구직 시장은 최근 잔인한 놀이터로 바뀌 었습니다. 거의 모든 LinkedIn 작업 게시물의 “100 명 이상의 지원자”레이블은 구인 시장의 경쟁력을 엿볼 수 있습니다. 후보자가 역할을 확보하기가 어렵지만 점점 더 많은 신청서로 인해 채용 담당자가 완벽한 사람들을 선별하고 고용하기가 어렵습니다. 이력서 스크리닝 도구가 모집자가 CV를 기반으로 한 잠재적 후보를 한동안 필터링하는 데 도움이 되었기 때문에 채용 프로세스의 자동화는 새로운 것이 아닙니다. 즉, 채용 담당자는 이제보다 정교한 자동화로 이동하고 있으며 AI 인터뷰는 블록에서 가장 새로운 아이입니다.
채용 담당자는 최소한의 자원 사용으로 더 많은 잠재적 후보를 선별하기 위해 초기 인터뷰에 AI를 사용하고 있습니다. 채용 담당자에게는 쉬운 일이지만 후보자에게는 비인간적 인 경험이 될 수 있습니다. 또한 AI에 대한 아웃소싱은 AI에 대한 인터뷰는 또한 실제 사람들을 판단하는 데 따른 것을 의미합니다. AI가 완벽하지 않고 일부 챗봇이 정기적으로 대화하는 동안 환각을 줄 수 있다는 점을 감안할 때, 후보자가 역할에 적합한 지 결정하기 위해 신뢰해야합니까?
AI 인터뷰에서 기대할 수있는 것
초기 이력서 심사 후 잠재적 후보자에게 가상 인터뷰를 예약해야합니다. 채용 담당자는 일반적으로 AI 인터뷰 인 경우 후보자에게 알립니다. 실제 인터뷰 경험은 대부분 채용 담당자가 사용하는 도구에 따라 다르지만 대부분은 후보자를 호스팅하고 관련 질문을하는 데 도움이됩니다. 예를 들어, Starthunt AI의 데이터 분석가 역할에 대한 AI 인터뷰에는 후보자의 배경에 대한 일반적인 질문과 신뢰 구간 및 실제 응용 프로그램에 대한 몇 가지 기술적 질문이 포함되었습니다.
많은 AI 봇은 인터뷰 중에 후보자들에게 비디오를 켤 것을 요청하며, 일부는 헤드 움직임과 전반적인 신체 언어에 대한 비디오를 분석 할 수 있습니다. 후보자들은 대부분 가상 회의에서 AI 생성 목소리와 대화하는데, 이론적으로는 비디오가 꺼진 사람과의 회의에 참석하는 것과 비슷합니다. 일부 도구는 또한 인공 지능이 감각적이라는 잘못된 인상을주기 위해 후보자의 반응을 감상하거나 후보자의 반응을 인식하는 것과 같은 인간 행동을 모방하려고 노력하지만, 경험은 기존의 인간 상호 작용보다 훨씬 기계적입니다. 그러한 인터뷰를 거친 Reddit의 포스터는 Hal 9000과 대화하는 것과 같다고 말했습니다.
Apriora와 같은 AI 인터뷰 도구는 후보자가 응답을 추적 할 수 있도록 대화의 실시간 전사를 유지합니다. 그러나 다른 사람들은 투명하지 않을 수도 있고 AI에 의해 자신의 답변을 올바르게받을 수 있는지 후보자를 추측하지 못할 수도 있습니다. 대부분의 AI 도구는 후보자의 응답에 따라 후속 질문을하지만, 의문의 선은 인간 면접관의 질문만큼 미묘하지 않습니다.
AI 인터뷰 시스템에는 결함이 있습니다
AI 인터뷰는 채용 과정의 격차를 넓힐 수 있습니다. 우려의 주요 원인은 AI 모델을 훈련시키는 기본 과정에 있습니다. AI 모델은 대규모 데이터 세트에서 훈련하여 특정 작업을 본질적으로 가르칩니다. 편향된 데이터 세트에 대해 훈련 된 모델은 실제 응용 프로그램에서 편향을 더욱 증폭시킬 수 있습니다. Carnegie Mellon University의 최근 연구에 따르면 여성 후보자가 구직 시장의 기존 성별 비율을 기준으로 고임금 일자리와 관련된 AD가 더 적습니다. 결함이있는 AI 모델은 채용 과정에서 이러한 편견을 도입 할 수 있으며 AI는 인종, 성별 또는 연령에 따라 차별 할 수 있습니다.
또한 AI와의 인터뷰는 후보자를위한 일방적 인 대화처럼 느껴질 수 있습니다. 인간의 손길이 부족하면 프로세스가 구직자들에게 비인간적 인 느낌을 줄 수 있으며 회사에 대한 신뢰를 침식 할 수 있습니다. 기술은 여전히 초기에 있지만 구직자들은 완전히 긍정적으로받지 못했습니다. 2024 년 Newsweek의 설문 조사에 따르면, 구직자의 43%는 AI 봇과의 인터뷰에 대해 불편한 느낌을 받았지만 26%는 확실하지 않았습니다. 현재, 채용 과정의 초기 단계에서도 인간의 손길을 그림에서 꺼내는 것은 인공 지능이 준비되지 않은 AI 시스템에 대한 상당한 수준의 신뢰를 보여줍니다.
