O segredo da IA ​​bem -sucedida na contratação? Pare de pensar demais

Boas notícias para qualquer líder de talentos se sentir sobrecarregado pelo ataque de desenvolvimento da IA: “Se eles estão lendo este artigo, eles não devem se preocupar”, disse Trey Causey, de fato, chefe da IA ​​responsável. “Qualquer pessoa que pense em usar a IA já está à frente da curva”.

Nesta entrevista, Causy corta o hype e quebra o que você precisa saber sobre a mais recente tecnologia de IA na contratação – IA generativa (Genes) e Ai agêntico – e a chegada iminente de Inteligência Geral Artificial (AGI)ou superinteligência. A conversa abaixo foi editada por comprimento e clareza.

Genai, como ChatGPT, já existe há algum tempo. Como a IA Agentic difere e quais casos de uso você vê na contratação e retenção?

Causa: O que torna o Genai único é que, como o nome sugere, gera novas saídas e conteúdo com base em um prompt ou em um conjunto de instruções que o usuário fornece. Isso pode ser uma descrição do trabalho, lidando com consultas de atendimento ao cliente – qualquer coisa em que você precise de idéias.

Ai agêntica é o próximo passo natural. Muitos sistemas genai atuais são baseados em bate-papo e tudo acontece dentro dos limites desse bate-papo. Mas os “agentes” da IA ​​são como assistentes que podem fazer as coisas por nós. São as ações independentes deles que separam a IA Agentic.

Por exemplo, você pode configurar um agente para revisar os aplicativos diários para uma função aberta, resumir esses aplicativos, identificar os candidatos que têm as habilidades e a experiência que você está procurando e gerar um relatório que ordena esses candidatos com um resumo geral para revisar no final do seu dia. Então você pode dizer para criar e enviar uma mensagem personalizada para cada candidato que você aprova, convide -os para uma chamada de triagem e alertá -lo quando eles responderem.

Antes, a IA não seria capaz de interagir com outros sistemas; Não seria capaz de buscar esses currículos, a menos que você tenha colocado todos eles no contexto que tinham acesso. Mas com a IA Agentic, você pode continuar adicionando etapas a essa cadeia e funcionará em segundo plano enquanto cuida de outras coisas. Estamos trabalhando para simplificar tudo isso de fato.

Existem conceitos errôneos ou armadilhas exclusivas da IA ​​agêntica que os usuários devem estar cientes?

Causa: Os sistemas de IA são propensos a falhas e erros. Só porque é a próxima evolução não significa que é perfeita.

Esses agentes são projetados para agir de forma independente, mas isso significa que o custo dos erros é maior – se você chegar a um candidato, não poderá recuperar isso. É importante ser intencional sobre o que você permite que os agentes de IA façam, certificando -se de ter uma maneira de revisar as tarefas e saídas. Seria equivocado para delegar imediatamente todo o seu trabalho a um agente agora.

É como os primeiros dias dos carros autônomos: você ainda precisa das mãos no volante.

Realmente é Relatório Global recente Revela que os empregadores e os candidatos a emprego apóiam a contratação de habilidades, mas tempo e recursos limitados são barreiras. Como o Agentic AI pode ajudar?

Causa: No transição para contrataOs maiores quebra -cabeças são:

• Como sabemos que os candidatos a emprego têm as habilidades de que precisamos?
• Os candidatos a emprego sabem?
• Como verificamos os dois lados dessa equação de uma maneira que o candidato a empregos e o empregador Trust?

Imagine ter um agente de IA analisar automaticamente currículos e não apenas extrair as habilidades listadas, mas também usar informações no back -end para Mapeie outras habilidades para os cargos que os candidatos ocupados anteriormente. Pode até acompanhar o candidato a dizer: “Essas habilidades não estão em seu currículo. Mas, pela sua experiência em empregos A, B e C, você pode tê -las. Você gostaria de fazer uma avaliação?”

Automatando que o back-and-north evita descartar alguém por não usar o idioma “certo” em seu currículo e impede que o recrutador envie alguém para revisão apenas quando eles têm tempo para acompanhar essas habilidades e aguardar uma resposta. As avaliações fecham a lacuna de confiança para que o empregador possa verificar rapidamente o essencial e chegar à entrevista.

De fato, a pesquisa global também mostra que trabalhadores valorizam cada vez mais aprendizado e desenvolvimento Oportunidades ao escolher empregadores, mesmo com salário. Como os empregadores podem usar a IA em L&D para atrair e reter melhor o talento?

Causa: AI abre muitas oportunidades para fazer L&D sob demanda aos funcionários em escala e a um custo relativamente baixo. Ele pode construir planos de aprendizado personalizados e materiais de estudo e criar uma avaliação para ver como você está aprendendo e oferece oportunidades para praticar no seu próprio ritmo.

Mas ainda existem elementos sociais. É difícil permanecer responsável pelo aprendizado on -line. Talvez sejam nove da noite, você apenas coloca seu filho na cama, e você realmente não quer aprender Python agora. É aí que um gerente pode apoiar e motivar. O componente humano é sempre essencial para o sucesso.

A IA também pode ajudar no bem -estar do trabalho?

Causa: Embora não queira criar uma cultura de vigilância, acho que pode ser útil se um gerente ficar sobrecarregado e não perceber que um dos membros de sua equipe está ficando desativado.

Por exemplo, imagine que você coletou dados sobre ausências. Um agente pode compilar regularmente um relatório para identificar funcionários que podem precisar de uma pausa. Existem tantas maneiras de agregar dados para torná -los facilmente acessíveis e acionáveis.

Como a inteligência geral artificial, a suposta evolução da IA ​​difere das outras formas de IA que discutimos?

Causa: A inteligência geral artificial é basicamente um sistema ou conjunto de sistemas que podem superar os seres humanos em qualquer tarefa. Mas não há uma definição acordada de como isso se parece, então alguns dizem que, brincando, é “o que ainda não temos”. É mais um debate acadêmico no momento.

A maioria dos grandes laboratórios de IA está reduzindo seus cronogramas para quando veremos a AGI, incluindo os engenheiros realmente trabalhando nesses sistemas. Isso levou a alguns propostos Cenários de pesadelo da AGI que não acho super atraente. Só porque algo é muito inteligente ou tem a aparência de inteligência não significa que ele pode fazer tudo o que os humanos fazem.

Então, o que os empregadores precisam saber sobre a AGI agora?

Causa: Minha opinião quente é que eles não precisam se importar. Em relação ao Implicações macroeconômicas da AGITantos resultados são igualmente prováveis ​​agora que você não pode fazer nada até que haja mais informações. Se o AGI acontece ou não e quando é muito menos importante do que o que estamos fazendo com os sistemas que temos agora.

Em vez de gastar tempo descobrindo o tipo certo de IA para usar ou onde usá -lo, apenas comece a usar a IA em tudo (dentro da política da sua empresa e os parâmetros fornecidos a você, é claro). Uma abordagem orientada por experimentos diminui as apostas e alivia a pressão do perfeccionismo. Usar a IA é como qualquer outra coisa: se você não praticar, não fica bom nisso.

Melhor trabalho começa com uma melhor contratação. Veja como

Este post foi criado por de fato com Insider Studios.