AI உதவும் , ஆனால் அதை ஒரு மந்திரக்கோலாக அல்ல, ஒரு சக்தி கருவியாகக் கருதினால் மட்டுமே. நன்றாகப் பயன்படுத்தினால், அது மூலப் பொருட்களைப் பெறுவதை துரிதப்படுத்துகிறது, நிலைத்தன்மையை இறுக்குகிறது மற்றும் வேட்பாளர் அனுபவத்தை மேம்படுத்துகிறது. மோசமாகப் பயன்படுத்தினால்... அது குழப்பம், சார்பு மற்றும் சட்ட ஆபத்தை அமைதியாகக் குறைக்கிறது. வேடிக்கையானது.
பணியமர்த்தலில் AI-ஐ எவ்வாறு பயனுள்ளதாகவும், மனிதநேயத்திற்கு முன்னுரிமை அளிக்கும் வகையிலும், பாதுகாப்பிற்கு ஏற்ற வகையிலும் என்பதைப் பார்ப்போம்
இதற்குப் பிறகு நீங்கள் படிக்க விரும்பக்கூடிய கட்டுரைகள்:
🔗 நவீன பணியமர்த்தலை மாற்றும் AI ஆட்சேர்ப்பு கருவிகள்
AI தளங்கள் ஆட்சேர்ப்பு முடிவுகளை எவ்வாறு விரைவுபடுத்துகின்றன மற்றும் மேம்படுத்துகின்றன.
🔗 ஆட்சேர்ப்பு குழுக்களுக்கு இலவச AI கருவிகள்
பணியமர்த்தல் பணிப்பாய்வுகளை நெறிப்படுத்தவும் தானியங்குபடுத்தவும் சிறந்த இலவச தீர்வுகள்.
🔗 பணியமர்த்தல் மேலாளர்களை ஈர்க்கும் AI திறன்கள்
எந்த செயற்கை நுண்ணறிவு திறன்கள் உண்மையில் ரெஸ்யூம்களில் தனித்து நிற்கின்றன.
🔗 நீங்கள் AI ரெஸ்யூம் ஸ்கிரீனிங்கிலிருந்து விலக வேண்டுமா?
தானியங்கி பணியமர்த்தல் முறைகளைத் தவிர்ப்பதன் நன்மைகள், தீமைகள் மற்றும் அபாயங்கள்.
பணியமர்த்தலில் AI ஏன் வெளிப்படுகிறது (மற்றும் அது உண்மையில் செய்கிறது) 🔎
பெரும்பாலான “AI பணியமர்த்தல்” கருவிகள் ஒரு சில பிரிவுகளுக்குள் அடங்கும்:
-
ஆதாரம் : வேட்பாளர்களைக் கண்டறிதல், தேடல் சொற்களை விரிவுபடுத்துதல், பாத்திரங்களுக்கு ஏற்ற திறன்களைப் பொருத்துதல்.
-
தேர்வு : விண்ணப்பதாரர்களின் சுயவிவரங்களை பகுப்பாய்வு செய்தல், விண்ணப்பதாரர்களை தரவரிசைப்படுத்துதல், சாத்தியமான பொருத்தங்களைக் கொடியிடுதல்
-
மதிப்பீடுகள் : திறன் சோதனைகள், பணி மாதிரிகள், பணி உருவகப்படுத்துதல்கள், சில நேரங்களில் வீடியோ பணிப்பாய்வுகள்
-
நேர்காணல் ஆதரவு : கட்டமைக்கப்பட்ட கேள்வி வங்கிகள், குறிப்பு சுருக்கம், மதிப்பெண் அட்டை நட்ஜ்கள்
-
செயல்பாடுகள் : திட்டமிடல், வேட்பாளர் கேள்வி பதில் அரட்டை, நிலை புதுப்பிப்புகள், சலுகை பணிப்பாய்வு
ஒரு யதார்த்த சரிபார்ப்பு: AI அரிதாகவே ஒரு சுத்தமான தருணத்தில் "முடிவெடுக்கிறது". இது செல்வாக்கு செலுத்துகிறது... தள்ளுகிறது... வடிகட்டுகிறது... முன்னுரிமை அளிக்கிறது. இது இன்னும் ஒரு பெரிய விஷயம், ஏனெனில் நடைமுறையில், மனிதர்கள் "தொழில்நுட்ப ரீதியாக" வளையத்தில் இருக்கும்போது கூட ஒரு கருவி ஒரு தேர்வு நடைமுறையாக . அமெரிக்காவில், வேலைவாய்ப்பு முடிவுகளை எடுக்க அல்லது தெரிவிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் வழிமுறை முடிவெடுக்கும் கருவிகள் அதே பழைய வேறுபட்ட/பாதகமான தாக்க கேள்விகளைத் தூண்டக்கூடும் என்று EEOC வெளிப்படையாகக் கூறியுள்ளது - மேலும் ஒரு விற்பனையாளர் கருவியை உருவாக்கும்போது அல்லது இயக்கும்போது கூட முதலாளிகள் பொறுப்பேற்க முடியும். [1]
குறைந்தபட்ச சாத்தியமான "நல்ல" AI-உதவி பணியமர்த்தல் அமைப்பு ✅
ஒரு நல்ல AI பணியமர்த்தல் அமைப்பில் சில பேச்சுவார்த்தைக்கு மாறான அம்சங்கள் உள்ளன (ஆம், அவை சற்று சலிப்பை ஏற்படுத்துகின்றன, ஆனால் சலிப்பை ஏற்படுத்துவது பாதுகாப்பானது):
-
வேலை தொடர்பான உள்ளீடுகள் : அதிர்வுகளை அல்ல, பாத்திரத்துடன் தொடர்புடைய சமிக்ஞைகளை மதிப்பிடுங்கள்.
-
விளக்கத்தை நீங்கள் சத்தமாக மீண்டும் சொல்லலாம் : ஒரு வேட்பாளர் "ஏன்" என்று கேட்டால், உங்களிடம் ஒரு ஒத்திசைவான பதில் இருக்கும்.
-
மனித மேற்பார்வை முக்கியமானது : சடங்கு கிளிக் அல்ல - மீற உண்மையான அதிகாரம்
-
சரிபார்ப்பு + கண்காணிப்பு : சோதனை முடிவுகள், நகர்வுகளைக் கண்காணித்தல், பதிவுகளை வைத்திருத்தல்.
-
வேட்பாளர்களுக்கு ஏற்ற வடிவமைப்பு : தெளிவான படிகள், அணுகக்கூடிய செயல்முறை, குறைந்தபட்ச முட்டாள்தனம்
-
வடிவமைப்பின் அடிப்படையில் தனியுரிமை : தரவு குறைப்பு, தக்கவைப்பு விதிகள், பாதுகாப்பு + அணுகல் கட்டுப்பாடுகள்
நீங்கள் ஒரு உறுதியான மன மாதிரியை விரும்பினால், NIST AI இடர் மேலாண்மை கட்டமைப்பிலிருந்து - அடிப்படையில் வாழ்க்கைச் சுழற்சி முழுவதும் AI ஆபத்தை நிர்வகிக்க, வரைபடமாக்க, அளவிட மற்றும் நிர்வகிக்க ஒரு கட்டமைக்கப்பட்ட வழி. படுக்கை நேரக் கதை அல்ல, ஆனால் இந்த விஷயங்களைத் தணிக்கை செய்ய இது உண்மையிலேயே பயனுள்ளதாக இருக்கும். [4]
புனலில் AI எங்கு சிறப்பாகப் பொருந்துகிறது (மேலும் அது எங்கு காரமாக இருக்கும்) 🌶️
தொடங்குவதற்கு சிறந்த இடங்கள் (பொதுவாக)
-
வேலை விவரம் வரைவு + சுத்தம் செய்தல் ✍️
ஜெனரேட்டிவ் AI வாசகங்களைக் குறைக்கலாம், வீங்கிய விருப்பப் பட்டியல்களை அகற்றலாம் மற்றும் தெளிவை மேம்படுத்தலாம் (நீங்கள் அதை நல்லறிவுடன் சரிபார்த்தால்). -
ஆட்சேர்ப்பு துணை விமானிகள் (சுருக்கங்கள், வெளிநடவடிக்கை மாறுபாடுகள், பூலியன் சரங்கள்)
மனிதர்கள் பொறுப்பில் இருந்தால் அதிக உற்பத்தித்திறன் வெற்றிகள், குறைந்த முடிவெடுக்கும் ஆபத்து. -
திட்டமிடல் + வேட்பாளர் அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள் 📅
பணிவுடன் செய்யும்போது, ஆட்டோமேஷன் வேட்பாளர்கள் உண்மையில் விரும்புகிறார்கள்.
அதிக ஆபத்துள்ள மண்டலங்கள் (கவனமாக மிதியுங்கள்)
-
தானியங்கி தரவரிசை மற்றும் நிராகரிப்பு
மதிப்பெண் எவ்வளவு தீர்மானகரமானதாக மாறுகிறதோ, அவ்வளவுக்கு உங்கள் சுமை "நல்ல கருவி" என்பதிலிருந்து "இது வேலை தொடர்பானது, கண்காணிக்கப்படுகிறது மற்றும் அமைதியாக குழுக்களைத் தவிர்த்துவிடாது என்பதை நிரூபிக்க" மாறுகிறது. -
வீடியோ பகுப்பாய்வு அல்லது "நடத்தை அனுமானம்" 🎥
"புறநிலை" என்று சந்தைப்படுத்தப்பட்டாலும் கூட, இவை இயலாமை, அணுகல் தேவைகள் மற்றும் நிலையற்ற செல்லுபடியாகும் தன்மையுடன் மோதக்கூடும். -
குறிப்பிடத்தக்க விளைவுகளுடன் "முற்றிலும் தானியங்கி" ஆக மாறும் எதுவும்
UK GDPR இன் கீழ், சட்டப்பூர்வ அல்லது இதே போன்ற குறிப்பிடத்தக்க விளைவுகளுடன் கூடிய சில தானியங்கி முடிவுகளுக்கு உட்பட்டு இருக்க மக்களுக்கு உரிமை உண்டு - மேலும் அது பொருந்தும் இடங்களில், மனித தலையீட்டைப் பெற்று முடிவை எதிர்த்துப் போராடும் திறன் போன்ற பாதுகாப்புகளும் உங்களுக்குத் தேவை. (மேலும்: UK சட்டத்தில் ஏற்பட்ட மாற்றங்கள் காரணமாக இந்த வழிகாட்டுதல் மதிப்பாய்வில் இருப்பதாக ICO குறிப்பிடுகிறது, எனவே இதை தற்போதைய நிலையில் வைத்திருக்க வேண்டிய ஒரு பகுதியாகக் கருதுங்கள்.) [3]
விரைவான வரையறைகள் (அதனால் எல்லோரும் ஒரே விஷயத்தைப் பற்றி வாதிடுகிறார்கள்) 🧠
நீங்கள் ஒரே ஒரு மோசமான பழக்கத்தைத் திருடினால்: கருவிகளை வாங்குவதற்கு முன் சொற்களை வரையறுக்கவும்.
-
வழிமுறை முடிவெடுக்கும் கருவி : விண்ணப்பதாரர்கள் அல்லது பணியாளர்களை மதிப்பிடும்/மதிப்பீடு செய்யும் மென்பொருளுக்கான ஒரு பொதுவான சொல், சில நேரங்களில் முடிவுகளைத் தெரிவிக்க AI ஐப் பயன்படுத்துகிறது.
-
பாதகமான தாக்கம் / வேறுபட்ட தாக்கம் : பாதுகாக்கப்பட்ட பண்புகளின் அடிப்படையில் (யாரும் அதை நோக்கமாகக் கொண்டிருக்கவில்லை என்றாலும்) மக்களை விகிதாசாரமாக விலக்கும் ஒரு "நடுநிலை" செயல்முறை.
-
வேலை தொடர்பான + வணிகத் தேவைக்கு ஏற்ப : ஒரு கருவி மக்களைத் திரையிட்டு, முடிவுகள் சீரற்றதாகத் தோன்றினால் நீங்கள் இலக்காகக் கொண்ட தடை.
இந்தக் கருத்துக்கள் (மற்றும் தேர்வு விகிதங்களைப் பற்றி எப்படிச் சிந்திப்பது) AI மற்றும் பாதகமான தாக்கம் குறித்த EEOC இன் தொழில்நுட்ப உதவியில் தெளிவாகக் கூறப்பட்டுள்ளன. [1]
ஒப்பீட்டு அட்டவணை - பொதுவான AI பணியமர்த்தல் விருப்பங்கள் (மற்றும் அவை உண்மையில் யாருக்கானவை) 🧾
| கருவி | பார்வையாளர்கள் | விலை | இது ஏன் வேலை செய்கிறது |
|---|---|---|---|
| ATS தொகுப்புகளில் AI துணை நிரல்கள் (திரையிடல், பொருத்துதல்) | அதிக எண்ணிக்கையிலான அணிகள் | மேற்கோள் அடிப்படையிலானது | மையப்படுத்தப்பட்ட பணிப்பாய்வு + அறிக்கையிடல்... ஆனால் கவனமாக உள்ளமைக்கவும் அல்லது அது ஒரு நிராகரிப்பு தொழிற்சாலையாக மாறும். |
| திறமை ஆதாரம் + மறுகண்டுபிடிப்பு AI | ஆதாரங்களை அதிகம் பயன்படுத்தும் அமைப்புகள் | ££–£££ | அருகிலுள்ள சுயவிவரங்களையும் "மறைக்கப்பட்ட" வேட்பாளர்களையும் கண்டறிகிறது - முக்கியப் பாத்திரங்களுக்கு விந்தையாக பயனுள்ளதாக இருக்கும். |
| ரெஸ்யூம் பாகுபடுத்தல் + திறன் வகைப்பாடு | CV PDFகளில் மூழ்கும் அணிகள் | பெரும்பாலும் தொகுக்கப்பட்டவை | கைமுறையாக வரிசைப்படுத்துவதைக் குறைக்கிறது; அபூரணமானது, ஆனால் இரவு 11 மணிக்கு எல்லாவற்றையும் கண்களால் பார்ப்பதை விட வேகமானது 😵 |
| வேட்பாளர் அரட்டை + திட்டமிடல் ஆட்டோமேஷன் | மணிநேரம், வளாகம், அதிக ஒலி | £–££ | விரைவான மறுமொழி நேரங்கள் மற்றும் குறைவான வருகை நேரங்கள் - ஒரு நல்ல உதவியாளராக உணர்கிறேன். |
| கட்டமைக்கப்பட்ட நேர்காணல் கருவிகள் + மதிப்பெண் அட்டைகள் | சீரற்ற தன்மையை சரிசெய்யும் அணிகள் | £ | நேர்காணல்களை சீரற்றதாக மாற்றுகிறது - அமைதியான வெற்றி |
| மதிப்பீட்டு தளங்கள் (பணி மாதிரிகள், உருவகப்படுத்துதல்கள்) | திறமை சார்ந்த பணியமர்த்தல் | ££ | வேலைக்கு ஏற்றவாறு CV-களை விட சிறந்த சிக்னல் - இன்னும் விளைவுகளைக் கண்காணிக்கவும். |
| சார்பு கண்காணிப்பு + தணிக்கை ஆதரவு கருவி | ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட / ஆபத்து அறிந்த நிறுவனங்கள் | £££ | தேர்வு விகிதங்களைக் கண்காணிக்கவும் காலப்போக்கில் சறுக்கலைக் கண்காணிக்கவும் உதவுகிறது - அடிப்படையில் ரசீதுகள் |
| நிர்வாகப் பணிப்பாய்வுகள் (ஒப்புதல்கள், பதிவுகள், மாதிரி சரக்கு) | பெரிய HR + சட்டக் குழுக்கள் | ££ | "யார் எதை அங்கீகரித்தார்கள்" என்பது பின்னர் ஒரு தோட்டி வேட்டையாக மாறுவதைத் தடுக்கிறது. |
சிறிய மேசை ஒப்புதல் வாக்குமூலம்: இந்த சந்தையில் விலை நிர்ணயம் வழுக்கும். விற்பனையாளர்கள் “ஒரு அழைப்பில் குதிப்போம்” என்ற ஆற்றலை விரும்புகிறார்கள். எனவே செலவை ஒரு நேர்த்தியான ஸ்டிக்கர் லேபிளாக அல்ல, “ஒப்பீட்டு முயற்சி + ஒப்பந்த சிக்கலானது” என்று கருதுங்கள்… 🤷
பணியமர்த்தலில் AI-ஐ எவ்வாறு படிப்படியாகப் பயன்படுத்துவது (பின்னர் உங்களுக்குப் பிடிக்காத ஒரு வெளியீடு) 🧩
படி 1: முழு பிரபஞ்சத்தையும் அல்ல, ஒரு வலிப் புள்ளியைத் தேர்ந்தெடுங்கள்.
இது போன்ற ஒன்றைத் தொடங்குங்கள்:
-
ஒரு பங்கு குடும்பத்திற்கான திரையிடல் நேரத்தைக் குறைத்தல்
-
நிரப்புவதற்கு கடினமான பாத்திரங்களுக்கான ஆதாரங்களை மேம்படுத்துதல்
-
நேர்காணல் கேள்விகள் மற்றும் மதிப்பெண் அட்டைகளை தரப்படுத்துதல்
முதல் நாளிலேயே AI-ஐப் பயன்படுத்தி முழுமையான பணியமர்த்தலை மீண்டும் உருவாக்க முயற்சித்தால், நீங்கள் ஒரு ஃபிராங்கண்ஸ்டைன் செயல்முறையைப் பெறுவீர்கள். தொழில்நுட்ப ரீதியாக இது வேலை செய்யும், ஆனால் எல்லோரும் அதை வெறுப்பார்கள். பின்னர் அவர்கள் அதைத் தவிர்த்துவிடுவார்கள், இது மோசமானது.
படி 2: வேகத்திற்கு அப்பால் "வெற்றியை" வரையறுக்கவும்.
வேகம் முக்கியம். எனவே தவறான நபரை விரைவாக வேலைக்கு அமர்த்துவது முக்கியமல்ல 😬. பாடல்:
-
முதல் பதிலுக்கான நேரம்
-
சரியான நேரத்தில் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட பட்டியல்
-
நேர்காணல்-சலுகை விகிதம்
-
வேட்பாளர்கள் வெளியேறும் விகிதம்
-
தரமான பணியமர்த்தல் பிரதிநிதிகள் (ரேம்ப் நேரம், ஆரம்ப செயல்திறன் சமிக்ஞைகள், தக்கவைப்பு)
-
ஒவ்வொரு கட்டத்திலும் குழுக்களுக்கு இடையே தேர்வு விகித வேறுபாடுகள்
நீங்கள் வேகத்தை மட்டும் அளந்தால், "நல்ல பணியமர்த்தல்" போன்றதல்லாத "விரைவான நிராகரிப்பு"க்கு உகந்ததாக்குவீர்கள்.
படி 3: உங்கள் மனித முடிவுப் புள்ளிகளைப் பூட்டுங்கள் (அவற்றை எழுதுங்கள்)
வேதனையுடன் வெளிப்படையாக இருங்கள்:
-
AI பரிந்துரைக்கக்கூடிய இடம்
-
மனிதர்கள் எங்கே முடிவு செய்ய
-
மேலெழுதல்களை மதிப்பாய்வு செய்ய வேண்டிய இடம் (மற்றும் ஏன் என்பதைப் பதிவு செய்ய வேண்டும்)
ஒரு நடைமுறை வாசனை சோதனை: ஓவர்ரைடு விகிதங்கள் அடிப்படையில் பூஜ்ஜியமாக இருந்தால், உங்கள் "சுழற்சியில் உள்ள மனிதன்" ஒரு அலங்கார ஸ்டிக்கராக இருக்கலாம்.
படி 4: முதலில் நிழல் சோதனையை இயக்கவும்.
AI வெளியீடுகள் உண்மையான வேட்பாளர்களைப் பாதிக்கும் முன்:
-
கடந்த பணியமர்த்தல் சுழற்சிகளில் அதை இயக்கவும்.
-
பரிந்துரைகளை உண்மையான முடிவுகளுடன் ஒப்பிடுதல்.
-
"சிறந்த வேட்பாளர்கள் முறையாக குறைந்த தரவரிசைப்படுத்தப்பட்டனர்" போன்ற வடிவங்களைத் தேடுங்கள்.
கூட்டு உதாரணம் (ஏனென்றால் இது அடிக்கடி நடக்கும்): ஒரு மாடல் தொடர்ச்சியான வேலைவாய்ப்பை "நேசிக்கிறார்" மற்றும் தொழில் இடைவெளிகளை குறைக்கிறார்... இது பராமரிப்பாளர்கள், நோயிலிருந்து திரும்புபவர்கள் மற்றும் நேரியல் அல்லாத பாதைகளைக் கொண்டவர்களை அமைதியாகக் குறைக்கிறது. யாரும் "நியாயமற்றவர்களாக இருங்கள்" என்று குறியிடவில்லை. தரவு உங்களுக்காக அதைச் செய்தது. கூல் கூல் கூல்.
படி 5: பைலட், பின்னர் மெதுவாக விரிவாக்கவும்
ஒரு கண்ணியமான விமானி பின்வருவனவற்றை உள்ளடக்குகிறார்:
-
ஆட்சேர்ப்பு பயிற்சி
-
மேலாளர் அளவுத்திருத்த அமர்வுகளை பணியமர்த்தல்
-
வேட்பாளர் செய்தி அனுப்புதல் (எது தானியங்கி, எது இல்லாதது)
-
விளிம்பு நிலை நிகழ்வுகளுக்கான பிழை அறிக்கையிடல் பாதை.
-
ஒரு மாற்றப் பதிவு (என்ன மாறியது, எப்போது, யார் அதை அங்கீகரித்தார்கள்)
விமானிகளை ஒரு சந்தைப்படுத்தல் துவக்கம் போல அல்ல, ஒரு ஆய்வகம் போல நடத்துங்கள் 🎛️.
தனியுரிமையை கெடுக்காமல் பணியமர்த்தலில் AI ஐ எவ்வாறு பயன்படுத்துவது 🛡️
தனியுரிமை என்பது வெறும் சட்டப்பூர்வ தடை அல்ல - அது வேட்பாளர் நம்பிக்கை. மேலும், பணியமர்த்தலில் நம்பிக்கை ஏற்கனவே பலவீனமாக உள்ளது, நேர்மையாக இருக்கட்டும்.
நடைமுறை தனியுரிமை நடவடிக்கைகள்:
-
தரவைச் சிறிதாக்குங்கள் : எல்லாவற்றையும் "ஒரு சந்தர்ப்பத்தில்" மறைக்க வேண்டாம்.
-
வெளிப்படையாக இருங்கள் : ஆட்டோமேஷன் எப்போது பயன்படுத்தப்படுகிறது, என்ன தரவு இதில் உள்ளது என்பதை வேட்பாளர்களிடம் சொல்லுங்கள்.
-
வரம்பு தக்கவைப்பு : விண்ணப்பதாரர் தரவு அமைப்பில் எவ்வளவு காலம் இருக்கும் என்பதை வரையறுக்கவும்.
-
பாதுகாப்பான அணுகல் : பங்கு அடிப்படையிலான அனுமதிகள், தணிக்கை பதிவுகள், விற்பனையாளர் கட்டுப்பாடுகள்
-
நோக்க வரம்பு : விண்ணப்பதாரர் தரவை பணியமர்த்தலுக்குப் பயன்படுத்துங்கள், எதிர்கால சீரற்ற சோதனைகளுக்கு அல்ல.
நீங்கள் UK-வில் பணியமர்த்தினால், முன் - DPIA-வை முன்கூட்டியே செய்தல், செயலாக்கத்தை நியாயமாக/குறைந்தபட்சமாக வைத்திருத்தல் மற்றும் வேட்பாளர்களுக்கு அவர்களின் தகவல் எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது என்பதை தெளிவாக விளக்குதல் ஆகியவை இதில் அடங்கும். [2]
மேலும், அணுகல்தன்மையை மறந்துவிடாதீர்கள்: AI-இயக்கப்படும் ஒரு படிநிலை, தங்குமிட வசதிகள் தேவைப்படும் வேட்பாளர்களைத் தடுத்தால், நீங்கள் ஒரு தடையை உருவாக்கியுள்ளீர்கள். நெறிமுறை ரீதியாக நல்லதல்ல, சட்ட ரீதியாக நல்லதல்ல, உங்கள் முதலாளி பிராண்டிற்கு நல்லதல்ல. மூன்று மடங்கு நல்லதல்ல.
சார்பு, நியாயம், மற்றும் கண்காணிப்பின் அழகற்ற வேலை 📉🙂
இங்குதான் பெரும்பாலான அணிகள் குறைவாக முதலீடு செய்கின்றன. அவர்கள் கருவியை வாங்கி, அதை இயக்கி, "விற்பனையாளர் சார்பைக் கையாண்டார்" என்று கருதுகிறார்கள். அது ஒரு ஆறுதலான கதை. இது பெரும்பாலும் ஆபத்தான ஒன்றாகும்.
ஒரு நடைமுறைப்படுத்தக்கூடிய நியாயத்தன்மை வழக்கம் இப்படி இருக்கும்:
-
பயன்படுத்தலுக்கு முந்தைய சரிபார்ப்பு : இது எதை அளவிடுகிறது, அது வேலை தொடர்பானதா?
-
பாதகமான தாக்க கண்காணிப்பு : ஒவ்வொரு கட்டத்திலும் தேர்வு விகிதங்களைக் கண்காணிக்கவும் (விண்ணப்பிக்கவும் → திரை → நேர்காணல் → சலுகை)
-
பிழை பகுப்பாய்வு : தவறான எதிர்மறைகள் எங்கே தொகுக்கப்படுகின்றன?
-
அணுகல்தன்மை சரிபார்ப்புகள் : தங்குமிடங்கள் வேகமானவை மற்றும் மரியாதைக்குரியவையா?
-
சறுக்கல் சரிபார்ப்புகள் : பங்கு மாற்றம் தேவை, தொழிலாளர் சந்தைகள் மாறுகின்றன, மாதிரிகள் மாறுகின்றன... உங்கள் கண்காணிப்பும் மாற வேண்டும்.
மேலும் கூடுதல் விதிகள் உள்ள அதிகார வரம்புகளில் நீங்கள் செயல்பட்டால்: பின்னர் இணக்கத்தை நிறுத்த வேண்டாம். எடுத்துக்காட்டாக, NYC இன் உள்ளூர் சட்டம் 144, சமீபத்திய சார்பு தணிக்கை, அந்த தணிக்கை பற்றிய பொதுத் தகவல் மற்றும் தேவையான அறிவிப்புகள் இல்லாவிட்டால், சில தானியங்கி வேலைவாய்ப்பு முடிவு கருவிகளைப் பயன்படுத்துவதை கட்டுப்படுத்துகிறது - 2023 இல் அமலாக்கம் தொடங்கும். [5]
விற்பனையாளரின் உரிய விடாமுயற்சி கேள்விகள் (இவற்றைத் திருடுங்கள்) 📝
ஒரு விற்பனையாளர் "எங்களை நம்புங்கள்" என்று கூறும்போது, அதை "எங்களுக்குக் காட்டு" என்று மொழிபெயர்க்கவும்.
கேளுங்கள்:
-
இதற்குப் பயிற்சி அளித்த தரவு எது, முடிவெடுக்கும் நேரத்தில் என்ன தரவு பயன்படுத்தப்படுகிறது?
-
வெளியீட்டை இயக்கும் அம்சங்கள் என்ன? ஒரு மனிதனைப் போல அதை விளக்க முடியுமா?
-
நீங்கள் என்ன சார்பு சோதனையை நடத்துகிறீர்கள் - எந்த குழுக்கள், எந்த அளவீடுகள்?
-
முடிவுகளை நாமே தணிக்கை செய்யலாமா? நமக்கு என்ன அறிக்கை கிடைக்கிறது?
-
வேட்பாளர்கள் எவ்வாறு மனித மதிப்பாய்வைப் பெறுகிறார்கள் - பணிப்பாய்வு + காலவரிசை?
-
தங்குமிடங்களை நீங்கள் எவ்வாறு கையாள்கிறீர்கள்? ஏதேனும் அறியப்பட்ட தோல்வி முறைகள் உள்ளதா?
-
பாதுகாப்பு + தக்கவைத்தல்: தரவு எங்கே சேமிக்கப்படுகிறது, எவ்வளவு காலம், யார் அதை அணுகலாம்?
-
மாற்றக் கட்டுப்பாடு: மாதிரிகள் புதுப்பிக்கப்படும்போது அல்லது மாற்றங்களைக் கணக்கிடும்போது வாடிக்கையாளர்களுக்குத் தெரிவிக்கிறீர்களா?
மேலும்: கருவி மக்களைத் திரையிட முடிந்தால், அதை ஒரு தேர்வு நடைமுறையாகக் - அதற்கேற்ப செயல்படுங்கள். "ஒரு விற்பனையாளர் அதைச் செய்தார்" என்பதற்காக முதலாளியின் பொறுப்பு மாயமாக மறைந்துவிடாது என்ற EEOC இன் வழிகாட்டுதல் மிகவும் அப்பட்டமானது. [1]
பணியமர்த்தலில் உருவாக்க AI - பாதுகாப்பான, விவேகமான பயன்பாடுகள் (மற்றும் வேண்டாம் பட்டியல்) 🧠✨
பாதுகாப்பானது மற்றும் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்
-
வேலை விளம்பரங்களில் உள்ள குறைகளை நீக்கி தெளிவை மேம்படுத்த மீண்டும் எழுதுங்கள்.
-
தனிப்பயனாக்க வார்ப்புருக்கள் மூலம் வெளிநடவடிக்கை செய்திகளை வரைவு செய்யுங்கள் (தயவுசெய்து மனிதனாக இருங்கள் 🙏)
-
நேர்காணல் குறிப்புகளைச் சுருக்கி, அவற்றைத் திறன்களுக்கு ஏற்ப வரைபடமாக்குங்கள்.
-
பணியுடன் தொடர்புடைய கட்டமைக்கப்பட்ட நேர்காணல் கேள்விகளை உருவாக்குதல்.
-
காலக்கெடு, அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள், தயாரிப்பு வழிகாட்டுதலுக்கான வேட்பாளர் தொடர்புகள்
வேண்டாம் பட்டியல் (அல்லது குறைந்தபட்சம் "வேகத்தைக் குறைத்து மறுபரிசீலனை செய்யுங்கள்")
-
மறைக்கப்பட்ட மனநல பரிசோதனையாக சாட்போட் டிரான்ஸ்கிரிப்டைப் பயன்படுத்துதல்.
-
"கலாச்சார பொருத்தம்" என்பதை AI தீர்மானிக்க அனுமதித்தல் (அந்த சொற்றொடர் எச்சரிக்கைகளை எழுப்ப வேண்டும்)
-
தெளிவான நியாயம் மற்றும் ஒப்புதல் இல்லாமல் சமூக ஊடகத் தரவை ஸ்க்ராப் செய்தல்
-
மதிப்பாய்வு பாதை இல்லாமல், தெளிவற்ற மதிப்பெண்களின் அடிப்படையில் வேட்பாளர்களை தானாக நிராகரித்தல்.
-
வேலை செயல்திறனைக் கணிக்காத AI சிக்கல்களைத் தாண்டி வேட்பாளர்களை முன்னேறச் செய்தல்.
சுருக்கமாக: உள்ளடக்கத்தையும் கட்டமைப்பையும் உருவாக்குங்கள், ஆம். இறுதி தீர்ப்பை தானியங்குபடுத்துங்கள், கவனமாக இருங்கள்.
இறுதி குறிப்பு - மிக நீளமானது, நான் அதைப் படிக்கவில்லை 🧠✅
வேறு எதுவும் நினைவில் இல்லை என்றால்:
-
சிறியதாகத் தொடங்குங்கள், முதலில் முன்னோடியாக இருங்கள், விளைவுகளை அளவிடுங்கள். 📌
-
மனிதர்களுக்கு உதவ AI ஐப் பயன்படுத்துங்கள், பொறுப்புணர்வை அழிக்க அல்ல.
-
ஆவண முடிவு புள்ளிகள், வேலை பொருத்தத்தை சரிபார்க்கவும், நியாயத்தை கண்காணிக்கவும்.
-
தனியுரிமை மற்றும் தானியங்கி முடிவெடுக்கும் கட்டுப்பாடுகளை (குறிப்பாக இங்கிலாந்தில்) தீவிரமாகக் கையாளவும்.
-
விற்பனையாளர்களிடமிருந்து வெளிப்படைத்தன்மையைக் கோருங்கள், மேலும் உங்கள் சொந்த தணிக்கைப் பாதையை வைத்திருங்கள்.
-
சிறந்த AI பணியமர்த்தல் செயல்முறை குளிர்ச்சியாக இல்லாமல், மிகவும் கட்டமைக்கப்பட்டதாகவும், மனிதாபிமானமாகவும் உணர்கிறது.
வேகமான, நம்பிக்கையான அமைப்பை உருவாக்காமல், நம்பிக்கையுடன் தவறாகப் பயன்படுத்தாமல், பணியமர்த்தலில் AI ஐ எவ்வாறு பயன்படுத்துவது என்பது இதுதான்
குறிப்புகள்
[1] EEOC -
தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட சிக்கல்கள்: வேலைவாய்ப்பு தேர்வு நடைமுறைகளில் பயன்படுத்தப்படும் மென்பொருள், வழிமுறைகள் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவில் பாதகமான தாக்கத்தை மதிப்பிடுதல் தலைப்பு VII (தொழில்நுட்ப உதவி, மே 18, 2023) [2] ICO -
ஆட்சேர்ப்புக்கு உதவ AI ஐப் பயன்படுத்துவது பற்றி யோசிக்கிறீர்களா? எங்கள் முக்கிய தரவு பாதுகாப்பு பரிசீலனைகள் (6 நவம்பர் 2024) [3] ICO -
தானியங்கி முடிவெடுத்தல் மற்றும் விவரக்குறிப்பு பற்றி UK GDPR என்ன சொல்கிறது? [4] NIST -
செயற்கை நுண்ணறிவு இடர் மேலாண்மை கட்டமைப்பு (AI RMF 1.0) (ஜனவரி 2023) [5] NYC நுகர்வோர் மற்றும் தொழிலாளர் பாதுகாப்புத் துறை - தானியங்கி வேலைவாய்ப்பு முடிவு கருவிகள் (AEDT) / உள்ளூர் சட்டம் 144