وكالات - الاقتصادي - وجدت دراسة جديدة أن الذكاء الاصطناعي أفضل في توظيف الموظفين من الرؤساء البشريين، لكن الشركات لا تزال لا تثق به في عملية التوظيف.
و أجرى باحثون في لندن مراجعة للدراسات السابقة التي قيمت فعالية الذكاء الاصطناعي كأداة للتوظيف. ووجدوا أن الذكاء الاصطناعي يساوي أو أفضل من المدراء البشريين عندما يتعلق الأمر بتوظيف الأشخاص الذين يواصلون أداءهم بشكل جيد في العمل.
وعلى الرغم من أن الذكاء الاصطناعي كان لديه قدرات محدودة في التنبؤ بنتائج الموظفين بعد تعيينهم، إلا أنه يعد "أكثر عدلاً" وأفضل من البشر في هذا المجال كما يقول الباحثون.
ويعزز الذكاء الاصطناعي أيضًا "معدل الملء" للوظائف الشاغرة وهو "أفضل غالبًا من البشر" في تحسين التنوع في مكان العمل. ويشير معدل الملء إلى عدد الوظائف التي شغلتها الشركة خلال فترة زمنية، مقارنة بعدد الوظائف التي لا تزال متاحة في انتظار شغلها.
وأجرى الدراسة باحثون في مبادرة الدمج في كلية لندن للاقتصاد والعلوم السياسية. و قالت مؤلفة الدراسة جريس لوردان من كلية لندن للاقتصاد إن البشر "يعانون من المحسوبية والتحيز عند تعيين الموظفين، مما يعني أن أفضل مرشح لا يحصل دائمًا على الوظيفة التي يستحقها".
وأضافت لوردان "لقد حان الوقت لأن يسلم البشر عملية التوظيف لآلات ليس لديها هذه الميول، و يمكن التخفيف من التحيزات المضمنة في الخوارزميات إلى حد ما بمزيد من العناية، ويمكن مراقبة العملية للتخفيف من أي مخاوف بشأن الإنصاف".
ويمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في التوظيف بعدة طرق، مثل البحث في مئات السير الذاتية عن مجموعة معينة من الكلمات الرئيسية لتضييق نطاق المتقدمين إلى أصحاب الخبرة الأكثر صلة. مثال آخر هو استخدام روبوتات المحادثة لإجراء مقابلة أولية مع مرشح قبل أن يتمكن من مقابلة صاحب العمل البشري المحتمل.
وبالنسبة للدراسة، راجع الباحثون ما مجموعه 22 دراسة نُشرت جميعها بين 2005 و2021 في الوقت الذي ظهر فيه الذكاء الاصطناعي في مكان العمل، و تم استخلاص المعلومات من جميع الدراسات ذات الصلة وتم تصنيف الأوراق إلى موضوعات بناءً على النتيجة التي يتم تقييمها - مثل "الكفاءة" و "التنوع".
و بشكل عام، وجد أن الذكاء الاصطناعي "مساوٍ أو أفضل من" البشر عند استخدامه في عملية التوظيف، لكن البشر "يؤمنون بتفوقهم الخاص" وبالتالي يميلون إلى الاعتقاد بأن بإمكانهم اتخاذ قرارات أفضل من الذكاء الاصطناعي، بحسب صحيفة ديلي ميل البريطانية.