効率の蜃気楼：人工知能は人材選考を改善したのか？

技術的なリクルーティングの仕事を2008年から行っており、常識に反することを断言できます：候補者を生成するのはこれまでになく簡単でしたが、採用はこれまでになく悪化しました。 人工知能は、企業が選考プロセスの面倒な部分から解放されることを約束しました：履歴書のフィルタリング、最初のコンタクトの作成、応募者の絞り込み。この点では約束を果たしました。しかし、約束には含まれていなかったのは、ボリュームを安くしすぎてほぼ無料にしてしまった結果、技術が基準を無意味にしてしまったことです。 基準がなければ、リクルーティングは決定ではなく、工業規模の雑音に変わります。

以前は、シニアポジションのために40人の候補者に連絡を取るのに1週間かかっていました。その摩擦は、誰に何のために書くのかを考えさせました。今では、あるツールがその40人に40秒でメッセージを送信し、名前とLinkedInから抽出した一文でカスタマイズします。間違った人に連絡を取るコストはゼロに下がり、何もコストがかからないことは事前に考えずに行われます。

候補者も自動化しています。 エンジニアがWiredに語ったところによると、彼はボットを使って5000件の応募を送り、20件の面接を得ました。効果率は0.5%。手動で200件または300件応募すれば、同じ20件を得られました。効果率は10%。ボリュームは何も改善せず、ただ大きな数字の背後に劣化を隠しました。

業界ではすでにこれに名前が付けられています：「自動化のループ」。人事部門はAIフィルターを導入しています。なぜなら、AIで作成された応募が届くからです。そのフィルターは、より多くの候補者がそれを回避するために自動化するように促し、ループは自動的に回ります。

この技術が何をでき、何をできないかについて正確であることが重要です。人工知能はプロセスの前半部分、特定のプログラミング言語を習得しているか、特定の業界で働いていたかを特定することを確実に解決します。しかし、実際に採用を定義する後半部分、すなわち判断することは解決しません。どのモデルも、ある人が成長中の企業の曖昧さに耐えられるか、マイクロマネジメントを好む創業者と衝突するか、頻繁な転職が警告信号か、それとも彼の経歴で最も重要でないデータかを予測することはできません。そして、フィルターがこれらのシステムを通過すると、監査する人さえもなぜ候補者が除外されたのかを説明できません。判断には依然として会話、仮説、間違いを犯して再調整する意欲が必要です。

ハーバードビジネスレビューの調査によると、91%のリーダーが適切な採用が重要だと考えていますが、実際に自組織がうまく行っていると考えるのは28%に過ぎません。このギャップはAIと共に生まれたものではありません。 人工知能は、同じことをより悪く、より速く行うという幻想を持たせることで、そのギャップを深めただけです。このスピードで、採用プロセスはこれまでになく時間がかかっています。平均はすでに44日間に達し、採用の3分の1は紹介によって行われています。これは最も手作業的なチャネルであり、どのボットも動かしていません。

私は毎週、採用プロセスの終わりに疲れ果てた企業を見ています。300人に連絡を取り、20件の面接を設定しましたが、依然として採用が決まりません。活動が不足しているわけではなく、診断が不足しています。誰もそのポジションが解決する問題を定義せず、履歴書が輝いていても誰を除外するかの信号を示していません。それがなければ、AIはただ混乱を加速させるだけです。

自動化により、多くの企業がジュニアプロファイルへの投資を中止しました。 初級レベルの求人は依然として掲載されていますが、そのセグメントでの実際の採用は崩壊しました。なぜなら、経験のない誰かを育てるために時間をかけるよりも、モデルに10件の検索を依頼する方が経済的だからです。その結果、次の10年間のシニアプロフェッショナルのパイプラインが静かに侵食されています。

これらの観察は技術への拒否を意味するものではありません。中心的なポイントは別です。人工知能は、導入前に組織がすでに持っていたものを増幅します。選考プロセスが適切に設計されていれば、ツールはそれをより迅速にします。そうでなければ、以前の基準の欠如を工業的にスケールすることを可能にします。

適切にリクルーティングすることは、決してボリュームの問題ではありませんでした。それは、そして今も、精度の問題です。私たちのコンサルタント会社にはルールがあります：私たちが提示する4人の候補者のうち、少なくとも1人が進まなければ、名前を追加する前にブリーフを停止して再調整します。その一時停止こそが、AIが回避することを促すものであり、決して飛ばしてはいけないものです。組織が自問すべき質問は、今週何人の候補者に連絡を取ったかではなく、昨年正しく選べたのは何人かということです。その答えは、まだどのモデルも生成していません。