人工智能在帮助公司高效安全进行商业活动的同时,也变成了某些企业甚至行业的竞争对手。建立在二阶矩阵基础上的传统咨询服务正在接受百万阶矩阵的人工智能的挑战。谷歌亚马逊等掌握数据技术资源的公司可能会接手麦肯锡贝恩的工作。人工智能的浪潮来袭,被淹没还是乘浪前行?

最新一期《经济学人》特别报告聚焦人工智能给商业带来的机遇与挑战:人工智能正在改变企业筛选、雇佣和管理人才的模式,也将使工作场景变得更为高效、安全,也更加古怪。与此同时,一个提供AI专业知识和技术帮助的繁荣生态系统应运而生。最后,我们应该注意到人工智能在大体上是有益于商业的,但也要注意陷阱。

最新一期《经济学人》特别报告聚焦人工智能给商业带来的机遇与挑战:人工智能正在改变企业筛选、雇佣和管理人才的模式,也将使工作场景变得更为高效、安全,也更加古怪。与此同时,一个提供AI专业知识和技术帮助的繁荣生态系统应运而生。最后,我们应该注意到人工智能在大体上是有益于商业的,但也要注意陷阱。

其实人力资源(HR)部门这个名字起得很差。除了劳累过度的员工、笨重的技术和成堆的员工手册之外,这个部门没什么别的资源了。

比如,消费品公司强生公司每年都会收到约 120 万份申请应聘仅有的 25,000 个空缺岗位。支持人工智能的系统可以更快地扫描简历,并决定候选人是否合适。

根据 HiredScore 公司(一家初创公司,主要帮助强生之类的雇主用算法筛选岗位候选人)的 Athena 所说,通常只有约 15 – 20% 的申请人具备工作的资质,但是落选者却很少被告知他们为什么没有被录用,更不会给他们指出哪些是更适合他们的工作。他说道,技术正在帮助「候选人重拾尊严」。

芯片制造商英伟达每年也会收到远超能够处理数量的简历,因此英伟达花了一年的时间建造了自己的系统来预测哪些候选人是值得进行第二轮的面试的。

系统已经识别出招聘人员没有注意到的模式:比如,提交超长简历的候选人的表现通常会比别人差,因此这些简历上超额的单词会对申请人不利。

在初创公司 HireVue 的帮助下,希尔顿酒店把平均 42 天的聘用时间缩短到了 5 天。HireVue 分析候选人回答问题的视频,使用人工智能技术判断他们的口头表达能力、语调和手势。

埃森哲咨询公司(拥有 435,000 名员工,该公司在聘用人员时同样使用 HireVue)的人力资源总监 Ellyn Shook 表示,这在审核来自不同文化、语言背景的候选人时尤其有用。

雇主通常愿意雇佣与他们具有类似特征的申请人,这种倾向性降低了工作环境的多元化。

比如,管弦乐队的成员通常多是男性。当乐队在招聘乐手时引入「盲选」规则时,女性音乐家的数量才会上升。算法可以充当虚拟屏幕的角色,让整个招聘过程更加公平。

Pymetrics 是一家初创公司,它的客户包括消费品巨头 Unilever 和搜索公司 Nielsen 等。Pymetrics 为候选者提供了一套测试,忽略了诸如性别、种族和教育水平等因素。公司在招聘前期让候选人参与其中。

这种测试替代了之前他们对候选人记忆力、对待风险的态度等约 80 项的考核。然后,Pymetrics 使用机器学习拿顶级员工与候选者进行比较,并预测他们与职位的适合性。这能帮助那些在传统审核中不具资格的候选人。

另一家帮助企业变得多元化的公司是 Textio,这是一家使用人工智能改善职位描述的公司。

例如,它发现像「利益共享人」和「协同效应」这样的企业术语往往会把一些候选人吓走,尤其是非白种人,并且女性会更少申请在描述中出现「管理团队」等字眼的职位,相反像「发展团队」这类描述就要好很多。Textio 老板 Kieran Snyder 表示,调整工作描述能够使具备资质的人员投递申请的数量提升 25%,并提高少数群体的员工数量。

招聘人员通常会遇到具有良好资质的候选人,却因为仅仅和申请的特定职位不匹配而不能录用。

在过去,当适合这些良好候选人候选人的岗位又有空缺时,公司却没有办法把他们重新定位到这些岗位中。人工智能将有可能实现「重新定位之前被公司吸引的候选人」,强生人才招聘的副经理 Sjoerd Gehring 说道。这家医疗保健巨头使用 HriedScore 对候选人进行评分。在有岗位空缺时,系统会自动生成一份可能适合的候选人名单。Gehring 表示,这将节省大量的成本。

人工智能还能帮助管理员工。Nielsen 的 Chris Louie 说道,即使是大公司专业的 HR 和招聘人员也不可能对公司内部来自不同国家不同部门的人才全都了如指掌。

Nielsen 正在使用人工智能来改善内部人才的流动性。与 Nielsen 合作的创业公司 Twine Labs 根据员工数据和工作要求为新的职位提供内部的候选人,大大提升了公司内部人员的流动性。Twine Labs 的老板 Joseph Quan 表示,约一半建议的人员都获得了批准并得到晋升。这与人工招募人员的成功率大致相同。

人工智能的另一个用途是帮助雇主减少人员流失。平均而言,替换一名员工要耗费公司相当于该员工职位 20 % 年薪的资金,有时甚至会更多。

软件公司 Workday 已经开始预测员工离职的可能性。可能性的预测包含约 60 个因素——如工资、假期间隔时长以及员工直属经理人员的轮换时间等——系统对那些有离职风险的人员进行标记,这样公司可以尝试留下这些人员。

Arena 是一家与医院和护理公司合作的初创公司,医院和护理公司的人事变动率很高,这些地方甚至在招人之前就要考虑留人的方法。Arena 的老板 Michael Rosenbaum 表示,他们通过使用申请职位时和第三方的数据来预测哪些申请人可能会停留 1 年以上,Arena 将客户的平均人员变动率降低了 38%。

未来人工智能还能被用来决定薪资水平。Infosys 正在研究如何根据员工表现和与同行的薪酬对比,利用人工智能决定何时提升员工的薪资水平。

Infosys 的产品管理和战略负责人 Sudhir Jha 表示,这项技术不会将偏见或个性特征纳入考量因此会使薪酬更加公平。但是也存在员工欺骗系统的风险。

上述所说的一切都指向了人工智能领域一个普遍的问题:透明度。公司需要不断监控算法。

Rosenbaum 表示,在美国歧视少数民族等受保护群体是违法的,公司必须能够证明他们从这些群体中招募的人员要与总人口成比例,并且这一过程不能有任何偏见。初创公司的老板们表示,他们为客户提供足够透明的算法,并定期进行检查确保算法中不存在偏见的成分。但是随着人工智能越来越普遍,对算法会加剧歧视的担心也会愈发严重。

招聘过程只是人工智能在技术层面影响员工一个例子。招聘人员的数量将会下。

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