Attention à ces 5 problèmes d'intelligence artificielle dans les RH

L'intelligence artificielle (IA) pourrait être la voie de l'avenir dans les secteurs de la technologie, des jeux et des appareils intelligents. Lorsqu'elle est appliquée efficacement, l'IA peut économiser sur les coûts d'emploi humain et, dans certains cas, peut accomplir des tâches encore mieux que les humains.

Il serait logique que d'autres industries essaient de capitaliser sur l'efficacité, la polyvalence et la puissance globale de l'IA, mais pour les entrepreneurs, l'application de l'IA aux ressources humaines (RH) pose certains défis.

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Comprendre l'IA et les défis qu'elle crée dans les services des ressources humaines

Les professionnels des ressources humaines peuvent vouloir utiliser l'IA, au moins en partie parce qu'il peut offrir une analyse prédictive pour le recrutement. Lorsqu'une entreprise est submergée de CV, l'IA peut analyser les CV pour ceux qui correspondent le mieux aux compétences et aux responsabilités requises pour ce travail spécifique. En ce sens, l'IA peut faire gagner aux équipes RH des jours à passer au crible des CV et des lettres de motivation.

Mais appliquer l'IA aux services RH n'est pas toujours aussi simple, et dans de nombreux cas L'IA peut créer plus de défis que les problèmes qu'elle résout. Voici quelques-uns de ces problèmes et la manière dont vous pouvez les résoudre.

1. L'IA ne comprendra pas votre entreprise comme vous ou un recruteur le pouvez

Bien que l'IA puisse aider les recruteurs à parcourir rapidement une pile de CV, il lui manque la compréhension globale d'une entreprise que possèdent les recruteurs. Lors de l'embauche d'employés idéaux, un recruteur recherche une entreprise et développe une compréhension du positionnement de cette entreprise, de son orientation sur le marché et même de la culture d'entreprise.

L'IA n'a pas la même compréhension, donc lorsqu'il s'agit d'identifier les employés qui pourraient convenir compte tenu de la vision globale plus large de l'entreprise, la technologie de l'IA est insuffisante. L'IA manque également des connaissances et de l'intuition que les recruteurs développent au cours de décennies de travail. L'IA ne détectera pas nécessairement des liens importants dans les travaux antérieurs d'un candidat qui pourraient laisser entendre que le candidat pourrait être un candidat important.

Par exemple, un recruteur peut constater qu'un candidat a travaillé pour une entreprise qui a connu une croissance rapide dans le passé. Cela pourrait signifier que le candidat pourrait être suffisamment à l'aise et flexible pour grandir avec une startup en pleine expansion. L'IA n'établira pas la même connexion.

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La clé ici est d'envisager de combiner ces solutions, afin de bénéficier des avantages des deux. Par exemple, vous pouvez utiliser l'IA pour aider les candidats à vous envoyer plus facilement leurs informations d'identification (formulaires Web automatiques, etc.), mais utilisez les recruteurs et votre propre expérience pour affiner les candidats qui pourraient être les mieux adaptés.

2. Vous risquez de manquer des valeurs aberrantes en matière d'embauche

Les candidats à un emploi qui ne correspondent pas à tous les critères d'embauche stricts établis par une entreprise pourraient également être ignorés par les RH. Certaines de ces valeurs aberrantes pourraient apporter une forte contribution à une entreprise, mais pourraient ne pas obtenir d'entretien en raison de la technologie d'IA utilisée pour filtrer les CV.

De même, parce que l'IA manque de contact humain, elle peut approuver les CV de candidats qui répondent à tous les critères requis, mais qui ne sont toujours pas des candidats idéaux pour un poste. Bien qu'il soit intelligent d'utiliser l'IA pour élargir le réseau, surveillez attentivement le processus pour garder un œil sur certaines caractéristiques que vous souhaitez dans une nouvelle embauche. Si nécessaire, prévoyez du temps pour vous et votre équipe pour évaluer personnellement tout candidat si nécessaire.

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3. L'IA ne peut pas tenir compte des émotions humaines 

Lors de l'embauche, les entreprises ne fondent pas leur processus de prise de décision sur les seules compétences techniques. Les traits émotionnels et psychologiques sont également importants, y compris l'ambition et la passion. L'IA ne peut actuellement pas surveiller ou évaluer l'émotion humaine, et elle ne peut pas expliquer comment l'émotion affecte le comportement humain.

L'IA ne peut pas non plus expliquer les personnalités et comment les émotions peuvent affecter les équipes. Si elle est chargée de trouver un nouveau membre d'équipe à ajouter à une équipe existante, l'IA ne peut pas reconnaître les nuances de la dynamique d'équipe et la façon dont les personnalités travaillent ensemble. C'est là que vous et l'équipe intervenez. Parce que l'IA fonctionne sans la compréhension de base des émotions humaines complexes, cela crée un processus d'embauche et d'évaluation des employés défectueux. Utilisez-le avec parcimonie pour l'évaluation réelle des employés et laissez les membres de l'équipe le faire eux-mêmes.

4. L'IA ne peut pas « lire » les gens

Les RH sont une opération personnelle basée sur l'humain. L'IA ne peut pas remplacer le point de vue unique d'un manager ou sa capacité à « lire » les gens en personne, qu'il s'agisse de candidats à un emploi ou d'employés actuels. Bien que les entreprises puissent intégrer des solutions d'IA dans leurs modèles commerciaux, la technologie n'est pas encore prête à assumer d'importantes responsabilités en face à face dans un service RH. Comme mentionné, la technologie pourrait être utile dans les sélections de CV, mais elle doit être surveillée de près et ne peut pas remplacer les évaluateurs de talents (quels que soient les plans d'Elon Musk).

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5. L'IA manque de responsabilité éthique

La responsabilité éthique est aujourd'hui essentielle pour les équipes RH, en particulier lorsqu'il s'agit d'embaucher des minorités, de prendre des mesures après une agression sexuelle et d'autres problèmes brûlants. L'IA n'a pas la responsabilité éthique que les RH doivent assumer, et l'IA peut aussi devenir inconsciemment biaisée.

La technologie de l'IA « apprend » des algorithmes qu'elle traite. Si le processus d'apprentissage automatique de l'IA est programmé par un humain, il peut prendre les préjugés de son programmeur, même s'il n'est peut-être pas au courant de leurs préjugés. Avec une technologie biaisée, le processus d'acquisition de talents d'une entreprise peut également être involontairement biaisé. Si le processus d'embauche est remis en cause ou remis en question, la technologie ne peut pas être tenue pour responsable du parti pris, les responsables RH et l'équipe RH doivent donc assumer une responsabilité éthique.

Afin de prévenir ou de remédier à ces événements, les professionnels des RH doivent communiquer ces problèmes aux dirigeants et aux programmeurs de l'entreprise. Ensuite, les différents départements doivent travailler ensemble pour identifier les biais et éviter qu'ils n'influencent les processus de recrutement.

Sur une autre note éthique, si l'IA peut remplacer un certain nombre de travailleurs dans une entreprise, les RH pourraient être confrontées à la question difficile de décider quels employés licencier. L'IA peut faire économiser de l'argent à une entreprise, mais remplacer les employés par la technologie peut être un dilemme éthique délicat.

En outre, certaines technologies d'IA peuvent aider en choisissant les personnes à licencier. Discutez de la question de savoir si ces types de solutions vous conviennent ou non sur le plan éthique, à vous et à votre équipe. Qui choisira exactement la technologie, qui doit être recyclé ou qui pourrait être licencié à la fin ? Allez-y avec prudence et réflexion lorsque vous traitez l'IA et comment elle affecte toutes ces questions.

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