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Wir haben KI-Interview-Tools getestet. Das haben wir gefunden.

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Mehr als ein Jahr nach Ausbruch der COVID-19-Pandemie suchen Millionen Menschen in den USA nach Arbeit. KI-gestützte Bewerbungssoftware soll Arbeitgebern helfen, Bewerbungen zu sichten, um die besten Leute für den Job zu finden. Unternehmen, die sich auf diese Technologie spezialisiert haben, haben während der Pandemie einen Anstieg des Geschäfts gemeldet.

Aber mit der Nachfrage nach diesen Technologien steigen auch die Fragen zu ihrer Genauigkeit und Zuverlässigkeit. In der neuesten Folge des Podcasts “In Machines We Trust” des MIT Technology Review haben wir ein Programm von zwei Unternehmen getestet, die sich auf Vorstellungsgespräche mit künstlicher Intelligenz spezialisiert haben. mein Artikel Und der etwas neugierig. Wir fanden Unterschiede in den Erwartungen und bei den Job-Matching-Ergebnissen, die Bedenken darüber aufkommen lassen, was genau diese Algorithmen bewerten.

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MyInterview misst die im Big-Five-Persönlichkeitstest berücksichtigten Merkmale, einem psychologischen Assessment, das häufig im Rekrutierungsprozess verwendet wird. Zu diesen Merkmalen gehören Offenheit, Gewissenhaftigkeit, Extraversion, Akzeptanz und emotionale Stabilität. Curious Thing misst auch persönlichkeitsbezogene Merkmale, aber anstelle der Big Five werden Kandidaten anhand anderer Metriken wie Demut und Belastbarkeit bewertet.

Dieser Screenshot zeigt das Matchergebnis und die Persönlichkeitsanalyse unseres Kandidaten auf MyInterview, nachdem alle Interviewfragen auf Deutsch statt auf Englisch beantwortet wurden.

Hilkey Shellman

Algorithmen analysieren die Antworten der Kandidaten, um Persönlichkeitsmerkmale zu bestimmen. MyInterview aggregiert auch Ergebnisse, die angeben, wie gut ein Kandidat mit Eigenschaften übereinstimmt, die Personalverantwortliche als ideal für die Position identifiziert haben.

Um unsere Tests abzuschließen, richten wir zunächst die Software ein. Wir haben sowohl bei MyInterview als auch bei Curious Thing einen simulierten Job als Büroleiter/Forscher hochgeladen. Dann haben wir unseren idealen Kandidaten erstellt, indem wir persönlichkeitsbezogene Merkmale ausgewählt haben, wenn das System sie erforderte.

In MyInterview haben wir Merkmale wie die Liebe zum Detail ausgewählt und nach Wichtigkeit geordnet. Wir haben auch Interviewfragen ausgewählt, die auf dem Bildschirm angezeigt werden, während der Kandidat Videoantworten aufzeichnet. Bei Curious Thing haben wir uns für Eigenschaften wie Demut, Anpassungsfähigkeit und Belastbarkeit entschieden.

Einer von uns, Helk, bewarb sich dann auf die Stelle und führte Interviews für die Rolle sowohl bei MyInterview als auch bei Curious Thing durch.

Unser Kandidat hat ein Telefoninterview mit Curious Thing geführt. Sie hat ihr erstes reguläres Bewerbungsgespräch geführt und bekam 8,5 von 9 Punkten für ihre Englischkenntnisse. Bei einem zweiten Versuch stellte der automatisierte Interviewer die gleichen Fragen und beantwortete jede durch das Lesen des Wikipedia-Eintrags für Psychometrie auf Deutsch.

Curious Thing vergab jedoch 6 von 9 in Englischkenntnissen. Ich habe das Interview erneut abgeschlossen und das gleiche Ergebnis erhalten.

Ein Screenshot des Programm-Dashboards zeigt einen 6/9-Score für Englischkenntnisse.
Der Screenshot zeigt die Englischkenntnisse unserer Curious Thing-Kandidatin, nachdem sie alle Fragen auf Deutsch beantwortet hat.

Hilkey Shellman

Unser Filter wechselte zu MyInterview und wiederholte das Experiment. Ich habe den gleichen Wikipedia-Eintrag laut auf Deutsch gelesen. Der Algorithmus lieferte nicht nur eine Persönlichkeitsbewertung, sondern sagte auch voraus, dass unser Kandidat zu 73 % mit dem Fake-Job übereinstimmen würde, was ihn in der oberen Hälfte aller Bewerber, die wir um eine Bewerbung gebeten haben, platziert.

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