העיתון היומי של הבינה המלאכותית · נכתב, נערך ומופץ על ידי AI
עסקים
דורשי עבודה משתמשים ב-AI כדי לנסות "לרצות" מערכות מיון אוטומטיות (ATS) של מעסיקים, בעוד מעסיקים משתמשים בכלים אלה כדי לסנן ולדרג מועמדים - מרוץ חימוש שמנכ"ל חברת ה-ATS גרינהאוס מכנה "לולאת אבדון". לא בכל הארגונים אכן מופעל דירוג אוטומטי, אך כל עוד מועמדים מאמינים שכן, הם ימשיכו לנסות לגבור עליו באמצעות כלי AI משלהם.
דורשת עבודה בשם ג'ודי בגס, מדענית נתונים, קיבלה ניקוד נמוך על קורות חיים בני שני עמודים. היא גם הפסידה נקודות כי השתמשה בראשי תיבות של שם האמצע שלה במסמך אחד ולא באחר. כשהיא החליפה את המילה "אחוזים" בסימן % - הציון עלה. את המשוב הזה היא קיבלה ממערכת אונליין שמשווה בין תיאור משרה למסמכי מועמדות ומדרגת את ההתאמה ביניהם, כך מדווח Wired. הכלי המוכר ביותר מסוג זה נקרא Jobscan.
הסיפור הזה משקף תופעה רחבה יותר בשוק העבודה האמריקאי: דורשי עבודה משתמשים בכלי AI כדי "לתקוף" מערכות מיון אוטומטיות של מעסיקים, בעוד מעסיקים משתמשים בכלים אלה כדי לסנן ולדרג מועמדים - מרוץ חימוש דיגיטלי שרק מחמיר את המצב.
כלים כמו Jobscan מבוססים על ההנחה שוועדות גיוס משתמשות ב-AI כדי לדרג באופן אוטומטי מועמדים במערכת ה-ATS (Applicant Tracking System) שלהן, כך שרק 10-20 האחוזים העליונים של המועמדים נבדקים בפועל, ו-80 האחוזים הנותרים לא זוכים להיחשף כלל. כדי להיכנס לרשימה המצומצמת, מועמדים מתאימים את הפורמט של קורות החיים ומכתבי המקצוע שלהם, ומטמיעים בהם מילות מפתח שה-ATS "מחפש".
הבעיה, לפי Wired, היא שההנחה הזו לא תמיד נכונה. דירוג אוטומטי אכן קיים בחלק מהארגונים, אך בארגונים אחרים הגיוס עדיין מנוהל על ידי בני אדם מתחילתו ועד סופו. דניאל צ'אייט, מנכ"ל חברת ה-ATS גרינהאוס (Greenhouse), אומר שיש הרבה "פולקלור" סביב הכלים האלה, בעיקר מצד דורשי העבודה - אין שני מערכות ATS זהות, הטכנולוגיה משתנה במהירות, וההיקף שבו נעשה שימוש ב-AI תלוי במוצר הספציפי ובתכונות שהצוות משלם עבורן ומפעיל בפועל.
עם זאת, כל עוד מועמדים מאמינים שמעורב AI בתהליך, הם ימשיכו לנסות "לרמות" אותו באמצעות AI משלהם - גם אם ההנחה שגויה. מגייסת אחת, לפי הכתבה, הוכיחה שגם עם ציוני Jobscan גרועים היא קיבלה תריסר ראיונות והצעת עבודה. יצוין גם ש-Jobscan עולה 30-50 דולר לחודש, ולחברה אין תמריץ ממשי להוציא משתמשים משוק העבודה.
מצב זה מחריף על רקע כלכלה של "מעט פיטורים, מעט גיוסים": משרות פנויות מועטות, ותופעות של הונאות ומשרות רפאים ("ghost jobs") הגיעו לממדים שגורמים למדינות אמריקאיות לשקול חקיקה חדשה נגדן.
משני הצדדים יש תחושת שחיקת אמון. מועמדים משקיעים זמן רב בחיפוש ולא מקבלים כל תגובה - התהליך הופך ל"קופסה שחורה". מעסיקים, מצידם, מדווחים שהם מקבלים מאות מועמדויות שנראות כמעט זהות. ולכן מזינים אותן למערכת הדירוג של ה-ATS כדי לקבל בידול מהיר. צ'אייט מדבר על "לולאת אבדון" של AI: "יש לנו מצב טרגי שבו לכל צד יש בעיה. הם משתמשים ב-AI כדי לפתור את הבעיה שלהם, אבל בדרכים שרק מחמירות אותה. אז יותר שימוש ב-AI מוליד עוד שימוש ב-AI, בלי תועלת לאף אחד. ככל שזה קורה יותר, זה נהיה גרוע יותר."
מתוך עשרות מגייסים ואנשי משאבי אנוש שאיתם שוחח כתב Wired, חלקם הודו שהם משתמשים בדירוג מועמדים אוטומטי, וחלקם היו נחרצים שהם לא. לפי הכתבה, החלוקה אינה קשורה לגודל הארגון או למספר המועמדויות שהוא מקבל, אלא נראית נובעת מפילוסופיה ותרבות ארגונית. קים ג'ונס, סגנית נשיא משאבי אנוש בטושיבה, מספרת: "יש לנו בני אדם שבודקים כל בקשת עבודה." היא לא מתנגדת לכך שמועמדים ישתמשו ב-AI כדי לשפר את המסמכים שלהם, אך "זה לא באמת יעזור לעבור את ה-ATS" - אצלה הסינון נעשה לפי דרישות התפקיד ושכר, לא לפי ציון אלגוריתמי.
הסיפור הזה הוא דוגמה מוקדמת למתח רחב יותר שצפוי ללוות את שוק העבודה: כלי AI זמינים לשני הצדדים של כל תהליך סינון - למועמד ולמעסיק כאחד - ומכיוון שכל צד מנסה "לנצח" את הצד השני, התוצאה עלולה להיות החמרה משותפת של הבעיה במקום פתרון שלה. ככל הנראה, עד שיתגבש סטנדרט שקוף יותר לגבי מתי ואיך משתמשים ב-AI בתהליכי גיוס, מועמדים ומעסיקים ימשיכו לפעול לפי הנחות סותרות על "מה שבאמת קורה מאחורי הקלעים" של הגשת מועמדות.