人工智能和机器学习提供的好处已经非常成熟。该技术可以帮助企业实现流程自动化，通过数据分析获得洞察力，并与客户和员工互动。它可以帮助他们满足不断变化的市场需求，简化运营成本，并在日益快节奏的数字世界中保持竞争力。

如今，许多主要的云提供商甚至在其服务包中提供了 AI 功能，为那些可能难以负担昂贵的内部 AI 工程师和数据科学家的企业普及了该技术。

对于人力资源团队来说，人工智能的价值是毋庸置疑的。当一个职位列表产生数百甚至数千名申请人时，手动审查每份简历是一项艰巨且通常不切实际的任务。通过利用人工智能和机器学习技术，人力资源团队获得了大规模评估申请人的能力，并使招聘建议更加有效。

虽然人工智能为人力资源团队提供了相当明显的好处，但它也带来了相当严重的挑战和潜在的陷阱。对于任何 AI 系统，您必须正面解决的最困难(但也是关键)方面之一是确保它没有偏见。

这对于人力资源的人工智能系统尤其重要，因为任何人工智能引起的偏见都可能导致公司歧视合格的候选人——通常是在不知不觉中。

还记得几年前亚马逊不得不放弃其用于筛选简历的人工智能系统，因为它惩罚了女性申请人吗?这是训练数据力量的完美——尽管不幸——的例子。当时，亚马逊的大多数员工都是男性，因此驱动人工智能系统的算法，根据公司自己的数据进行训练，将成功的应用程序与面向男性的词语联系起来。

在这样做的过程中，模型完全忽略了合格的女性候选人。教训：如果用于训练 AI 模型的数据有偏差，那么部署的 AI 系统也会有偏差。它将继续无限期地强化这种偏见。

外包人工智能系统和公司文化都需要仔细研究

在亚马逊的案例中，用于筛选简历的人工智能系统是内部构建的，并使用来自公司自己的求职者的数据进行培训。但大多数公司没有资源为其人力资源部门构建内部人工智能系统。因此，人力资源团队越来越多地将工作外包给 Workday 或 Google Cloud 等提供商。不幸的是，他们也经常将尽职调查外包。