لماذا بنيت مسؤول توظيف بالذكاء الاصطناعي يُظهر عمله

قصة HCIA، وراهن فردي على أن التوظيف يمكن أن يكون أسرع وأكثر إنسانية.

الشرارة

لقد كنت أكتب الأكواد لأكثر من عقد. كنت جيدًا في ذلك. لذا لم أتوقع أن يصبح البحث عن وظيفة أصعب مشكلة حاولت حلها على الإطلاق.

كل طلب شعر بنفس الشيء. صقل السيرة الذاتية، اضغط على إرسال، شاهدها تختفي. لا رد، لا سبب، فقط صمت. وكان لدي فكرة جيدة عما يحدث خلف هذا الجدار، لأنني رأيته من الداخل. مسؤولو التوظيف مدفونون تحت مئات المتقدمين، يعتمدون على الحدس أو أدوات الكلمات المفتاحية التي تكافئ الكلمات الرنانة على المهارات الفعلية. الأشخاص الجيدون تم تصفيتهم لأنهم كتبوا "طورت" بدلاً من "هندست". الضعفاء نجحوا لأنهم حفظوا الكلمات الصحيحة.

تلك التجربة بأكملها أصبحت بذرة HCIA.

التحدي

بناء منصة توظيف بالذكاء الاصطناعي بمفردي يعني القيام بكل وظيفة في وقت واحد. مدير منتج في الصباح، مهندس خلفي في الظهيرة، مصمم ومسوق في الليل. لكن عبء العمل لم يكن أبدًا الجزء الصعب. الجزء الصعب كان سؤالًا لم أستطع التخلص منه.

كان السوق مليئًا بالفعل بأدوات التوظيف بالذكاء الاصطناعي، ومعظمها كان لديه نفس المشكلة. أخفوا منطقهم. تظهر درجة، يتم ترتيب المرشح، ولا يمكن لأحد أن يخبرك لماذا. ليس مسؤول التوظيف، ولا الشخص الذي تقدم. عندما تساعد أداة في تحديد من يحصل على فرصة في وظيفة، فإن "فقط ثق بها" لا يكفي. لم أرغب في بناء شيء يجعل القرارات السيئة أسرع. أردت أن يكون التوظيف أكثر انفتاحًا مما كان عليه من قبل، حتى قبل أن يكون الذكاء الاصطناعي متورطًا على الإطلاق.

بناء الأساس

بدأت بالجزء الذي كان الأكثر إيلامًا، وهو فحص السير الذاتية.

لم تكن النقطة فقط استخراج البيانات من السيرة الذاتية. كانت شرح التطابق بطريقة يمكن للشخص التحقق منها. يقرأ HCIA السيرة الذاتية ويستخرج الأشياء المنظمة: المهارات، الخبرة، التعليم، المشاريع. ثم يصطف كل منها مقابل ما تطلبه الوظيفة بالفعل. وكل تطابق يأتي مع سبب مكتوب بلغة واضحة:

"المرشح لديه 5 سنوات من خبرة بايثون، مطابقًا لمتطلبك 3+ سنوات."

لا رقم غامض. فقط الدليل.

بعد ذلك جاءت المقابلات بالفيديو المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يسجل المرشحون إجابات لمجموعة من الأسئلة المحددة مسبقًا عندما يناسبهم. ينظر HCIA في كل إجابة عبر ثلاثة أشياء: المحتوى، التسليم، والمشاعر، ومرة أخرى، يشرح نفسه:

"المرشح تناول جميع النقاط الرئيسية الثلاث بثقة (درجة ثقة 77%)."

كل ما يقوله يشير إلى شيء حقيقي. لا صناديق سوداء.

تحت الغطاء

تحت كل ذلك، يستخدم HCIA معالجة اللغة الطبيعية لقراءة السير الذاتية ونسخ المقابلات، ونماذج المحولات لفهم ما يعنيه الشخص بالفعل بدلاً من مجرد مطابقة الكلمات المفتاحية، وطبقة تسجيل مبنية ليتم النظر إليها بدلاً من أخذها على الإيمان.

أصعب قرار اتخذته لم يكن اختيار نموذج. كان قرار عدم إطلاق أي شيء لا يمكن للنظام شرحه. إذا كانت ميزة تجعل الدرجات أكثر دقة قليلاً لكنها تحول المنطق إلى صندوق أسود، لم تدخل. تلك القاعدة الواحدة شكلت في النهاية كل قرار تقني تقريبًا جاء بعدها.

قابلية التفسير هي الأساس

العديد من المنتجات تعامل قابلية التفسير كشيء تضيفه لاحقًا. بالنسبة لـ HCIA، هي الشيء الذي كل شيء آخر مبني فوقه.

كل قرار يتخذه النظام يشير إلى دليل محدد: سطر في سيرة ذاتية أو لحظة في مقابلة. يمكن لمسؤولي التوظيف فتح أي درجة، رؤية ما دفعها، تجاوزها، أو طلب المزيد. الذكاء الاصطناعي لا يحصل على الكلمة الأخيرة. الشخص يفعل. هذا مهم لعدة أسباب. يبني الثقة مع الأشخاص الذين يقومون بالتوظيف. يعطي المرشحين عملية عادلة بالفعل ويمكنهم الاعتراض عليها. ويبقي الشركات على الجانب الصحيح من القواعد مثل قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي واللائحة العامة لحماية البيانات، التي بدأت تتطلب أن القرارات الآلية يمكن شرحها.

في التوظيف، "الخوارزمية قررت" يتحول إلى خطر قانوني حقيقي. HCIA مبني بحيث لا يضطر أحد أبدًا لقولها.

مواجهة التحيز بشكل مباشر

لا يمكنك التحدث عن الذكاء الاصطناعي في التوظيف دون التحدث عن التحيز. تتعلم النماذج من البيانات السابقة، وبيانات التوظيف السابقة مليئة بالتحيز البشري. النظام غير الشفاف لا يتخلص من هذا التحيز. فقط يخفيه خلف رقم يبدو محايدًا.

هذا مكان آخر حيث تكسب قابلية التفسير مكانتها. لأن كل قرار يمكن تتبعه، يصبح التحيز شيئًا يمكنك رؤيته بالفعل بدلاً من شيء مدفون في الرياضيات. أنا أبني وحدة مخصصة لكشف التحيز ترفع علمًا عندما تبدأ النتائج في الانحراف على طول خطوط لا علاقة لها بالوظيفة، حتى يتمكن مسؤولو التوظيف من اكتشافها وإصلاحها بدلاً من توسيع نطاقها دون معرفة. الشفافية ليست فقط حول الثقة. إنها حول القدرة على اكتشاف ما يحدث بشكل خاطئ بينما لا يزال هناك وقت لفعل شيء حيال ذلك.

واقع المؤسس الفردي

العمل بمفردك يجعلك صادقًا بشأن المقايضات.

لقد قمت بمصدر مفتوح لبعض المكونات، جزئيًا لدعوة الناس لاختراقها، وجزئيًا لأن ردود الفعل من المجتمع هي أقرب شيء يحصل عليه المؤسس الفردي لفريق من المراجعين. كما اعتمدت بشدة على التحدث مع المستخدمين. في البداية، كل مختبر حصل على مكالمة مني لأسمع كيف سارت الأمور بالنسبة لهم. تلك المكالمات فعلت أكثر لتشكيل المنتج من أي خريطة طريق كتبتها.

إنه أبطأ من العمل مع فريق. لا يوجد أحد لتسليم شيء له في منتصف الليل. لكن هناك جانب آخر. كل سطر من الكود موجود لسبب، وأنا أفهم كل قرار في النظام لأنني من اتخذه.

ما تعلمته

بعض الأشياء فاجأتني:

• الشفافية هي شيء سيدفع الناس مقابله بالفعل. اعتقدت أن المشترين يريدون السرعة في الغالب. ما أرادوه حقًا هو القدرة على الدفاع عن قرار، سواء لمرشح أو مدير أو جهة تنظيمية.
• الجزء الصعب من الذكاء الاصطناعي ليس الذكاء الاصطناعي. إنه الحكم حوله. ما يجب أتمتته، وما يجب تركه للناس، وأين يجب أن يكون الخط بين الاثنين.
• البناء بمفردك وحيد، لكنه يجعل الأمور واضحة. بدون فريق لتجادل معه، لا يمكنك الاختباء وراء قرار جماعي. كل خيار هو لك، وكل درس هو لك أيضًا.

ما هو التالي

HCIA متاح الآن للشركات المتوسطة والكبيرة. التالي هو تكاملات أعمق مع منصات أنظمة تتبع المتقدمين الكبيرة بحيث يتناسب مع الأدوات التي تستخدمها الفرق بالفعل، بالإضافة إلى وحدة كشف تحيز أكثر ذكاءً.

المهمة لم تتغير حقًا. التوظيف بقيادة بشرية، مدعوم بالذكاء الاصطناعي القابل للتفسير. الذكاء الاصطناعي يقوم بالعمل الشاق، الناس يتخذون القرار، والجميع يمكنهم رؤية لماذا.

دعنا نتحدث

إذا كنت مؤسسًا أو مدير توظيف سئمت من الأدوات غير الشفافة التي تطلب منك فقط أن تثق بها، جرب HCIA.

وإذا كان لديك ملاحظات، خاصة القاسية منها، أريد سماعها. البناء بمفردي يعني أنني أتعلم دائمًا، ومعظم أفضل الدروس جاءت من أشخاص على استعداد لإخباري بما هو مكسور.