كيف يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل السير الذاتية لتقييم المهارات؟ هل ترغب في معرفة كيفية تحليل الذكاء الاصطناعي للسير الذاتية أثناء التوظيف؟ دعنا نكتشف التفاصيل في هذا المقال مع INVIAI!
الذكاء الاصطناعي في التوظيف اليوم
في سوق العمل التنافسي اليوم، أصبح الذكاء الاصطناعي حاضرًا في عمليات التوظيف. تظهر الدراسات أن حوالي 85% من الشركات الكبرى في الولايات المتحدة (بما في ذلك 99% من شركات فورتشن 500) تستخدم الآن الذكاء الاصطناعي أو الأدوات الآلية لفحص وترتيب المرشحين.
هذا يعني أن معظم السير الذاتية التي تقدمها تتم معالجتها أولاً بواسطة آلة.
تقوم هذه الأنظمة بمسح كل سيرة ذاتية لاستخلاص التفاصيل الأساسية – مثل التعليم، تاريخ العمل وخاصة المهارات المدرجة – ثم تقارنها بمتطلبات الوظيفة. في الخلفية، تتيح معالجة اللغة الطبيعية (NLP) للذكاء الاصطناعي تجاوز التطابق الحرفي للكلمات.
كما يشير أحد المصادر الصناعية، فإن الذكاء الاصطناعي “يحلل السير الذاتية على نطاق واسع، ويحدد المرشحين الذين يتناسبون بشكل أفضل مع الوظائف بناءً على المهارات، الخبرة، وعوامل رئيسية أخرى”.
كيف يحلل الذكاء الاصطناعي السير الذاتية
يمكن لأدوات تحليل السير الذاتية الحديثة حتى استخراج المعلومات من صورة لسيرة ورقية. باستخدام التعلم الآلي، تقوم هذه الأدوات بتحويل نص السيرة غير المنظم إلى بيانات منظمة، مع تحديد أقسام مثل التعليم، تاريخ العمل، والمهارات.
على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي التعرف على أن “برمجة جافا” و“تطوير البرمجيات” المدرجتين بشكل مختلف تشيران إلى مهارات الترميز.
تستخدم الأنظمة الحالية معالجة اللغة الطبيعية لفهم السياق والمرادفات، بدلاً من مجرد مطابقة الكلمات المفتاحية البسيطة. تشير الأدلة الصناعية إلى أن مثل هذا الذكاء الاصطناعي يمكنه “مسح السير الذاتية وترتيب الطلبات باستخدام كلمات مفتاحية معينة” مع تطبيق التحليل الدلالي لالتقاط المعنى.
تقييم المهارات ومطابقة المرشحين
بعد تحليل كل سيرة ذاتية، يقيم الذكاء الاصطناعي مدى توافق مهارات المرشح مع الوظيفة. عادةً ما يحدد مسؤولو التوظيف ملف مهارات لكل دور (مثل لغات البرمجة المطلوبة، المهارات الشخصية أو الشهادات)، ويقوم الذكاء الاصطناعي بتقييم المرشحين بناءً على هذه المعايير.
بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي تقدر حتى مستوى الإتقان من خلال النظر في سنوات الخبرة أو عدد المشاريع كمؤشرات لمستوى المهارة.
بهذه الطريقة، يصبح التوظيف أكثر اعتمادًا على المهارات. كما يشير أحد الخبراء، تتحول المؤسسات للتركيز على “المهارات والقدرات العملية المستمدة من مصادر متعددة، بما في ذلك السير الذاتية”. عادةً ما تقوم منصات الذكاء الاصطناعي بترتيب المتقدمين حسب عدد المهارات المطلوبة التي يمتلكونها أو حسب التشابه مع ملفات التوظيف الناجحة السابقة، مما يساعد في اكتشاف المرشحين المناسبين الذين قد يغفلهم الفحص التقليدي.
فوائد تحليل السير الذاتية المدعوم بالذكاء الاصطناعي
يوفر الفحص المدعوم بالذكاء الاصطناعي توفيرًا هائلًا في الوقت والجهد. على سبيل المثال، قلل فريق الموارد البشرية في AirAsia وقت معالجة السير الذاتية بنسبة حوالي 60% بعد إضافة أداة ذكاء اصطناعي إلى نظامهم.
وبالمثل، في مؤتمر تقني حديث، قام مسؤولو التوظيف بتحميل 10,000 سيرة ذاتية للمرشحين، وولد الذكاء الاصطناعي قائمة مختصرة مرتبة في ثوانٍ.
هذا يعني أن فرق التوظيف يمكنها تقييم عدد أكبر بكثير من الطلبات مقارنة بالسابق. كما يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين التنوع: حيث وجد تقرير أن التوظيف المعتمد على الذكاء الاصطناعي أدى إلى زيادة بنسبة 91% في عدد المتقدمات من النساء و 30% في عدد المتقدمين من السود واللاتينيين لشركة ما.
من خلال التركيز على المهارات الفعلية بدلاً من الخلفية أو الكلمات المفتاحية، غالبًا ما يعثر الذكاء الاصطناعي على مرشحين مؤهلين قد يفوتهم الفحص التقليدي.
يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا الكشف عن المواهب الخفية والمساعدة في تخطيط القوى العاملة. تسمح بعض المنصات بالبحث عن أشخاص يمتلكون “مهارات متقاربة” – مرشحون لا تحمل سيرهم الذاتية العنوان الدقيق ولكنهم يطابقون معظم المهارات المطلوبة. وهذا يمكّن الشركات من الاستفادة من قواعد بيانات داخلية أو مرشحين غير تقليديين قد يغفلهم الفاحصون البشر.
مع مرور الوقت، يساعد تحليل ملفات مهارات القوى العاملة الشركات على توقع الاحتياجات المستقبلية: حيث يمكن للتحليلات التنبؤية تحديد نقص المهارات المتوقع وتوقع متطلبات التوظيف.
باختصار، لا يسرع الذكاء الاصطناعي عملية التوظيف فحسب، بل يجعلها أكثر استراتيجية من خلال ربط بيانات السير الذاتية بأهداف المواهب طويلة الأمد.
التحديات، التحيز، والأخلاقيات
يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أن تعكس أو تضخم التحيز البشري إذا لم نكن حذرين. تتعلم هذه الأنظمة من بيانات التوظيف التاريخية، لذا فإن أي تحيز في الماضي قد يتفاقم.
على سبيل المثال، تخلت أمازون عن نموذج أولي لتوظيف بالذكاء الاصطناعي بعد أن بدأ في تقليل ترتيب السير الذاتية التي تحتوي على كلمة “النساء” (مثل “قائدة نادي الشطرنج النسائي”).
كما يحذر الباحثون من أن بعض خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية فضلت الأسماء ذات الطابع “الأبيض” أو استبعدت المتقدمين من كليات النساء. تظهر هذه الحوادث أن الذكاء الاصطناعي غير المراقب يمكن أن يستبعد أشخاصًا مؤهلين بشكل غير عادل.
تولي الجهات التنظيمية اهتمامًا: حيث تسعى الاتحاد الأوروبي لتصنيف أدوات التوظيف بالذكاء الاصطناعي كـ“عالية المخاطر”، مما يجبر البائعين على ضمان عدالة وشفافية بياناتهم وخوارزمياتهم، وتقوم مدن أمريكية مثل نيويورك بوضع قواعد لتدقيق هذه الأنظمة.
يؤكد الخبراء على أهمية الإشراف البشري: يجب اختبار نماذج الذكاء الاصطناعي بانتظام للكشف عن التحيز، ويجب أن تتضمن قرارات التوظيف النهائية دائمًا حكمًا بشريًا.
مستقبل الذكاء الاصطناعي في التوظيف
في المستقبل، من المتوقع أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا أوسع في التوظيف. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي الآن إنشاء أوصاف وظيفية مدعومة بالبيانات تعكس المهارات المطلوبة بدقة أكبر.
كما يمكنه دعم التنقل الداخلي من خلال اكتشاف فجوات مهارات الموظفين وتقديم توصيات لمسارات التدريب.
بعض الشركات تستخدم بالفعل الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالمهارات الناشئة وإعادة تدريب الموظفين بشكل استباقي. في الواقع، سيستمر الذكاء الاصطناعي في دفع التوظيف نحو نموذج يعتمد على المهارات أولاً، باستخدام بيانات السير الذاتية ليس فقط للفرز بل للتخطيط الاستراتيجي للقوى العاملة وتطوير المرشحين.
>>> تعرف أكثر على كيفية: الذكاء الاصطناعي يفحص سير المرشحين الذاتية ؟
يُحدث تحليل السير الذاتية المدعوم بالذكاء الاصطناعي تحولًا في التوظيف من خلال تسريع العملية وجعلها أكثر تركيزًا على المهارات. يسمح للشركات بفحص آلاف الطلبات بسرعة وغالبًا ما يكتشف مواهب قد تغيب عن الأنظار.
ومع ذلك، تأتي هذه القوة مع مسؤولية. يمكن للخوارزميات غير المراقبة أن تعزز التحيز، لذا فإن الشفافية وتدابير العدالة ضرورية.
أفضل نهج هو الجمع بين كفاءة الذكاء الاصطناعي والحكم البشري – لضمان أن تعزز التكنولوجيا الفرص بدلاً من ترسيخ عدم المساواة.
في النهاية، هدف الذكاء الاصطناعي هو مطابقة المرشحين مع الوظائف بناءً على المهارات الحقيقية والإمكانات، مما يعود بالنفع على كل من أصحاب العمل والباحثين عن عمل في المستقبل.
