Tekoälyn käyttö rekrytoinnissa on lisääntynyt vauhdilla, mutta samalla on tärkeää tiedostaa, mitä tekoäly, algoritmit ja automaatio todella tarkoittavat. Keskustelimme aiheesta podcastissani yliopistotutkija Matti Laukkarisen kanssa, joka on mukana Jyväskylän yliopiston Reilu rekrytointi -hankkeessa.
Tekoäly terminä sekoitetaan usein automaatioon ja algoritmeihin. Perinteinen automaatio käsittää yksinkertaisia, toistuvia prosesseja, kuten tietojen lajittelua tai dokumenttien käsittelyä. Generatiivinen tekoäly sen sijaan kykenee ymmärtämään ja tuottamaan luonnollista kieltä, mikä mahdollistaa syvemmän vuorovaikutuksen ja monipuolisemmat käyttötavat. Esimerkiksi LinkedIn hyödyntää tekoälyä tarjotessaan kohdennettuja työpaikkasuosituksia käyttäjilleen, ja monet rekrytointityökalut käyttävät tekoälyä hakemusten automaattiseen arviointiin.
Vaikka tekoäly voi auttaa rekrytointiprosessien tehostamisessa ja objektiivisuuden parantamisessa, siihen liittyy myös merkittäviä riskejä. Tekoälyn käyttämä koulutusdata voi heijastaa yhteiskunnallisia vinoumia ja stereotypioita, mikä voi johtaa epäoikeudenmukaisiin rekrytointipäätöksiin. Esimerkiksi teknologiayrityksen tapaus, jossa tekoäly suositteli pääasiassa miespuolisia koodareita aiemman sukupuolijakauman perusteella, on havainnollistava esimerkki.
Ratkaisu ei ole pelkästään tekoälyn läpinäkyvyydessä, vaan myös ihmisten tietoisuuden lisäämisessä. Rekrytoijien on tärkeää tunnistaa sekä tekoälyn että omat mahdolliset vinoumansa, jotta rekrytointiprosessit pysyvät aidosti reiluina ja tehokkaina.
Läpinäkyvyys on tekoälyn käytössä monimutkainen haaste. Yksinkertainen koodin tai algoritmin avaaminen ei aina tuo todellista ymmärrystä tekoälyn toiminnasta. Tärkeämpää on saada selville, millaista dataa algoritmi käyttää ja millä perusteilla se tekee päätöksiä. Tähän liittyy myös laajempi kysymys tekoälyn kehittäjien ja palveluntarjoajien vastuusta.
Työnhakijoille tekoälyn käyttö merkitsee uudenlaisten taitojen omaksumista, kuten hakusanaoptimointia CV:ssä ja hakemuksissa. Tämä ei kuitenkaan tarkoita, että työnhakijoiden tulisi pelkästään miellyttää algoritmeja, vaan korostaa aidon osaamisen ja kokemuksen merkitystä. Laukkarisen mukaan onkin keskeistä ymmärtää tekoälyn toimintalogiikkaa, mutta pitää kiinni myös oman hakemuksen aitoudesta.
Rekrytoinnissa tekoälyn ja ihmisen roolien tasapaino on tärkeä kysymys. Vaikka tekoäly tarjoaa tehokkuutta ja objektiivisuutta, ihmisen roolia päätöksenteossa ei tulisi vähätellä. Ihmisen vastuu ja kriittinen ajattelu auttavat estämään tekoälyn mahdollisesti tuottamien vinoumien vahvistumista.
Tekoäly ja algoritmit eivät ole neutraaleja toimijoita, vaan ne heijastavat yhteiskunnallisia normeja ja arvoja. Tämä tarkoittaa, että tekoälyn kehittäminen ja käyttö edellyttävät jatkuvaa eettistä keskustelua sekä yhteiskunnallista valppautta.
Reilu rekrytointi -hanke pyrkii konkreettisesti tukemaan rekrytoijia tarjoamalla tutkittua tietoa sekä helppokäyttöisiä työkaluja, kuten chatbot-ratkaisuja ja käsikirjoja, joiden avulla rekrytoijat voivat nopeasti löytää tarvitsemansa tiedon ja soveltaa sitä vastuullisesti työssään.
Tulevaisuudessa rekrytoinnin prosessit saattavat muuttua entistä automatisoidummiksi, mutta samalla ihmisen rooli päätöksenteossa korostuu. Vastuullisen tekoälyn käytön tavoitteena on löytää oikeasti parhaat ja sopivimmat työntekijät riippumatta pinnallisista ominaisuuksista.
Sinun Tekoäly Oy haluaa olla mukana tässä kehityksessä, jakamalla asiantuntijuutta ja parhaita käytäntöjä tekoälyn vastuullisesta käytöstä työelämässä. Tavoitteenamme on luoda yhteiskuntaa, jossa teknologia tukee ihmistä ja työelämää, eikä korvaa niitä.
Asiantuntijavieraana: Matti Laukkarinen, Jyväskylän yliopisto, Reilu rekrytointi -hanke
Kuuntele jakso: