El departamento de RR.HH. de Addleshaw Goddard probó un agente de IA para evaluar solicitudes de empleo. El agente de IA, usando Microsoft Copilot, evaluó 178 solicitudes para un puesto de TI. Mientras que los humanos seleccionaron aproximadamente una docena de candidatos, la IA presentó sus propios candidatos principales. Las listas no coincidían. La IA quedó impresionada con candidatos que afirmaban logros IT excepcionales en tiempo récord, que los expertos sospechan que fueron CV adaptados por IA. Katherine Rathbone, jefa de RR.HH. en Addleshaw Goddard, notó que como la capacidad de IA era un criterio, el agente pudo haber interpretado señales de uso de IA como evidencia de capacidad. Un documento de trabajo de Jiannan Xu y sus colegas simuló procesos de contratación para 24 empleos. Encontraron que los candidatos que usaban el mismo modelo de lenguaje grande (LLM) que el reclutador tenían más probabilidades de 23 a 60 por ciento de ser seleccionados. Este sesgo fue más alto para roles comerciales como ventas y contabilidad, y más bajo para agricultura y automóviles. La investigación sugiere que el sesgo de IA puede reducirse a más del 50% instruyendo a los modelos para que ignoren el origen del currículum y se enfoquen en el contenido, y usando múltiples modelos de evaluación. Esto destaca un dilema creciente en la contratación a medida que los solicitantes de empleo inundan los mercados con aplicaciones de IA, posiblemente dando una ventaja a quienes usan métodos tradicionales o herramientas de IA diferentes.
Entidades clave: Empresas: Addleshaw Goddard, Microsoft | Personas: Pilita Clark, Katherine Rathbone, Jiannan Xu
Pregunta frecuente: ¿Por qué preferió el agente de IA los CV generados por IA en lugar de los escritos por humanos?
Respuesta: La IA pudo haber interpretado las señales de uso de IA en los CV como evidencia de capacidad de IA, ya que ese era un criterio del puesto. Probablemente preferió activamente los CV escritos por IA, confirmando que los candidatos que usan el mismo LLM que el reclutador tienen más probabilidades de 23-60% de ser seleccionados.
Fuente: Financial Times Companies · Resumido por HeadlinesBriefing