HR AI-tjeklisten: Stil de rigtige spørgsmål

HR-medarbejdere føler sig pressede til at implementere, og nogle gange gør de det uden at stoppe op og stille de rigtige spørgsmål. Opfattelsen er ofte:"Det er AI – jeg forstår det sikkert alligevel ikke."  

Leverandører forstærker undertiden dette ved at tale i alt for tekniske termer. Resultatet er tavshed, og mangelfulde løsninger kan glide ubemærket igennem. 

For at udfylde dette hul har Assessio udviklet en praktisk tjekliste. Formålet er simpelt: At give HR-ledere, uanset deres tekniske baggrund, mulighed for at stille de rigtige spørgsmål, når de vurderer AI-løsninger.

Hvornår skal man bruge tjeklisten?

Tjeklisten er designet til situationer, hvor HR overvejer AI-løsninger til rekruttering, vurdering eller talentudvikling og har brug for at sammenligne leverandører eller sikre overholdelse af regler. Den er især relevant, når: 

• Sammenligning af forskellige AI-løsninger til rekruttering, vurdering eller udvikling. 
• Forhandling med en potentiel leverandør eller partner. 
• Sikre, at din organisation overholder lovgivningsmæssige og etiske standarder i forbindelse med beslutninger om talentudvælgelse. 

Tjeklisten dækker tre vigtige områder:dataindlæsning, dataudlæsning og overholdelse af regler. 

1. Dataindgang – hvilke data fodrer AI'en?

Kvaliteten af AI-output er kun så god som de data, den modtager. Ufuldstændige, irrelevante eller partiske input vil uundgåeligt føre til vildledende resultater.

For eksempel kan et system, der udelukkende baserer sig på personlighedsdata, lægge for stor vægt på personlighedstræk og overser vigtige færdigheder. Hvis det kun tager højde for IQ, risikerer det at ignorere faktorer som samarbejdsevne eller empati. AI er ikke fejlfri – og irrelevante input kan let forvride beslutningsprocessen.

Vigtige spørgsmål til leverandører:

• Hvordansupport de underliggende datasupport af performance?
• Hvilken forskning understøtter denne påstand?
• Hvordan overvåges og opdateres datakilder for at forhindre, at bias påvirker resultaterne?
• Hvordan arbejder du med datavariation for at sikre, at modellen forbliver bredt anvendelig og ikke er partisk i retning af et snævert resultat?
• Hvordan sikrer systemet, at kunjobrelevantedata bruges i forudsigelser?

2. Dataoutput – hvordan fortolker AI data?

Selv med input af høj kvalitet kan AI fejle, hvis rammerne for fortolkningen er mangelfulde. Uden klare retningslinjer kan systemet "overfortolke" eller drage konklusioner fra den forkerte kilde. For eksempel vil det give fejl at forudsige evnen til at lære ud fra personlighedstræk frem for kognitive data.

Derfor er rammer som Retrieval-Augmented Generation (RAG) vigtige. De sikrer, at AI ser på den rigtige type data afhængigt af det stillede spørgsmål. Uden sådanne mekanismer øges risikoen for falske indsigter betydeligt. 

Vigtige spørgsmål til leverandører:

• Hvilke sikkerhedsforanstaltninger er der truffet for at sikre, at AI fortolker data korrekt?
• Kan HR-brugere se, hvilke datakilder der er blevet brugt til at generere et givet output?
• Hvordan er resultatet blevet valideret i forhold til virkelige jobresultater? 
• Hvilke muligheder er der for menneskelig gennemgang, inden AI-anbefalingerne implementeres?
• Hvordan håndterer systemet sager med utilstrækkelige eller manglende data?

3. Overholdelse – er privatlivets fred og etiske principper sikret?

HR håndterer nogle af de mest følsomme data i enhver organisation. Det er derfor ufravigeligt at sikre overholdelse af reglerne. Spørgsmål om privatliv, sikkerhed og etik er ikke sekundære emner, men grundlæggende. Ethvert brud risikerer både at skade enkeltpersoner og have alvorlige konsekvenser for virksomhedens omdømme og økonomi.

Vigtige spørgsmål til leverandører:

• Hvordan overholder løsningen EU's AI-lov og GDPR?
• Hvor gemmes dataene, og hvem har adgang til dem?
• Bruges kundedata nogensinde til at træne modellen? Hvis ja, hvordan?
• Er der fastlagte procedurer for regelmæssig revision og overvågning?
• Hvilke sikkerhedsforanstaltninger forhindrer systemet i at skabe eller forstærke fordomme eller udlede oplysninger, der ikke er egnede i en arbejdsmæssig sammenhæng?

Konklusion

Tjeklisten handler ikke om at gøre HR-medarbejdere til dataforskere. Den handler om at muliggøre en AI-strategi, der styrker beslutninger om medarbejdere gennem validitet, retfærdighed, overholdelse af regler og tillid. Ved at udstyre HR med et klart, praktisk værktøj hjælper tjeklisten dem med at stille de rigtige spørgsmål og kræve transparente svar.

👉Vil du forstå, hvordan man gør dette i praksis?
Download vores whitepaper:Den komplette guide til AI i HR