Varsinkin isoissa organisaatioissa digityökaluja hyödynnetään rekrytoinnissa jo monin tavoin. Uudet työkalut ovat vaikuttaneet rekrytointiammattilaisten työhön esimerkiksi lisäämällä johdonmukaisuutta ja mahdollistamalla sopivien työntekijöiden löytämisen suorahaun avulla.
Yleisimpiä digityökaluja ovat:
- organisaatioiden kotisivut ja työnhakusivustot,
- rekrytointijärjestelmät sekä
- rekrytointijärjestelmiin usein integroidut testaus- ja haastattelutyökalut.
Rekrytointityökalut ovat kehittyneet varsin verkkaisesti, mutta tekoäly on viime vuosina tuonut kehitykseen uutta vauhtia.
Tekoälykehityksen keskiössä ovat tällä hetkellä suuret kielimallit. Niihin perustuvia sovelluksia ja chatbotteja käytetään asiantuntijatyössä laajasti niin tiedon etsimiseen kuin tekstisisältöjen kehittämiseen. Vapaasti ja helposti saatavilla olevat chatbotit ovat työn tukena myös rekrytoinnissa.
LinkedIn on ollut jo kauan rekrytoijille tekoälytyökalu, joka auttaa etsimään sopivia osaajia monimutkaisten algoritmien avulla. LinkedIn on ottanut eturintamassa käyttöön useita suuriin kielimallehin perustuvia ominaisuuksia esimerkiksi Suomessakin suosittuun Recruiter-suorahakutyökaluun.
Suomalainen TalentAdore esitteli hiljattain rekrytointijärjestelmään sisäänrakennettuja tekoälyominaisuuksia, jotka helpottavat esimerkiksi työpaikkailmoitusten tekemistä, työnhakijoiden hakudokumenttien tiivistämistä ja personoitujen palautteiden luomista.
Vaikka suosituimmat sovellukset hyödyntävät tekoälyä, rekrytoivat organisaatiot eivät niitä käyttäessään välttämättä koe olevansa tekemisissä tekoälyn kanssa. Laajempaa tutkimustietoa tekoälyn käyttökokemuksista rekrytoinnissa ei kuitenkaan vielä juuri ole käytettävissä.
Tekoäly voi vahvistaa eettisiä riskejä ja luoda uusia
Rekrytoinnin digitalisaatio on nostanut esiin hakijoiden reiluun kohteluun ja rekrytointiammattilaisten autonomiaan liittyviä eettisiä sudenkuoppia.
Tekoälyn käytännöt voivat vieläpä vahvistaa tai nostaa esiin uusia riskejä. Työnhakija on työpaikan toivossa esimerkiksi usein valmis antamaan rekrytoivalle organisaatioille paljon henkilökohtaista tietoa itsestään ilman, että saa tarkkaa tietoa siitä, keillä on pääsy tietoihin ja kuinka tietoa käsitellään.
Tekoälyllä voi myös esimerkiksi tehostaa hakijatiedon prosessointia rekrytointijärjestelmässä. Läpinäkyvä hakijatiedon käsittely voi olla käytännössä entistäkin vaikeampaa.
Myös työntekijöiden nettiprofiilien ja ”osaajapoolien” merkitys kasvaa rekrytoinnissa. Varastoitu tieto ei kuitenkaan usein ole ajan tasalla, sillä käytännössä työntekijät päivittävät tietojaan yleensä vain etsiessään aktiivisesti työpaikkaa.
Esimerkiksi suorahaussa tai hakemuksien käsittelyssä tekoälyn avulla voi etsiä nopeasti tietoa tai tehdä tiivistyksiä hakudokumenteista, mutta käytännössä hakijatietojen tarkkuus ja ajanmukaisuus voi vaihdella suuresti.
Asetelma on haasteellinen hakijoiden yksityisyyden ja reilun prosessin kannalta. Tilanne on vielä vaikeampi eri kulttuureista tai aloilta tuleville työnhakijoille, jos he eivät osaa käyttää oletusarvona olevaa terminologiaa.
”Digityökalut ja tekoäly rajaavat, keitä voidaan käytännössä houkutella työnhakijaksi.”
Suuriin kielimalleihin perustuvien tekoälyominaisuuksien käytössä on erityisen tärkeää huomioida algoritmivinoumien mahdollisuus, sillä ne ovat käytännössä neuroverkkoja, jotka on koulutettu valtavilla, alkuperältään usein tuntemattomilla datamäärillä.
Vaikka ihminen tekee lopulliset päätökset siitä, kuka etenee rekrytointiprosessissa ja kuka lopulta valitaan, digityökalut ja tekoäly rajaavat, keitä voidaan käytännössä houkutella. Esimerkiksi LinkedIn kohdistaa työpaikkailmoituksia tietyille käyttäjille tai esittää rekrytoijille suosituksia ja listauksia profiloinnin perusteella.
Tekoälylainsäädännön vaikutukset voivat olla arvaamattomia
Euroopan parlamentin hiljattain hyväksymä tekoälylainsäädäntö luokittelee rekrytoinnissa käytettävän tekoälyn korkeaan riskiluokkaan, koska se vaikuttaa oleellisesti yksilöiden urakehitykseen ja toimentuloon. Korkean riskiluokan järjestelmillä on 36 kuukautta aikaa noudattaa lakia siitä hetkestä, kun EU:n neuvosto on virallisesti hyväksynyt lain.
EU-lainsäädäntö huomioi myös tekoälyn eri muodot rekrytoinnin vaiheissa varsin monipuolisesti. Se nostaa erikseen esille tekoälyn käytön:
- kohdennetuissa työpaikkailmoituksissa,
- työhakemusten analysoinnissa ja suodattamisessa sekä
- hakijoiden arvioinnissa.
Tekoälyn käyttöä rekrytoinnissa säädellään myös Yhdysvalloissa. New Yorkin kaupunki vaatii tekoälyä käyttäviltä rekrytointisovelluksilta auditointia esimerkiksi sukupuoleen kohdistuvan syrjinnän varalta. Työnhakijat voivat lisäksi kieltää tekoälyä lukemasta työhakemuksia.
Sääntely on relevanttia myös Suomessa, koska samoja rekrytointityökaluja on myös meillä käytössä.
Ensimmäisten kokemusten perusteella riskinä kuitenkin on, että työnhakijat, jotka kieltävät tekoälyn käytön, eivät välttämättä tule arvioiduksi ollenkaan – eli jäävät rekrytointiprosessissa kokonaan rannalle.
Tiia Koivunen
Tämä artikkeli on julkaistu Creative Commons CC BY-ND 4.0 -lisenssillä.
Keskustelu
Tätä juttua ei ole vielä kommentoitu.