评估AI供应商的5个标准

影响潜力是评估AI供应商时最重要的指标，但并非唯一标准。有些人可能会空口许诺，最终无法交付。使用这5个标准，确保企业不会成为令人失望的合作伙伴。

一、 招聘经验

招聘是一门高度管制的学科。缺乏经验的供应商冒着把客户置于危险境地的风险。

在招聘领域有经验的供应商通常有很长的成功史，在构建人工智能时使用被广泛接受和验证的标准，并展示他们的技术对招聘的法律影响。

二、 与公司合作的成功经验

尽管有记录的人工智能成功案例的数量与日俱增，但人工智能的许多应用仍停留在理论层面。

当供应商拥有一个可引用的成功示例时，那么该供应商便可以成为一个合作伙伴。

三、 用于识别和评估候选人的数据。

除了少数例外，人工智能在招聘中的大多数作用都是为了发现优秀的候选人。

尚未申请的被动求职者。聊天机器人和简历过滤工具在申请阶段或申请期间对申请人进行评估。人工智能驱动的评估评估申请人申请后。提供这些工具的数据在预测准确性和潜在偏差方面发挥了很大的作用。

企业可以评估供应商所说的内容，他们可以通过用于进行预测的数据进行评估。人口统计数据的预测精度最低，简历数据的预测精度从低到中，具体工作数据的预测精度最高。

四、 致力于伦理AI。

这也是审视自己的时候，决定AI伦理对企业是否重要。如果是的话，企业应该利用这个机会来评估供应商是否有相同的承诺。

对伦理AI持严肃态度的供应商已将伦理原则记录在案，可以解释他们如何测试算法的偏差(并在必要时移除偏差)，并拥有一个外部技术顾问委员会。

五、 供应商如何审核人工智能的负面影响。

人工智能最大的承诺之一是，它能够让招聘变得更加客观和公平。与此同时，人工智能就像任何强大的技术一样:如果使用不当，就有潜在的危害。

供应商需要提供关于其流程的完整文档，以减少偏差。

招聘领域的任何算法都应该经过审查，以防止对受保护阶层的不利影响。