人工智能模型帮助HR简化招聘流程
招聘经理：我们已经看到了未来，它是混合的。
威斯康星商学院（Wisconsin School of Business）的Ishita Chakraborty的一项研究表明，在招聘过程中，人工智能与人类的协作可以节省管理人员的时间，并且仍然具有成本效益，因为它允许人工智能从人才库中剔除底层候选人，让管理者专注于需要人工判断的顶层。
该研究以使用面试视频的 salesforce 招聘为背景，是同类研究中第一个使用视频数据更好地了解销售招聘以及可以使销售候选人成功的视听线索和语言特征的同类工作。
“总的来说，这个领域非常令人兴奋，因为我觉得招聘或基于人工智能的招聘的未来实际上是混合的，”托马斯和夏琳兰茨伯格史密斯教职研究员兼营销助理教授Chakraborty说。她认为，随着未来10到<>年技术格局朝着完全人工智能的方向发展，信任必须随之发展。
“人们必须能够足够信任这些模型，才能说，'嘿，我根本不想成为这个招聘过程的一部分。让机器来照顾它。在我们达到这一点之前，结合人类和人工智能判断的作用至关重要。

检查交互式视频
该研究使用了195个视频，这些视频是学生“卖家”和“企业买家”之间的互动推销角色扮演。买家由实际的公司代表（如经理、副总裁、首席执行官）扮演，拍摄的互动由现实世界的行业评委作为学生实习活动的一部分进行排名，产生了超过 1，752 次评估。从生成的访谈数据集（包括视频、成绩单文本和评委的评分矩阵）中，创建了两个模型——全 AI 模型和混合 AI 人类模型。
人工智能模型旨在预测候选人的面试表现：候选人面试的哪些方面，包括语音数据、文本和肢体语言，是成功销售人员的要素？数据表明，早期筛选决策受到“精力充沛的声音”和“开放姿势”等因素的影响，而最后一轮选择决定往往取决于对话互动、手势和定性语言特征。

“我个人对销售谈判非常感兴趣，我经常想知道什么在销售中真正有效，什么无效。根据我自己的经验，我看到有不同类型的销售人员，他们以不同的方式取得成功。
混合人工智能-人类模型使用了人工智能预测，同时增加了人类对该过程的贡献。研究结果表明，该模型提高了准确性：让人类参与循环可以做出更精确的判断，并减轻了资格较差的候选人进入下一轮的误报，而更好的候选人则从裂缝中溜走了。然而，包括人类劳动力使得它比单独的人工智能更昂贵。
基于这两个模型的结果，研究结果指出，在销售人员面试的初始阶段利用人工智能来删除最不合格的候选人，同时保留最后一轮候选人供销售经理确定，因为它需要主观和仔细的人类判断。
Chakraborty说，这是一种有效的解决方案，可以减轻“不想花更多时间与糟糕的候选人在一起”的管理人员的压力，同时也比单纯的人力更具成本效益，并且比单独的人工智能更准确。
“我们在文献中发现的差距在于，我们还没有真正试验和验证需要的人为干预的程度，以及在什么阶段需要它。这就是我们开始考虑混合模式的方式。鉴于你拥有这些人工智能工具，你是否仍然受益于，例如，拥有人类法官？”
Chakraborty说，这项研究与她对非结构化数据（如文本，音频和社交媒体）的研究一致，也引起了她的兴趣，因为她的第一份工作是销售管理培训生。
“我个人对销售谈判非常感兴趣，我经常想知道什么在销售中真正有效，什么无效，”她说。“根据我自己的经验，我看到有不同类型的销售人员，他们以不同的方式取得成功。不是每个外向的人都是伟大的销售人员;它可能是一个非常冷静的人，一个好的倾听者，而不是一个四处奔波的人。
她说，带时间戳的视频数据有助于显示哪些风格可能有效，以及在面试过程的哪些阶段有效。“我们的目标是以更科学、更定量的方式了解销售推销过程。我们想真正了解微观成功因素的重要性。

规划未来
虽然Chakraborty不愿将研究结果外推到其他领域，但她指出，混合方法在专业职业中可能特别有效，在这些职业中，合格的候选人库往往很小，并且无法承受任何假阴性，例如学术教师招聘。她还渴望看到混合模式如何应用于在线教学，这是“个人的最爱”，具有相当大的潜在影响。
数据隐私是另一个关键考虑因素。Chakraborty说，就处理敏感信息而言，招聘流程与医疗保健并列，各州正在采取行动规范数据隐私法，欧洲甚至更加严格。出于责任原因，公司应尽量减少保留的个人信息量，并且由于视频捕获了最多的敏感数据，因此它是一种谨慎使用的媒介。Chakraborty说，还需要做更多的工作，但她的研究表明，单独的采访文本可以很好地代替视频，并且隐私风险较小。
“这就是为什么我说未来将是混合的;理解这一点确实符合我们的最佳利益。我们需要多少人为干预，我们如何才能最好地将人工智能和人类贡献两者结合起来？因为就目前而言，这不太可能成为完全自动化的技术。