მაშინ, როცა ერთი ვაკანსიისთვის კომპანიები ასობით განაცხადს იღებენ, ბევრი დამსაქმებელი სამსახურში აყვანის პროცესის დროს პროგრამულ უზრუნველყოფას მიმართავს კანდიდატების გასაფილტრად. თუმცა, რეზიუმეების გადასარჩევად შექმნილ პროგრამებს ერთი მნიშვნელოვანი პრობლემა აქვს: პროგრამულ უზრუნველყოფას შეუძლია კარგი კანდიდატები კონკურსს მიღმა დატოვოს.
Application Tracking Systems (ATS), რომელიც ოფიციალური ტერმინია რეზიუმეების გაფილტვრის პროგრამული უზრუნველყოფისათვის, შეიქმნა იმისთვის, რომ კომპანიებს აპლიკანტების მზარდ რაოდენობასთან გამკლავებაში დახმარებოდა.
თუმცა, საკითხის კვლევა აჩვენებს, რომ მილიონობით კვალიფიციური სამუშაოს მაძიებელი ხშირად განაცხადის პროცესის პირველ ეტაპზე უარყოფილია, რადგან პროგრამული უზრუნველყოფის მიერ წინასწარ განსაზღვრულ კრიტერიუმებს არ აკმაყოფილებს. მაგალითისთვის, ეს შეიძლება იყოს გამოტოვებული წელი დასაქმებაში, რომელიც მისაღები მიზეზით შეიძლება აიხსნას. პროგრამა ასევე აკავშირებს პოტენციური დასაქმებულის გარკვეულ პიროვნულ თვისებებს უმაღლეს განათლებასთან, თუმცა შეიძლება ეს თვისებები სხვა გზით იყოს გამომუშავებული.
მიუხედავად იმისა, რომ პროგრამული უზრუნველყოფის მეშვეობით დაქირავება ხშირად სასარგებლოა, ის ასევე შეიძლება იყოს მოუქნელი, გამოტოვოს ისეთი ღირებული თვისებები, როგორიცაა ე.წ რბილი უნარები და უნებლიეთ შეაფერხოს სამუშაო ბაზარი. განსაკუთრებით მცირე კომპანიებმა უნდა გადახედონ ალგორითმების მზარდ გამოყენებას ტალანტის საძიებლად.
ბოლო დროს, გლობალური შრომის დეფიციტი ცალსახად დაემთხვა უმუშევრობის მაღალ დონეს. მაგალითად, Deloitte Insights-ის მიხედვით, შეერთებულ შტატებში, თავისუფალი სამუშაო ადგილები 2019 წლის მეოთხე კვარტალსა და 2021 წლის მაისს შორის მესამედით გაიზარდა, მაგრამ ამავდროულად 9 მილიონზე მეტი ადამიანი რჩება უმუშევარი. მიუხედავად იმისა, რომ ეს პროგრამები დასაქმების პროცესის გასაუმჯობესებლად არის შექმნილი, Harvard-ის კვლევის თანახმად, ალგორითმებს შეუძლიათ გააძლიერონ ტალანტის დეფიციტი მილიონობით კანდიდატის თავიდანვე უარყოფით ზუსტად იმ ნაკლოვანებების გამო, რაც კვლევამ გამოავლინა.
ზოგიერთი უნივერსიტეტი უკვე ამზადებს სტუდენტებს ალგორითმების მიერ ჩატარებული დაქირავების პროცესისთვის. დაახლოებით 250 უნივერსიტეტი აშშ-ში, კანადაში, დიდ ბრიტანეთში და სხვაგან ამისთვის იყენებენ სტარტაპს სახელწოდებით VMock, რათა დაეხმარონ სტუდენტებს შეადგინონ პროგრამული უზრუნველყოფაზე გათვლილი CV, რომელიც მომავალ განახლებებთან ერთად შეძლებს სამუშაოს აღწერილობის გაანალიზებას და შემდეგ შესთავაზებს მომხმარებლებს რეზიუმეში ცვლილებებს.
სამართლიანობისთვის, ალგორითმებით დაქირავება შეიძლება სასარგებლოც იყოს. მათ შეუძლიათ სქესის, რასის ან განათლების იგნორირება, რათა დამსაქმებლებს კანდიდატების უფრო მრავალფეროვანი ჯგუფის მოძიებაში დაეხმარონ. მსხვილ კომპანიებს განსაკუთრებით შეუძლიათ გაამართლონ მათი გამოყენება ასობით განმცხადებლის გასაანალიზებლად.
Bloomberg-ის ორიგინალური სტატიის ავტორი: პარმი ოლსონი