AI parādīšanās ir skārusi arī citas jomas, un viens no upuriem ir vervēšana. Tā kā tehnoloģija attīstās strauji, tā nodrošina papildu funkcijas, lai efektīvi un ātri paātrinātu darba pieņemšanas procesu. Lai gan AI loma darbā pieņemšanā ir ļoti sarežģīta, eksperti jau ir pauduši, ka AI ir jāpārvalda piesardzīgi, lai saglabātu šīs kritiskās parādības ētiskās robežas.

Navigācija ētiskos apsvērumos

Reed Screening izpilddirektors un Better Hiring Institute vadītājs Kīts Rosers piedāvāja AI lietojumprogrammas virzienu. Viņš teica, ka ir ļoti svarīgi ļaut mašīnām labi veikt savu darbu, neradot neobjektivitāti procesā. Viņš uzsver, ka mākslīgā intelekta darbā pieņemšanas sistēmām ir nepieciešama ētiska pārvaldība, lai garantētu vienlīdzību, padomu sniegšanu un labu ētikas piemērošanu. Šeit visu partiju parlamentārā grupa par nodarbinātības modernizāciju piesaistīja vairākus praktizējošus ekspertus no dažādām jomām, lai izveidotu ideālas vadlīnijas darbā pieņemšanai ar mākslīgo intelektu.

Šāda mērķtiecīga pieeja ir apzināts veids, kā apmierināt vajadzības pēc diviem dažādiem ziņojumiem, kuru interesēs tie atbilst atbildīgā AI personāla atlases vadlīnijām, kuras iepriekš atklāja Zinātnes, tehnoloģiju un inovāciju departaments. Kamēr iepriekšējais dokuments ir par iepirkumu stratēģijām, APPG ir plānots kā visaptverošāks ietvars, kas aptver gan darba devēju, gan darba meklētāju ļaunprātīgu izmantošanu un ētikas ievērošanu. 

Neobjektivitātes un ļaunprātīgas izmantošanas novēršana

AI sistēmas, kas ļauj labāk pieņemt kandidātus un ievērojami ietaupīt cilvēkresursus, arī sniedz daudzsološus ieguvumus. No otras puses, neobjektivitāte šādos pasākumos kļūst vēl skaidrāka. No otras puses, Future Work direktors Ralfs “Vaits” saka, ka mākslīgais intelekts var ļoti precīzi saskaņot līdzīgas darba vietas.  Lai gan šīs iekārtas var veikt darbu ar augstu precizitāti, cilvēka iejaukšanās nevar tikt apdraudēta. Regulāri veiktie auditi var palīdzēt novērst sistēmu novirzes, ja tās izriet no datu kopām, sistēmas darbības vai apgūtiem modeļiem. 

AI ir arī konstrukcija, kas paredzēta darba meklētāju pieņemšanai darbā, un tas ir ietekmējis arī AI darbā pieņemšanas procedūras. Ja šādi rīki tiek izmantoti pareizajiem mērķiem, tie var palīdzēt cilvēkiem, kuri izmanto dziļu viltojumu un citas viltotas prakses, lai piesaistītu un pievilinātu, kas padara procesus grūti pamanāmus. Tādējādi mums būs vajadzīgas noteiktas noteikumu izstrādes struktūras, lai risinātu strīdus starp dažādām neatkarīgām struktūrām un uzlabotu pārredzamību. Likumprojekta sponsors Lord Holding Back teica, ka papildus principu veidošanai, kas atbalsta inovāciju, viņš arī aicina izveidot principus, kas atbalsta godīgumu, neskatoties uz tiem. Viņš minēja, ka likmes netika ieguldītas, taču bija dažādas iespējas.

Tādējādi ir vajadzīgas vienotas pūles, lai risinātu AI radītās problēmas. Turklāt Dr. Hjū Fērnals-Viljamss, Lankasteras universitātes pasniedzējs; Tamāra Kvina, Osborne Clarke juriste; un Estelle McCartney, Arctic Shores mārketinga vadītāja, bija dažas no galvenajām personām, kas piedalījās rūpīgajās APPG diskusijās. Viņus pārsteidz caurskatāmība un noteikumi, vienlaikus fiziski atgādinot par ieguvumiem, ko sniedz dažādi viedokļi, kas veido praksi.  

Līdzsvaro automatizāciju un cilvēka pieskārienu

Automatizācija darbā pieņemšanas procesā neapšaubāmi būtu palīdzējusi uzlabot efektivitāti. Tomēr Vaits atceras, ka nedrīkst pārmērīgi izmantot tehnoloģijas, pieņemot darbā, jo tās var to negatīvi dehumanizēt. Atšķirības noteikšana starp automatizāciju un cilvēka elementu būs galvenais, lai nodrošinātu, ka darbā pieņemšanas prakse būs gan godīga, gan empātiska. Paredzams, ka atsauksmes no vairāk nekā simts darbā pieņemšanas organizācijām vēl vairāk uzlabos pašreizējo labākās prakses rokasgrāmatu, kuru drīzumā plānots izlaist. 

Šāda pieeja, kas ietver savstarpēju sapratni, cenšas risināt AI automatizācijas problēmas un vienlaikus izceļ tās pozitīvos aspektus darba devējiem un potenciālajiem darbiniekiem. Šajā strauji mainīgajā vidē personāla atlases speciālisti un darba meklētāji saskaras ar izaicinājumu pielāgot savas metodes šīm dinamiskajām pārmaiņām, kas saistītas ar AI. Galvenais būtu panākt atbildīgu pieņemšanu, lai iespējas un riski būtu labi līdzsvaroti.