AI કરી શકે છે , પરંતુ ફક્ત ત્યારે જ જો તમે તેને જાદુઈ લાકડીની જેમ નહીં, પણ પાવર ટૂલની જેમ ગણો. સારી રીતે ઉપયોગમાં લેવાથી, તે સોર્સિંગને ઝડપી બનાવે છે, સુસંગતતાને મજબૂત બનાવે છે અને ઉમેદવારના અનુભવને સુધારે છે. ખરાબ રીતે ઉપયોગમાં લેવાય છે... તે શાંતિથી મૂંઝવણ, પક્ષપાત અને કાનૂની જોખમને માપે છે. મજા આવે છે.
ચાલો, ભરતીમાં AI નો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો તે જોઈએ જે ખરેખર ઉપયોગી, માનવ-પ્રથમ અને રક્ષણાત્મક હોય. (અને ભયાનક નહીં. કૃપા કરીને ભયાનક નહીં.)
આ પછી તમને વાંચવા ગમશે તેવા લેખો:
🔗 આધુનિક ભરતીમાં પરિવર્તન લાવતા AI ભરતી સાધનો
AI પ્લેટફોર્મ ભરતીના નિર્ણયોને કેવી રીતે ઝડપી બનાવે છે અને સુધારે છે.
🔗 ભરતી ટીમો માટે મફત AI સાધનો
ભરતી કાર્યપ્રવાહને સુવ્યવસ્થિત અને સ્વચાલિત કરવા માટે ટોચના મફત ઉકેલો.
🔗 ભરતી મેનેજરોને પ્રભાવિત કરતી AI કુશળતા
રિઝ્યુમમાં કયા કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા કૌશલ્યો ખરેખર અલગ દેખાય છે?
🔗 શું તમારે AI રિઝ્યુમ સ્ક્રીનીંગમાંથી બહાર નીકળવું જોઈએ?
ઓટોમેટેડ ભરતી પ્રણાલીઓ ટાળવાના ફાયદા, ગેરફાયદા અને જોખમો.
ભરતીમાં AI શા માટે દેખાય છે (અને તે ખરેખર કરે છે) 🔎
મોટાભાગના "AI ભરતી" સાધનો થોડા ડોલમાં આવે છે:
-
સોર્સિંગ : ઉમેદવારો શોધવા, શોધ શબ્દોનો વિસ્તાર કરવો, ભૂમિકાઓ સાથે કુશળતાનો મેળ કરવો
-
સ્ક્રીનીંગ : સીવીનું વિશ્લેષણ, અરજદારોને રેન્કિંગ, યોગ્યતા દર્શાવતી શક્યતાઓ
-
મૂલ્યાંકન : કૌશલ્ય પરીક્ષણો, કાર્ય નમૂનાઓ, નોકરીના સિમ્યુલેશન, ક્યારેક વિડિઓ વર્કફ્લો
-
ઇન્ટરવ્યૂ સપોર્ટ : સ્ટ્રક્ચર્ડ પ્રશ્ન બેંક, નોંધ સારાંશ, સ્કોરકાર્ડ નજ
-
ઑપ્સ : શેડ્યૂલિંગ, ઉમેદવારના પ્રશ્ન અને જવાબ ચેટ, સ્ટેટસ અપડેટ્સ, ઑફર વર્કફ્લો
એક વાસ્તવિકતા-તપાસ: AI ભાગ્યે જ એક સ્વચ્છ ક્ષણમાં "નિર્ણય લે છે". તે પ્રભાવિત કરે છે... નજ કરે છે... ફિલ્ટર કરે છે... પ્રાથમિકતા આપે છે. જે હજુ પણ મોટી વાત છે કારણ કે વ્યવહારમાં, જ્યારે માણસો "તકનીકી રીતે" લૂપમાં હોય ત્યારે પણ એક સાધન પસંદગી પ્રક્રિયા . યુ.એસ.માં, EEOC એ સ્પષ્ટપણે જણાવ્યું છે કે રોજગાર નિર્ણયો લેવા અથવા જાણ કરવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતા અલ્ગોરિધમિક નિર્ણય સાધનો એ જ જૂના વિભિન્ન/પ્રતિકૂળ અસરના પ્રશ્નોને ઉત્તેજિત કરી શકે છે - અને જ્યારે વિક્રેતા સાધન બનાવે છે અથવા ચલાવે છે ત્યારે પણ નોકરીદાતાઓ જવાબદાર રહી શકે છે. [1]
ન્યૂનતમ વ્યવહારુ "સારી" AI-સહાયિત ભરતી સેટઅપ ✅
એક સારા AI ભરતી સેટઅપમાં કેટલીક બિન-વાટાઘાટોપાત્ર બાબતો હોય છે (હા, તે થોડી કંટાળાજનક હોય છે, પરંતુ કંટાળાજનક સલામત છે):
-
નોકરી સંબંધિત ઇનપુટ્સ : ભૂમિકા સાથે જોડાયેલા સંકેતોનું મૂલ્યાંકન કરો, વાઇબ્સ નહીં.
-
તમે મોટેથી પુનરાવર્તન કરી શકો છો તે સ્પષ્ટતા : જો કોઈ ઉમેદવાર "શા માટે" પૂછે છે, તો તમારી પાસે સુસંગત જવાબ છે.
-
માનવીય દેખરેખ જે મહત્વપૂર્ણ છે : ઔપચારિક ક્લિકિંગ નહીં - ઓવરરાઇડ કરવાની વાસ્તવિક સત્તા
-
માન્યતા + દેખરેખ : પરીક્ષણ પરિણામો, ડ્રિફ્ટ જુઓ, રેકોર્ડ રાખો
-
ઉમેદવાર-મૈત્રીપૂર્ણ ડિઝાઇન : સ્પષ્ટ પગલાં, સુલભ પ્રક્રિયા, ઓછામાં ઓછી બકવાસ
-
ડિઝાઇન દ્વારા ગોપનીયતા : ડેટા ન્યૂનતમકરણ, રીટેન્શન નિયમો, સુરક્ષા + ઍક્સેસ નિયંત્રણો
જો તમને એક મજબૂત માનસિક મોડેલ જોઈતું હોય, તો NIST AI રિસ્ક મેનેજમેન્ટ ફ્રેમવર્કમાંથી - મૂળભૂત રીતે જીવનચક્ર દરમ્યાન AI જોખમને સંચાલિત કરવા, નકશા બનાવવા, માપવા અને સંચાલિત કરવાની એક સંરચિત રીત. સૂવાના સમયની વાર્તા નથી, પરંતુ આ સામગ્રીને ઓડિટેબલ બનાવવા માટે તે ખરેખર ઉપયોગી છે. [4]
ફનલમાં AI ક્યાં શ્રેષ્ઠ બેસે છે (અને ક્યાં તે મસાલેદાર બને છે) 🌶️
શરૂ કરવા માટે શ્રેષ્ઠ સ્થાનો (સામાન્ય રીતે)
-
નોકરીનું વર્ણન ડ્રાફ્ટિંગ + સફાઈ ✍️
જનરેટિવ AI શબ્દભંડોળ ઘટાડી શકે છે, ફૂલેલી ઇચ્છા-સૂચિઓ દૂર કરી શકે છે અને સ્પષ્ટતામાં સુધારો કરી શકે છે (જ્યાં સુધી તમે તેને સમજદારીપૂર્વક તપાસો). -
ભરતી કરનાર સહ-પાયલોટ (સારાંશ, આઉટરીચ વેરિઅન્ટ્સ, બુલિયન સ્ટ્રિંગ્સ)
મોટી ઉત્પાદકતા જીતે છે, જો માણસો નિયંત્રણમાં રહે તો નિર્ણય લેવાનું જોખમ ઓછું હોય છે. -
શેડ્યુલિંગ + ઉમેદવાર વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો 📅
ઓટોમેશન ઉમેદવારો ખરેખર પસંદ કરે છે, જ્યારે તે નમ્રતાથી કરવામાં આવે છે.
ઉચ્ચ જોખમવાળા વિસ્તારો (કાળજીપૂર્વક ચાલવું)
-
ઓટોમેટેડ રેન્કિંગ અને અસ્વીકાર
સ્કોર જેટલો નિર્ણાયક બનશે, તેટલો તમારો બોજ "સરસ ટૂલ" થી "સાબિત કરો કે આ નોકરી સંબંધિત છે, તેનું નિરીક્ષણ કરવામાં આવે છે, અને શાંતિથી જૂથોને બાકાત રાખવામાં આવતું નથી" તરફ જશે. -
વિડિઓ વિશ્લેષણ અથવા "વર્તણૂકીય અનુમાન" 🎥
જ્યારે "ઉદ્દેશ્ય" તરીકે માર્કેટિંગ કરવામાં આવે છે, ત્યારે પણ આ અપંગતા, સુલભતા જરૂરિયાતો અને અસ્થિર માન્યતા સાથે ટકરાઈ શકે છે. -
સંપૂર્ણપણે
સ્વચાલિત આધીન ન રહેવાનો અધિકાર છે - અને જ્યાં તે લાગુ પડે છે, ત્યાં તમારે માનવ હસ્તક્ષેપ મેળવવા અને નિર્ણયનો વિરોધ કરવાની ક્ષમતા જેવા રક્ષણની પણ જરૂર છે. (ઉપરાંત: ICO નોંધે છે કે યુકેના કાયદામાં ફેરફારોને કારણે આ માર્ગદર્શિકા સમીક્ષા હેઠળ છે, તેથી આને અદ્યતન રાખવાના ક્ષેત્ર તરીકે ગણો.) [3]
ઝડપી વ્યાખ્યાઓ (જેથી દરેક વ્યક્તિ એક જ વસ્તુ વિશે દલીલ કરે) 🧠
જો તમે ફક્ત એક જ નર્ડી આદત ચોરી કરો છો: સાધનો ખરીદતા પહેલા શરતો વ્યાખ્યાયિત કરો.
-
અલ્ગોરિધમિક નિર્ણય લેવાનું સાધન : સોફ્ટવેર માટે એક છત્ર શબ્દ જે અરજદારો અથવા કર્મચારીઓનું મૂલ્યાંકન/રેટ કરે છે, ક્યારેક નિર્ણયોની જાણ કરવા માટે AI નો ઉપયોગ કરે છે.
-
પ્રતિકૂળ અસર / વિભિન્ન અસર : એક "તટસ્થ" પ્રક્રિયા જે સંરક્ષિત લાક્ષણિકતાઓના આધારે લોકોને અપ્રમાણસર રીતે બાકાત રાખે છે (ભલે કોઈએ તેનો હેતુ ન હોય).
-
નોકરી સંબંધિત + વ્યવસાયિક આવશ્યકતા સાથે સુસંગત : જો કોઈ સાધન લોકોને બહાર કાઢે અને પરિણામો એકતરફી દેખાય તો તમે કયા બાર માટે લક્ષ્ય રાખશો.
આ ખ્યાલો (અને પસંદગી દરો વિશે કેવી રીતે વિચારવું) EEOC ની AI અને પ્રતિકૂળ અસર પર તકનીકી સહાયમાં સ્પષ્ટ રીતે રજૂ કરવામાં આવ્યા છે. [1]
સરખામણી કોષ્ટક - સામાન્ય AI ભરતી વિકલ્પો (અને તે ખરેખર કોના માટે છે) 🧾
| સાધન | પ્રેક્ષક | કિંમત | તે કેમ કામ કરે છે |
|---|---|---|---|
| ATS સ્યુટ્સમાં AI એડ-ઓન્સ (સ્ક્રીનિંગ, મેચિંગ) | મોટા પાયે ટીમો | ભાવ-આધારિત | કેન્દ્રીયકૃત વર્કફ્લો + રિપોર્ટિંગ... પરંતુ કાળજીપૂર્વક ગોઠવો નહીંતર તે અસ્વીકાર ફેક્ટરી બની જશે. |
| ટેલેન્ટ સોર્સિંગ + રિડિસ્કવરી AI | સોર્સિંગ-ભારે સંસ્થાઓ | ££–£££ | અડીને આવેલી પ્રોફાઇલ્સ અને "છુપાયેલા" ઉમેદવારો શોધે છે - વિશિષ્ટ ભૂમિકાઓ માટે વિચિત્ર રીતે ઉપયોગી. |
| રિઝ્યુમ પાર્સિંગ + કૌશલ્ય વર્ગીકરણ | સીવી પીડીએફમાં ડૂબી રહેલી ટીમો | ઘણીવાર બંડલ થયેલ | મેન્યુઅલ ટ્રાયજ ઘટાડે છે; અપૂર્ણ, પણ રાત્રે 11 વાગ્યે બધું જોવા કરતાં ઝડપી 😵 |
| ઉમેદવાર ચેટ + શેડ્યુલિંગ ઓટોમેશન | કલાકદીઠ, કેમ્પસ, ઉચ્ચ અવાજ | £–££ | ઝડપી પ્રતિભાવ સમય અને ઓછા નો-શો - એક યોગ્ય દ્વારપાલ જેવું લાગે છે |
| સ્ટ્રક્ચર્ડ ઇન્ટરવ્યુ કિટ્સ + સ્કોરકાર્ડ્સ | ટીમો ફિક્સિંગમાં અસંગતતા | £ | ઇન્ટરવ્યુ ઓછા રેન્ડમ બનાવે છે - એક શાંત જીત |
| મૂલ્યાંકન પ્લેટફોર્મ (કાર્યના નમૂનાઓ, સિમ્યુલેશન) | કૌશલ્ય-આધારિત ભરતી | ££ | નોકરી સંબંધિત હોય ત્યારે CV કરતાં વધુ સારો સિગ્નલ - હજુ પણ પરિણામોનું નિરીક્ષણ કરો |
| બાયસ મોનિટરિંગ + ઓડિટ સપોર્ટ ટૂલિંગ | નિયંત્રિત / જોખમ-જાગૃત સંસ્થાઓ | £££ | પસંદગી દર અને સમય જતાં પ્રવાહને ટ્રેક કરવામાં મદદ કરે છે - મૂળભૂત રીતે રસીદો |
| શાસન કાર્યપ્રવાહ (મંજૂરીઓ, લોગ, મોડેલ ઇન્વેન્ટરી) | મોટી HR + કાનૂની ટીમો | ££ | "કોણે શું મંજૂરી આપી" તે પછીથી સફાઈ કામદારનો શિકાર બનતા અટકાવે છે. |
નાનકડી ટેબલ કબૂલાત: આ બજારમાં કિંમતો લપસણી છે. વિક્રેતાઓને "ચાલો કોલ પર આગળ વધીએ" તેવી ઉર્જા ગમે છે. તેથી ખર્ચને "સંબંધિત પ્રયાસ + કરાર જટિલતા" તરીકે ગણો, એક સુઘડ સ્ટીકર લેબલ તરીકે નહીં... 🤷
હાયરિંગમાં સ્ટેપ બાય સ્ટેપ AI નો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો (એક રોલઆઉટ જે તમને પછીથી પરેશાન નહીં કરે) 🧩
પગલું ૧: સમગ્ર બ્રહ્માંડ નહીં, પણ એક પીડા બિંદુ પસંદ કરો
કંઈક આનાથી શરૂઆત કરો:
-
એક ભૂમિકા ધરાવતા પરિવાર માટે સ્ક્રીનીંગ સમય ઘટાડવો
-
ભરવામાં મુશ્કેલ ભૂમિકાઓ માટે સોર્સિંગમાં સુધારો
-
ઇન્ટરવ્યૂ પ્રશ્નો અને સ્કોરકાર્ડ્સનું પ્રમાણીકરણ
જો તમે પહેલા દિવસે જ AI સાથે એન્ડ-ટુ-એન્ડ ભરતી ફરીથી બનાવવાનો પ્રયાસ કરશો, તો તમને ફ્રેન્કેસ્ટાઇન પ્રક્રિયાનો સામનો કરવો પડશે. તકનીકી રીતે તે કામ કરશે, પરંતુ દરેકને તે ગમશે નહીં. અને પછી તેઓ તેને બાયપાસ કરશે, જે વધુ ખરાબ છે.
પગલું 2: ગતિથી આગળ "સફળતા" ને વ્યાખ્યાયિત કરો
ઝડપ મહત્વની છે. તેથી ખોટા વ્યક્તિને ઝડપથી નોકરી પર રાખવાનું મહત્વનું નથી 😬. ટ્રેક:
-
પ્રથમ પ્રતિભાવનો સમય
-
સમય-થી-શોર્ટલિસ્ટ
-
ઇન્ટરવ્યૂ-ટુ-ઓફર રેશિયો
-
ઉમેદવારનો ડ્રોપ-ઓફ દર
-
ભાડાની ગુણવત્તાવાળા પ્રોક્સીઓ (રેમ્પ સમય, પ્રારંભિક કામગીરી સંકેતો, રીટેન્શન)
-
દરેક તબક્કે જૂથોમાં પસંદગી-દર તફાવતો
જો તમે ફક્ત ગતિ માપશો, તો તમે "ઝડપી અસ્વીકાર" માટે ઑપ્ટિમાઇઝ કરશો, જે "સારી ભરતી" જેવું નથી.
પગલું ૩: તમારા માનવીય નિર્ણય બિંદુઓને લોક કરો (તેમને લખી લો)
પીડાદાયક રીતે સ્પષ્ટ બનો:
-
જ્યાં AI સૂચવી
-
જ્યાં માણસોએ નિર્ણય લેવો
-
જ્યાં માનવોએ ઓવરરાઇડ્સની સમીક્ષા કરવી (અને શા માટે તે નોંધવું જોઈએ)
એક વ્યવહારુ ગંધ પરીક્ષણ: જો ઓવરરાઇડ દર મૂળભૂત રીતે શૂન્ય હોય, તો તમારું "લુકમાં માનવ" સુશોભન સ્ટીકર હોઈ શકે છે.
પગલું 4: પહેલા શેડો ટેસ્ટ ચલાવો
AI આઉટપુટ વાસ્તવિક ઉમેદવારોને પ્રભાવિત કરે તે પહેલાં:
-
ભૂતકાળના ભરતી ચક્ર પર તેને ચલાવો
-
ભલામણોની તુલના વાસ્તવિક પરિણામો સાથે કરો
-
"શ્રેષ્ઠ ઉમેદવારો વ્યવસ્થિત રીતે નીચા ક્રમે આવે છે" જેવા દાખલાઓ શોધો.
સંયુક્ત ઉદાહરણ (કારણ કે આવું ઘણી વાર બને છે): એક મોડેલ સતત રોજગારને "પ્રેમ" કરે છે અને કારકિર્દીના અંતરને દંડ કરે છે... જે શાંતિથી સંભાળ રાખનારાઓ, માંદગીથી પાછા ફરતા લોકો અને બિન-રેખીય માર્ગો ધરાવતા લોકોને ડાઉનગ્રેડ કરે છે. કોઈએ "અન્યાયી બનો" કોડ નથી આપ્યો. ડેટાએ તમારા માટે તે કર્યું. કૂલ કૂલ કૂલ.
પગલું ૫: પાયલોટ કરો, પછી ધીમે ધીમે વિસ્તૃત કરો
એક સારા પાયલોટમાં શામેલ છે:
-
ભરતી તાલીમ
-
ભરતી મેનેજર કેલિબ્રેશન સત્રો
-
ઉમેદવાર મેસેજિંગ (શું ઓટોમેટેડ છે, શું નથી)
-
એજ કેસ માટે ભૂલ-રિપોર્ટિંગ પાથ
-
ફેરફાર લોગ (શું બદલાયું, ક્યારે, કોણે મંજૂરી આપી)
પાઇલટ્સને માર્કેટિંગ લોન્ચ નહીં, પણ લેબની જેમ વર્તો 🎛️
ગોપનીયતાનો ભંગ કર્યા વિના ભરતીમાં AI નો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો 🛡️
ગોપનીયતા એ ફક્ત કાનૂની બોક્સ-ટિકિંગ નથી - તે ઉમેદવારનો વિશ્વાસ છે. અને ભરતીમાં વિશ્વાસ પહેલેથી જ નાજુક છે, ચાલો પ્રમાણિક રહીએ.
વ્યવહારુ ગોપનીયતા પગલાં:
-
ડેટા ઓછો કરો : "ફક્ત સંજોગોમાં" બધું ઉપર ન રાખો.
-
સ્પષ્ટ રહો : ઉમેદવારોને જણાવો કે ઓટોમેશનનો ઉપયોગ ક્યારે થાય છે અને તેમાં કયો ડેટા સામેલ છે.
-
મર્યાદા રીટેન્શન : અરજદારનો ડેટા સિસ્ટમમાં કેટલો સમય રહે તે વ્યાખ્યાયિત કરો.
-
સુરક્ષિત ઍક્સેસ : ભૂમિકા-આધારિત પરવાનગીઓ, ઓડિટ લોગ, વિક્રેતા નિયંત્રણો
-
હેતુ મર્યાદા : ભરતી માટે અરજદારના ડેટાનો ઉપયોગ કરો, ભવિષ્યના રેન્ડમ પ્રયોગો માટે નહીં.
જો તમે યુકેમાં ભરતી કરી રહ્યા છો, તો ICO એ ખૂબ જ સીધી વાત કરી છે કે પહેલા પૂછવું જોઈએ - જેમાં DPIA વહેલું કરવું, પ્રક્રિયા વાજબી/ઓછામાં ઓછી રાખવી અને ઉમેદવારોને તેમની માહિતીનો ઉપયોગ કેવી રીતે થાય છે તે સ્પષ્ટ રીતે સમજાવવું શામેલ છે. [2]
ઉપરાંત, સુલભતા ભૂલશો નહીં: જો કોઈ AI-સંચાલિત પગલું એવા ઉમેદવારોને અવરોધે છે જેમને રહેવાની જરૂર હોય, તો તમે અવરોધ ઊભો કર્યો છે. નૈતિક રીતે સારું નથી, કાયદેસર રીતે સારું નથી, તમારા એમ્પ્લોયર બ્રાન્ડ માટે સારું નથી. ટ્રિપલ-નોટ-ગુડ.
પક્ષપાત, ન્યાયીપણું, અને દેખરેખનું અનગ્લામરસ કાર્ય 📉🙂
આ તે જગ્યા છે જ્યાં મોટાભાગની ટીમો ઓછું રોકાણ કરે છે. તેઓ ટૂલ ખરીદે છે, તેને ચાલુ કરે છે અને ધારે છે કે "વિક્રેતાએ પક્ષપાત સંભાળ્યો હતો." તે એક દિલાસો આપનારી વાર્તા છે. તે ઘણીવાર જોખમી પણ હોય છે.
કાર્યક્ષમ ન્યાયીપણાની દિનચર્યા આના જેવી દેખાય છે:
-
પ્રી-ડિપ્લોયમેન્ટ વેલિડેશન : તે શું માપે છે, અને શું તે નોકરી-સંબંધિત છે?
-
પ્રતિકૂળ અસરનું નિરીક્ષણ : દરેક તબક્કે પસંદગી દરને ટ્રેક કરો (અરજી → સ્ક્રીન → ઇન્ટરવ્યૂ → ઓફર)
-
ભૂલ વિશ્લેષણ : ખોટા નકારાત્મકતાઓ ક્યાં ભેગા થાય છે?
-
સુલભતા તપાસ : શું રહેવાની વ્યવસ્થા ઝડપી અને આદરણીય છે?
-
ડ્રિફ્ટ ચેક્સ : ભૂમિકામાં ફેરફારની જરૂર છે, શ્રમ બજારો બદલાય છે, મોડેલ્સ બદલાય છે... તમારું મોનિટરિંગ પણ બદલાવું જોઈએ.
અને જો તમે વધારાના નિયમો સાથે ન્યાયક્ષેત્રમાં કામ કરો છો: તો પછીથી પાલનને અવરોધશો નહીં. ઉદાહરણ તરીકે, NYC નો સ્થાનિક કાયદો 144 ચોક્કસ સ્વચાલિત રોજગાર નિર્ણય સાધનોના ઉપયોગને પ્રતિબંધિત કરે છે સિવાય કે તાજેતરનું પૂર્વગ્રહ ઓડિટ, તે ઓડિટ વિશે જાહેર માહિતી અને જરૂરી સૂચનાઓ હોય - જેનો અમલ 2023 માં શરૂ થશે. [5]
વિક્રેતા ડ્યુ ડિલિજન્સ પ્રશ્નો (આ ચોરી કરો) 📝
જ્યારે કોઈ વિક્રેતા કહે છે કે "અમારા પર વિશ્વાસ કરો", ત્યારે તેનો અનુવાદ "અમને બતાવો" કરો.
પૂછો:
-
આ માટે કયા ડેટાનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો અને નિર્ણય લેતી વખતે કયા ડેટાનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો?
-
કયા લક્ષણો આઉટપુટને ચલાવે છે? શું તમે તેને માનવીની જેમ સમજાવી શકો છો?
-
તમે કયા બાયસ ટેસ્ટિંગ ચલાવો છો - કયા જૂથો, કયા મેટ્રિક્સ?
-
શું આપણે પરિણામોનું જાતે ઑડિટ કરી શકીએ? આપણને કયો રિપોર્ટિંગ મળે છે?
-
ઉમેદવારોને માનવ સમીક્ષા - વર્કફ્લો + સમયરેખા કેવી રીતે મળે છે?
-
તમે રહેવાની વ્યવસ્થા કેવી રીતે કરો છો? કોઈ જાણીતી નિષ્ફળતા પદ્ધતિઓ?
-
સુરક્ષા + રીટેન્શન: ડેટા ક્યાં સંગ્રહિત થાય છે, કેટલો સમય, કોણ તેને ઍક્સેસ કરી શકે છે?
-
પરિવર્તન નિયંત્રણ: શું તમે ગ્રાહકોને મોડેલ અપડેટ થાય કે શિફ્ટ સ્કોર થાય ત્યારે સૂચિત કરો છો?
ઉપરાંત: જો સાધન લોકોને સ્ક્રીન કરી શકે છે, તો તેને પસંદગી પ્રક્રિયા - અને તે મુજબ કાર્ય કરો. EEOC નું માર્ગદર્શન એકદમ સ્પષ્ટ છે કે નોકરીદાતાની જવાબદારી જાદુઈ રીતે અદૃશ્ય થઈ જતી નથી કારણ કે "એક વિક્રેતાએ તે કર્યું છે." [1]
ભરતીમાં જનરેટિવ AI - સલામત, સમજદાર ઉપયોગો (અને નાપ સૂચિ) 🧠✨
સલામત અને ખૂબ જ ઉપયોગી
-
ફ્લફ દૂર કરવા અને સ્પષ્ટતા સુધારવા માટે નોકરીની જાહેરાતો ફરીથી લખો
-
વ્યક્તિગતકરણ ટેમ્પ્લેટ્સ સાથે આઉટરીચ સંદેશાઓનો મુસદ્દો બનાવો (કૃપા કરીને તેને માનવીય રાખો 🙏)
-
ઇન્ટરવ્યૂ નોંધોનો સારાંશ આપો અને તેમને યોગ્યતાઓ સાથે મેપ કરો.
-
ભૂમિકા સાથે જોડાયેલા માળખાગત ઇન્ટરવ્યૂ પ્રશ્નો બનાવો
-
ઉમેદવાર માટે સમયરેખા, વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો, તૈયારી માર્ગદર્શન માટે સંદેશાઓ
ના યાદી (અથવા ઓછામાં ઓછું "ધીમું કરો અને ફરીથી વિચાર કરો")
-
ચેટબોટ ટ્રાન્સક્રિપ્ટનો ઉપયોગ છુપાયેલા માનસિક પરીક્ષણ તરીકે કરવો
-
"સંસ્કૃતિને અનુકૂળ" (આ વાક્ય એલાર્મ શરૂ કરશે) એ નિર્ણય AI ને લેવા દેવાથી.
-
સ્પષ્ટ વાજબીપણું અને સંમતિ વિના સોશિયલ મીડિયા ડેટા સ્ક્રેપ કરવો
-
સમીક્ષા પાથ વિના અપારદર્શક સ્કોર્સના આધારે ઉમેદવારોને આપમેળે નકારવા
-
ઉમેદવારોને નોકરીના પ્રદર્શનની આગાહી ન કરતા AI હૂપ્સમાંથી કૂદકો મારવા
ટૂંકમાં: સામગ્રી અને માળખું બનાવો, હા. અંતિમ નિર્ણય આપોઆપ કરો, સાવચેત રહો.
અંતિમ ટિપ્પણી - ખૂબ લાંબો સમય, મેં તે વાંચ્યું નથી 🧠✅
જો તમને બીજું કંઈ યાદ ન હોય તો:
-
નાની શરૂઆત કરો, પહેલા પ્રાયોગિક ધોરણે કામ કરો, પરિણામો માપો. 📌
-
માનવજાતને મદદ કરવા માટે AI નો ઉપયોગ કરો, જવાબદારી ભૂંસી નાખવા માટે નહીં.
-
નિર્ણયના મુદ્દાઓનું દસ્તાવેજીકરણ કરો, નોકરીની સુસંગતતાને માન્ય કરો અને ન્યાયીતાનું નિરીક્ષણ કરો.
-
ગોપનીયતા અને સ્વચાલિત-નિર્ણયના અવરોધોને ગંભીરતાથી લો (ખાસ કરીને યુકેમાં).
-
વિક્રેતાઓ પાસેથી પારદર્શિતાની માંગ કરો, અને તમારું પોતાનું ઓડિટ ટ્રેલ રાખો.
-
શ્રેષ્ઠ AI ભરતી પ્રક્રિયા વધુ સંરચિત અને વધુ માનવીય લાગે છે, ઠંડી નહીં.
ભરતીમાં AI નો ઉપયોગ આ , જેનાથી ઝડપી, આત્મવિશ્વાસપૂર્ણ સિસ્ટમનો ઉપયોગ ન થાય જે સંપૂર્ણપણે ખોટી છે.
સંદર્ભ
[1] EEOC -
પસંદગીના મુદ્દાઓ: શીર્ષક VII હેઠળ રોજગાર પસંદગી પ્રક્રિયાઓમાં ઉપયોગમાં લેવાતા સોફ્ટવેર, અલ્ગોરિધમ્સ અને કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તામાં પ્રતિકૂળ અસરનું મૂલ્યાંકન (ટેકનિકલ સહાય, 18 મે, 2023) [2] ICO -
ભરતીમાં સહાય કરવા માટે AI નો ઉપયોગ કરવાનું વિચારી રહ્યા છો? અમારા મુખ્ય ડેટા સુરક્ષા વિચારણાઓ (6 નવેમ્બર 2024) [3] ICO -
UK GDPR ઓટોમેટેડ નિર્ણય લેવા અને પ્રોફાઇલિંગ વિશે શું કહે છે? [4] NIST -
આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ રિસ્ક મેનેજમેન્ટ ફ્રેમવર્ક (AI RMF 1.0) (જાન્યુઆરી 2023) [5] NYC ડિપાર્ટમેન્ટ ઓફ કન્ઝ્યુમર એન્ડ વર્કર પ્રોટેક્શન - ઓટોમેટેડ એમ્પ્લોયમેન્ટ ડિસિઝન ટૂલ્સ (AEDT) / સ્થાનિક કાયદો 144