Что может стать главным стоп-фактором для внедрения ИИ в HR?
Возможно политика. Алгоритмы ИИ могут достаточно хорошо предсказывать будущее, основываясь на множестве факторов, более объективно чем человек. Теоретически это может сделать их весьма эффективными в подборе, отборе кадрового резерва, ...
Но, эти же сильные стороны могут стать и проблемой. Алгоритму все равно кого он оценивает - личность и ее глубокие устремления не оцифровываются. Против алгоритма мало шансов у тех, кто ошибся в начале карьеры, получил плохое образование, происходит из не самой благополучной семьи. Там где человек, теоретически, может «дать кандидату шанс», алгоритм просто отбракует кандидата.
С одной стороны это объективность, а с другой, возможно, непреодолимый барьер для тех, кому не повезло.
Для очень многих, особенно либерально настроенных людей, алгоритмы предсказывающие эффективность людей будут ещё одним инструментом, закрепляющим неравенство. И с ними нужно будет бороться, в том числе законодательно,
Думаете это все теория? Уже нет. Города США, которые уже используют алгоритмы предсказания преступлений, начали от них отказываться под давлением общественности. Например, Санта-Клара:
https://m.habr.com/ru/company/itsumma/news/t/509720/
Потому что алгоритмы, что вполне логично, превентивно посылают полицию в бедные чёрные районы. И тем самым закрепляют у полицейский предубеждения против чернокожих. С известными всем последствиями...
Аналогичная судьба может ждать и другие «несправедливые» алгоритмы, построенные на данных нашего, объективно несправедливого мира.
Так что внедряя технологии, не стоит забывать про человеческий фактор и политику.
Возможно политика. Алгоритмы ИИ могут достаточно хорошо предсказывать будущее, основываясь на множестве факторов, более объективно чем человек. Теоретически это может сделать их весьма эффективными в подборе, отборе кадрового резерва, ...
Но, эти же сильные стороны могут стать и проблемой. Алгоритму все равно кого он оценивает - личность и ее глубокие устремления не оцифровываются. Против алгоритма мало шансов у тех, кто ошибся в начале карьеры, получил плохое образование, происходит из не самой благополучной семьи. Там где человек, теоретически, может «дать кандидату шанс», алгоритм просто отбракует кандидата.
С одной стороны это объективность, а с другой, возможно, непреодолимый барьер для тех, кому не повезло.
Для очень многих, особенно либерально настроенных людей, алгоритмы предсказывающие эффективность людей будут ещё одним инструментом, закрепляющим неравенство. И с ними нужно будет бороться, в том числе законодательно,
Думаете это все теория? Уже нет. Города США, которые уже используют алгоритмы предсказания преступлений, начали от них отказываться под давлением общественности. Например, Санта-Клара:
https://m.habr.com/ru/company/itsumma/news/t/509720/
Потому что алгоритмы, что вполне логично, превентивно посылают полицию в бедные чёрные районы. И тем самым закрепляют у полицейский предубеждения против чернокожих. С известными всем последствиями...
Аналогичная судьба может ждать и другие «несправедливые» алгоритмы, построенные на данных нашего, объективно несправедливого мира.
Так что внедряя технологии, не стоит забывать про человеческий фактор и политику.