Egy 2019-es felmérésből kiderült, hogy az állásinterjúk elbírálásához – világviszonylatban – a cégek negyven százaléka használ mesterséges intelligenciát. Ugyanakkor egyre több tanulmány figyelmeztet a rendszerek hiányosságaira.
A Bajor Közszolgálati Műsorszolgáltatás februári anyaga kimutatta, hogy kiegészítők, például a szemüveg és a fejkendő, illetve a háttérben lévő tárgyak – képek, könyvespolcok stb. – jelentősen befolyásolják egy német videóinterjú-platform automatizált értékelését.
A LinkedIn 2018-ban állapította meg, hogy az állások betöltésére javaslatot tevő egyik algoritmusuk a férfi jelentkezőket részesíti előnyben. Az algoritmust elfogultságmentes másikkal helyettesítették.
A Twitter és amerikai egyetemek közös anyaga mátrixot javasol az automatizált munkaerő-felvevő rendszerek pontozásához. Így próbálják megakadályozni például a hangintonációnak vagy egyes arckifejezéseknek túlzott jelentőseget tulajdonító algoritmusok hibáit.
Munkáltató és munkaerő társítása nüánszokon múló folyamat, ezért a legnagyobb szigorra van szükség, ha automatizálni akarjuk. Gyengébb algoritmusok megakadályozhatják, hogy a legalkalmasabb jelentkezők töltsenek be egy-egy állást, a munkáltatók pedig elszalaszthatják az ideális munkaerőt.
Egy független felmérés szerzői az állásinterjúkat automatizáló MyInterview és Curious Thing működését elemezték. Kiderült például, hogy magas pontszámot adtak egy csak németül megszólaló személy angol nyelvtudására.
Mindkét platformon kamu álláshirdetést adtak fel, amelyben hivatali ügyintézőt kerestek. A megadott eszközök kiválasztották az ideális munkaalanyról döntő kérdéseket. A felmérést végzők közül egy riporter jelentkezett a hirdetésre, és az interjúkon németül írt Wikipédia-szócikkből olvasott fel.
A MyInterview a jelentkezők beszédét és testbeszédét elemezve pontoz. A németül beszélő válaszait nonszensz angolként értelmezte, de ennek ellenére úgy ítélte meg, hogy 73 százalékban alkalmas az állásra.
A vállalat egyik szóvivője elmondta, hogy az algoritmus inkább az interjúalany hangjából kikövetkeztetett személyiségjegyek, és nem a válaszok tartalma alapján pontozott.
A telefoninterjúkat elemző Curious Thing algoritmusa a megszerezhető kilencből hat pontot adott a kizárólag németül beszélő személy angol nyelvtudására.
Egyértelmű, hogy az ilyen hibákat elkövető mesterségesintelligencia-rendszerek nem alkalmasak a kritikus döntést igénylő feladatra.
