隨著人工智慧、機器學習和預測分析 滲透到招募場景的各個方面，組織和招募團隊必須了解他們在演算法中添加的內容。自動化是許多招募和採購成功的關鍵。但是，當組織的領導者不關注他們的計劃中發生的事情時會發生什麼？我們如何應用更好的演算法來利用如此容易獲得的技術而不增加偏見？
在我們了解人工智慧招募偏見是什麼樣子以及如何預防之前，讓我們先澄清一下人工智慧技術的不同分支以及它們在招募中的應用方式。人工智慧、預測分析和機器學習經常在招募界互換使用。正如定義不同一樣，我們在招募時應該以不同的方式使用這些工具。
機器學習和人工智慧
Digitalist 雜誌 表示，簡而言之，機器學習使用人工智慧應用程式進行 手機號碼清單 計算學習，而預測分析是「將大量資料壓縮為人類可以理解和使用的資訊的過程」。
這些更多是基於演算法的。他們能夠根據分配給您的客戶或公司的演算法來預測什麼對您的客戶或公司最有利。長期以來，這些一直被認為是偏見最小的招募方式之一，因為演算法完成了大部分選擇。 由於機器學習和人工智慧 利用模式識別和自學習，因此它們被認為是預測分析的延伸，但以更複雜和現代化的方式使用。
預測分析
描述性分析出現在預測性分析之前，並使用平均值和計數來取得所需的資料。隨著它的發展並成為一種預測工具，它開始利用過去的事件和歷史來預測未來可能發生的事情。預測分析現在使用三個組件來獲得結果：
數據
統計建模
假設
預測分析仍然依賴人際互動來完成工作。透過使用原因和變化數據，該工具能夠在人類測試兩者之間的關聯後得出最終結果。
它們之間的關係如何
了解預測分析與機器學習和人工智慧之間的差異並能夠利用每種不同的工具非常重要。但是，了解它們之間的關係也同樣重要。兩者的最終目標和流程非常相似，因為機器學習是預測分析的一個分支。他們還使用數據來得出最適合客戶或組織的預測結果或候選人。了解兩者之間的差異和相似之處是讓該技術為您服務的最佳方式。
我們如何將這些技術應用到我們的招募流程中？
演算法.演算法是讓機器學習在您的組織和客戶中發揮作用的關鍵。他們了解您對候選人的要求，並對 候選人的滿意度做出預測 ，並努力改進未來的專案。儘管機器學習和人工智慧的演算法被廣泛使用，但它們 並不適用於 您想要招募的所有場景和每個職位。
演算法更難融入全球就業人數較低的職位。這是因為沒有那麼多的數據，這反過來又使學習變得困難。這就是預測分析顯示其價值的地方。
由於預測分析使用人機互動來使其保持在正軌上，因此可以在更多情況下使用。預測分析可用於識別參與度並了解哪些候選人會對公司的未來產生影響。這一切都歸功於預測分析的原因和變化方面。
不帶偏見地利用技術
這不是一件容易的事。儘管機器學習和人工智慧主要是電腦操作的，但人類仍然必須創建參與該過程的演算法。許多雇主認為，如果他們在招募中消除了人為因素，他們就消除了隨之而來的偏見。但是，為了確保您沒有納入無意識的偏見，您需要檢查並仔細檢查所創建的演算法是否不會 根據以下特徵過濾掉人員：
