Halvasti kalkuleeritud protsesside juures võib tehisintellekt probleeme võimendada

Juttu tuleb ka sellest, miks paljud organisatsioonid kasutavad personalitarkvarast vaid murdosa võimalustest. Täna jäävad paljud kandidaadid pärast kandideerimist lihtsalt teadmatusse, aga AI võiks muuta selle automaatseks ja põhjalikuks. Näiteks saab masin koostada intervjuu transkripti põhjal kokkuvõtte, tuua välja kandidaadi tugevused ja nõrkused ning saata need kandidaadile kiirelt ja viisakalt. Nii paraneb tööandja maine ja säästetakse värbajate aega.

Kui korduvad tegevused – nagu töökorralduse tutvustused või baaskoolitused – anda AI-le, jääb juhendajatel rohkem ressurssi tegeleda just inimlike, keerulisemate teemadega. Uus töötaja saab õppida õpiampsude kaupa, videote ja interaktiivsete lahenduste toel ning kogu onboarding muutub sujuvamaks ja personaalsemaks.

Unustada ei saa seda, et AI võimekus sõltub eeltööst. Kui ametikohad ja oskused on süsteemselt kirjeldatud, saab AI pakkuda märksa täpsemaid lahendusi – olgu see kandidaatide filtreerimisel, oskuste kaardistamisel või arenguplaanide koostamisel. Kui aga lähteandmed on segased, võib juhtuda, et tehnoloogia hoopis võimendab probleeme, mitte ei lahenda neid.

„AI võib teha töö kiiremaks ja täpsemaks, aga otsused peavad jääma inimestele,“ rõhutab Käsper lõpetuseks.

Saadet juhib Helen Roots.