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:

Olvasással brutálisan kiemelkedhetsz a mezőnyből

Arra gondoltam, hogy utánanézek egy kicsit a magyar könyvolvasási szokásoknak, annak örömére, hogy az elmúlt hét évben megjelent négy ingyenes e-könyvem mások és önmagunk tudatos vezetéséről elérte a 150.000 letöltést. Bár ez a szám elég lelkesítő egy ilyen niche szakmai témában, mint amivel foglalkozom, és vissza is igazolja, hogy volt értelme venni a fáradságot, izgalmasnak találtam megvizsgálni, hogy egyáltalán mekkora hányadát van esélyünk könyvekkel megcélozni a hazai népességnek. Hát bizony egy nagyon szűk szegmensről beszélünk, akik drasztikusan másként működnek ebben a tekintetben, mint a túlnyomó többség.

Read more »

A mobil tanulás hatása az üzleti eredményekre

Nagy öröm látni, amikor mások is erőfeszítést tesznek arra vonatkozóan, hogy a különféle képzési kezdeményezések eredményességét adatokkal is alá tudják támasztani. Az úgy volt, hogy összefogott a Fuse nevű digitális tanulási keretrendszer fejlesztő cég (nem, nem Learning Mangement System, hanem egy másféle alternatíva), a University College London Artificial Intelligence központja, valamint ügyfelük, a 420 kiskereskedelmi üzletében 3000 alkalmazottat foglalkoztató Carpetright cég, kb. olyasmi profillal, mint itthon a Diego.

Read more »

Ha nincs akarat, a legprofibb segítő is kevés lesz

A napokban tekintettük meg a Katonában a Háztűznéző című előadást, amit Gogol eredetileg Kérők címen kezdett el írni, több mint 180 évvel ezelőtt. A darabnak valószínűleg több rétege van, de engem az fogott meg, hogy az író milyen jól megragadja művében a felszínességet, a tehetetlenséget, a motiválatlan tengés-lengést, a sült galamb szájba repülésének igényét, persze nem megelégedve akármilyen fűszerezéssel. A kimondhatatlan vezetéknevű orosz hivatalvezető, ránézésre negyvenes agglegény nősülni “szándékozik”, bár a kerítő asszonyság három hónap alatt nem tudta elérni nála, hogy egyetlen célszemélyt is felkeressen.

Read more »