人工智慧：它是什麼以及它如何影響人力資源和招募？
從科學角度來說，你可以這樣解釋：
人工智慧（簡稱）是電腦科學的一個領域，涉及開發能夠獨立完成原本需要人類思考和行動的任務的系統。簡而言之：人工智慧的創建是為了為我們完成工作。
在人力資源領域，人工智慧理論上可以用於各個學科的個人或不同系列的任務 以下是一些例子：
履歷分析：人工智慧自動掃描履歷中的關鍵字和相關資格。
員工保留預測：人工智慧可以識別員工保留模式並預測潛在的離職情況。
針對申請人問題的聊天機器人：聊天機器人全天候回答申請人的問題。
申請人選擇：人工智慧有助於識別最適合空缺職位的候選人。
自動電子郵件更新：人工智慧可以發送有關應用程式狀態的自動更新。
面試計畫：人工智慧有效協調面試預約
衡量員工滿意度：人工智慧分析調查並評估團隊情緒。
個人化入職流程：人工智慧為新員工創建個人入職計畫。
減少偏見：人工智慧可以減少選擇過程中的偏見。
績效分析：人工智慧有助於評估員工的績效和潛力。
人工智慧在人力資源和批判 歐洲華人華僑數據 性思考方面的成果
是的，借助人工智慧，許多流程可以變得更有效率和公平。這就是理論，但是：
我之前寫的「理論上」是因為——僅僅因為它在技術上可行——人工智慧不會自動具有良好的品質或為了用戶的利益而使用。
技術中不存在自動的“品質”，無論是軟體還是演算法，更不用說人工智慧了。借助人工智慧，許多流程可以變得更有效率和公平。這意味著，越複雜的工具，一方面越能讓工作變得更輕鬆，但在使用時需要「批判性思考」——不僅會犯錯誤，而且也會犯錯（就像我們人類一樣）。
簡而言之，你可以說一切會思考的
東西都會犯錯——現在真正的問題來了：如果人工智慧會犯錯，如果我在人工智慧自動化任務時不小心，那麼我就是在自動化錯誤。這是一個持續 門市巡查的目的是什麼？ 的錯誤生產，這就是為什麼在人工智慧的情況下，在使用人工智慧時獨立思考或運用批判性思維尤其重要。
以招募任務為例的人工智慧的優點和危險
在招募上的優勢：
節省時間：人工智慧接管篩 歐洲數據 選履歷等日常任務，節省寶貴的時間。
客觀性：人工智慧客觀地分析數據，可以減少無意識的偏見。
成本效率：人工智慧有助於使選擇過程更快、更便宜。
改善候選人體驗：候選人收到更快的回饋和清晰的訊息。
預測能力：人工智慧可以更好地估計候選人和工作之間的契合度。