאן פדרוסה, מייסד ומנכ"ל DigAÍ, מטרת הטכנולוגיה אינה "לתפוס" את המועמד, אלא לתרגם תגובות שכאשר מנותחות יחד, מציעות קריאה שלמה ומדויקת יותר של איש המקצוע.
"ניתוח מסוג זה עוזר לצוותי משאבי אנוש לזהות אנשי מקצוע בעלי יכולת הסתגלות, עקביות ונטייה לשיתוף פעולה גדולים יותר - תכונות מפתח, אם כי קשה ללכוד אותן בתהליכים קונבנציונליים", הוא אומר.
כיצד עובד גיוס עובדים המופעל על ידי בינה מלאכותית?
המתודולוגיה משלבת אינטליגנציה רגשית חישובית, ניתוח שפה ומודלים סטטיסטיים המזהים דפוסי התנהגות. באודיו, לדוגמה, נצפים אותות קוליים כמעט בלתי מורגשים, אשר לאחר מכן מוצלבים עם מסדי נתונים מיומנים כדי לזהות מאפיינים הקשורים לביצועים מקצועיים.
בפועל, מערך ניתוחים זה מאפשר ל-DigAÍ להעריך התאמה תרבותית, בהירות וקוהרנטיות של תשובות, אפילו במצבים בהם יש ניגוד בין התוכן הנאמר לבין אופן אמירתו. תשובות מתורגלות יתר על המידה, טון נוקשה ותנוחה מלאכותית, שתמיד הבחינו בהם מגייסים מנוסים, הופכים כעת לבולטים עוד יותר במערכות בינה מלאכותית.
מצד שני, בחברות, טכנולוגיה מייצגת את ההזדמנות להפחית הטיות, לשפר את קבלת ההחלטות ולהבין את המועמדים בצורה מדויקת יותר, מעבר למה שנקרא "תחושת הבטן" במהלך הראיון.
"טכנולוגיה מרחיבה את מה שאנחנו יכולים לראות. כשאנחנו משלבים בין מה שנאמר לבין דפוסי התנהגות, אנחנו יכולים להבין את איכות ההיגיון, מעבר לתגובה, וכיצד המועמד תומך בטענותיו. זוהי אבולוציה שמביאה שקיפות והחלטות הוגנות יותר", מסכם פדרוסה.
