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对话式AI如何影响招聘？
人工智能（AI）经常被人们从取代工作的角度来看待，世界经济论坛预测，在未来几年内，人工智能可能会取代多达 8500 万个工作岗位。人工智能的发展并不仅仅是自动化，而是重塑人类与机器之间的任务平衡。正如世界经济论坛常务董事萨迪亚-扎西迪（Saadia Zahidi）所强调的那样，雇主们已经开始意识到对员工进行技能再培训的价值。他们预计，随着一些岗位转向自动化，对需要以人为中心的技能的岗位的需求将上升，并在此过程中创造新的机会。
这种转变明显体现在招聘领域。现在，人才招聘专业人员的目光已经超越了传统的招聘模式，将对话式人工智能作为简化和加强招聘流程的有力工具。虽然有些人担心人工智能会使互动失去人性，但研究表明情况恰恰相反：如果经过深思熟虑加以实施，对话式人工智能可以减少招聘决策中的偏见，创造更公平的结果。
近年来，随着聊天机器人、虚拟助理和人工智能语音工具在各行各业的普及，对话式人工智能在招聘领域的应用激增。Gartner 预计，这一趋势将继续发展，大型企业将逐渐认识到对话式人工智能是人力资源未来的核心要素。利用对话式人工智能，人力资源部门可以实现行政任务自动化，优化候选人体验，并支持更多数据驱动型决策。从本质上讲，这不仅仅是技术上的转变，而是朝着更高效、公正和以人为本的招聘实践迈出的战略性步伐。
对话式人工智能的基础知识
对话式人工智能（Conversational AI）是人工智能的一个子集，旨在模拟类人互动，让机器与用户自然交流。虽然人工智能被广泛理解为机器人制造等自动化流程背后的技术，但其应用范围远远超出了装配线。人工智能包含多种技术，包括语音识别、自然语言处理（NLP）和机器视觉，每种技术都能让机器执行传统上需要人类判断或互动的任务。 在人类交流领域，会话式人工智能（Conversational AI）作为一种强大的工具脱颖而出，使聊天机器人、虚拟代理和交互式电话系统等应用能够与用户无缝互动。利用数据、机器学习和 NLP，对话式人工智能可以解释和响应查询，使流程更快、更高效。例如，网站聊天机器人或声控电话菜单就是对话式人工智能的实际应用，可引导用户使用服务并协助交易。通过将日常互动自动化，对话式人工智能使企业能够提升客户体验、简化运营，并将人力资源重新集中到复杂的高价值任务上。
对话式人工智能与聊天机器人： 了解差异
虽然对话式人工智能与聊天机器人有着相似的目标--促进用户与数字界面之间的互动，但它们的功能和底层技术却有很大不同。
聊天机器人基于基于规则的框架运行。它们遵循脚本路径，通过预先编程的答案对特定输入做出响应，通常依赖于模式匹配和关键词识别。因此，聊天机器人可以处理简单、重复的询问，但在处理复杂或细微的语言时却很吃力。它们的回答通常是静态的，偏离程序化回答的灵活性有限，这使它们适用于基本任务，但在更动态的互动中往往力不从心。
相比之下，会话式人工智能是一种更先进的技术，它利用自然语言处理（NLP）和机器学习进行类似人类的交流。与传统聊天机器人不同，对话式人工智能系统具有语境感知能力，能够分析意图并生成相关的自适应响应。这种技术会随着时间的推移不断学习和改进，完善对用户需求和偏好的理解。通过利用这些先进的功能，对话式人工智能可以处理更复杂的查询，并进行流畅、动态的对话，使交互感觉就像人在另一端一样。
为什么对话式人工智能对现代招聘战略至关重要？
对话式人工智能提供了一套多功能工具，可应对招聘流程的各个阶段，从而改变了招聘工作。从最初的外联到面试后的跟进，人工智能驱动的机器人和虚拟助理提供了创新的解决方案，简化了工作流程，提升了候选人体验，并实现了数据驱动的洞察力。以下是对话式人工智能如何重塑招聘工作：
增强候选人体验
对话式人工智能的突出优势之一是能够提升候选人体验。通过提供全天候的即时支持，会话式人工智能可以回答常见问题，提供申请状态的最新信息，并在流程的任何阶段解决技术问题。这种持续的可用性和个性化的参与大大减少了候选人的挫败感，提高了参与度。在当今竞争激烈的市场中，流畅且反应迅速的求职者体验至关重要，近一半的求职者表示由于申请体验不佳而拒绝接受聘用。通过对话式人工智能，企业不仅能简化沟通，还能传达出对求职者时间的尊重，这对企业的品牌有积极的影响。
提高效率，节约成本
对话式人工智能可以高效地自动完成许多常规招聘任务，从而让招聘人员腾出手来专注于价值更高的活动。从筛选简历到安排面试和发送后续提醒，Hubert 等人工智能驱动的工具可以处理申请人的初步评估、资质评估，并快速筛选出适合某一职位的候选人。这种自动化减少了招聘人员通常花在重复性工作上的时间和精力，使他们能够优先考虑战略职责，如建立关系、品牌发展和最终招聘决策。这样，招聘流程就会更快、更高效，从而降低运营成本。
数据收集与分析
对话式人工智能不仅能与应聘者互动，还能在招聘过程的每个阶段收集有价值的数据。通过分析应聘者的回复、咨询类型和互动模式，招聘人员可以深入了解应聘者的需求和关注点。这些数据可以帮助招聘人员识别经常出现的疑问、完善职位描述并优化候选人资源。此外，落差或摩擦点的模式会突出招聘流程中需要改进的地方。通过这些洞察力，企业可以不断完善其招聘策略，最终使招聘流程与候选人的期望相一致，从而改善招聘结果。
对话式人工智能在招聘中的应用
对话式人工智能已成为招聘流程中不可或缺的一部分，它能将传统上需要招聘人员花费大量时间和精力的任务自动化。以下是对话式人工智能简化招聘操作的一些主要方式：
筛选简历： 对话式人工智能通过分析申请的关键字相关性、技能一致性以及与职位描述相匹配的资质来自动筛选简历。它还能评估求职信，以衡量沟通技巧和与公司的文化兼容性。在这些评估的基础上，应聘者会被排序并列入短名单，这样招聘人员就可以专注于最优秀的应聘者，而无需对提交的每一份简历进行人工排序。
安排面试： 经过初步筛选后，对话式人工智能可以通过设置面试日期、时间、持续时间和首选形式（面对面或虚拟）等参数来安排面试。这种自动安排会同时考虑应聘者和面试官的可用性，确保设置过程顺畅，消除时间冲突。
发送自动提醒： 为了让应聘者保持参与和组织状态，会话式人工智能会为即将到来的面试、评估测试或其他招聘相关活动发送提醒。这些提醒包括日期、时间、地点和任何必要的准备步骤等关键细节。通过自动进行这些沟通，对话式人工智能将错过约会的风险降至最低，并确保应聘者做好充分准备。
未来展望
随着对话式人工智能的不断发展，其改变招聘流程的潜力也在成倍增长。通过减少招聘过程中的摩擦，它不仅能提高对话质量，还能毫不费力地扩展以管理大量求职者，使公司能迅速适应就业市场的波动和经济的变化。
对话式人工智能能够为理想的招聘人员行为建模，其未来前景十分广阔。有了人工智能处理日常互动，应聘者就能体验到始终如一、感同身受的交流--而这正是传统招聘方式难以实现的。这种技术会倾听、耐心回应，并优雅地提供反馈，包括在候选人不匹配时提供周到的替代方案。
展望未来，对话式人工智能的适应性和智能性将为招聘人员和招聘经理带来近乎无限的提升，使招聘工作更快、更公平、更有效。随着人工智能不断完善其对话能力，它将成为企业在不断变化的劳动力环境中努力吸引和聘用顶尖人才的宝贵资产。
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人力资源中的AI：潜力与风险并存
最近我们听到很多关于人工智能(AI)和机器学习的事情。那么，在人力资源领域，什么是真实的，什么是炒作的?就像任何新事物一样，潜力是令人兴奋的，而风险却令人恐惧。让我们来探讨这两个方面，以了解人工智能在人力资源领域的现状。
潜力
人工智能的潜力在于帮助员工和管理者做出更快、更好、更客观的决策。如果一台计算机能够筛选简历、管理评估、应用预测绩效和/或离职率的算法，那么想象一下减少离职率和将那些糟糕的员工减至最少的可能性。这听起来很神奇，现在让我们来探索现实。
风险
你可能听说过亚马逊的人工智能招聘工具，它显示出对女性的偏见。这一失败在2018年秋季为公众所知。基本上，该机器学习平台分析了男性主导行业10年的简历数据，并“学会”对男性简历的奖励超过了女性简历。但是，人工智能在做决定时不应该比人类更客观吗？
在Amazon失败发生之前，我预测HR中的机器学习和AI将会失败，然后才能成功。该预测基于以下内容：
从分析的角度来看，机器学习有很大的局限性。例如，关联并不意味着因果关系。
机器很难解释分析。
预测人类行为非常困难。
综上所述，这些原因解释了为什么机器会以一种有偏见的方式筛选申请人。我们知道某些领域是男性主导的。分析方法会发现这种虚假的关系，无法将调查结果（即应用上下文）解释为与招聘决定无关。因此，这一结果是可以预见的。
这个例子说明了人力资源中人工智能的固有风险。这是否意味着我们应该不要使用？当然不是。仍然有有价值的应用程序。我们只需要了解风险并以明智的方式减轻风险。
安全的地方
Taylor Vinters的合伙人Dominic Holmes说：“我认为，答案在于AI解决方案的最终用户与创造它们的人一起工作。机器比人类有可能做出更客观、一致的决策。它们可以更可靠、更准确，并且在需要时可以24/7全天候工作，而不会感到疲劳或分心。但是，它们并非万无一失，仍然可能需要人类干预和管理任何意想不到的结果。”
我同意多米尼克的建议。那是因为他建议人类克服分析对机器学习和AI的限制。
让我们将此基本原理应用于行动计划。组织员工调查技术中的行动计划功能可以使用专家系统（不是机器学习）形式的AI来根据员工调查数据确定优先级并提供行动计划建议。在这种情况下，决策算法的组成部分是由人类（理想情况下是博士顾问）进行和解释的预测模型确定的。这一关键步骤使人类可以应用上下文并克服机器学习的某些分析限制。专家系统不像机器学习那样浮华，但是它使组织可以减轻前面概述的风险。
有好处吗？基于AI的行动计划可通过告诉每个领导者确切的工作内容和处理方法来确保经理做出最佳决策。简而言之，该功能会使用经过验证的操作预先填充计划。这使决策变得尽可能容易，不会使分析瘫痪或期望所有管理人员都具有博士学位。该工具为他们完成了任务，因此他们可以花费时间和精力进行改进。这增加了常见的HR实践（例如员工敬业度调查）的影响，并安全地利用了AI的力量。
AI具有重大前景的其他人力资源活动如下：
培训和开发应用程序，例如个性化学习或AI驱动的培训建议
使管理应用程序受益，例如基于AI的自动化，可以简化计划管理、员工决策（例如，聊天机器人FAQ）和计划实施
招聘诸如“ AI招聘者”之类的应用程序以自动安排面试，提供候选人反馈并回答候选人问题（例如，招聘者聊天机器人）。
这些类型的应用程序可以通过自动化和改进的决策为HR功能带来价值。尽管这些示例本质上都不具有变革性，但它们确实提供了有意义的影响。
当您或您的部门开始在人力资源活动中利用人工智能时，请先问自己以下问题：
根据所做出的决定是否存在典型的人力资源法律风险（例如，不利影响、性别偏见）？如果是这样，如何在AI决策中减轻这些风险？
管理者将如何使用这些信息，并且该应用程序会产生任何法律风险？例如，如果AI工具为单个员工提供了离职风险评分，这是否会影响经理如何对待他/她？可以容易地想象到，由于员工离职风险评分高，经理都不考虑升职或加薪。
供应商对决策算法或过程的透明度如何？如果他们不提供详细信息或验证报告，则您将无法信任基本的决策流程，尤其是如果该决策涉及具有重大法律风险（例如，雇用、晋升）的决策。
使用AI与不使用AI有何取舍？更准确地说，与潜在风险（例如来自有偏见的算法的法律风险）相比，组织获得了哪些收益（例如，更快的招聘决策）？
作为一名人力资源从业者，这对你意味着什么?这是另一个值得怀疑的地方。事实是，从真正的机器学习和人工智能对我们的日常运作产生巨大影响开始，我们可能还需要几年的时间。我们应该对这项新技术及其潜力持开放态度，但在我们继续改进自己的领域时，我们也必须保持客观的怀疑态度，并提出棘手的问题。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Shane Douthitt
来源：https://www.hrtechnologist.com/articles/ai-in-hr/ai-in-hr-if-youre-not-skeptical-you-should-be/
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