Miten tekoälyä hyödynnetään henkilöarvioinneissa?

Tekoälypohjaisissa henkilöarvioinneissa käytettävien teknologioiden kehitys on hyvin alkutekijöissään eikä tekoälyn toiminnasta vielä tiedetä tarpeeksi (Tippins ym. 2021, 1). Tekoälyn keskeisin hyödyntämismahdollisuus liittyy kuitenkin hakijoiden arviointiin, koska tekoäly pystyy ottamaan arvioinnissa enemmän asioita huomioon kuin ihminen ja hakijoista saadaan siten syvällisempi kuva. Tekoälyn avulla voidaan hakijoiden osaamista ja kompetensseja arvioida esimerkiksi videohaastatteluissa ja erilaisissa verkossa suoritettavissa tehtävissä.

Tekoälyä voidaan käyttää oman organisaation ymmärtämisessä ja analysoinnissa, kun määritellään arviointikriteerit henkilöarvioinnin taustalle ottaen huomioon yrityksen tarpeet uuden työntekijän rekrytoimiseksi. Tekoälyä voidaan käyttää myös henkilöarviointitulosten analysoinnissa ja raportoinnissa. Kun hakijat ovat suorittaneet arvioinnin, tekoäly analysoi hakijoiden suoriutumista vertaamalla tuloksia asetettuihin arviointikriteereihin ja koostaa tuloksista raportin. Arvioinnit tehostuvat tekoälyn myötä huomattavasti, koska prosessiin ei kulu ihmisten työtunteja ja tulosten saanti tapahtuu reaaliajassa. 

Tekoälypohjaisten henkilöarviointien haasteet

Tekoälypohjaisten henkilöarviointien keskeiset haasteet ovat niitä kehittävien ihmisten ennakko-oletuksissa ja syrjivissä ajattelumalleissa. Tekoälyä kehittäessään ihmiset siirtävät omat ennakko-oletuksensa ja syrjivät ajattelumallinsa tekoälylle, jolloin dataan syntyy vinoumia ja tekoälystäkin tulee objektiivisen sijaan syrjiviä.

Yhtenä haasteena tekoälypohjaisissa henkilöarvioinneissa on myös arviointitilanteen luontevuus. Perinteisessä henkilöarvioinnissa hakija kohtaa toisen ihmisen ja keskustelee hänen kanssaan, mutta tekoälypohjaisessa henkilöarvioinnissa kone tarkkailee hakijaa, eikä tämä välttämättä tunnu hakijasta luontevalta. Tällaisessa tilanteessa hakijan toiminta ei välttämättä vastaa hänen aitoa olemustaan, minkä seurauksena arvioinnista saadut tulokset voivat olla vinoutuneita. 

Tekoälypohjaiset henkilöarviointimenetelmät eivät pysty vielä ottamaan huomioon hakijoiden yksilöllisiä eroja verrattuna siihen, että henkilöarvioinnin tekee ihminen. Ihmisellä on kyky ajatella moniulotteisesti ja ottaa kokonaisuus huomioon toista henkilöä arvioitaessa, mutta tekoäly huomioi jopa liikaa asioita eikä välttämättä ymmärrä esimerkiksi jonkin vamman aiheuttamaa yksilöllistä piirrettä ihmisessä. Koska tekoäly ei pysty yksilöllisten erojen ymmärtämiseen eikä kokonaisuuden tulkitsemiseen, se käytännössä vain noudattaa sille syötettyä dataa ja tekee päätökset sen perusteella. Mikäli lopputulos ei olisikaan toivottu, tekoäly ei ymmärrä sitä, koska se ei osaa erottaa oikeaa väärästä.

Tekoälypohjaisten henkilöarviointien palveluntarjoajien laatutaso vaihtelee. Henkilöarvioijat ovat yleensä alansa ammattilaisia, jotka on koulutettu ja sertifioitu tekemään henkilöarviointeja. Näin ollen heillä on myös vastuuta henkilöarviointeihin liittyen ja heidän toimintaansa valvotaan. Kun tekoälypohjaisia henkilöarviointeja tekevien palveluntarjoajien määrä kasvaa, on uhkana, että arvioinnit eivät enää pysykään vain henkilöarviointiammattilaisten saatavilla. Tällöin voi käydä niin, että kaikkia arvioinneissa vaadittavia asioita ei enää otetakaan huomioon ja arviointien luotettavuus kärsii. 

Ihminen mukaan varmistamaan tekoälypohjaisten henkilöarviointien oikeudenmukaisuus

Keskeisimpänä keinona tekoälypohjaisten henkilöarviointien oikeudenmukaisuuden varmistamiseen on, että ihminen on mukana koko henkilöarviointiprosessin ajan varmistaen arviointien inhimillisyyden. Koska tekoäly ei ymmärrä yksilöllisiä eroja eikä osaa nähdä datansa ulkopuolelle, ihmisen täytyy olla varmistamassa, että kaikkia hakijoita kohdellaan tasapuolisesti ja arviointien oikeudenmukaisuus säilyy tekoälyn käytöstä huolimatta.

Tekoälyn tuottamaa tiedon laatua täytyy myös tarkkailla ja uskaltaa kyseenalaistaa tekoälyn toimintaa ja sen tekemiä päätöksiä. Dataa tulisi kerryttää koko ajan lisää eikä nojautua päätöksenteossa vain alkuperäiseen tekoälyn opetusdataan. Data laadun ja monipuolisuuden varmistaminen on tärkeää, jotta tekoäly oppii uutta ja sen päättelysäännöt kehittyvät.

Tekoälypohjaisia henkilöarviointeja kehitettäessä olisi hyvä tehdä yhteistyötä moniammatillisesti esimerkiksi psykologien ja IT-alan asiantuntijoiden kesken, jotta arviointien kehittämisessä saadaan huomioitua asioita monesta eri näkökulmasta. Lisäksi on tärkeää varmistaa, että tekoälypohjaisten henkilöarviointien parissa työskentelevillä ihmisillä on riittävä osaamisen taso. Pelkkä henkilöarviointiosaaminen ei riitä, vaan mukana tulisi olla osaamista myös tekniikan ja tekoälyn parista, jotta käytettävät järjestelmät toimivat oikein ja niihin voidaan luottaa.

Tekoälyä hyödyntävissä rekrytoinneissa hakijoiden kanssa olisi hyvä käydä lopuksi palautekeskustelut, joilla saadaan varmistettua, että hakija on kokenut tulleensa kohdelluksi oikeudenmukaisesti ja hän pystyy hyväksymään arvioinnin tuloksen. 

Tekoälyn käyttö henkilöarvioinnissa onkin parhaimmillaan hyvä renki mutta huono isäntä. Meillä ihmisillä on tärkeä paikka myös inhimillisen rekrytointikokemuksen luomisessa.