為什麼面試表現最好的AI候選人反而不是最成功的應徵者？

ارتفع الطلب على إتقان 人工智能 سبعة أضعاف تقريبًا خلال عامين، وهي وتيرة أسرع من الطلب على أي مهارة أخرى، وذلك وفقًا لمعهد McKinsey Global Institute.

تتردد أصداء هذا الأمر في محادثاتي مع قادة التكنولوجيا؛ فكل من أتحدث إليه تقريبًا يبحث عن موظفين يمتلكون مهارات الذكاء الاصطناعي.

لكن المشكلة تكمن في أن قلة قليلة منهم تستطيع أن تخبرني كيف يبدو إتقان الذكاء الاصطناعي فعليًا عند تطبيقه في العمل داخل مؤسساتهم.

沃特·杜維爾

الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس، TestGorilla.

وجدت McKinsey أن ما يقرب من 90% من الشركات استثمرت في الذكاء الاصطناعي. لكن أقل من 40% منها فقط أبلغت عن مكاسب قابلة للقياس.

تُركز معظم مراجعات ما بعد التنفيذ 人工智慧 على النماذج والبيانات وسير العمل.

لكن قليلين فقط هم من ينظرون إلى الأشخاص الذين تم توظيفهم لقيادة تحول الذكاء الاصطناعي، أ或者 كيف ولماذا تم اختيارهم.

مخاطر الخلط بين الثقة والكفاءة

أحد الآثار الجانبية لتقدم الذكاء الاصطناعي هو أنه جعل القدرة على التحدث عن استخدامه أسهل بكثير. قد يبدأ المرشح بتسمية كل نموذج، ثم يشرح لك بنية معمارية قرأ عنها الأسبوع الماضي. في محادثة قصيرة، يكاد يكون من المستحيل فصل اللغة البليغة عن الممارسة الفعلية المتقنة.

الذين يكسبون إعجاب مدير التوظيف هم أولئك الذين يبدون الأكثر ارتياحًا عند التحدث عن الذكاء الاصطناعي. أما ما إذا كان بإمكانهم استخدام الذكاء الاصطناعي فعليًا لأداء المهمة، فهذا سؤال منفصل، ومعظم عمليات التوظيف لا تطرحه أبدًا.

فكر في المقابلة على أنها عرض توضيحي في بيئة يختارها المرشح، مع إعداد محكم وسرده الخاص. لكن استخدام الذكاء الاصطناعي في العمل هو حيث تبدأ المشاكل: فبدون إتقان مناسب للذكاء الاصطناعي، من السهل فقدان السيطرة

تضع العديد من الشركات معيار التوظيف بناءً على معرفة المرشح بوجود الأدوات فحسب. لكن التعمق أكثر، ووضع المعيار عند الاستخدام المستقل والموثق، يكشف فورًا عن فجوة الكفاءة الحقيقية.

هناك عدة تغييرات يمكن للفرق إجراؤها على عملية التوظيف لتغيير طريقة قياس كفاءة الذكاء الاصطناعي:

1. اختبر العمل قبل المحادثة

ضع المرشحين أمام سيناريو يحاكي طبيعة الوظيفة الفعلية، وقيّم أداءهم بناءً على مجموعة ثابتة من القدرات المتفق عليها مسبقًا. على سبيل المثال، إذا كنت توظف مصمم منتجات، فامنحهم مهمة حية تتضمن قيودًا حقيقية على المنتج، واسألهم “لماذا” 在每一個 步。

المرشح الذي يتقن الكلام بطلاقة سيقدم لك أربعين اتجاهًا مصقولًا. أما من يستطيع إنجاز العمل فعليًا، فسيخبرك أي منها سيصمد أمام الحالات الهامشية، وما هي قواعد إمكانية الوصول المطلوبة، ومن هو المهندس الذي سيتولى بناءه. هذا هو الاختبار الذي لا تجريه معظم المقابلات أبدًا.

2. غيّر أسئلة المقابلة

توقف عن السؤال عن الأدوات التي يستخدمها الأشخاص. اسألهم عن آخر مرة قدم لهم فيها الذكاء الاصطناعي إجابة خاطئة وكيف اكتشفوا ذلك، أ或者 اطلب منهم عرض مطالبة (prompt) فشلت وكيف قاموا بإصلاحها.

تعمق في قطعة عمل حقيقية واحدة: ما الذي تغير، وما الذي تعطل، وماذا قاموا بفحصه، ومن تأثر بالناتج. لا شيء من هذا يمكن أن يجيب عليه شخص لم يقم بالعمل فعليًا.

3. غيّر السيناريو

امنح المرشح مهمة واقعية تتعلق بالذكاء الاصطناعي، ثم غيّرها في منتصف الطريق بسحب أداة، أ或者 إضافة قيد، أ或者 تغيير الهدف. المرشحون الأقوياء سيعيدون صياغة المشكلة ويواصلون العمل، بينما سيتوقف المؤدون أ或者 يصفون ما سيفعلونه نظريًا.

اطلب رؤية طريقة العمل، وليس فقط الناتج النهائي. اسمح للأشخاص باستخدام الذكاء الاصطناعي في التقييم بشرط أن يعرضوا لك سير عملهم، الأتمتة، المطالبات (prompts)، والمنطق الكامن وراءها. يمكن لأي شخص الآن إنتاج ناتج مصقول. لكن الأهم هو كيف وصلوا إلى هناك.

4. قيّموا الأداء معًا

امنح كل محاور نفس الأبعاد للتقييم، والتي يتم تحديدها قبل المحادثة، ثم قارن الأدلة في جلسة مراجعة مشتركة. تصبح مراجعة الأدلة المشتركة هي الرافعة الحاسمة لقرار التوظيف النهائي وتغذي تعريف كفاءة الذكاء الاصطناعي لذلك المرشح.

لا تزال عملية التوظيف في مجال الذكاء الاصطناعي اليوم تقع في فخ اختيار المرشح الذي يقدم أفضل أداء في المقابلة، فقط ليكتشفوا بعد ربع سنة أنه لا يستطيع إنجاز العمل الفعلي.

قد تبدو عملية التوظيف الغامضة فعالة لأنها تتطلب جهدًا أقل من القائمين عليها. ومع ذلك، فإن تأثيرها على الأعمال حقيقي، حيث تنقل التكلفة إلى مرحلة التنفيذ، حيث يصبح تتبعها أصعب بكثير وإصلاحها أكثر تكلفة.

في المرة القادمة التي توظف فيها متخصصًا في الذكاء الاصطناعي، تخطَّ الأسئلة حول الأدوات التي يستخدمونها. بدلًا من ذلك، ركز على آخر مرة فشلت فيها إحدى تلك الأدوات معهم، وماذا فعلوا حيال ذلك.

لقد قمنا بتغطية أفضل برامج الموارد البشرية.

تم إنتاج هذه المقالة كجزء من TechRadar Pro Perspectives، قناتنا التي تستعرض أفضل العقول وأكثرها إشراقًا في صناعة التكنولوجيا اليوم.

الآراء المعبر عنها هنا هي آراء الكاتب وليست بالضرورة آراء TechRadarPro أ或者 Future plc. إذا كنت مهتمًا بالمساهمة، يمكنك معرفة المزيد هنا: https://www.techradar.com/pro/perspectives-how-to-submit