Роль искусственного интеллекта в антикоррупционном рекрутинге
В настоящей статье обстоятельно анализируются технологии искусственного интеллекта в сфере рекрутинга с учетом параметров благонадежности, лояльности и честности. Рассматриваются в контексте 4-х этапов развития искусственного интеллекта в сфере подбора персонала используемые интеллектуальные методы применительно к каждой проблемной области рекрутмента, описываются преимущества технологических решений самых популярных у пользователей рекрутинговых платформ, использующих в своей работе алгоритмы искусственного интеллекта, нацеленные на отбор наиболее честных и профессиональных кандидатов. На основе приводимого авторами обзора зарубежных исследований можно сделать выводы о позитивных (скорость и качество подбора соискателей под требования работодателей) и негативных (риск дискриминации, снижение воспринимаемой ценности бренда компании) эффектах, которые сопряжены с внедрением искусственного интеллекта в систему поиска и отбора кандидатов. В ходе общения с представителями крупнейших рекрутинговых сервисов, использующих искусственный интеллект в сфере найма персонала, выявлены возможности интеллектуальных решений в области прогнозирования успешности кандидатов и определения их склонности к оппортунистическому и коррупционному поведению.
Крылова Д. В., Максименко А. А. Роль искусственного интеллекта в антикоррупционном рекрутинге // Научный результат. Технологии бизнеса и сервиса. 2022. 8 (2). С.
Пока никто не оставил комментариев к этой публикации.
Вы можете быть первым.
Карпов Д. Л. «Всё нормально решим»: слова с потенциальным коррупционным значением // Социальные и гуманитарные знания. 2016. № 1 (5). Т. 2. С. 48–52.
Карпов Д. Л. Лингвистическая экспертиза текста по антикоррупционным делам : учебное пособие. Ярославль : ООО «Академия 76». 2018. – 80 с.
Allal-Cherif O., Aranega A.Y., Sanchez R.C. (2021). Intelligent recruitment: How to identify, select, and retain talents from around the world using artificial intelligence. Technological Forecasting and Social Change. Vol. 169.
Allal-Cherif O., Makhlouf M.(2016). Using serious games to manage knowledge: the SECI model perspective. Journal of Business Research. Vol. 69 (5). Pp. 1539–1543. DOI: 10.1016/j. jbusres.2015.10.013
Arrigo B. A., Claussen N. (2003). Police Corruption and Psychological Testing: A Strategy for Preemployment Screening International Journal of Offender Therapy and Comparative Criminology. Vol. 47(3). Pp. 272–290. DOI: 10.1177/0306624X03252388
Auer E.M.L. (2018). Detecting Deceptive Impression Management Behaviors in Interviews Using Natural Language Processing. DOI: 10.25777/yx69-dy97.
Hemalatha A., Kumari P.B., Nawaz N., Gajenderan V. (2021). Impact of Artificial Intelligence on Recruitment and Selection of Information Technology Companies Proceedings of the International Conference on Artificial Intelligence and Smart Systems (ICAIS-2021) IEEE Xplore Part Number: CFP21OAB-ART.
Hmoud B., Laszlo V. (2019). Will artificial intelligence take over human re-sources recruitment and selection. Network intelligence Studies. Vol. 7. Iss. 13.
Mirji H. (2021). Artificial intelligence in recruitment: Assessing flipside. International Research Journal of Science, Technology, Education, and Management.Vol. 1(1). Pp. 79–87. DOI: 10.5281/zenodo.5195766
Ore O., Sposato M. (2021). Opportunities and risks of artificial intelligence in recruitment and selection. All Works. 4375. https://zuscholars.zu.ac.ae/works/4375
Oswal N., Khaleeli M., Alarmoti A. (2020). Recruitment In The Era Of Industry 4.0: Use Of Artificial Intelligence In Recruitment And Its Impact Palarch’s Journal Of Archaeology Of Egypt/Egyptology. Vol.17(8). Pp. 39–47.
Porter S. (2015). The economics of MOOCs: a sustainable future? The Bottom Line. Vol. 28 (1/2). Pp. 52–62. DOI: 10.1108/BL-12-2014-0035.
Yannakakis G.N., Togelius J. (2015). A panorama of artificial and computational intelligence in games. IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games. Vol. 7 (4). Pp. 317–335. DOI: 10.1109/TCIAIG.2014.2339221
Zock M., Rapp R. (2011). Introduction to this special issue on Cognitive Aspects of Natural Language Processing. Journal of Cognitive Science (Seoul). Vol. 12(3). Pp. 211–213. DOI: 10.17791/jcs.2011.12.3.211