भरतीमध्ये एआय कसे वापरावे

एआय करू शकते , पण जर तुम्ही ते जादूच्या कांडीसारखे नाही तर ते एका पॉवर टूलसारखे हाताळले तरच. चांगल्या प्रकारे वापरल्याने ते सोर्सिंगला गती देते, सातत्य घट्ट करते आणि उमेदवारांचा अनुभव सुधारते. वाईट पद्धतीने वापरले तर... ते गोंधळ, पक्षपात आणि कायदेशीर जोखीम शांतपणे कमी करते. मजेदार.

, हायरिंगमध्ये एआयचा वापर कसा करायचा ते पाहूया , जे प्रत्यक्षात उपयुक्त, मानव-प्रथम आणि बचाव करण्यायोग्य असेल. (आणि भयानक नाही. कृपया भयानक नाही.)

या लेखानंतर तुम्हाला वाचायला आवडतील असे लेख:

🔗 आधुनिक भरतीमध्ये बदल घडवणारी एआय भरती साधने
एआय प्लॅटफॉर्म भरती निर्णयांना गती कशी देतात आणि सुधारित कसे करतात.

🔗 भरती पथकांसाठी मोफत एआय टूल्स
भरती कार्यप्रवाह सुलभ आणि स्वयंचलित करण्यासाठी सर्वोत्तम मोफत उपाय.

🔗 नियुक्ती व्यवस्थापकांना प्रभावित करणारे एआय कौशल्ये
रेझ्युमेमध्ये कोणती कृत्रिम बुद्धिमत्ता कौशल्ये खरोखरच वेगळी दिसतात?

🔗 तुम्ही एआय रिज्युम स्क्रीनिंगमधून बाहेर पडावे का?
स्वयंचलित भरती प्रणाली टाळण्याचे फायदे, तोटे आणि धोके.

एआय भरतीमध्ये का दिसते (आणि ते खरोखर करते) 🔎

बहुतेक "एआय हायरिंग" साधने काही बादल्यांमध्ये येतात:

सोर्सिंग : उमेदवार शोधणे, शोध संज्ञा वाढवणे, भूमिकांशी कौशल्ये जुळवणे
स्क्रीनिंग : सीव्हीचे विश्लेषण करणे, अर्जदारांना रँकिंग देणे, योग्यतेचे ध्वजांकन करणे
मूल्यांकन : कौशल्य चाचण्या, कामाचे नमुने, नोकरीचे सिम्युलेशन, कधीकधी व्हिडिओ वर्कफ्लो
मुलाखतीसाठी समर्थन : संरचित प्रश्न बँका, नोट्स सारांशीकरण, स्कोअरकार्ड नज
ऑपरेशन्स : वेळापत्रक, उमेदवार प्रश्नोत्तरे गप्पा, स्थिती अद्यतने, ऑफर वर्कफ्लो

एक वास्तव-तपासणी: एआय क्वचितच एका स्वच्छ क्षणात "निर्णय घेते". ते प्रभावित करते... हलवते... फिल्टर करते... प्राधान्य देते. जे अजूनही एक मोठी गोष्ट आहे कारण प्रत्यक्षात, मानव "तांत्रिकदृष्ट्या" लूपमध्ये असताना देखील एक साधन निवड प्रक्रिया . अमेरिकेत, EEOC ने स्पष्ट केले आहे की रोजगार निर्णय घेण्यासाठी किंवा माहिती देण्यासाठी वापरल्या जाणाऱ्या अल्गोरिदमिक निर्णय साधनांमुळे तेच जुने वेगळे/प्रतिकूल परिणाम प्रश्न निर्माण होऊ शकतात - आणि विक्रेत्याने ते साधन तयार केले किंवा चालवले तरीही नियोक्ते जबाबदार राहू शकतात. [1]

किमान व्यवहार्य "चांगले" एआय-सहाय्यित भरती सेटअप ✅

चांगल्या एआय भरती सेटअपमध्ये काही गैर-वाटाघाटीयोग्य बाबी असतात (हो, त्या थोड्या कंटाळवाण्या असतात, परंतु कंटाळवाण्या सुरक्षित असतात):

नोकरीशी संबंधित इनपुट : भूमिकेशी संबंधित सिग्नलचे मूल्यांकन करा, भावनांशी नाही.
स्पष्टीकरणात्मकता जी तुम्ही मोठ्याने पुन्हा सांगू शकता : जर उमेदवाराने "का" असे विचारले तर तुमच्याकडे सुसंगत उत्तर असेल.
मानवी देखरेख महत्त्वाची : औपचारिक क्लिकिंग नाही - अधिलिखित करण्याचा खरा अधिकार
प्रमाणीकरण + देखरेख : चाचणी निकाल, प्रवाह पहा, नोंदी ठेवा
उमेदवारांसाठी अनुकूल डिझाइन : स्पष्ट पायऱ्या, सुलभ प्रक्रिया, किमान मूर्खपणा
डिझाइननुसार गोपनीयता : डेटा कमी करणे, धारणा नियम, सुरक्षा + प्रवेश नियंत्रणे

जर तुम्हाला एक मजबूत मानसिक मॉडेल हवे असेल, तर NIST AI रिस्क मॅनेजमेंट फ्रेमवर्कमधून - मुळात संपूर्ण जीवनचक्रात AI रिस्क नियंत्रित करण्याचा, मॅप करण्याचा, मोजण्याचा आणि व्यवस्थापित करण्याचा एक संरचित मार्ग. झोपण्याच्या वेळेची गोष्ट नाही, परंतु ही सामग्री ऑडिट करण्यायोग्य बनवण्यासाठी ती खरोखर उपयुक्त आहे. [4]

फनेलमध्ये कुठे एआय सर्वात चांगले बसते (आणि कुठे ते मसालेदार होते) 🌶️

सुरुवात करण्यासाठी सर्वोत्तम ठिकाणे (सहसा)

नोकरीचे वर्णन मसुदा तयार करणे + साफसफाई ✍️
जनरेटिव्ह एआय शब्दजाल कमी करू शकते, फुगलेल्या इच्छा-याद्या काढून टाकू शकते आणि स्पष्टता सुधारू शकते (जोपर्यंत तुम्ही ते विवेकबुद्धीने तपासता).
भरती करणारे सह-वैमानिक (सारांश, आउटरीच प्रकार, बुलियन स्ट्रिंग)
मोठी उत्पादकता जिंकते, जर मानव प्रभारी राहिले तर निर्णय घेण्याची जोखीम कमी असते.
वेळापत्रक + उमेदवारांबद्दल वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न 📅
ऑटोमेशन उमेदवारांना खरोखर आवडते, जेव्हा ते नम्रपणे केले जाते.

जास्त जोखीम असलेले क्षेत्र (काळजीपूर्वक पाऊल टाका)

स्वयंचलित रँकिंग आणि नकार
स्कोअर जितका निर्णायक होईल तितके तुमचे ओझे "छान साधन" वरून "हे कामाशी संबंधित आहे, निरीक्षण केले आहे आणि शांतपणे गटांना वगळले नाही हे सिद्ध करा" यावर बदलते.
व्हिडिओ विश्लेषण किंवा "वर्तणुकीय अनुमान" 🎥
जरी "वस्तुनिष्ठ" म्हणून मार्केटिंग केले तरी, ते अपंगत्व, सुलभतेच्या गरजा आणि डळमळीत वैधतेशी टक्कर देऊ शकतात.
"पूर्णपणे स्वयंचलित" होणारी कोणतीही गोष्ट जी महत्त्वपूर्ण परिणामांसह बनते
UK GDPR अंतर्गत, लोकांना कायदेशीर किंवा तत्सम महत्त्वपूर्ण परिणामांसह काही पूर्णपणे स्वयंचलित निर्णयांच्या अधीन न राहण्याचा अधिकार आहे - आणि जिथे ते लागू होते, तिथे तुम्हाला मानवी हस्तक्षेप मिळवण्याची आणि निर्णयाला आव्हान देण्याची क्षमता यासारख्या संरक्षणाची देखील आवश्यकता असते. (तसेच: ICO ने नोंदवले आहे की UK कायद्यातील बदलांमुळे हे मार्गदर्शन पुनरावलोकनाधीन आहे, म्हणून याला अद्ययावत ठेवण्याचे क्षेत्र म्हणून हाताळा.) [3]

जलद व्याख्या (म्हणून प्रत्येकजण एकाच गोष्टीबद्दल वाद घालतो) 🧠

जर तुम्ही फक्त एकच बेफिकीर सवय चोरली तर: साधने खरेदी करण्यापूर्वी संज्ञा परिभाषित करा.

अल्गोरिदमिक निर्णय घेण्याचे साधन : सॉफ्टवेअरसाठी एक सामान्य संज्ञा जी अर्जदार किंवा कर्मचाऱ्यांचे मूल्यांकन/रेट करते, कधीकधी निर्णयांची माहिती देण्यासाठी एआय वापरते.
प्रतिकूल परिणाम / विषम परिणाम : एक "तटस्थ" प्रक्रिया जी संरक्षित वैशिष्ट्यांवर आधारित लोकांना विषमतेने वगळते (जरी कोणीही ते हेतूने केले नसले तरीही).
नोकरीशी संबंधित + व्यवसायाच्या गरजेशी सुसंगत : जर एखादे साधन लोकांना बाहेर काढते आणि निकाल एकतर्फी दिसतात तर तुम्ही कोणत्या बारचे लक्ष्य ठेवत आहात.
या संकल्पना (आणि निवड दरांबद्दल कसे विचार करावे) EEOC च्या AI आणि प्रतिकूल परिणामावरील तांत्रिक सहाय्यात स्पष्टपणे मांडल्या आहेत. [1]

तुलना सारणी - सामान्य एआय भरती पर्याय (आणि ते प्रत्यक्षात कोणासाठी आहेत) 🧾

साधन	प्रेक्षक	किंमत	ते का काम करते
एटीएस सूटमध्ये एआय अॅड-ऑन्स (स्क्रीनिंग, मॅचिंग)	मोठ्या संख्येने संघ	कोट-आधारित	केंद्रीकृत कार्यप्रवाह + अहवाल देणे... पण काळजीपूर्वक कॉन्फिगर करा नाहीतर ते नाकारण्याचा कारखाना बनेल
टॅलेंट सोर्सिंग + रीडिस्कव्हरी एआय	सोर्सिंग-हेवी संस्था	££–£££	शेजारील प्रोफाइल आणि "लपलेले" उमेदवार शोधते - विशिष्ट भूमिकांसाठी विचित्रपणे उपयुक्त.
रिज्युम पार्सिंग + कौशल्य वर्गीकरण	सीव्ही पीडीएफमध्ये बुडणारे संघ	अनेकदा एकत्रित	मॅन्युअल ट्रायज कमी करते; अपूर्ण, पण रात्री ११ वाजता सर्वकाही पाहण्यापेक्षा जलद 😵
उमेदवार गप्पा + वेळापत्रक ऑटोमेशन	तासाभराने, कॅम्पसमध्ये, मोठ्या संख्येने लोक	£–££	जलद प्रतिसाद वेळा आणि कमी नो-शो - एक चांगला कंसीयज असल्यासारखे वाटते
संरचित मुलाखत किट + स्कोअरकार्ड	संघांमध्ये विसंगती निश्चित करणे	£	मुलाखती कमी यादृच्छिक बनवते - एक शांत विजय
मूल्यांकन प्लॅटफॉर्म (कामाचे नमुने, सिम्युलेशन)	कौशल्यपूर्ण भरती	££	नोकरीशी संबंधित असताना सीव्हीपेक्षा चांगले सिग्नल - तरीही निकालांवर लक्ष ठेवा
बायस मॉनिटरिंग + ऑडिट सपोर्ट टूलिंग	नियमन केलेल्या / जोखीम-जागरूक संस्था	£££	निवड दर आणि कालांतराने होणारा प्रवाह ट्रॅक करण्यास मदत करते - मुळात पावत्या
प्रशासन कार्यप्रवाह (मंजुरी, नोंदी, मॉडेल इन्व्हेंटरी)	मोठे एचआर + कायदेशीर संघ	££	"कोणी काय मंजूर केले" हे नंतर स्कॅव्हेंजर हंट होण्यापासून रोखते.

टेबलावर एक छोटीशी कबुली: या बाजारात किंमत निसरडी आहे. विक्रेत्यांना "चला कॉल करूया" ही ऊर्जा आवडते. म्हणून खर्चाला "सापेक्ष प्रयत्न + कराराची जटिलता" म्हणून पहा, नीटनेटके स्टिकर लेबल म्हणून नाही... 🤷

हायरिंगमध्ये एआयचा वापर टप्प्याटप्प्याने कसा करायचा (एक असा रोलआउट जो नंतर तुम्हाला त्रास देणार नाही) 🧩

पायरी १: संपूर्ण विश्व नाही तर एकच वेदना बिंदू निवडा

अशा गोष्टीने सुरुवात करा:

एका भूमिकेतील कुटुंबासाठी स्क्रीनिंग वेळ कमी करणे
कठीण भूमिकांसाठी सोर्सिंग सुधारणे
मुलाखत प्रश्न आणि स्कोअरकार्डचे मानकीकरण करणे

जर तुम्ही पहिल्याच दिवशी एआय वापरून एंड-टू-एंड भरती पुन्हा सुरू करण्याचा प्रयत्न केला तर तुम्हाला फ्रँकेन्स्टाईन प्रक्रियेचा सामना करावा लागेल. तांत्रिकदृष्ट्या ते काम करेल, पण सर्वांना ते आवडत नाही. आणि नंतर ते ते टाळतील, जे आणखी वाईट आहे.

पायरी २: वेगाच्या पलीकडे "यश" परिभाषित करा

वेग महत्त्वाचा आहे. त्यामुळे चुकीच्या व्यक्तीला लवकर कामावर ठेवणे महत्त्वाचे नाही 😬. ट्रॅक:

वेळेनुसार प्रथम प्रतिसाद
वेळ-टू-शॉर्टलिस्ट
मुलाखत आणि ऑफर गुणोत्तर
उमेदवारांच्या ड्रॉप-ऑफ रेट
नियुक्तीची गुणवत्ता असलेल्या प्रॉक्सी (रॅम्प वेळ, लवकर कामगिरीचे संकेत, धारणा)
प्रत्येक टप्प्यावर गटांमधील निवड-दरातील फरक

जर तुम्ही फक्त वेग मोजलात, तर तुम्ही "जलद नकार" साठी अनुकूल व्हाल, जे "चांगल्या भरती" सारखे नाही.

पायरी ३: तुमचे मानवी निर्णय मुद्दे लॉक करा (ते लिहून ठेवा)

वेदनादायकपणे स्पष्टपणे सांगा:

जिथे एआय सुचवू
जिथे मानवांनी निर्णय
जिथे मानवांनी ओव्हरराइड्सचे पुनरावलोकन (आणि का ते नोंदवावे)

एक व्यावहारिक वास चाचणी: जर ओव्हरराइड दर मुळात शून्य असतील, तर तुमचा "लूपमधील माणूस" हा एक सजावटीचा स्टिकर असू शकतो.

पायरी ४: प्रथम सावली चाचणी चालवा

एआय आउटपुट वास्तविक उमेदवारांवर प्रभाव पाडण्यापूर्वी:

मागील भरती चक्रांवर ते चालवा
शिफारशींची प्रत्यक्ष परिणामांशी तुलना करा.
"उत्तम उमेदवारांना पद्धतशीरपणे कमी रँकिंग" सारखे नमुने शोधा.

संयुक्त उदाहरण (कारण हे बरेचदा घडते): एका मॉडेलला सतत नोकरी "प्रेम" असते आणि करिअरमधील अंतरांना दंडात्मक ठरवते... जे काळजीवाहक, आजारातून परतणारे लोक आणि नॉनलाइनर मार्ग असलेल्या लोकांना शांतपणे कमी दर्जा देते. कोणीही "अयोग्य व्हा" असे कोड केलेले नाही. डेटाने तुमच्यासाठी ते केले. छान छान छान.

पायरी ५: पायलट करा, नंतर हळूहळू विस्तृत करा

एका चांगल्या पायलटमध्ये हे समाविष्ट आहे:

भरती प्रशिक्षण
हायरिंग मॅनेजर कॅलिब्रेशन सत्रे
उमेदवार संदेशन (काय स्वयंचलित आहे आणि काय नाही)
एज केसेससाठी एरर-रिपोर्टिंग पाथ
बदल लॉग (काय बदलले, कधी, कोणी मंजूर केले)

वैमानिकांना मार्केटिंग लाँच ऐवजी लॅबसारखे वागा 🎛️.

गोपनीयतेचा भंग न करता भरतीमध्ये एआय कसे वापरावे 🛡️

गोपनीयता ही केवळ कायदेशीर चौकटीची चौकट नाही - ती उमेदवारांचा विश्वास आहे. आणि भरतीमध्ये विश्वास आधीच नाजूक असतो, प्रामाणिकपणे सांगूया.

व्यावहारिक गोपनीयतेच्या हालचाली:

डेटा कमीत कमी करा : "केवळ काही झाले तरी" सर्वकाही वर करू नका.
स्पष्ट सांगा : उमेदवारांना ऑटोमेशन कधी वापरले जाते आणि त्यात कोणता डेटा समाविष्ट आहे ते सांगा.
मर्यादा धारणा : अर्जदाराचा डेटा सिस्टममध्ये किती काळ टिकतो हे परिभाषित करा.
सुरक्षित प्रवेश : भूमिका-आधारित परवानग्या, ऑडिट लॉग, विक्रेता नियंत्रणे
उद्देश मर्यादा : अर्जदारांच्या डेटाचा वापर भरतीसाठी करा, भविष्यातील यादृच्छिक प्रयोगांसाठी नाही.

जर तुम्ही यूकेमध्ये नोकरी घेत असाल, तर करण्यापूर्वी - ज्यामध्ये डीपीआयए लवकर करणे, प्रक्रिया निष्पक्ष/किमान ठेवणे आणि उमेदवारांना त्यांची माहिती कशी वापरली जाते हे स्पष्टपणे स्पष्ट करणे समाविष्ट आहे. [2]

तसेच, सुलभता विसरू नका: जर एआय-चालित पाऊल अशा उमेदवारांना अडवत असेल ज्यांना राहण्याची सोय हवी आहे, तर तुम्ही अडथळा निर्माण केला आहे. नैतिकदृष्ट्या चांगले नाही, कायदेशीरदृष्ट्या चांगले नाही, तुमच्या नियोक्ता ब्रँडसाठी चांगले नाही. तिहेरी-चांगले नाही.

पक्षपात, निष्पक्षता आणि देखरेखीचे अनमोल काम 📉🙂

इथेच बहुतेक संघ कमी गुंतवणूक करतात. ते टूल खरेदी करतात, ते चालू करतात आणि गृहीत धरतात की "विक्रेत्याने पक्षपात केला." ही एक दिलासादायक गोष्ट आहे. ती अनेकदा धोकादायक देखील असते.

एक व्यवहार्य निष्पक्षता दिनचर्या अशी दिसते:

पूर्व-नियोजन प्रमाणीकरण : ते काय मोजते आणि ते नोकरीशी संबंधित आहे का?
प्रतिकूल परिणामांचे निरीक्षण : प्रत्येक टप्प्यावर निवड दरांचा मागोवा घ्या (अर्ज → स्क्रीन → मुलाखत → ऑफर)
त्रुटी विश्लेषण : खोटे निगेटिव्ह कुठे एकत्र होतात?
प्रवेशयोग्यता तपासणी : निवास व्यवस्था जलद आणि आदरणीय आहे का?
ड्रिफ्ट चेक : भूमिका बदलण्याची गरज आहे, कामगार बाजारपेठ बदलते, मॉडेल्स बदलतात... तुमचे निरीक्षण देखील बदलले पाहिजे

आणि जर तुम्ही अतिरिक्त नियमांसह अधिकारक्षेत्रात काम करत असाल तर: नंतर अनुपालनाला अडथळा आणू नका. उदाहरणार्थ, NYC चा स्थानिक कायदा १४४ काही स्वयंचलित रोजगार निर्णय साधनांचा वापर प्रतिबंधित करतो जोपर्यंत अलीकडील बायस ऑडिट, त्या ऑडिटबद्दल सार्वजनिक माहिती आणि आवश्यक सूचना नसतील - २०२३ मध्ये अंमलबजावणी सुरू होईल. [५]

विक्रेत्याच्या योग्य परिश्रमाचे प्रश्न (हे चोरी करा) 📝

जेव्हा एखादा विक्रेता "आमच्यावर विश्वास ठेवा" म्हणतो तेव्हा त्याचे भाषांतर "आम्हाला दाखवा" असे करा.

विचारा:

कोणत्या डेटाने हे प्रशिक्षित केले आणि निर्णयाच्या वेळी कोणता डेटा वापरला जातो?
कोणत्या वैशिष्ट्यांमुळे आउटपुट चालतो? तुम्ही ते माणसासारखे समजावून सांगू शकाल का?
तुम्ही कोणत्या बायस टेस्टिंग चालवता - कोणते गट, कोणते मेट्रिक्स?
आपण स्वतः निकालांचे ऑडिट करू शकतो का? आपल्याला कोणता अहवाल मिळतो?
उमेदवारांना मानवी पुनरावलोकन कसे मिळते - वर्कफ्लो + टाइमलाइन?
तुम्ही राहण्याची व्यवस्था कशी हाताळता? काही ज्ञात अपयश पद्धती आहेत का?
सुरक्षा + धारणा: डेटा कुठे साठवला जातो, किती काळासाठी, कोण तो अॅक्सेस करू शकतो?
बदल नियंत्रण: मॉडेल्स अपडेट झाल्यावर किंवा शिफ्ट स्कोअर करताना तुम्ही ग्राहकांना सूचित करता का?

तसेच: जर हे साधन लोकांना बाहेर काढू शकत असेल, तर ते निवड प्रक्रियेसारखे - आणि त्यानुसार कार्य करा. EEOC चे मार्गदर्शन अगदी स्पष्ट आहे की नियोक्त्याची जबाबदारी जादूने नाहीशी होत नाही कारण "एका विक्रेत्याने ते केले आहे." [1]

भरतीमध्ये जनरेटिव्ह एआय - सुरक्षित, वाजवी वापर (आणि नाही यादी) 🧠✨

सुरक्षित आणि खूप उपयुक्त

फ्लफ काढून टाकण्यासाठी आणि स्पष्टता सुधारण्यासाठी नोकरीच्या जाहिराती पुन्हा लिहा.
वैयक्तिकरण टेम्पलेटसह आउटरीच संदेशांचा मसुदा तयार करा (कृपया ते मानवी ठेवा 🙏)
मुलाखतीच्या नोट्सचा सारांश द्या आणि त्यांना क्षमतांनुसार मॅप करा.
भूमिकेशी संबंधित संरचित मुलाखत प्रश्न तयार करा.
उमेदवारांचे वेळापत्रक, वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न, तयारी मार्गदर्शन यासाठी संपर्क

नाही यादी (किंवा किमान "धीमा करा आणि पुनर्विचार करा")

लपलेल्या मानसिक चाचणी म्हणून चॅटबॉट ट्रान्सक्रिप्ट वापरणे
"संस्कृतीला अनुकूल" हे ठरवण्यासाठी एआयला परवानगी देणे (या वाक्यांशाने धोक्याची घंटा वाजवली पाहिजे)
स्पष्ट कारण आणि संमतीशिवाय सोशल मीडिया डेटा स्क्रॅप करणे
पुनरावलोकन मार्ग नसलेल्या अपारदर्शक स्कोअरवर आधारित उमेदवारांना स्वयंचलितपणे नाकारणे
नोकरीच्या कामगिरीचा अंदाज न लावणाऱ्या एआय हूप्समधून उमेदवारांना उडी मारणे

थोडक्यात: हो, आशय आणि रचना निर्माण करा. अंतिम निर्णय स्वयंचलित करा, काळजी घ्या.

शेवटचे टिप्पण्या - खूप लांब आहे, मी ते वाचले नाही 🧠✅

जर तुम्हाला दुसरे काही आठवत नसेल तर:

लहान सुरुवात करा, प्रथम प्रायोगिक तत्त्वावर काम करा, परिणाम मोजा. 📌
मानवांना मदत करण्यासाठी एआय वापरा, जबाबदारी पुसून टाकण्यासाठी नाही.
निर्णयाचे मुद्दे नोंदवा, कामाची प्रासंगिकता सत्यापित करा आणि निष्पक्षतेचे निरीक्षण करा.
गोपनीयता आणि स्वयंचलित निर्णय घेण्याच्या मर्यादा गांभीर्याने घ्या (विशेषतः यूकेमध्ये).
विक्रेत्यांकडून पारदर्शकतेची मागणी करा आणि तुमचा स्वतःचा ऑडिट ट्रेल ठेवा.
सर्वोत्तम एआय भरती प्रक्रिया अधिक संरचित आणि अधिक मानवीय वाटते, थंड नाही.

हायरिंगमध्ये एआयचा वापर अशा , ज्यामुळे तुम्हाला वेगवान, आत्मविश्वासपूर्ण प्रणाली मिळणार नाही जी आत्मविश्वासाने चुकीची आहे.

संदर्भ

[1] EEOC -
निवडक मुद्दे: शीर्षक VII अंतर्गत रोजगार निवड प्रक्रियेत वापरल्या जाणाऱ्या सॉफ्टवेअर, अल्गोरिदम आणि कृत्रिम बुद्धिमत्तेमध्ये प्रतिकूल परिणामांचे मूल्यांकन करणे (तांत्रिक सहाय्य, मे १८, २०२३) [2] ICO -
भरतीला मदत करण्यासाठी AI वापरण्याचा विचार करत आहात? आमचे प्रमुख डेटा संरक्षण विचार (६ नोव्हेंबर २०२४) [3] ICO -
स्वयंचलित निर्णय घेण्याबद्दल आणि प्रोफाइलिंगबद्दल UK GDPR काय म्हणतो? [4] NIST -
कृत्रिम बुद्धिमत्ता जोखीम व्यवस्थापन फ्रेमवर्क (AI RMF 1.0) (जानेवारी २०२३) [5] NYC ग्राहक आणि कामगार संरक्षण विभाग - स्वयंचलित रोजगार निर्णय साधने (AEDT) / स्थानिक कायदा १४४

अधिकृत एआय असिस्टंट स्टोअरमध्ये नवीनतम एआय शोधा.

आमच्याबद्दल

ब्लॉगवर परत

देश/प्रदेश