人工智慧工具和技術已經成為智慧城市和物聯網驅動行業的變革者，但在識別和招募智慧城市人才方面的作用並不明確。
人工智慧(AI)技術的進步已導致其集成到我們日常生活和業務解決方案的許多方面。從手機上或家中的虛擬助手到安全攝像頭和自動駕駛汽車，人工智慧技術已在現代社會中無處不在。AI幕後所產生的最深刻影響也許是在業務應用中。
人工智慧技術已經成為智慧城市和製造業、醫療保健、物流和農業等物聯網驅動行業的變革者。人工智慧還在傳統的以人為本的人才招聘領域找到了應用落腳點。儘管AI可以簡化人才招聘流程，為人力資源和人才專業人士提供巨大價值，但如果管理不當，也可能產生意想不到的後果。
發掘候選人
候選人的採購通常是人才獲取過程中最困難、最乏味的部分。人工智慧可以通過解析數以百萬計的個人資料和履歷，在識別潛在的主動和被動候選人方面提供巨大價值，即使最大的招聘團隊也無法實現這一壯舉，因此可以大大擴展其範圍。一些AI解決方案甚至能夠向候選人發送自動個性化消息。
提供智慧城市解決方案或諮詢服務的許多大型組織都利用申請人追蹤系統(ATS)和利用AI的軟體來解析簡歷以識別合格的候選人。
儘管人工智慧可以擴大人類可能實現的目標的範圍，但在尋找潛在的候選人方面可能不一定更好。一些難以填補的專業職位要求招聘人員對行業、技術、公司文化和職位範圍有深入的了解。像任何依賴數據的過程一樣，數據的準確性、全面性和時事性對於提供最佳結果至關重要。壞數據輸入等於壞數據輸出。
及時有效的溝通對於與候選人建立並保持良好的關係至關重要。一些人力資源和招聘專業人員不知所措，以至於他們開始利用人工智慧來幫助完成這些任務。諸如聊天機器人之類的技術(如OCDX的Digital Assistant)可以在許多受歡迎的平台(如Facebook、WhatsApp、Line甚至SMS)上回答來自候選人的問題。這些解決方案可以讓候選人申請職位、自主回答問題，甚至安排面試。
但是，有些應聘者將聊天機器人視為煩人的事情，並在招聘過程中感到不人道。招聘智慧城市人才的現實是人才儲備有限且經常被訪問。大多數候選人甚至都不響應個性化消息，因此聊天機器人將處於不利地位。
人力資源和人才招聘專業人員花費大量時間的另一個領域是篩選應用和簡歷。這是一項重要的任務，有時會委派或外包給沒有經驗、技能或知識的人，以免他們正確地識別候選人。一些企業已經轉向使用AI解決方案來完成這些任務。
可以對AI進行培訓，以識別應用中的特定關鍵字，然後繼續簡歷以篩選出最合適的候選人。一些AI應用程式甚至可以分析候選數據源，並使用預測分析來確定哪些候選者更可能成功。儘管有些人信任AI來評估候選人與開幕式之間的匹配程度，但大多數人並不認為AI可以決定文化契合度。但是，無法確定文化適應性並不是將人工智慧用於這些任務的最大缺陷。
無意識的偏見
大多數人會基於自己的信仰和生活經驗而有某種形式的隱性或無意識的偏見。由於這種偏見是個人所不知道的，因此可能會對決策產生微妙但可測量的影響。建立團隊時，招聘過程中的歧視可能會產生意想不到的後果。想像一下，招聘經理、人力資源代表或招聘人員在不知不覺中更喜歡一家特定的公司。該人更有可能將來自該公司的應聘者放在列表的頂部，這可能會導致更頻繁地採訪那些應聘者，因此聘用他們的頻率也更高。
想像一下，當您從某個特定公司雇用了許多人時，公司文化將會發生什麼。這一結果可能對公司產生正面或負面的影響，但是關鍵要點在於它是偶然發生的，而不是設計造成的。一些組織已經轉向AI解決方案來嘗試解決此問題，但是如何訓練AI是成功的關鍵。人工智慧具有複製和加劇人類偏見的能力。報導中最著名的例子之一是亞馬遜在招聘過程中對人工智慧的利用，這導致了對女性候選人的明顯偏見。發現了AI中的缺陷後，亞馬遜停止採用該技術。
一旦確定了候選人，就必須對其進行評估，根據職位的不同，這可能是一個多階段的過程，需要進行多次面試。儘管大多數專業人員都同意與招聘經理進行面談是招聘過程中的必不可少的步驟，但與諸如人力資源和人才培養專業人員之類的專業面試官進行的對話對於全面了解潛在員工至關重要。
簡而言之，更多的面試可提供更多關於候選人的個人和技術技能的見識，並可以吸引更多的人選。儘管這可能是最好的過程，但也需要花費大量時間。這就是為什麼一些公司轉向AI來幫助完成此過程的原因。諸如單向視頻採訪之類的AI解決方案可以分析採訪問題的答案，並查看單詞選擇，單詞使用頻率，眼睛運動甚至面部提示，以幫助確定最有可能成功的人。
實際上，這些基於AI的評估主要適用於入門級職位，在這些職位上，僱主會收到數百名申請人。在智慧城市領域，大多數求職廣告都會導致數量很少的自發申請者，最終直接招募候選人。
除了識別硬技能外，人工智慧還用於評估軟技能，例如溝通、團隊合作和批判性思維技能。近年來，這些技能對於那些了解工作能力和硬技能不是組建高績效團隊的唯一因素的組織來說變得越來越重要。通常，招聘經理和招聘人員依靠面部提示及其直覺來評估這些技能。這種方法在很大程度上取決於招聘者或招聘經理的經驗和培訓。
諸如Predictive Index之類的AI工具會提出一些簡單的問題，以洞察候選人的職業行為並與團隊的其他成員相適應。這提供了客觀的觀點，可以作為最終評估的一部分。
利與弊
總體而言，人力資源和人才招募專業人員可以在緊張或人滿為患的勞動力市場中使用AI來簡化日常瑣事和重複的瑣事，同時騰出時間專注於評估和訪談等高價值任務。AI算法可以消除招聘過程中的無意識偏差，但是如果算法不正確，可能會產生偏差。
人工智慧可以幫助您在他們選擇的平台上快速與候選人互動，但是這可以被認為是不人道的。人才的獲取是一個以人為本的過程。
人工智慧可以幫助簡化流程，但截至目前，它還不夠先進，無法考慮在做出最佳招聘決策中起作用的所有變量。考慮到有限的人才庫和在IoT和智慧城市行業中吸引候選人的複雜性，我們認為在最初的招募階段之後，人工智慧不會很快取代人工招聘人員。
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