הצורך הגובר של ארגונים לנהל את הליך הגיוס מרחוק, לרבות סינון מועמדים בשלבים שונים של ההליך וקיום ראיונות מרחוק, מזניק את הצורך (והביקוש) בפלטפורמות המבוססות על בינה מלאכותית.
יותר ויותר ארגונים וחברות השמה משתמשים כיום בפלטפורמות מבוססות בינה מלאכותית כדי לבצע את סבב המיון הראשוני של מועמדים, כמו גם כדי לקבוע את ניסוח מודעת הדרושים באופן שהמודעה תפנה אל אוכלוסיית היעד הנכונה.
כלים אלה, שלעתים קרובות מבוססים על למידת מכונה בנוגע לנתונים שנאספו על מועמדים קודמים או דומים, יכולים לצמצם את המאמץ שמנהלי הגיוס ומנהלי משאבי האנוש צריכים להשקיע כדי לגייס טלנטים חדשים, ולחסוך זמן יקר.
לדוגמה, בשוק כבר יש חברות שמשווקות פלטפורמת וידאו שהן יעודיות לראיונות עבודה. הפלטפורמה יכולה להשתמש בבינה מלאכותית כדי להעריך מועמדים ולחזות את הסיכוי שלהם להצליח בתפקיד. יש לכך ערך גבוה מאוד כאשר הליך הגיוס מתבצע מרחוק.
האלגוריתמים מפותחים בדרך כלל בסיוע פסיכולוגים כדי להתאים את נתוני ההערכה המותאמים אישית לכל מועמד ומשקפים את התכונות האידיאליות שהארגון מחפש לתפקיד המסוים.
האלגוריתמים הללו משמשים כדי לנתח את התשובות שנתנו המועמדים לשאלות שנבחרו מראש, במהלך ריאיון וידאו מוקלט. הם מדרגים את התגובות המילוליות של המועמדים ובמקרים מסוימים מנתחים גם את הבעות הפנים.
זהו לא חלום רחוק. כבר יש חברות בינלאומיות גדולות שטוענות שהן משתמשות במערכות אלה לגיוס מרחוק.
נכון לעכשיו, לפחות חלק מהמשתמשים טוענים כי פלטפורמות אלה המבוססות על בינה מלאכותית מנבאות טוב יותר מבני אדם, את מידת ההתאמה של המועמדים לתפקיד ואת מידת הצלחתם בתפקיד.
ולמרות זאת, הטכנולוגיה נמצאת עדיין בחיתוליה. הביקורת שנשמעת בימים אלה על מערכות הבינה המלאכותית המשמשות בגיוס עובדים טוענת, כי מערכות אלה עלולות להכניס להליך הגיוס הטיה, חוסר אחריות והיעדר שקיפות בגיוס, ולא מובטח שהן מדויקות.
כל אלה עלולים ליצור אפליה בקבלה לעבודה, שנובעת מהאלגוריתמים שקיבלו החלטות לגבי מועמדים. לכן יש חשיבות רבה מאוד להקפיד על ההגדרות שמזינים למערכת, באופן שיהיו מתואמות עם דיני העבודה.
זאת ועוד, במקרים בהם מראיינים לעבודה מועמדים ממדינות אחרות, יש לוודא שהגדרות המערכת מתואמות עם דיני העבודה ונורמות מקובלות במדינות בהן החברה מעוניינת לגייס את העובדים מרחוק.
שימוש נוסף שיכול להיות לפלטפורמות מבוססות בינה מלאכותית הוא בסינון באמצעות חומרים כתובים כמו למשל קורות חיים והערכות שנכתבו על מועמדים. סינון כזה יכול להמליץ למנהל משאבי האנוש או למנהל הגיוס, לאילו מועמדים כדאי לפנות תחילה.
מדובר במערכות שמבצעות הרבה יותר מאשר חיפוש אוטומטי בקורות חיים אחר מילות מפתח. לדוגמה המערכת יכולה ללמוד, להבין ולהשוות, בין סוגים שונים של ניסיון בעבודה על פי קורות החיים של המועמדים, ולאחר מכן לדרג את המועמדים על פי מידת התאמתם.
בעקרון, גם מנהל הגיוס או מנהל משאבי האנוש יכולים לבצע את ההשוואה הזאת. אלא שמערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולות לסרוק ולבצע השוואות בין כמה מיליוני קורות חיים ביום. זהו הספק בהיקף שבני אדם לעולם לא יוכלו להגיע אליו.
סוג אחר של תכונות של מערכת מבוססת בינה מלאכותית הוא הריאיון המקדים מול רובוט. בריאיונות אלה ניתן, למשל, לברר האם המועמד עומד בדרישות הבסיסיות של המשרה, האם הוא זמין לעבודה ומתי, ועוד. תכונה זו חוסכת את הצורך לראיין מועמדים שכבר בסינון הראשוני מתברר שהם לא מתאימים.
אם החלטתם להיעזר ברובוטיקה ובינה מלאכותית בהליך הגיוס, יתכן שתרצו לשלב עבודה מהבית עם רובוטי-נוכחות – השלב הבא של העבודה מהבית: רובוטים המייצגים את העובד במקום העבודה
