एप्लीकेशन गाइड

एचआर में एआई

एचआर में एआई अनुप्रयोगों को व्यवस्थित करने, साक्षात्कार शेड्यूल करने, फीडबैक को सारांशित करने या कार्यबल योजना का समर्थन करने में मदद कर सकता है।

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इस पृष्ठ पर2 मिनट लाल
  1. सिंहावलोकन
  2. चाबी छीन लेना
  3. गहरा गोता
  4. एक ऐतिहासिक नियुक्ति लेबल पर सवाल उठाएं
  5. वास्तविक विश्व कार्यान्वयन
  6. इसे व्यवहार में लाना
  7. स्रोत और आगे पढ़ना
  8. अन्वेषण करते रहें
  9. अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों

सिंहावलोकन

रोजगार संबंधी निर्णय लोगों के अवसरों को प्रभावित करते हैं और प्रासंगिकता, निष्पक्षता, गोपनीयता, पहुंच और लागू कानून पर सावधानीपूर्वक ध्यान देने की आवश्यकता होती है। रैंकिंग किसी व्यक्ति के बारे में कोई तटस्थ तथ्य नहीं है।

चाबी छीन लेना

  1. नौकरी से संबंधित परिणामों को परिभाषित करें।
  2. निष्पक्षता, पहुंच और गोपनीयता का परीक्षण करें।
  3. जवाबदेह मानवीय समीक्षा और सहारा रखें।

गहरा गोता

नौकरी से संबंधित परिणाम और मानव निर्णय-निर्माता को परिभाषित करें। स्क्रीनिंग, प्रदर्शन समर्थन, शेड्यूलिंग और कार्यबल पूर्वानुमान के अलग-अलग निहितार्थ हैं। ऐसे लेबल से बचें जो पिछले नियुक्ति या पदोन्नति निर्णयों को बिना यह जांचे दोहराते हैं कि क्या वे उन योग्यताओं और परिणामों को दर्शाते हैं जिनकी संगठन को वास्तव में आवश्यकता है। प्रासंगिक समूहों और आवासों में त्रुटि दर और अवसरों का मूल्यांकन करें। एक मॉडल प्रॉक्सी, दुर्गम मूल्यांकन, या किसी समूह के लिए गायब डेटा के माध्यम से लोगों को नुकसान पहुंचा सकता है। संपूर्ण आवेदन और समीक्षा प्रक्रिया का परीक्षण करें, न कि केवल मॉडल का स्कोर। उम्मीदवारों और कर्मचारियों को उचित रूप से सूचित करें, व्यक्तिगत डेटा की सुरक्षा करें, और गलत रिकॉर्ड को सही करने या आवास का अनुरोध करने का एक सार्थक तरीका प्रदान करें। सिफ़ारिश को चुनौती देने के अधिकार के साथ एक प्रशिक्षित मानव समीक्षक रखें। दस्तावेज़ विक्रेता के दावे, मॉडल संस्करण, डेटा स्रोत, सीमाएँ और निर्णय। तैनाती के बाद परिणामों की निगरानी करें और क्षेत्राधिकार और विशिष्ट अभ्यास के लिए वर्तमान रोजगार कानून और योग्य विशेषज्ञों से परामर्श लें।

04काम किया उदाहरण

एक ऐतिहासिक नियुक्ति लेबल पर सवाल उठाएं

  1. पिछली नियुक्तियों पर प्रशिक्षण की कल्पना करें जहां एक विभाग ने करियर बदलने वालों का शायद ही कभी साक्षात्कार लिया हो।

  2. एक मॉडल उस पैटर्न को सीख सकता है और नौकरी की क्षमता को मापे बिना उन आवेदकों को निचली रैंक दे सकता है।

  3. लेबल की समीक्षा करें, प्रासंगिक परिणाम शामिल करें, और अनुचित असमानताओं के लिए पूरी प्रक्रिया का आकलन करें।

यह क्या दिखाता है

निर्मित उदाहरण दिखाता है कि ऐतिहासिक निर्णय कैसे भ्रामक लक्ष्य बन सकते हैं।

वास्तविक विश्व कार्यान्वयन

नौकरी से संबंधित मानदंडों और मानव समीक्षा के विरुद्ध एक स्वचालित स्क्रीनिंग अनुशंसा का ऑडिट करें।

सुगम्यता आवास और गुम-इतिहास मामलों के साथ मूल्यांकन का परीक्षण करें।

इसे व्यवहार में लाना

यह क्यों मायने रखता है?

  • विकल्प बनाएं. एप्लिकेशन-स्तरीय डिज़ाइन यह निर्धारित करता है कि AI वास्तविक परिणामों में सुधार करता है या नहीं।
  • टीम और वर्कफ़्लो. अच्छा वर्कफ़्लो एकीकरण उत्पादकता लाभ पैदा करता है जिस पर उपयोगकर्ता भरोसा कर सकते हैं।
  • जोखिम और सुरक्षा. अच्छी तरह से उपयोग के मामले परिवर्तन की थकान और कार्यान्वयन जोखिम को कम करते हैं।

का ध्यान रखें

  • किसी टूटी हुई प्रक्रिया को स्वचालित करने से मौजूदा समस्याएँ बढ़ सकती हैं।
  • टीमें अति-स्वचालित हो सकती हैं और आवश्यक मानवीय निर्णय को हटा सकती हैं।
  • यदि आउटपुट का लगातार मूल्यांकन नहीं किया गया तो गुणवत्ता में गिरावट आ सकती है।

अगले चरण

  1. वर्तमान वर्कफ़्लो को मैप करें और उच्चतम-घर्षण चरण की पहचान करें।
  2. पूर्ण स्वचालन से पहले मानव चौकियों को परिभाषित करें।
  3. उपयोगकर्ताओं को संकेतों, वृद्धि पथों और गुणवत्ता मानकों पर प्रशिक्षित करें।
  4. निरंतर मूल्य की पुष्टि के लिए कार्य-स्तर के परिणामों को ट्रैक करें।

स्रोत और आगे पढ़ना

  1. NISTएआई पूर्वाग्रह और प्रभाव मूल्यांकन

अन्वेषण करते रहें

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों

क्या एआई भर्ती स्कोर किसी उम्मीदवार की क्षमता को निष्पक्ष रूप से मापता है?

नहीं, यह डेटा, लेबल, विशेषताओं और मान्यताओं को दर्शाता है जिन्हें नौकरी से संबंधित सत्यापन और निष्पक्षता समीक्षा की आवश्यकता होती है।

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