आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) उम्मीदवारों के लिए त्रुटिहीन बायोडाटा तैयार करने और साक्षात्कार में प्रेरक उत्तर देने में मदद करता है। हालांकि, संयुक्त अरब अमीरात (UAE) में नियोक्ताओं के लिए यह एक नई समस्या पैदा करता है: यह कैसे निर्धारित किया जाए कि उम्मीदवार वास्तव में काम करने में सक्षम है, न कि केवल कागज पर खुद को अच्छी तरह से प्रस्तुत करता है?
यह चिंता अमेरिका में किए गए एक नए अध्ययन में परिलक्षित होती है, जिसके अनुसार भर्ती विशेषज्ञों में से 60 प्रतिशत को भर्ती प्रक्रिया में AI के व्यापक रूप से लागू होने के साथ उम्मीदवारों की वास्तविक क्षमताओं का आकलन करने में कठिनाई हो रही है।
वर्कफोर्स डिकोडेड रिपोर्ट (Workforce Decoded Report) के अनुसार, उन नियोक्ताओं का प्रतिशत जो अभी भी यह समझने की कोशिश कर रहे हैं कि AI से संबंधित कौशल का प्रभावी ढंग से मूल्यांकन कैसे किया जाए, दोगुना हो गया है: 2025 में 16 प्रतिशत से बढ़कर 2026 में 32 प्रतिशत हो गया है।
यह मुद्दा UAE के श्रम बाजार के लिए और अधिक प्रासंगिक होता जा रहा है, जहां भर्तीकर्ताओं को यह पता लगाने के लिए AI द्वारा बनाए गए आवेदनों से परे जानकारी खोजने के लिए मजबूर होना पड़ रहा है कि उम्मीदवार वास्तव में क्या जानते हैं और क्या प्रदान कर सकते हैं।
परिणामस्वरूप, नियोक्ता व्यावहारिक कार्यों, वास्तविक पिछली कार्य परियोजनाओं और समस्याओं को हल करने के अपने दृष्टिकोण की व्याख्या करने की उम्मीदवारों की क्षमता पर अधिक ध्यान दे रहे हैं, जिससे उम्मीदवारों के प्रदर्शन कौशल का उनके बायोडाटा में दावों की तुलना में अधिक सावधानीपूर्वक निरीक्षण किया जाता है।
ओनिक्स एआई सॉल्यूशंस (Onyx AI Solutions) के सह-संस्थापक, अवस इस्माइल (Aws Ismail) ने टिप्पणी की कि जटिलता आंशिक रूप से इस तथ्य के कारण है कि भर्ती प्रक्रियाएं अभी भी लिखित आवेदनों को बहुत अधिक महत्व देती हैं। उन्होंने कहा: 'अब उम्मीदवार सर्वश्रेष्ठ आवेदन लिखने के लिए AI का उपयोग करते हैं, इसलिए बायोडाटा अपने आप में पहले से कम कहता है। नियोक्ता जो अभी भी कागजात के आधार पर चयन करते हैं, उन्हें कठिनाइयों का सामना करना पड़ेगा। नियोक्ता जिन्होंने लोगों के मूल्यांकन के अपने तरीकों को अद्यतन किया है, उन्हें यह आसान लगता है।'
उनके विचार में, AI नियोक्ताओं को उन प्रतिभाओं को खोजने में भी मदद कर सकता है जिन्हें अन्यथा नजरअंदाज किया जा सकता था, खासकर UAE जैसे अंतरराष्ट्रीय कार्यबल में, जहां आवेदक मजबूत लेखक नहीं हो सकते हैं या दूसरी भाषा में आवेदन कर सकते हैं। इस्माइल ने जोड़ा: 'कई सक्षम लोगों को नजरअंदाज कर दिया गया क्योंकि वे मजबूत लेखक नहीं थे या अपनी दूसरी भाषा में आवेदन कर रहे थे। UAE जैसे अंतरराष्ट्रीय बाजार में, यह बहुत सारी प्रतिभा है। AI उन्हें यह प्रदर्शित करने में मदद करता है कि वे वास्तव में क्या कर सकते हैं।'
UAE में जीनियस रिक्रूटमेंट (Genie Recruitment) की प्रबंध निदेशक, निकी विल्सन (Nickie Wilson) का मानना है कि सैद्धांतिक रूप से AI को उम्मीदवारों के कौशल की पहचान को सरल बनाना चाहिए, लेकिन इसका उपयोग उम्मीदवारों द्वारा इस प्रक्रिया को जटिल बना देता है। उन्होंने टिप्पणी की: 'समस्या यह है कि उम्मीदवार अपने बायोडाटा को अनुकूलित करने के लिए भी इसका उपयोग करते हैं, जिससे वास्तविक अनुभव और क्षमता को सुव्यवस्थित आवेदन से अलग करना मुश्किल हो जाता है।'
कुछ कंपनियां उम्मीदवारों की क्षमताओं का परीक्षण करने के लिए व्यावहारिक कार्य देती हैं, हालांकि इन मूल्यांकनों भी AI की सहायता से सुरक्षित नहीं हैं। विल्सन ने जोर देकर कहा कि भर्तीकर्ताओं को यह समझने के लिए अंतिम उत्तर से आगे देखना होगा कि उम्मीदवार वहां कैसे पहुंचा। उन्होंने स्वचालित प्रारंभिक स्क्रीनिंग को पेशेवर निर्णय से बदलने के खिलाफ भी चेतावनी दी, खासकर जब AI द्वारा उत्पन्न आवेदन अधिक समान दिखने लगते हैं।
विल्सन ने चिंता व्यक्त की कि मानवीय निर्णय के बिना, ऐसे उम्मीदवारों का चयन करने का जोखिम है जो काम करने के लिए सबसे अच्छे नहीं हैं, बल्कि जो आत्म-प्रस्तुति के लिए AI का उपयोग करने में सबसे अच्छे हैं। उन्होंने जोड़ा कि यह पारंपरिक भर्ती कौशल के मूल्य को बढ़ाता है, जिसमें सीधी बातचीत, लक्षित खोज और उम्मीदवारों के सेवा रिकॉर्ड का विस्तृत ज्ञान शामिल है। 'बायोडाटा ध्यान आकर्षित कर सकता है, लेकिन भर्तीकर्ता को यह स्थापित करना होगा कि यह व्यक्ति वास्तव में क्या प्रदान करता है।'
इनोवेशंस ग्लोबल (Innovations Global) में मानव संसाधन प्रबंधक, निशा नायर (Nisha Nair) के लिए, समाधान साक्ष्य-आधारित और योग्यता-उन्मुख दृष्टिकोण की ओर बढ़ना है जो उम्मीदवारों की वास्तविक क्षमताओं का परीक्षण करता है, न कि मुख्य रूप से योग्यताओं और पदों पर निर्भर करता है। उन्होंने बताया कि नियोक्ता व्यावहारिक कार्यों, परिदृश्य-आधारित साक्षात्कार, तकनीकी मूल्यांकन, संरचित प्रश्नों और उम्मीदवारों के अनुभव और उपलब्धियों की जांच पर जोर बढ़ा रहे हैं।
नायर ने इस बात पर जोर दिया कि वरिष्ठ और विशिष्ट पदों के लिए यह समझना विशेष रूप से महत्वपूर्ण है कि उम्मीदवारों ने वास्तविक व्यावसायिक समस्याओं से कैसे निपटा, निर्णय कैसे लिया और मापने योग्य परिणामों में कैसे योगदान दिया। उन्होंने जोड़ा कि भर्ती को यह स्थापित करना चाहिए कि क्या उम्मीदवारों के पास उस पद पर सफल होने के लिए आवश्यक कौशल, निर्णय लेने की क्षमता और अनुकूलनशीलता है।
यह स्वीकार करते हुए कि AI योग्य उम्मीदवारों को अपने अनुभव को अधिक प्रभावी ढंग से संप्रेषित करने, उपयुक्त अवसर खोजने और साक्षात्कार की तैयारी करने में मदद कर सकता है, नायर ने यह भी उल्लेख किया कि यह सीमित प्रासंगिक अनुभव वाले उम्मीदवारों को प्रेरक आवेदन बनाने में मदद कर सकता है, जिससे अनुमानित योग्यता और वास्तविक क्षमता के बीच अंतर बढ़ सकता है। 'समस्या AI के उपयोग में नहीं है, बल्कि इस बात में है कि क्या प्रस्तुत जानकारी उम्मीदवार के स्वयं के कौशल, अनुभव और योगदान को दर्शाती है।'
इस्माइल ने निष्कर्ष निकाला कि यदि AI का उपयोग आवेदकों के आवेदनों को बेहतर बनाने के बजाय उनका मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है तो यह इस समस्या को हल करने में मदद कर सकता है। ओनिक्स में उन्होंने उल्लेख किया कि AI-आधारित साक्षात्कार भर्तीकर्ताओं को उम्मीदवारों के साथ संवाद करने, स्पष्टीकरण प्रश्न पूछने और नौकरी की आवश्यकताओं के अनुसार उत्तरों का मूल्यांकन करने की अनुमति देते हैं। 'आप AI का उपयोग कौशल के बारे में लिखने के लिए कर सकते हैं। आप इसका उपयोग लाइव बातचीत में इसे नकली बनाने के लिए नहीं कर सकते।'
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