JOSH BERSIN：人工智能招聘来临，面试会像恐龙一样消失吗?
文/JOSHBERSIN
公司做的最重要的事情之一就是雇人，这仍然是一门神秘的艺术。大多数公司会看求职者的工作经历，他们会打电话给推荐人，给他们做测试，然后带他们去面试。尽管如此，人力资源主管告诉我，他们仍然有25%的几率会犯错误。
为什么?如今，成功的标准是由认知能力、文化契合度以及求职者与公司抱负之间的契合度决定的。德勤(Deloitte)今年早些时候在Bersin完成的一项研究发现，业绩最好的公司在选择时使用这些“非简历”因素的可能性要高出90%，更能证明招聘变得多么复杂。
这种趋势越来越明显。大多数关于未来工作的研究显示，对个人沟通能力、创造性解决问题的能力以及通常被称为学习敏捷性(即求职者的学习能力和学习意愿)的需求在稳步增长。这些都是在你的大学背景，GPA，甚至工作经历中看不到的。
事实证明人工智能非常适合这个问题。供应商现在正成功地应用智能算法来创建测试、模拟，甚至分析视频求职面试，以提高招聘效率。而其中一些评估可能会扰乱市场中的一些重要力量。
这里有一些例子。
由哈佛大学(Harvard)和麻省理工学院(MIT)的神经科学家弗里达•波利(Frida Polli)创办的Pymetrics公司发展迅速。该公司开发了一系列认知和神经学测试，这些测试既有趣又容易进行，但在工程、销售和客户服务等方面具有直接的统计相关性。通过这些测试，该技术可以评估多达90种不同的性格特征，实际上消除了招聘中的偏见和歧视。联合利华(Unilever)、凯悦(Hyatt)、埃森哲(Accenture)和特斯拉(Tesla)等公司都对这一系统深信不疑，它们和其他公司几乎不需要看简历和教育背景就能招聘到这些职位的顶级候选人。
Pymetrics公司甚至通过共享算法审计工具，开放了他们的工具，以减少前瞻性偏差。他们理解在这些系统中减少偏见的巨大挑战，因为大多数培训数据是基于先前的雇佣成功。该公司最近获得了4000万美元的额外资金，其中包括Workday的投资者之一。
资金充裕的Imbellus公司刚刚宣布了一项1450万美元的融资计划，以帮助其继续开发基于模拟的评估系统，该系统目前被麦肯锡用来评估新员工的问题解决方案。我试过这些模拟测试，它们相当令人费解，也很有趣，它们显然测试了复杂的思维方式，远远超出了典型的SAT或其他测试。首席执行官丽贝卡•坎塔尔(Rebecca Kantar)专注于取代日益老化和过时的SAT考试(这是一个近10亿美元的市场)，以改变公司招聘方式，从而改变大学评估优秀学生的方式。
HireVue是视频面试领域的先驱之一，现在每一分钟视频都能捕捉到100多万个关于求职者的有意义的数据元素，还能告诉经理求职者在回答问题时的诚实和自信。他们也有喜欢这项技术的客户，特别是在零售、客户服务和酒店领域的大量招聘。希尔顿的招聘多样性增加了16%，使用这项技术的效率大大提高。该公司目前拥有600多名客户，并提供了500多万次视频采访。
另一家由印度工程师创立、资金雄厚的公司PhenomPeople，已经彻底改造了招聘流程，将重点放在端到端营销上。招聘、招聘、内部职业流动和管理评估都是相互关联的，因此PhenomPeople决定建立一个看起来像职业门户的招聘系统。现在人工智能增强了这种能力，让招聘人员比以往更容易找到合适的人;候选人沟通是营销人员瞄准广告的方式;并跟踪候选人(内部和外部)的行为，以帮助个性化的求职体验。他们称之为人才关系管理(TRM)，这是一种很好的描述方式。
当然，LinkedIn刚刚宣布了一系列新的基于人工智能的就业安置和搜索工具，以及它自己的求职者跟踪系统。LinkedIn的新工具可以让招聘人员更有效地找到合适的候选人，写出最有可能找到合适候选人的工作描述，现在提供了大量的数据，以帮助定位合适的人口、地点、经验和其他特征。所有这些都是为了消除这个错误的过程，让很多人来面试。
一个名为Orderboard的新公司。人工智能主要关注最抢手的工作(网络安全专家、人工智能工程师等)，它不仅能评估能力和职位匹配度，还能将个人与被聘用团队的实际构成匹配起来。Orderboard公司的人工智能能够帮助招聘人员将他们所能找到的候选人的质量提高一倍以上，而且它的“吸引力算法”使公司几乎增加了50%的可能性，难以找到的候选人会接受电话或考虑一个职位。
此外，人工智能还有一个巨大的机会来改善筛选。像Mya(这一领域的先驱)、Olivia、Myra、IBM Watson招聘人员以及一个名为Yva的令人兴奋的聊天机器人正变得越来越聪明。我看过很多这样的工具，它们积累了越来越多关于候选人问的问题类型的情报，现在可以帮助招聘人员花更多的时间寻找和推销候选人，减少筛选的时间。
（聊天机器人市场非常庞大，供应商们应该开始关注应用领域。要确保你和供应商的谈话集中在招聘上，而不是一般的聊天。）
在人工智能和认知技术为人力资源增值的所有潜在领域中，这可能是最大的。虽然这项技术还很年轻，但成功的故事现在已经很普遍了，所以我认为每个公司都应该在他们要做的事情清单上确定基于人工智能的评估。
当然，所有这一切的风险在于人工智能以某种方式给系统引入了偏见，因此这些供应商正在努力确保他们的系统是公正、透明和安全的。在大多数情况下，公司会首先对这些系统进行测试，以确保这些算法不会无意中再现面试中的“人性化”偏见。
Facebook在这方面遇到了麻烦，因为其基于算法的招聘广告系统使得招聘人员可以根据年龄进行歧视。因此，您必须确保供应商精通这些问题。
对于求职者来说，我知道这有点残酷，但请记住，没有雇主愿意招错人。这些工具也会让你的生活变得更轻松，因为你不会觉得需要在面试中度过美好的一天来得到适合自己的工作。
我将继续观察这个空间的增长，但现在我非常乐观。(我追踪了1400多家人力资源科技公司，其中40多家专注于人工智能评估，这是最大的增长类别之一。)
作为一名分析师，我对评估领域进行了多年的研究，在这里我看到了价值的显著变化——由于招聘是我们作为领导者所做的最重要的事情，这是人力资源技术能够真正帮助一家公司超越的领域。
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接：AI Comes To Recruiting: Will Interviews Go The Way Of The Dinosaur?
Future of Work
2018年11月03日
Future of Work
评估技术开发商Imbellus宣布获得1450万美元 A轮融资，目前已筹集2300万美元
据美通社2018年10月31日报道，基于模拟的评估技术开发商Imbellus宣布结束由Owl Ventures领导的1450万美元 A轮融资。该公司目前的总资金达到2300万美元，包括Upfront Ventures和Thrive Capital在内的先前投资者与Rethink Education一起参与了此次投资。
“Imbellus团队的成就代表了改善教育与就业生态系统评估的独特机会，” Owl Ventures的Ashley Bittner说。“这项工作对K-12系统的未来产生了影响。它是关于实现一种专注于解决问题，系统思考和创造力等技能的教育范式。”
Imbellus不是将评估映射到大学的学术要求，而是与以创造力或解决问题等技能而闻名的组织合作，研究这些技能在现实世界中的应用。然后，Imbellus将观察到的技能和属性转化为学习科学和心理测量学的语言，以设计复杂的挑战，通过抽象的，基于模拟的评估将问题解决背景带入生活。
“我们正在努力将内容掌握与对潜在认知技能和能力的评估脱钩，以便不仅了解人们所知道的内容，还了解他们的思考方式，” Imbellus的创始人兼首席执行官Rebecca Kantar说。“我们的长期目标是重新定位教育系统，培养提出正确问题的思想，想象下一个要解决的问题，以及驾驭复杂系统。这是为了让所有学生都能做好公共教育的承诺，而不仅仅是对于最富有的10％。“
自2016年推出以来，Imbellus的学习科学家，游戏开发人员，AI / ML工程师和心理测量学家团队与评估和评估最前沿的研究人员合作，包括国家评估，标准和学生测试研究中心（CRESST） ）在加州大学洛杉矶分校。
“在我们发现自己陷入前所未有的混乱中，理解并准确衡量个人解决问题的无数方式对于更好地将人们与工作相匹配将变得越来越重要。在麦肯锡，了解人们如何思考对我们来说一直很重要，而不仅仅是他们所知道的，“ Keith McNulty说麦肯锡公司数字与人力分析总监，自2017年起与Imbellus合作，将其数字化，基于情景的评估作为招聘和招聘流程的一部分进行试点。“Imbellus”技术正在帮助我们将案例研究访谈的原则扩展到更广泛的人才，提供引人入胜的体验，使他们能够解决我们所解决的问题，同时向我们提供有关他们如何思考的准确而详细的信息关于问题。“
Imbellus评估不是评估内容知识和有限的学习技能，而是利用自然世界模拟环境中的多步骤丰富场景。与专注于工作记忆，处理速度或思维流动性的智商测试或神经科学游戏不同，Imbellus评估旨在量化将人类智能与机器智能区分开来的技能，例如批判性思维，决策制定和元认知。 。
支持Imbellus评估的技术平台通过使用虚拟世界来防止作弊和黑客攻击，该虚拟世界利用AI为测试者生成不断变化的场景，以完成任务，具有可靠的可比性。
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接：Imbellus Raises $23 million to Take on the Testing Establishment
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