人力资源技术的 3 个危险，创业者应该知道！
已发表: 2019-04-15大多数招聘职能人员的学术背景通常是非技术人员
感觉他们受到各种带有行话的机器学习和人工智能解决方案的冲击
应考虑人力资源技术解决方案提供商提出的三个有缺陷的命题
你是一位成功的企业家，你的创业公司最近获得了资金，现在你需要快速雇佣“人”来实现投资者设想的增长目标。 最有可能的是，您将采取的第一步是聘请经验丰富的人力资源主管来陪伴您的招聘和人员成长。 您还将期望招聘功能使用技术为整个流程带来速度、效率和有效性。
然而，人力资源技术的采用背后隐藏着三个严重的危险，唯一的原因是招聘职能预计与行业无关，或者换句话说是横向职能。
大多数招聘职能人员的学术背景通常是社会科学或人力资源管理，很少有科学技术。 因此，招聘职能部门的人员一直依赖招聘团队进行技术和职能评估。
除了招聘职能中人员的自然非技术性和横向性之外，还有各种带有行话的机器学习和人工智能解决方案的冲击。 因此，建议创业者应考虑人力资源技术解决方案提供商提出的三个有缺陷的命题。
职位描述和简历之间的机器匹配
两首诗可以有相同的词汇和字数，但两首诗的意思可能完全不同。 同样，人类天生不同，即使具有相似的技能，也可以通过他们的简历来表示抽象属性。
因此，人力资源技术专业人士和创业者应该明白，试图将简历中的某些词的密度与职位描述中的词强匹配是失去了两者的本质。
举例来说，如果职位描述是在寻找一匹可以跑一流德比的马，那么这个解决方案将天生匹配许多与上下文无关的四足哺乳动物，例如来自蒙古的骡子、来自非洲的斑马，也许是来自肯塔基州的骏马等等.
原因是从数学上讲，候选人的抽象但最重要的属性在统计上不显着，通常只是整个简历中的一两个词！
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虽然这种方法感觉像是进步，但它加载了招聘职能和人力资源技术专业人员，通过几轮筛选来淘汰骡子和斑马，这非常昂贵且会导致延误。
基于历史招聘趋势的预测
通常的直觉是“为什么不雇用我们迄今为止雇用的那种人”。 该解决方案找到了以前雇用人员的简历并尝试在潜在客户库中找到类似的方法。 任何经济学家都会澄清，基于历史趋势的预测是有效的，当且仅当过去的所有环境变量在今天也毫无疑问是有效的。
鉴于经济增长、竞争和新技术的到来，无论是候选人，还是初创公司及其角色，都一直处于进化状态。 大数据或没有大数据，使用这种方法的想法要么必须非常仔细地计划，要么完全拒绝，以免人们对亚马逊此类算法引入的性别歧视等问题感到惊讶。
将新前景与 10 位当前最佳表现者进行比较
有争议的是，这种将新潜在客户的简历与 10 名当前最佳表现者进行机器匹配的方法似乎是一种可靠的方法，也是寻找自动化解决方案方向的一个好主意。 但是，在执行它时会出现一些严重的缺陷。
大多数情况下，虽然公司拥有这 10 名表现最好的人的简历，可能比他们大 2、4、5 年或更长时间，而这 10 人目前正在做的事情很少作为文件提供。 在这种情况下，该方法具有与上述“基于历史趋势的预测”一样严重的缺陷。
每个人都是独一无二的，并且由她的环境定义，即使使用相同的工具和人工制品（海洋游泳者与泳池游泳者是不同的人），也有能力计划、执行和交付结果。 因此，怀疑这种方法的另一个原因是，虽然它在技能和工具方面可能工作得相当好，但它忽略了对 10 个最佳表现者的上下文同化，然后与新的潜在客户进行比较。
内部团队方法
可能有一位科技创业企业家使用 ML 和 AI 构建了产品并拥有成功的市场产品。 当招聘团队和报告经理（产品、销售、工程、客户服务团队）厌倦了进行昂贵且累人的筛选面试时，他们会感到有动力为他们的招聘团队构建和提供自动化解决方案。
鉴于招聘职能中非技术人员的性质以及与招聘团队相关的经过验证的 ML 和 AI 技术能力，让该计划获得批准和预算并不是很困难。
人们可以记住一句格言：“手拿锤子的人，总是在找钉子”。 然而，由于对问题没有深入了解，这些举措最终总是采用上述三种方法之一。
因此，当您评估招聘技术时，请确保就他们使用的解决方案提出明确的问题。