Análise do mecanismo de salvaguarda triplo
O sistema estabeleceu um sistema de controle de qualidade abrangente para lidar com possíveis tendências na pontuação de IA:
- Transparência algorítmicaCada classificação vem comRelatório explicativo detalhadoPor exemplo, 'Language score 8.5: 5 termos técnicos são usados, mas há 2 erros gramaticais'
- Canal de calibração manual: O RH está disponível a qualquer momentoModificação dos pesos de pontuaçãoO sistema registra esses ajustes para a iteração do modelo.
- Sistemas de detecção de desviosAlgoritmo de imparcialidade incorporado sinaliza avaliações que podem conter palavras sensíveis a gênero/raça
No caso de aplicativos transnacionais, a plataforma é usada por meio deModelos de avaliação localizadosAbordagem das diferenças culturais. Por exemplo, ao avaliar candidatos japoneses, a ponderação dos pontos de demérito para negativas diretas é reduzida. Os testes mostraram que, após três meses de calibração, a taxa de diferença do sistema na pontuação de candidatos de diferentes etnias caiu de 151 TP3T para 3,21 TP3T.
Essa resposta foi extraída do artigoEquip AI Interviews: automatize a triagem de entrevistas com candidatosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como a Equip AI Interviews garante a imparcialidade e a precisão dos resultados da avaliação?
