नौकरी साक्षात्कार के दोनों पक्षों को अब AI देख रहा है

मुख्य बिंदु

• Final Round AI और Interview Coder जैसे AI साक्षात्कार सहायक लाइव तकनीकी साक्षात्कार को सुन सकते हैं, ऑडियो को प्रोसेस कर सकते हैं, और रीयल टाइम में उम्मीदवार को जवाब दे सकते हैं।
• स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के 3.4 मिलियन वास्तविक नौकरी आवेदनों के अध्ययन में पाया गया कि AI हायरिंग टूल्स ने एशियाई और काले आवेदकों के लिए प्रतिकूल प्रभाव के साक्ष्य दिए, अर्थात बदतर परिणाम।
• Meta और AI सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म Factory दोनों उम्मीदवारों को तकनीकी साक्षात्कार के दौरान AI का खुलेआम उपयोग करने की अनुमति देते हैं, अंतिम आउटपुट के बजाय तर्क के आधार पर ग्रेडिंग करते हैं।
• दो सॉफ्टवेयर इंजीनियरों द्वारा निर्मित AI वॉयस रिक्रूटर Ginger, प्रारंभिक स्क्रीनिंग कॉल के दौरान आंखों की गति, प्रतिक्रिया में देरी, टैब स्विचिंग, और भाषण पैटर्न को ट्रैक करके संभावित AI उपयोग को फ्लैग करता है।
• तकनीकी भर्ती फर्म CalTek Staffing के Archie Payne चेतावनी देते हैं कि AI डिटेक्शन टूल्स पहले से ही मजबूत उम्मीदवारों को गलत तरीके से फ्लैग कर चुके हैं, एक झूठी सकारात्मकता जो कंपनियों को योग्य हायरिंग का सुझाव दे सकती है।

एक वीडियो कॉल पर नौकरी साक्षात्कार की कल्पना करें। साक्षात्कारकर्ता आपसे शुरुआत से कोड का एक टुकड़ा लिखने के लिए कहता है। आपकी स्क्रीन पर, कैमरे की दृष्टि से बाहर, सॉफ्टवेयर का दूसरा टुकड़ा पहले से ही आपके लिए जवाब तैयार कर रहा है।

यह एक काल्पनिक परिस्थिति नहीं है। Final Round AI, Interview Coder, और ParakeetAI जैसे टूल्स बिल्कुल यही करते हैं। वे आपके माइक्रोफोन के माध्यम से कॉल को सुनते हैं, साक्षात्कारकर्ता जो कहते हैं उसे प्रोसेस करते हैं, और सेकंडों में आपकी स्क्रीन पर सुझाए गए जवाब पुश करते हैं। कुछ का दावा है कि उनका ओवरले स्क्रीन-शेयरिंग सॉफ्टवेयर के लिए अदृश्य है।

सॉफ्टवेयर इंजीनियर वे हैं जो इन टूल्स का सबसे अधिक उपयोग करते हैं, और उस विकल्प के पीछे दबाव वास्तविक है। टेक लेआफ बढ़ गए हैं। भर्ती धीमी हुई है। रिज्यूमे-स्क्रीनिंग सॉफ्टवेयर, एक प्रकार की AI जो मनुष्य के पढ़ने से पहले आवेदनों को फ़िल्टर करती है, पहले से ही तय करती है कि कई उम्मीदवारों को पहली कॉल मिले या नहीं। कुछ आवेदकों को लगता है कि वे एक स्वचालित प्रक्रिया से लड़ रहे हैं और AI सहायता को बाधाओं को बराबर करने के रूप में देखते हैं।

"कंपनियों ने बड़े पैमाने पर आवेदनों को फ़िल्टर करने के लिए AI रिज्यूमे स्क्रीनर का उपयोग करना शुरू किया," तकनीकी भर्ती फर्म CalTek Staffing के अध्यक्ष Archie Payne कहते हैं। "उम्मीदवारों ने इसे देखा और एक प्रतिउपाय के रूप में अपने साक्षात्कार में AI का उपयोग करना शुरू किया।"

नियोक्ताओं ने जवाब दिया। क्रमबद्ध संख्या में कंपनियां अब ऐसे प्लेटफॉर्म का उपयोग करती हैं जो AI सहायता के संकेतों को देखते हैं: जवाब से पहले असामान्य रुकावट, आंखों की गति जो ऑफ-स्क्रीन टेक्स्ट पढ़ने का सुझाव देती है, भाषण पैटर्न जो उत्पन्न के बजाय सहज लगते हैं। Ginger, दो सॉफ्टवेयर इंजीनियरों द्वारा निर्मित एक वॉयस-आधारित AI स्क्रीनिंग टूल, पहले दौर की कॉल के दौरान उन सभी संकेतों को ट्रैक करता है।

क्या AI डिटेक्शन वास्तव में काम करता है?

विश्वसनीय रूप से नहीं, अभी तक नहीं। Payne ने मजबूत उम्मीदवारों को डिटेक्शन टूल्स द्वारा गलत तरीके से फ्लैग किया हुआ देखा है, एक झूठी सकारात्मकता जो किसी वास्तविक कारण के लिए एक योग्य व्यक्ति को हटा देती है। "जब पहले से ही स्थिति के लिए योग्य लोगों को खोजना एक चुनौती हो सकती है, तो यह एक गंभीर समस्या हो सकती है," वे कहते हैं।

जोखिम सटीकता से अधिक व्यापक हैं। IEEE Spectrum में रिपोर्ट किए गए स्टैनफोर्ड इंस्टिट्यूट फॉर ह्यूमन-सेंटर्ड AI अध्ययन ने एक एकल विक्रेता से 3.4 मिलियन वास्तविक आवेदकों का पालन किया। इसने एशियाई और काले आवेदकों के लिए व्यवस्थित रूप से बदतर परिणामों के साक्ष्य पाए। स्क्रीनिंग टूल में बेक किया गया पूर्वाग्रह तेजी से बढ़ता है जब वह टूल लाखों लोगों को प्रोसेस करता है।

कुछ नियोक्ताओं ने फैसला किया है कि डिटेक्शन गेम खेलना लायक नहीं है। Meta तकनीकी साक्षात्कार के दौरान AI उपयोग की अनुमति देता है। Factory, एक AI-नेटिव सॉफ्टवेयर विकास प्लेटफॉर्म, आगे जाता है। Factory में उम्मीदवार AI कोडिंग टूल्स का उपयोग करके वास्तविक कोड बनाने या माइग्रेट करने में एक घंटा खर्च करते हैं, फिर इस बात पर ग्रेड किया जाता है कि वे AI को कैसे निर्देशित करते हैं, वे समस्याओं को कैसे डीबग करते हैं, और क्या वे अपने स्वयं के समाधान को समझा सकते हैं।

"कमजोर उम्मीदवार इसे अपनी सोच करने के लिए और यह विफल होने के क्षण को रोकने के लिए झुकाते हैं," Factory के तकनीकी भर्ती का नेतृत्व करने वाले Varin Nair कहते हैं। "मजबूत उम्मीदवार इसे तेजी से आगे बढ़ने और स्वयं को आर्किटेक्चर, व्यापार-बंद, और उत्पाद के बारे में सोचने के लिए मुक्त करने के लिए उपयोग करते हैं।"

वर्तमान में नौकरी खोज करने वाले किसी के लिए: Payne की सलाह है कि तैयारी के लिए AI का उपयोग करें, प्रदर्शन के लिए नहीं। इसके साथ अभ्यास करें। यह समझें कि यह जो जवाब देता है। फिर साक्षात्कार के दौरान स्वयं के शब्दों में जवाब दें। पकड़े जाने से एक ऐसे क्षेत्र में स्थायी लागत आती है जहां पेशेवर नेटवर्क वास्तव में दिखने की तुलना में कसे हुए होते हैं।