Перевод статьи SIOP Releases Recommendations for AI-Based Assessments

SIOP выпустило рекомендации по ассессменту персонала на основе ИИ

SIOP - это Society for Industrial and Organizational Psychology 

В январе SIOP выпустила рекомендации по оценке на основе искусственного интеллекта.

Соображения и рекомендации по проверке и использованию оценок на основе ИИ для отбора сотрудников теперь можно найти на веб-сайте SIOP. Этот документ дополняет заявление SIOP об использовании ИИ для найма, которое было создано Целевой группой SIOP по оценке и прогнозированию персонала на основе ИИ весной 2022 года.

«Растет обеспокоенность по поводу использования ИИ при принятии решений о трудоустройстве, и как федеральное правительство, так и правительства штатов принимают законы для решения многих из этих проблем», — сказал председатель Целевой группы Крис Най. «Многие члены SIOP обладают опытом в областях, связанных с подбором, оценкой и использованием искусственного интеллекта на рабочем месте. Поэтому мы хотели использовать этот опыт, чтобы предоставить дополнительные рекомендации, подкрепленные научными исследованиями, о том, как можно эффективно и законно использовать оценки на основе ИИ в контексте отбора сотрудников».

ИИ меняет то, как организации оценивают и нанимают таланты. Эти изменения происходят быстро, но при этом мало указаний о том, как эффективно проверять, внедрять, интерпретировать и использовать оценки, полученные в результате оценок на основе ИИ, в этом контексте. Цель нового документа — предоставить научно обоснованные рекомендации по эффективному использованию ИИ для оценки и найма талантов.

Ключевая тема, которая возникает в рекомендациях, заключается в том, что оценки на основе ИИ, используемые для принятия решений о найме и продвижении по службе, требуют такого же уровня проверки и должны соответствовать тем же стандартам, которым десятилетиями подвергались традиционные тесты при приеме на работу. Однако способ оценки и соблюдения этих стандартов может быть уникальным для оценок на основе ИИ. В рекомендациях обсуждаются уникальные проблемы и соображения, возникающие при разработке, оценке, использовании и интерпретации оценок на основе ИИ.

Эти рекомендации подробно обсуждаются в пяти разделах:

• Раздел 1. Оценки на основе ИИ должны давать оценки, которые точно предсказывают будущую производительность труда или другие соответствующие результаты
• Раздел 2. Оценка на основе ИИ должна давать стабильные оценки, отражающие характеристики, связанные с работой (например, при повторной оценке)
• Раздел 3. Оценки на основе ИИ должны давать оценки, которые считаются справедливыми и непредвзятыми
• Раздел 4. Операционные соображения и надлежащее использование оценок на основе ИИ при приеме на работу
• Раздел 5. Все шаги и решения, относящиеся к разработке и подсчету оценок на основе ИИ, должны документироваться для проверки и аудита.

«Эти рекомендации основаны на предыдущих стандартах и передовых методах, но обсуждают нюансы, связанные с использованием оценок на основе ИИ», — сказал Най. «Мы считаем, что эти рекомендации будут полезны для всех, кто в настоящее время использует или планирует использовать оценки на основе ИИ в своей организации».

Целевая группа SIOP по оценке и прогнозированию персонала на основе ИИ была запущена осенью 2021 года в ответ на более широкое использование ИИ при отборе и продвижении по службе сотрудников. Члены целевой группы дважды встречались с комиссаром Комиссии США по равным возможностям трудоустройства (EEOC) Китом Сондерлингом, чтобы обсудить ИИ на рабочем месте. Члены SIOP, являющиеся экспертами в таких областях, как найм и управление талантами, оценка сотрудников, предвзятость измерений и использование технологий на основе ИИ на рабочем месте, идеально подходят для предоставления рекомендаций и руководства по вопросам, связанным с разработкой и внедрением. оценок на основе AI/ML, которые используются для принятия решений о трудоустройстве.