Yapay Zekâ Erken Aday Hunisini Nasıl Değiştiriyor (Ve Neleri Yapamıyor)

Birkaç yıl önce işe alım ekibimiz, çoğunlukla kendi muhakemelerini gerektirmeyen işlere zaman harcıyordu. Planlama, gelen kutusu yönetimi, temel nitelikleri karşılamayan başvuruları ayıklama gibi işler. Ekip bu konuda iyiydi, ancak bu işler onları daha önemli olan görüşmelerden uzaklaştırıyordu.

Aday hunisinin ilk aşamalarında kaynak bulma, eleme, planlama ve ilk değerlendirme için yapay zekâ kullanmaya başladık. Bunu yenilikçi olduğu için değil, teknolojiyi kullanmanın doğru yolu olduğu için yaptık. Yüksek hacimli, tekrarlanabilir ve zaman alan görevleri yönetmek, yapay zekânın kendine yer edindiği koşullardı.

Yapay zekâ sürece dâhil olduğunda, değişen şeyin yalnızca verimlilik olmadığı açıkça görüldü. Asıl değişen, işe alım uzmanlarımızın geri kazandıkları zamanla neler yapabildikleriydi.

Yapay Zekânın İyi Olduğu Kısım

Gerçek bir muhakeme uygulanmadan önce birinin çok miktarda manuel iş yapması gerekir. Pozisyona bağlı olarak, birkaç görüşmeye ulaşmak için yüzlerce başvuruyu incelemeniz gerekebilir.

Yapay zekâ kaynak bulma işlemini yürütür; bir işe alım uzmanının manuel aramalara saatler harcamasına gerek kalmadan, birden fazla kanalda pozisyon kriterlerine uyan adayları öne çıkarır. İlk eleme sürecini yürüterek temel gereklilikleri karşılayan adayları işaretleyebilir ve herhangi biri ön yazı okumadan önce saatler kazandırabilir.

Ardından, planlama neredeyse tamamen otomatikleştirilebilir. Bu önemsizmiş gibi görünebilir, ancak planlama rutin olarak günler süren karşılıklı yazışmalara yol açar; dolayısıyla buradaki etki anlamlıdır.

İlk aşamadaki değerlendirme için yapay zekâ destekli işe alım yazılımı, yapılandırılmış eleme sorularına verilen yanıtları analiz edebilir ve bunları belirlenmiş kriterlere göre puanlayabilir. Belirli kriterleri tutarlı bir şekilde uygulamak, bütünsel bir muhakemeye kıyasla sonraki tüm adımların başarıya ulaşması için daha sağlam bir temel oluşturur.

Yapay zekânın burada kullanılmasını savunan en güçlü argümanlardan biri bu tutarlılıktır. İnsan eleme uzmanlarının yaklaşımı zamanla değişebilir. Günün saatinden, o ana kadar kaç başvuru okuduklarından ve son adayın onlara birini hatırlatıp hatırlatmadığından etkilenirler.

Yapay zekâ ile aynı değerlendirme ölçütleri yüzüncü başvuruya da ilk başvuruya uygulandığı şekilde uygulanır. Bu, çoğu insanın kabul ettiğinden daha önemlidir.

Nerede Yetersiz Kaldığına Dair Öğrendiklerimiz

Huninin ilk aşamalarında kullanılan yapay zekâ bir filtreleme etkisi yaratır ve hattınızdan çıkardığı şeyler rastgele değildir. Kriterleriniz darsa veya geçmiş verileriniz tam anlamıyla temsili olmayan işe alım kalıplarını yansıtıyorsa, yapay zekâ bu kalıpları yeniden üretir.

Bu teorik bir durum değil. Daha önce işe alım yapan kişilerin önyargılarını eğitim verilerine kodlaması nedeniyle belirli grupları dezavantajlı duruma düşüren, geçmiş verilerle eğitilmiş işe alım araçlarının belgelenmiş bir geçmişi var. Bunun farkındaydık ve konuyu ciddiye aldık.

Yaklaşımımız, otomatikleştirilmiş herhangi bir eleme sistemi kurmadan önce kriterleri açıkça tanımlamaktı. Bu pozisyon için "nitelikli" olmak gerçekte ne anlama geliyor? Hangi sinyaller performansı öngörüyor, hangileri ise yalnızca aşinalığın göstergesi? Bunları yazılı hâle getirmeniz gerektiğinde, aksi takdirde fark etmeyeceğiniz şeyleri yakalarsınız.

Ayrıca yapay zekâ bir öneride bulunmuş olsa bile her karar noktasında insan incelemesini sürece dâhil ettik. Bir kişi başvuruyu incelemeden hiç kimse bir sonraki aşamaya geçmiyor. Yapay zekâ aday havuzunu daraltabilir, ancak son kararı her zaman insanlar verir.

Ekibimizin Yapabilmesi İçin Zaman Kazandırdığı Şeyler

Bu kısım verimlilik hikâyesi kadar ilgi görmüyor, ancak pratikte daha önemli.

İşe alım uzmanlarınız günlerinin ilk yarısını lojistik ve ilk eleme işlemlerine harcamadığında, bu zamanı aday deneyimi, son aşamadaki adaylarla daha derin görüşmeler yapma ve yapay zekâ aracının zaten birincil filtreniz olmayacağı üst düzey yönetici işe alımları hakkında dikkatlice düşünme gibi gerçek muhakeme gerektiren işlere ayırabilirler.

DoorLoop'ta pozisyonları yapay zekâyla desteklenen veya insanın sorumluluğunda olan roller olarak ele alıyoruz. İşe alımda huninin ilk aşamaları yapay zekâyla desteklenen alana girer; yapay zekâ yüksek hacimli işleri yürütür, ancak sonuçtan bir kişi sorumludur. Son aşamadaki işe alımlar ve kültürel uyum içeren her şey, tartışmasız şekilde insanın sorumluluğundadır.

Bu sınıflandırma kalıcı değil. Bunu yeniden değerlendiriyoruz. Araçlar geliştikçe ve erken aşama huni sinyallerinin sonraki performansı gerçekten ne ölçüde öngördüğüne dair daha fazla veri topladıkça, çizgi değişebilir. Ancak şu anda durum bu.

Aday Deneyimi Sorusu

Yapay zekâ destekli bir sürecin alıcı tarafında olmanın nasıl hissettirdiğine dair haklı bir endişe var. Adaylar bu araçların varlığından haberdar ve bazıları başvurularını gerçekten bir insanın okuyup okumayacağı konusunda şüpheci.

Bu soruya şeffaflıkla yanıt veriyoruz. En başından itibaren, erken aşama değerlendirmesinde yapay zekânın kullanıldığını açıkça belirtiyoruz. Adaylara neyi değerlendirdiğimizi ve ilk aşamayı geçen her başvurunun bir kişi tarafından incelendiğini söylüyoruz.

Bunun şüpheciliği tamamen gidermek için yeterli olup olmadığından emin değilim. Ancak belirsizlik hiç kimsenin yararına değil ve adayların sürecin nasıl işlediğine dair doğrudan bir yanıtı anlayabileceğine inanıyoruz.

Daha büyük risk, sürecin sonunda içi boşmuş gibi hissettirmesi. Bir aday huniden geçiyor ve yaptığı ilk gerçek görüşmede, sanki kimse buna hazırlanmamış gibi bir izlenim oluşuyor. Başlangıçta yapay zekânın kullanılması, sürecin sonundaki kötü deneyimi mazur göstermez.

Bu Ne Sorunu Çözüyor?

Gerçekte kimi aradığınızı bilmediğiniz için aday hunisinde yapay zekâ kullanıyorsanız, bunun faydası olmaz. Araç, ona verdiğiniz kriterler kadar iyidir. Belirsiz iş tanımları, tanımlanmamış gereklilikler ve başka bir yerdeki şablondan kopyalanmış rol özellikleri, yanlış sonuç üreten hızlı ve otomatik bir sürece yol açar.

Herhangi bir aracı uygulamaya koymadan önce, kimi işe aldığımızı netleştirmek için ciddi zaman harcadık. Bu çalışma teknolojiden bağımsızdı. Ne olursa olsun yapılmaya değerdi.

Huninin erken aşamasında yapay zekâ kullanmak daha iyi işe alım için kestirme bir yol değildir; ancak doğru kullanıldığında, hacimli işleri daha az manuel zaman ve daha fazla tutarlılıkla ele almanın bir yoludur. Yargı hâlâ ekibinizdedir. Soru yalnızca, onu kullanmaları gerekmeden önce zamanlarının ne kadarının tükendiğidir.