Goldman Sachs is a leading global investment banking and asset management firm.
時価総額
17.9 兆円
業績
Unilever is a diversified personal-care (52% of 2022 sales by value), homecare (14%), and packaged food (34%) company.
業績
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『ただ、社内のベスト人材を学習させているといっても、そこにバイアスが隠れていることもあるだろう』
そうです、まさにここが問題です。AIに何を学習させるか?
元データが、主観的評価の産物であれば、選考結果も主観的にならざるを得ません。
でも、それこそが会社に合う、合わないの合否判定であるとも言えます。
AIで選考を客観化する、という命題だと問題はフクザツになりますが、単に効率的な先行プロセスと考えれば、AI選考もありです。
ただし、現在活躍している社内人材をモデル化して判断基準を設定する場合は、今後の事業展開で必要となる変革型人材は採用できませんので、悪しからず。
AI面接だと、そういった感情に訴えるアピールは効かないですし、人間よりも客観的な評価ができるかもしれないですね。
でも、これは「ゴールドマンのようにそもそも母集団が強い企業に限られ」ますし、今後、採用は、より高度なスキルが求められる「母集団形成」と「アトラクトの技術」に特化していく。これがマクロの流れだと思います。
日本でもこの流れは確実に来ており、
お話や引き合いをいただくことは多いです。
顔や話のトーンなどのデータはないですが、
性格診断の回答パターンでの仕事に対する姿勢の差
(例えば、モチベーション、離職意向、リーダーシップなど)
はある程度あると思います。
今度その辺りのデータを出そうかなと考えてます。
でも、受験や就職に関する指南や噂って8割が嘘ですよね。例えばですが、ダークスーツでないといけないとか。
一方、教師データが不足する人材の雇用を目的としたとき、一次面談とはいえ人が見ないとスクリーニングできない。
という意味でGSの採用の中でも、トップスクールやアルムナイコミュニティに対するヘッドハンティングや、非連続な領域に取り組む企業のMA等人が行う採用が、いまのところ広い意味での人材確保のメインストリームなのではないか。
一次面談のAI化ではなく、他にもHRテック領域は広い。
記事に出てくるのは下記の3にフォーカスを当てた部分だろう、
1)ソーシング(候補者の発掘)
2)エンゲージメント(最適な人材を選ぶ)
3)採用(採用の事務的なプロセス)
4)求職者寄り(個人)のテクノロジー
5)企業寄りのテクノロジー
http://www.works-i.com/column/ttl/hrテクノロジー/