Jön az interjúrobot. Ez jó vagy rossz hír a toborzóknak?

A mesterséges intelligencia keze kezdi betenni a lábát a klasszikusan humán területekre is. Bizarr, nem? Nem feltétlenül. Az emberek által végzett kiválasztási tevékenységek során jelentős befolyásoló hatása van az (ismert vagy nem tudatos) előítéleteknek: az első benyomás néhány másodperce vagy perce alatt bekerül a jelölt valamelyik skatulyánkba, aztán jó eséllyel ott is fog maradni, legyen az pozitív vagy negatív előfeltételezés.Olyan tényezőkre gondolhatunk itt, mint a nem, az életkor, a származás, a megjelenés, a beszédhang, a kinézet vagy a képzettség.

Sőt, akár az interjú elején a jégtörő beszélgetés során kiderülő közös pontok (szülőváros, érdeklődési kör, iskolák, stb.) is ide tartoznak. A viselkedéstudomány “confirmation bias”-nak (kb. megerősítési torzítás) nevezi azt a kognitív torzítást, hogy azokat az információkat keressük, ami előzetes feltételezéseinket megerősíti.

A stockholmi KTH Royal Institute of Technology egyik kutatási projektjéből kinőtt Furhat Robotics egy interjúrobotot készített, ami külsőre egy asztalra helyezhető, arckifejezésekre képes beszélő emberfej, aki garantáltan nem rendelkezik előítéletekkel (bár ennek biztosításán az érvényességgel foglalkozó szakembereknek nem keveset kellett töprengeniük, illetve a szerkezet sok különböző toborzótól tanul kérdezni). A kérdésekre adott válaszokról átirat készül, és a döntéshozók ezeket tudják értékelni és összehasonlítani. Jelenleg még csak svédül beszél a robot, de már dolgoznak az angol verzión, várhatóan 2020-ban az is rendelkezésre fog állni. A tesztelésben az egyik legnagyobb svéd toborzócég működik együtt partnerként, akik leginkább a nagyobb létszámot érintő kiválasztási projektek területén látnak fantáziát az eszköz használatában.

A kipróbálásban résztvevők azt mondják, hogy először elég furi, de aztán viszonylag hamar elfelejthető, hogy nem emberrel beszélgetnek, amikor már belemelegedtek az interjúba.

Régebben már írtam az automatizálásról, és arról is, hogy ez egy komplex kérdés. Nyílván senki se sírja vissza, hogy követ fejtsen, különösen veszélyes bányajáratokban, de radioaktív közegbe is menjenek inkább a robotok kipecázni valamit. Elég kevés hozzáadott értéket teremt a hipermarket pénztárosa, aki elhúzza a vonalkódot a leolvasó előtt, és a végén kifizeted kártyával a vásárlást. Ahogy látjuk néhány éve, egyre több helyen, akár 6-8 önálló fizető terminált el tud látni egyetlen pénztáros, és a vevő maga is képes a folyamatot elvégezni, ráadásul kevesebbet áll sorba és az idő is jobban telik. Az embereket pedig értelmesebb, kevésbé gépies tevékenységre lehet alkalmazni. Oké, azt ki kell találni, hogy mi legyen, és alkalmassá kell tenni őket rá.

A szellemi munkáknál első blikkre ez kevésbé tűnik reálisnak, mégis egyre több helyen annak bizonyul. Arra, hogy egy (gyakran nem túl tapasztalt) toborzó kolléga feltegyen standard kérdéseket, és viszonylag standard módon értékelje a válaszokat, nem kell túl sok humán gondolkodó kapacitás. Ha pedig még ráadásul a (nem feltétlenül tudatos) előítéletei miatt még romlik is a kiválasztás minősége, akkor jobb nem az ő kezébe adni a feladatot. Bármennyire döbbenetesen hangzik, egyes orvosi diagnosztikai területeken a számítógép már bizonyítottan kevesebbet hibázik mint az ember.

Meglátjuk, mikor kezdenek majd elterjedni az interjúrobotok, és azt is, hogy a toborzási-kiválasztási folyamatok mely lépéseinél lesz továbbra is elengedhetetlen az emberi közreműködés. Például biztosan szeretnének az emberek személyesen is megismerkedni a jövőbeli kollégáikkal/főnökükkel, mielőtt bármelyik oldal meghozza a döntését.

(A végére még egy kis színes: a Toyota mérnökei faragtak egy olyan humanoid robotot, aminek a harmadik verziója ebben az évben felállította az egymás utáni hibátlan kosárlabda büntetődobás Guiness rekordját: 2020-szor talált bele a gyűrűbe, 100%-os teljesítményt nyújtva.)

More blog posts:

Developing Collaboration: A Deeper Dive

Over the past decades, numerous approaches have been tested in the world of training folklore to enhance collaboration in organizations. Perhaps the most widespread approach involves the leadership team attending a “team-building training,” where they engage in various playful exercises to experience the difference between collaboration and competition or work together in training activities that are supposed to foster “aha” moments. Examples include trust falls, helping each other through spiderweb-like structures made of ropes, building rafts from plastic bottles or bridges from spaghetti, walking on fire, or participating in fun games in a forest clearing. The experiences gathered “then and there” are discussed afterwards, and everyone hopes that once back at work, all friction or siloing will be resolved for good. Unfortunately, that’s rarely the case.

Read more »

Home office szerencsekártya: Lépj vissza a Start mezőre!

Mindig érdekes kicsit szélesebb perspektívából rátekinteni a dolgokra, amikor már túl vagyunk az “aktuális HR trendeken” és egyéb hasonló finghevítéseken.
Kb. másfél-két évtizede még annyira ritka volt a home office, hogy egy kis tanácsadócég résztulajdonosaként saját magam számára is csak összeszorult gyomorral vezettem be a szerdánként otthonról dolgozást. Nem azért, mert ne bíztunk volna a kollégákban, akiknek amúgy se volt munkaidejük, szabadon mozoghattak, hanem amiatt, hogy vajon miként élik meg majd a csapattagok, hogy Tamás “lóg” minden héten egy napot az irodából. Pedig nagy mértékben növelte a hatékonyságot: az otthoni napomon baromi jól haladtam az önállóan végzendő tevékenységekkel, megúsztam 1-1 óra bumlizást oda-vissza a Moszkva térre a dugóban, és sokkal jobban feltöltődve, motiváltabban csináltam az ügyfélmunkát hétfő-kedden, valamint csütörtök-pénteken.

Read more »