من الإجابة إلى طريقة التفكير.. كيف يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل مقابلات التوظيف؟

تدفع أدوات الذكاء الاصطناعي القادرة على كتابة الشيفرات البرمجية وإنجاز المهام التقنية شركات التوظيف إلى إعادة النظر في أساليب تقييم المرشحين للوظائف، إذ لم تعد النتيجة النهائية وحدها كافية للكشف عن مستوى فهم المتقدم للمشكلة وقدرته على اتخاذ القرارات، وفي هذا السياق، تتجه بعض المنصات إلى تقييم طريقة التفكير والخطوات المتبعة في حل المشكلات، إلى جانب المهارات التقنية.

وتقدم شركة هاكر رانك (HackerRank)، المتخصصة في تقييم المهارات التقنية، نموذجا لهذا التوجه من خلال أداة شاكرا (Chakra)، وهي وكيل ذكاء اصطناعي يجري مقابلات مع المرشحين للوظائف، ويتابع تعاملهم مع المهام البرمجية، ويطرح أسئلة إضافية لفهم قراراتهم وطريقة عملهم.

وأعلنت الشركة إتاحة الأداة لعملائها في 5 أكتوبر/تشرين الأول الحالي، بعد نحو 6 أشهر من اختبارات تجريبية، ووفق تقرير نشره موقع تك كرانش الأمريكي، قالت هاكر رانك إن الأداة أجرت أكثر من 500 ألف مقابلة خلال فترة الاختبار، وإن متوسط تقييم المرشحين لتجربتهم تجاوز 4.8 من 5، لكن تظل هذه الأرقام هي بيانات أعلنتها الشركة، ولا تمثل تقييما مستقلا لدقة الأداة أو قدرتها على اختيار الموظفين الأكثر كفاءة.

تختلف "شاكرا" عن اختبارات البرمجة التقليدية التي تركز على حل مسألة محددة، إذ يعمل المرشح، وفق وصف تك كرانش، داخل بيئة تطوير تتضمن مستودعا برمجيا ومساعدا للذكاء الاصطناعي، وينفذ مهمة تحاكي تحديا يمكن أن يواجهه في الوظيفة.

وتتابع الأداة خطوات المرشح وتطرح أسئلة حول أسباب اختياره حلا معينا، أو كيفية تعديله إذا تغيرت شروط المهمة، وتهدف هذه الآلية إلى تقييم مسار العمل، وليس النتيجة النهائية وحدها.

وتزداد أهمية هذا النهج مع انتشار أدوات الذكاء الاصطناعي القادرة على كتابة الشيفرات واقتراح الحلول، إذ قد يصل المرشح إلى نتيجة صحيحة بمساعدة هذه الأدوات، من دون أن تعكس النتيجة وحدها مدى فهمه للمشكلة أو قدرته على تقييم الحلول واختيار الأنسب منها.