एआई हो सकता है , लेकिन तभी जब आप इसे एक शक्तिशाली उपकरण की तरह इस्तेमाल करें, न कि किसी जादुई छड़ी की तरह। सही इस्तेमाल से यह सोर्सिंग प्रक्रिया को तेज़ करता है, एकरूपता बढ़ाता है और उम्मीदवारों के अनुभव को बेहतर बनाता है। गलत इस्तेमाल से... यह चुपचाप भ्रम, पक्षपात और कानूनी जोखिम को बढ़ा देता है। मज़ा आ गया!
आइए जानें कि भर्ती प्रक्रिया में एआई का उपयोग कैसे किया जाए जो वास्तव में उपयोगी हो, मानव-केंद्रित हो और न्यायसंगत हो। (और घृणित न हो। कृपया घृणित न हों।)
इसके बाद आप जो लेख पढ़ना चाहेंगे वे इस प्रकार हैं:
🔗 एआई भर्ती उपकरण आधुनिक भर्ती प्रक्रिया को बदल रहे हैं
एआई प्लेटफॉर्म भर्ती संबंधी निर्णयों को कैसे गति प्रदान करते हैं और उनमें सुधार लाते हैं।
🔗 भर्ती टीमों के लिए निःशुल्क एआई उपकरण
भर्ती प्रक्रिया को सुव्यवस्थित और स्वचालित बनाने के लिए सर्वोत्तम निःशुल्क समाधान।
🔗 एआई कौशल जो भर्ती प्रबंधकों को प्रभावित करते हैं
कौन से कृत्रिम बुद्धिमत्ता कौशल वास्तव में रिज्यूमे में अलग दिखते हैं?
🔗 क्या आपको एआई रिज्यूम स्क्रीनिंग से बाहर निकलना चाहिए?
स्वचालित भर्ती प्रणालियों से बचने के फायदे, नुकसान और जोखिम।
भर्ती प्रक्रिया में एआई का उपयोग क्यों होता है (और यह वास्तव में करता है) 🔎
अधिकांश “एआई हायरिंग” टूल कुछ श्रेणियों में आते हैं:
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सोर्सिंग : उम्मीदवारों की खोज करना, खोज शब्दों का विस्तार करना, कौशल को भूमिकाओं से मिलाना
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स्क्रीनिंग : सीवी का विश्लेषण करना, आवेदकों को क्रम देना, और संभावित उपयुक्त उम्मीदवारों को चिह्नित करना।
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मूल्यांकन : कौशल परीक्षण, कार्य के नमूने, नौकरी सिमुलेशन, कभी-कभी वीडियो वर्कफ़्लो
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साक्षात्कार में सहायता : संरचित प्रश्न समूह, नोट्स का सारांश, स्कोरकार्ड संबंधी सुझाव
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संचालन : शेड्यूलिंग, उम्मीदवारों के साथ प्रश्नोत्तर सत्र, स्थिति अपडेट, प्रस्ताव कार्यप्रवाह
एक वास्तविकता यह है कि एआई शायद ही कभी एक ही बार में स्पष्ट निर्णय लेता है। यह प्रभावित करता है... प्रेरित करता है... फ़िल्टर करता है... प्राथमिकता निर्धारित करता है। यह अभी भी एक महत्वपूर्ण मुद्दा है क्योंकि व्यवहार में, एक उपकरण चयन प्रक्रिया सकता है, भले ही मनुष्य तकनीकी रूप से इसमें शामिल हों। अमेरिका में, ईईओसी ने स्पष्ट रूप से कहा है कि रोजगार संबंधी निर्णय लेने या सूचित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिथम निर्णय उपकरण वही पुराने असमान/प्रतिकूल प्रभाव के प्रश्न उठा सकते हैं - और नियोक्ता तब भी जिम्मेदार बने रह सकते हैं जब किसी विक्रेता ने उपकरण बनाया हो या उसे संचालित करता हो। [1]
एआई-सहायता प्राप्त भर्ती व्यवस्था का न्यूनतम व्यवहार्य "अच्छा" सेटअप ✅
एक अच्छे एआई भर्ती सेटअप में कुछ ऐसी बातें होती हैं जिन पर समझौता नहीं किया जा सकता (हां, वे थोड़ी उबाऊ हैं, लेकिन उबाऊ होना सुरक्षित है):
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नौकरी से संबंधित इनपुट : भूमिका से जुड़े संकेतों का मूल्यांकन करें, न कि माहौल का।
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स्पष्ट व्याख्या जिसे आप ज़ोर से दोहरा सकते हैं : यदि कोई उम्मीदवार "क्यों" पूछता है, तो आपके पास एक सुसंगत उत्तर होगा।
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मानवीय निगरानी जो मायने रखती है : केवल औपचारिक क्लिक करना नहीं - बल्कि निर्णय पलटने का वास्तविक अधिकार।
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सत्यापन + निगरानी : परीक्षण परिणामों की जांच करना, विचलन पर नज़र रखना, रिकॉर्ड रखना
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उम्मीदवारों के अनुकूल डिज़ाइन : स्पष्ट चरण, सुगम प्रक्रिया, अनावश्यक बातों का कम से कम उपयोग
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डिजाइन द्वारा गोपनीयता : डेटा का न्यूनतम उपयोग, प्रतिधारण नियम, सुरक्षा + पहुंच नियंत्रण
यदि आप एक मजबूत मानसिक मॉडल चाहते हैं, तो NIST AI जोखिम प्रबंधन ढाँचे - मूल रूप से जीवनचक्र में AI जोखिम को नियंत्रित करने, मैप करने, मापने और प्रबंधित करने का एक संरचित तरीका। यह कोई मनगढ़ंत कहानी नहीं है, लेकिन यह वास्तव में इस तरह की चीजों को ऑडिट करने योग्य बनाने के लिए उपयोगी है। [4]
एआई फ़नल में सबसे अच्छी तरह कहाँ फिट बैठता है (और कहाँ से मामला दिलचस्प हो जाता है) 🌶️
शुरुआत करने के लिए सबसे अच्छी जगहें (आमतौर पर)
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नौकरी के विवरण का मसौदा तैयार करना + उसे सुव्यवस्थित करना ✍️
जनरेटिव एआई तकनीकी शब्दावली को कम कर सकता है, अनावश्यक इच्छाओं की सूची को हटा सकता है और स्पष्टता में सुधार कर सकता है (बशर्ते आप इसकी नियमित रूप से जाँच करते रहें)। -
भर्तीकर्ता सह-पायलट (सारांश, आउटरीच भिन्नताएं, बूलियन स्ट्रिंग्स)
यदि मानव नियंत्रण में रहे तो उत्पादकता में भारी वृद्धि और निर्णय संबंधी जोखिम कम होता है। -
शेड्यूलिंग + उम्मीदवारों के अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न 📅
स्वचालित प्रक्रिया जिसे उम्मीदवार वास्तव में पसंद करते हैं, जब इसे विनम्रता से किया जाता है।
उच्च जोखिम वाले क्षेत्र (सावधानी से चलें)
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स्वचालित रैंकिंग और अस्वीकृति:
स्कोर जितना अधिक निर्णायक होता जाता है, उतना ही आपका दायित्व "अच्छा उपकरण" से हटकर "यह साबित करने" पर आ जाता है कि यह नौकरी से संबंधित है, निगरानी में है, और चुपचाप समूहों को बाहर नहीं कर रहा है। -
वीडियो विश्लेषण या "व्यवहारिक अनुमान" 🎥
"वस्तुनिष्ठ" के रूप में विज्ञापित किए जाने पर भी, ये विकलांगता, पहुंच संबंधी आवश्यकताओं और अस्थिर वैधता के साथ टकराव पैदा कर सकते हैं। -
यूके जीडीपीआर के तहत, लोगों को कुछ तरह से स्वचालित निर्णयों के अधीन न होने का अधिकार है जिनके कानूनी या इसी तरह के महत्वपूर्ण प्रभाव होते हैं - और जहां यह लागू होता है, वहां आपको मानवीय हस्तक्षेप प्राप्त करने और निर्णय को चुनौती देने जैसी सुरक्षा उपायों की भी आवश्यकता होती है। (इसके अलावा: आईसीओ नोट करता है कि यूके कानून में बदलाव के कारण यह मार्गदर्शन समीक्षाधीन है, इसलिए इसे अद्यतन रखने वाले क्षेत्र के रूप में मानें।) [3]
संक्षिप्त परिभाषाएँ (ताकि सभी एक ही विषय पर बहस कर सकें) 🧠
अगर आप सिर्फ एक ही तकनीकी आदत अपनाना चाहें तो वो ये है: कोई भी उपकरण खरीदने से पहले उसके शब्दों का अर्थ समझ लें।
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एल्गोरिथम आधारित निर्णय लेने का उपकरण : यह एक व्यापक शब्द है जिसका उपयोग ऐसे सॉफ़्टवेयर के लिए किया जाता है जो आवेदकों या कर्मचारियों का मूल्यांकन/रेटिंग करता है, कभी-कभी निर्णयों को सूचित करने के लिए एआई का उपयोग करता है।
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प्रतिकूल प्रभाव / असमान प्रभाव : एक "तटस्थ" प्रक्रिया जो संरक्षित विशेषताओं के आधार पर लोगों को असमान रूप से बाहर कर देती है (भले ही ऐसा करने का किसी का इरादा न हो)।
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नौकरी से संबंधित + व्यावसायिक आवश्यकता के अनुरूप : यह वह मानक है जिसे आप तब हासिल करने का प्रयास करते हैं जब कोई टूल लोगों को छांटता है और परिणाम एकतरफा दिखाई देते हैं।
ये अवधारणाएं (और चयन दरों के बारे में कैसे सोचना है) ईईओसी की एआई और प्रतिकूल प्रभाव पर तकनीकी सहायता में स्पष्ट रूप से बताई गई हैं। [1]
तुलनात्मक तालिका - एआई भर्ती के सामान्य विकल्प (और वे वास्तव में किसके लिए हैं) 🧾
| औजार | श्रोता | कीमत | यह कैसे काम करता है |
|---|---|---|---|
| एटीएस सूट में एआई ऐड-ऑन (स्क्रीनिंग, मैचिंग) | उच्च मात्रा वाली टीमें | उद्धरण-आधारित | केंद्रीकृत कार्यप्रवाह + रिपोर्टिंग… लेकिन इसे सावधानीपूर्वक कॉन्फ़िगर करें अन्यथा यह अस्वीकृतियों का अड्डा बन जाएगा। |
| प्रतिभा खोज और पुनर्खोज एआई | स्रोत-प्रधान संगठन | ££–£££ | यह आस-पास की प्रोफाइलों और "छिपे हुए" उम्मीदवारों को ढूंढता है - विशिष्ट भूमिकाओं के लिए यह बेहद उपयोगी है। |
| रिज्यूमे विश्लेषण + कौशल वर्गीकरण | टीमों के पास सीवी पीडीएफ की भरमार है | अक्सर बंडल में | मैन्युअल छँटाई को कम करता है; अपूर्ण है, लेकिन रात 11 बजे हर चीज़ का अंदाज़ा लगाने से कहीं ज़्यादा तेज़ है 😵 |
| उम्मीदवारों के साथ चैट और शेड्यूलिंग का स्वचालन | प्रति घंटा, कैंपस, उच्च मात्रा | £–££ | तेज़ प्रतिक्रिया समय और कम अनुपस्थिति - एक अच्छी कंसीयर्ज सेवा का अनुभव होता है। |
| संरचित साक्षात्कार किट + स्कोरकार्ड | असंगतता को ठीक करने वाली टीमें | £ | साक्षात्कारों को कम यादृच्छिक बनाता है - एक खामोश जीत |
| मूल्यांकन मंच (कार्य के नमूने, सिमुलेशन) | कौशल-आधारित भर्ती | ££ | नौकरी से संबंधित होने पर सीवी की तुलना में बेहतर संकेत मिलता है - फिर भी परिणामों पर नज़र रखें। |
| पक्षपात निगरानी + ऑडिट सहायता उपकरण | विनियमित / जोखिम के प्रति जागरूक संगठन | £££ | यह चयन दरों और समय के साथ होने वाले बदलावों को ट्रैक करने में मदद करता है - मूल रूप से रसीदों के आधार पर। |
| शासन कार्यप्रवाह (अनुमोदन, लॉग, मॉडल सूची) | बड़ी मानव संसाधन + कानूनी टीमें | ££ | इससे बाद में "किसने किस बात को मंजूरी दी" का पता लगाना एक पहेली बनने से बच जाता है। |
छोटी सी बात: इस बाज़ार में मूल्य निर्धारण बहुत अनिश्चित है। विक्रेता "चलिए कॉल पर बात करते हैं" वाली शैली को पसंद करते हैं। इसलिए लागत को "सापेक्ष प्रयास + अनुबंध की जटिलता" के रूप में देखें, न कि किसी निश्चित मूल्य के रूप में... 🤷
भर्ती प्रक्रिया में एआई का उपयोग चरण दर चरण कैसे करें (एक ऐसा कार्यान्वयन जो बाद में आपको परेशान न करे) 🧩
चरण 1: पूरी दुनिया की समस्याओं के बजाय, केवल एक समस्या को चुनें।
कुछ इस तरह से शुरुआत करें:
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एक भूमिका वाले परिवार के लिए स्क्रीनिंग समय को कम करना
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कठिन पदों के लिए भर्ती प्रक्रिया में सुधार करना
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साक्षात्कार प्रश्नों और स्कोरकार्डों का मानकीकरण
अगर आप शुरुआत से ही भर्ती प्रक्रिया को एआई के साथ पूरी तरह से बदलने की कोशिश करेंगे, तो नतीजा एक बेमेल प्रक्रिया होगी। तकनीकी रूप से तो यह काम करेगी, लेकिन हर कोई इसे नापसंद करेगा। और फिर लोग इसे दरकिनार कर देंगे, जो और भी बुरा होगा।
चरण 2: गति से परे "सफलता" को परिभाषित करें
गति मायने रखती है। गलत व्यक्ति को जल्दी से काम पर न रखना भी उतना ही महत्वपूर्ण है 😬। ट्रैक:
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पहली प्रतिक्रिया का समय
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शॉर्टलिस्ट करने का समय
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साक्षात्कार-से-प्रस्ताव अनुपात
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उम्मीदवारों के बीच में ही परीक्षा छोड़ने की दर
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भर्ती की गुणवत्ता के संकेतक (काम सीखने का समय, प्रारंभिक प्रदर्शन के संकेत, प्रतिधारण)
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प्रत्येक चरण में समूहों के बीच चयन दर में अंतर
यदि आप केवल गति को मापते हैं, तो आप "तेजी से अस्वीकृति" के लिए अनुकूलन करेंगे, जो "अच्छी भर्ती" के समान नहीं है।
चरण 3: अपने मानवीय निर्णय बिंदुओं को अंतिम रूप दें (उन्हें लिख लें)
बेहद स्पष्ट रहें:
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जहां एआई सुझाव दे
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जहां मनुष्यों को निर्णय लेना
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जहां मनुष्यों को ओवरराइड की समीक्षा (और इसका कारण भी दर्ज करना होगा)
एक व्यावहारिक परीक्षण: यदि ओवरराइड दरें मूल रूप से शून्य हैं, तो आपका "मानव हस्तक्षेप" शायद सिर्फ एक दिखावटी दस्तावेज़ मात्र हो सकता है।
चरण 4: पहले शैडो टेस्ट चलाएँ
इससे पहले कि एआई के परिणाम वास्तविक उम्मीदवारों को प्रभावित करें:
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इसे पिछले भर्ती चक्रों पर चलाएँ
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सिफारिशों की तुलना वास्तविक परिणामों से करें।
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ऐसे पैटर्न की तलाश करें जैसे कि "उत्कृष्ट उम्मीदवारों को व्यवस्थित रूप से कम रैंक दी जाती है"।
एक मिश्रित उदाहरण (क्योंकि ऐसा अक्सर होता है): एक मॉडल निरंतर रोजगार को प्राथमिकता देता है और करियर में अंतराल को दंडित करता है... जिससे चुपचाप देखभाल करने वालों, बीमारी से ठीक होकर लौटने वाले लोगों और अनियमित करियर पथ वाले लोगों को नुकसान होता है। किसी ने भी "अन्यायपूर्ण व्यवहार" का कोड नहीं बनाया। डेटा ने यह काम कर दिया। बहुत बढ़िया!
चरण 5: पहले पायलट प्रोजेक्ट शुरू करें, फिर धीरे-धीरे विस्तार करें
एक कुशल पायलट में निम्नलिखित गुण होने चाहिए:
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भर्तीकर्ता प्रशिक्षण
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भर्ती प्रबंधक अंशांकन सत्र
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उम्मीदवारों को संदेश भेजना (क्या स्वचालित है, क्या नहीं)
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विशेष परिस्थितियों के लिए त्रुटि-रिपोर्टिंग पथ
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परिवर्तन लॉग (क्या बदला, कब बदला, किसने अनुमोदित किया)
पायलट प्रोजेक्ट को एक प्रयोगशाला की तरह समझें, न कि मार्केटिंग लॉन्च की तरह 🎛️।
निजता भंग किए बिना भर्ती प्रक्रिया में एआई का उपयोग कैसे करें 🛡️
निजता सिर्फ कानूनी औपचारिकता पूरी करना नहीं है - यह उम्मीदवारों के भरोसे से जुड़ा है। और ईमानदारी से कहें तो, भर्ती प्रक्रिया में भरोसा पहले से ही नाजुक होता है।
गोपनीयता बनाए रखने के लिए व्यावहारिक उपाय:
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डेटा को कम से कम रखें : "जरूरत पड़ने पर काम आ जाए" सोचकर सब कुछ इकट्ठा न करें।
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स्पष्ट रहें : उम्मीदवारों को बताएं कि स्वचालन का उपयोग कब किया जाता है और इसमें कौन सा डेटा शामिल होता है।
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डेटा प्रतिधारण सीमा : यह निर्धारित करें कि आवेदक का डेटा सिस्टम में कितने समय तक रहेगा।
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सुरक्षित पहुंच : भूमिका-आधारित अनुमतियाँ, ऑडिट लॉग, विक्रेता नियंत्रण
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उद्देश्य संबंधी सीमा : आवेदकों के डेटा का उपयोग भर्ती के लिए किया जाना है, न कि भविष्य में यादृच्छिक प्रयोगों के लिए।
अगर आप यूके में भर्ती कर रहे हैं, तो आई.सी.ओ. ने इस बारे में बहुत स्पष्ट रूप से बताया है कि संगठनों को से पहले - जिसमें शुरुआती दौर में डी.पी.आई.ए. करना, प्रोसेसिंग को निष्पक्ष/न्यूनतम रखना और उम्मीदवारों को स्पष्ट रूप से समझाना शामिल है कि उनकी जानकारी का उपयोग कैसे किया जाता है। [2]
साथ ही, सुलभता को भी न भूलें: यदि एआई-आधारित कोई चरण उन उम्मीदवारों को रोकता है जिन्हें विशेष सुविधाओं की आवश्यकता है, तो आपने एक बाधा खड़ी कर दी है। यह नैतिक रूप से गलत है, कानूनी रूप से गलत है, और आपके नियोक्ता ब्रांड के लिए भी गलत है। कुल मिलाकर, यह गलत है।
पक्षपात, निष्पक्षता और निगरानी का नीरस काम 📉🙂
यहीं पर अधिकांश टीमें कम निवेश करती हैं। वे टूल खरीदते हैं, उसे चालू करते हैं और मान लेते हैं कि "विक्रेता ने पूर्वाग्रह को संभाल लिया है।" यह एक राहत देने वाली बात है। लेकिन अक्सर यह एक जोखिम भरी बात भी होती है।
एक कारगर निष्पक्षता प्रक्रिया कुछ इस प्रकार दिखती है:
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तैनाती से पहले का सत्यापन : यह क्या मापता है, और क्या यह नौकरी से संबंधित है?
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प्रतिकूल प्रभाव निगरानी : प्रत्येक चरण (आवेदन → स्क्रीनिंग → साक्षात्कार → प्रस्ताव) पर चयन दरों पर नज़र रखें।
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त्रुटि विश्लेषण : गलत नकारात्मक परिणाम कहाँ एकत्रित होते हैं?
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पहुँच योग्यता जाँच : क्या सुविधाएँ शीघ्र और सम्मानजनक तरीके से प्रदान की जाती हैं?
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परिवर्तन संबंधी जांच : भूमिका की आवश्यकताएं बदलती हैं, श्रम बाजार बदलते हैं, मॉडल बदलते हैं... आपकी निगरानी में भी बदलाव होना चाहिए।
और यदि आप अतिरिक्त नियमों वाले अधिकारक्षेत्रों में काम करते हैं: तो बाद में अनुपालन न जोड़ें। उदाहरण के लिए, NYC का स्थानीय कानून 144 कुछ स्वचालित रोजगार निर्णय उपकरणों के उपयोग को प्रतिबंधित करता है जब तक कि हाल ही में पूर्वाग्रह ऑडिट, उस ऑडिट के बारे में सार्वजनिक जानकारी और आवश्यक नोटिस न हों - प्रवर्तन 2023 में शुरू होगा। [5]
विक्रेता से संबंधित उचित जांच-पड़ताल के प्रश्न (इन्हें नोट कर लें) 📝
जब कोई विक्रेता कहता है "हम पर भरोसा करें", तो इसका अर्थ है "हमें करके दिखाएं"।
पूछना:
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इस तकनीक को प्रशिक्षित करने के लिए किस डेटा का उपयोग किया गया और निर्णय लेने के समय किस डेटा का उपयोग किया जाता है?
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आउटपुट को कौन-कौन सी विशेषताएं प्रभावित करती हैं? क्या आप इसे एक आम इंसान की तरह समझा सकते हैं?
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आप किस प्रकार का पूर्वाग्रह परीक्षण करते हैं - किन समूहों पर, किन मापदंडों पर?
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क्या हम स्वयं परिणामों का ऑडिट कर सकते हैं? हमें किस प्रकार की रिपोर्टिंग प्राप्त होती है?
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उम्मीदवारों को मानवीय समीक्षा कैसे मिलती है - कार्यप्रणाली + समयसीमा?
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आप आवास व्यवस्था कैसे संभालते हैं? क्या आपको कोई ज्ञात विफलता के तरीके पता हैं?
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सुरक्षा + डेटा प्रतिधारण: डेटा कहाँ संग्रहीत किया जाता है, कितने समय तक, और इसे कौन एक्सेस कर सकता है?
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परिवर्तन नियंत्रण: क्या आप मॉडल अपडेट होने या स्कोरिंग में बदलाव होने पर ग्राहकों को सूचित करते हैं?
इसके अलावा: यदि उपकरण लोगों को छांट सकता है, तो इसे चयन प्रक्रिया की और तदनुसार कार्य करें। ईईओसी का मार्गदर्शन स्पष्ट रूप से कहता है कि नियोक्ता की जिम्मेदारी जादुई रूप से गायब नहीं हो जाती क्योंकि "किसी विक्रेता ने ऐसा किया है।" [1]
भर्ती में जनरेटिव एआई - सुरक्षित और समझदारी भरे उपयोग (और अस्वीकार्य उपयोगों की सूची) 🧠✨
सुरक्षित और बहुत उपयोगी
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अनावश्यक जानकारी हटाकर और स्पष्टता बढ़ाकर नौकरी के विज्ञापनों को दोबारा लिखें।
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व्यक्तिगतकरण टेम्पलेट्स के साथ आउटरीच संदेशों का मसौदा तैयार करें (कृपया इसे मानवीय रखें 🙏)
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साक्षात्कार के नोट्स का सारांश तैयार करें और उन्हें दक्षताओं के अनुरूप बनाएं।
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पद से संबंधित संरचित साक्षात्कार प्रश्न तैयार करें।
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समयसीमा, अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न और तैयारी संबंधी मार्गदर्शन के लिए उम्मीदवारों से संपर्क करें
अस्वीकार सूची (या कम से कम "धीमे चलें और पुनर्विचार करें")
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चैटबॉट ट्रांसक्रिप्ट का उपयोग एक गुप्त मनोवैज्ञानिक परीक्षण के रूप में करना
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एआई को "संस्कृति अनुकूलता" तय करने देना (यह वाक्यांश खतरे की घंटी बजा देनी चाहिए)
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स्पष्ट औचित्य और सहमति के बिना सोशल मीडिया डेटा को खंगालना
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अस्पष्ट स्कोर के आधार पर उम्मीदवारों को स्वतः अस्वीकार करना, समीक्षा प्रक्रिया का कोई चरण नहीं।
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उम्मीदवारों को ऐसी एआई प्रक्रियाओं से गुज़रने के लिए मजबूर करना जो नौकरी के प्रदर्शन की भविष्यवाणी नहीं करतीं।
संक्षेप में: सामग्री और संरचना तैयार करें, हाँ। अंतिम निर्णय को स्वचालित करने में सावधानी बरतें।
अंतिम टिप्पणी - बहुत लंबा है, मैंने इसे पढ़ा नहीं 🧠✅
अगर आपको और कुछ याद न रहे तो:
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छोटे स्तर से शुरू करें, पहले पायलट प्रोजेक्ट चलाएं, फिर परिणामों का आकलन करें। 📌
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग मनुष्यों की सहायता के लिए करें, न कि जवाबदेही को खत्म करने के लिए।
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निर्णय बिंदुओं का दस्तावेजीकरण करें, नौकरी की प्रासंगिकता को सत्यापित करें और निष्पक्षता की निगरानी करें।
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निजता और स्वचालित निर्णय संबंधी प्रतिबंधों को गंभीरता से लें (विशेषकर यूके में)।
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विक्रेताओं से पारदर्शिता की मांग करें और अपना खुद का ऑडिट रिकॉर्ड रखें।
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सर्वश्रेष्ठ एआई भर्ती प्रक्रिया अधिक संरचित और अधिक मानवीय प्रतीत होती है, न कि अधिक कठोर।
इस तरह से आप भर्ती प्रक्रिया में एआई का उपयोग कर सकते हैं, बिना किसी ऐसे सिस्टम के जो तेज और भरोसेमंद तो हो लेकिन गलत साबित हो।
संदर्भ
[1] ईईओसी -
चयनित मुद्दे: टाइटल VII के तहत रोजगार चयन प्रक्रियाओं में उपयोग किए जाने वाले सॉफ्टवेयर, एल्गोरिदम और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रतिकूल प्रभाव का आकलन (तकनीकी सहायता, 18 मई, 2023) [2] आईओसी -
भर्ती में सहायता के लिए एआई का उपयोग करने के बारे में सोच रहे हैं? हमारे प्रमुख डेटा सुरक्षा संबंधी विचार (6 नवंबर, 2024) [3] आईओसी -
स्वचालित निर्णय लेने और प्रोफाइलिंग के बारे में यूके जीडीपीआर क्या कहता है? [4] एनआईएसटी -
कृत्रिम बुद्धिमत्ता जोखिम प्रबंधन ढांचा (एआई आरएमएफ 1.0) (जनवरी, 2023) [5] एनवाईसी उपभोक्ता और श्रमिक संरक्षण विभाग - स्वचालित रोजगार निर्णय उपकरण (एईडीटी) / स्थानीय कानून 144