ماذا يحدث عندما ينتقل الذكاء الاصطناعي من مساعدة المتقدمين للوظائف إلى تقييمهم؟ هاكر رانك، وهي منصة تستخدمها الشركات لتقييم المطورين وتوظيفهم، تقدم لمحة عن كيف قد يبدو مستقبل مقابلات العمل من خلال شاكرا، وهو وكيل ذكاء اصطناعي يجري المقابلات، ويراقب المرشحين أثناء عملهم، ويقيّم ليس فقط إجاباتهم بل أيضاً كيف وصلوا إليها.
بعد نحو ستة أشهر في مرحلة البيتا، ستُطلق HackerRank منصة Chakra للعملاء بشكل عام يوم الاثنين. تقول الشركة الناشئة إن المُقابِل بالذكاء الاصطناعي أجرى بالفعل أكثر من 500,000 مقابلة أثناء الاختبار، ومن بين الشركات التي جرّبته Snowflake وSnorkel وCapgemini، فيما اختبرت HackerRank المنتج داخليًا أيضًا.
كان الذكاء الاصطناعي عنصرًا أساسيًا في jمقابلات العمل لبعض من الوقت، حيث تستخدم الشركات الوكلاء الصوتيين وغيرها من الأدوات الآلية لفرز المرشحين وجعل عملية التوظيف أكثر كفاءة. وفي المقابل، حصل الباحثون عن عمل بشكل متزايد على أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم لمساعدتهم في اجتياز المقابلات، أحياناً دون علم أصحاب العمل.
مع إطلاق Chakra، تراهن HackerRank على أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تغيير ليس فقط كيفية إجراء المقابلات، بل أيضًا ما يمكن لأصحاب العمل قياسه. وبخلاف مجرد ما إذا كان شخص ما يصل إلى الإجابة الصحيحة، تريد الشركة الناشئة تقييم إشارات يصعب التقاطها مثل التفكير النقدي والحُكم السليم، بالإضافة إلى ما تسميه "الطلاقة في الذكاء الاصطناعي" — أي مدى جودة صياغة المرشح للمشكلة للذكاء الاصطناعي، وتقييمه لمخرجاته، وتوجيهه نحو الحل.
قال فيفك رافيسانكار، المؤسس المشارك للمنصة والرئيس التنفيذي لها، في مقابلة: "كانت طريقة التقييم السابقة تتمثل في تقييم المخرجات". "الآن، بفضل الذكاء الاصطناعي، يمكن لأي شخص إنتاج عمل". وأضاف أن السؤال الذي يواجه أصحاب العمل أصبح: هل يمكنهم فهم التفكير والحكم اللذين قوبض في إنتاج ذلك العمل.
من الناحية العملية، صُمّمت مقابلة تشاكرا (Chakra) لتشبه أداء العمل الفعلي أكثر من كونها اختبار برمجة تقليديًا. يحصل المتقدم على مهمة تتضمن مستودع أكواد من العالم الحقيقي، ويعمل عليها من خلال لوحة تتضمن مساعدًا للذكاء الاصطناعي. أثناء عمل المتقدم، يمكن لـ تشاكرا استخدام سياق ما يقوم به لطرح أسئلة متابعة، مثل سبب اختياره نهجًا بدلًا من آخر، أو كيف سيتغير حله إذا أُدخِل قيد جديد.
أخبر رافيسانكار موقع TechCrunch أن تشاكرا تعمل على تغيير الهيكل الأساسي لعملية التوظيف نفسها. وقال إن ما كان سابقًا يتضمن ثلاث جولات منفصلة، تضم فرزًا من مسؤول التوظيف، واختبارًا يُنجز في المنزل، ومقابلة متابعة مع مهندس، أصبح الآن يُدمج في مقابلة واحدة مع تشاكرا.
قد يبدو منح المرشحين إمكانية الوصول إلى الذكاء الاصطناعي أثناء المقابلة أمرًا يُسهّل الغش. ومع ذلك، قالت HackerRank إنها وجدت العكس. وأوضح رافيسانكار أن مؤشرات النشاط المشبوه كانت أقل بنسبة 70% إلى 80% في مقابلات Chakra مقارنة بتقييمات HackerRank التقليدية المماثلة، مع أن المعدل تباين حسب عوامل مثل الموقع الجغرافي والخبرة المهنية.
قال رافيسانكار لـ TechCrunch إن منح المرشحين إمكانية الوصول إلى الذكاء الاصطناعي يقلل من الحافز على استخدام أدوات خارجية سراً يمكنها تزويدهم بالإجابات أثناء المقابلة.
أُطلق في مؤتمر TechCrunch Disrupt عام 2012، أسّست HackerRank أعمالها حول تحديات البرمجة، وساعدت في النهاية الشركات على تقييم المطورين وتوظيفهم بناءً على مهاراتهم التقنية. والآن تمتلك هذه الشركة الناشئة المدعومة من Y Combinator أكثر من 3,000 عميل من الشركات، من بينهم Amazon وNvidia وClay وReplit، ومجتمعًا يضم أكثر من 30 مليون مطور حول العالم.
يمثل Chakra رهانًا ضد نوع تقييم المهارات التقنية الذي أنفقته HackerRank سنوات في بنائه. فقد كان منتجها التقليدي يختبر في معظمه ما إذا كان المطورون قادرين على حل مشكلات البرمجة بشكل صحيح. ومع ذلك، يعتقد Ravisankar أن الذكاء الاصطناعي جعل نموذج HackerRank السابق أقل فائدة لقياس القدرة الهندسية.
قارن رافيسانكار هذا التحول داخلياً بانتقال آبل من جهاز iPod إلى هاتف iPhone، حيث لا يزال المنتج القديم يحتفظ بقيمته، لكن المنتج الجديد يمثّل الاتجاه الذي تعتقد الشركة الناشئة أن السوق يتجه إليه. وقال: "ستكون Chakra هي العنوان الرئيسي. وستكون الطريقة التي سنمضي بها إلى الأمام."
غير أن منح الذكاء الاصطناعي دوراً أعمق في تقييم المرشحين يطرح مجموعة مختلفة من الأسئلة، لا سيما حول مقدار ما ينبغي للشركات أن تُفوّضه لخوارزمية في قرارات التوظيف. قال رافيسانكار لـ TechCrunch إن Chakra مصمم لإعطاء درجات للمرشحين بدلاً من اتخاذ قرار التوظيف النهائي، الذي يبقى بيد البشر.
قال رافيسانكار إن الذكاء الاصطناعي يمكنه التعامل مع الأجزاء الأكثر تنظيماً من المقابلة من خلال تطبيق المعايير التي يحددها صاحب العمل بشكل متسق، فيما يمكن للمحاورين البشر قضاء وقت أطول في تحديد ما إذا كانوا يرغبون فعلاً في العمل مع المرشح وفي الإجابة عن الأسئلة المتعلقة بالشركة والفريق والدور.
قال رافيسانكار: «الذكاء الاصطناعي أقل تحيزًا بكثير من البشر، إذا تم ضبطه بشكل صحيح»، محتجًا بأنه يمكن توجيه نظام الذكاء الاصطناعي ليتبع نفس المعايير مع كل مرشح بدلاً من التأثر بعوامل مثل خلفية المرشح أو تعليمه.
ومع ذلك، فإن تطبيق المعايير نفسها بشكل متسق لا يجعل بالضرورة نظام الذكاء الاصطناعي خاليًا من التحيز. يمكن لأدوات التوظيف الآلية أن ترث التحيزات من البيانات والنماذج والمعايير المستخدمة في بنائها أو أن تضخمها، مما دفع الجهات التنظيمية إلى تدقيق استخدامها في قرارات التوظيف.
ويجذب استخدام الذكاء الاصطناعي في التوظيف بالفعل تدقيقًا تنظيميًا. فمدينة نيويورك، على سبيل المثال، تُلزم أصحاب العمل الذين يستخدمون أدوات معينة لاتخاذ قرارات التوظيف الآلية بإخضاعها لتدقيق مستقل للتحيز وتقديم إشعار للمرشحين قبل استخدامها. وقد أقرّ Ravisankar بأن التوظيف مجال خاضع للتنظيم، وقال إن الامتثال لمثل هذه المتطلبات جزء مما اضطر HackerRank إلى بنائه.