Hogyan lehet egy kimondottan emberekkel foglalkozó területre a mesterséges intelligenciát beépíteni? Az eddigi fejlemények egyszerre bíztatóak és felemásak. Annyi azonban biztos, hogy még csak az út elején járnak az MI és a HR összehozásán dolgozók, még akkor is, ha sok lehetőséget rejt ez a nem mindennapi párosítás.

MI, te szexista lettél!

Az ilyen epizódokra a mesterséges intelligenciák tervezésével foglalkozó közösség fejcsóválva, a hétköznapi ember pedig értetlenkedéssel reagált. A hír még ChatGPT előtti időkből származik, de még ma is visszhangzik, mivel az Amazonhoz kötődik. 2014-ben az online piactér óriása ugyanis nemes céllal kezdett MI fejlesztésébe: egy csapatot hozott létre, hogy megalkossanak egy olyan mesterséges intelligenciát, amely a hozzájuk jelentkezők tömegéből elfogulatlanul választja ki a legrátermettebbet. Az elképzelés szerint a férfiak dominálta munkaerőpiac igazságtalanságát jól orvosolná egy gépi tanuláson alapuló rendszer, amely a nemek ismerete nélkül rangsorolja az adott állásra beérkező pályázatokat, egytől ötig értékelve azokat.

Azonban 2015-ben kiderült: az MI sem semleges. Ennek oka a bevitt adatokban keresendő: a legutolsó 10 év felvettjeiből mintát képező algoritmus a férfiak dominálta munkaerőpiaci sajátosságokat figyelembe véve semlegesen a férfi jelentkezőket részesítette előnyben. Büntette azokat az önéletrajzokat, amelyekben a „női” szó szerepelt, például a „női sakk-klub kapitánya”. További tanulságos érdekesség, hogy a technológia előnyben részesítette azokat a jelölteket, akik a férfi mérnökök önéletrajzában gyakrabban előforduló igékkel jellemezték magukat, mint például az „executed" és "captured".

Nem most kezdődött, csak lendületet kapott

A toborzással foglalkozó szakemberek már vagy két évtizede használnak olyan eszközöket, amelyek az önéletrajzokban szavak, kifejezések keresésével szűrik ki a nem releváns jelölteket. Az úgynevezett Automated Recruitment Software-ek kategóriájuk nevéhez méltóan automatizálják a folyamatokat: az álláskeresők megtalálását széles bázisból, az álláshirdetések publikálását, a felvételi eljárás menetét (teszt, válasz), képesek a prediktív elemzésre és a riportok készítésére is.

Megjósolja a legjobbakat?

Az optimális jelölt megtalálásához a generatív MI újabb lökést ad: például a marketing- és reklámügynökségek arról számolnak be, hogy a ChatGPT vagy a Bard sok munkát takarít meg nekik a pozíciók elvárásainak megfogalmazásában. Így több idejük marad a szakembereknek az „emberi” munkafolyamatokra, például egy-egy jelölt portfólióját átböngészni. A generatív MI ráadásul képes például a globális világból történő felvételt megkönnyíteni, méghozzá az amerikai bevándorlási törvények jogi szövegének summázásával. Ezen kívül már előfordul, hogy a más nyelvű jelölttel való kommunikációt is rugalmasan megoldják a ChatGPT-vel.

Egy olyan gépi tanulást alkalmazó toborzási platformmal kombinálva, mint a hireEZ, a generatív MI ráadásul olyan online körökre is kiterjesztheti a keresést, mint a Reddit alközösségek (subredditek), fejlesztői fórumok és a történelmileg afroamerikaiak körében népszerű főiskolák és egyetemek öregdiákcsoportjai.

Most már – különösen az Amazon jó szándékú fiaskója után – a generatív MI csökkentheti az előítéletességet is, például úgy, hogy segít azonosítani a munkaköri leírásban szereplő, férfias jellegű kifejezéseket, amelyek visszatarthatják a nőket a jelentkezéstől (ilyenek a „driven”, az „objective” vagy a „determined”).

A LinkedIn és a szépírók forradalma

Az üzleti közösségi média, a LinkedIn is bevezette a maga MI-segédeszközét, ami értelemszerűen a jobb profil kitöltésében segíti a munkát keresőket. Ez egy újabb problémához vezet, amely általánossá válhat a nagy nyelvi rendszerekre épülő, szöveggenerálásban alkalmazott chatbotoknál is. A toborzók ugyanis már most szembesülnek a legmenőbb – és ugyanolyan! – kulcsszavakat tartalmazó önéletrajzok özönével. Magyarán: az eszköz, amely az egyéni megkülönböztetésben óhajt segíteni, hasonló végterméket produkál mindenkinek, vagyis épp a célját nem éri el. Ahogy egy HR-es szakember nyilatkozta: „hirtelen mindenki kiválóan fogalmazó íróvá vált”.

A jövő munkái és munkahelyei

Végül természetesen nem lehet szó nélkül elmenni a mindenkit érdeklő kardinális kérdés mellett: vajon hogyan befolyásolja a mesterséges intelligencia a jövő munkahelyeit? A teoretikus és a nagyon praktikus válaszokon túl a helyzet új kihívások elé állítja a HR-eseket. Először is, mennyire lehet megkövetelni (és milyen mélységben) a jelöltektől az MI-szaktudást? Másodszor, hogyan lehet az egyes pozíciókba beépíteni az MI használatát? Ráadásul – ahogy ez már minden technológiai váltásnál történt – új állások jönnek létre, amelyhez meg kell találni a megfelelő embereket. Ilyen például a Fiverr, a szabadúszókat összegyűjtő platformon az MI tanácsadó vagy a ZipRecruiteren feltűnt MI kreatívigazgató is. Nekik vajon milyen álláshirdetést kellene megfogalmazni?

Az pedig végképp a jövő zenéje, mit szól mindehhez a nem technológiai háttérből jövő átlagdolgozó. Némiképp érdekesen jó hír, hogy idén, a Business Name Generator nevű MI-szolgáltatás több ezer amerikai dolgozót kérdezett meg, hogy mit szólnának egy MI-főnökhöz. Nos, a felmérésben résztvevők ötöde üdvözölné a lépést – mondván, hogy egy ilyen főnök kevésbé lenne elfogult, mint jelenlegi feljebbvalójuk.