HackerRank AI-interjúrobotja már félmillió tesztet vezetett le

A HackerRank, a fejlesztők értékelésére és felvételére szakosodott platform, hétfőn tette általánosan elérhetővé Chakra nevű AI-ügynökét. A szoftver hat hónapos bétaidőszak után kerül bevezetésre, és már több mint 500 000 interjút bonyolított le tesztelés során. A cég szerint az új rendszer nem csupán a válaszokat értékeli, hanem a jelölt gondolkodási folyamatait, kritikai gondolkodását és „AI-fluency”-jét is méri — közölte a TechCrunch.

A Chakra interjúk célja, hogy a hagyományos kódolási tesztek helyett a valós feladatokhoz hasonló helyzeteket szimuláljon. A jelöltek egy valós kód-repositóriummal dolgoznak egy AI-asszisztenssel felszerelt felületen. Az AI képes követő kérdéseket feltenni, például hogy a jelölt miért egy adott megközelítést választott, vagy hogyan változna a megoldás egy új megkötés esetén. A HackerRank szerint ez az új módszer a korábbi, háromlépcsős toborzási folyamatot (recruiter screen, otthoni feladat, mérnöki interjú) egyetlen Chakra-interjúba sűríti.

A HackerRank tapasztalatai szerint az AI-eszközök hozzáférése a jelöltek számára nem növeli a csalás lehetőségét. Éppen ellenkezőleg, a Chakra-interjúkban 70-80%-kal alacsonyabb volt a gyanús tevékenységekre utaló jelzések aránya a hagyományos HackerRank-értékelésekhez képest. Vivek Ravisankar, a HackerRank társalapítója és vezérigazgatója szerint ez azért van, mert a jelölteknek már nem áll érdekükben titokban külső eszközöket használni, ha az AI maga is elérhető a feladat megoldásához.

A cég, amely korábban főként kódolási kihívásokra építette üzletét, most az AI-alapú értékelésre helyezi a hangsúlyt. Ravisankar szerint az AI elavulttá tette a korábbi mérési módszereket, és a Chakra jelenti a jövőt a fejlesztők felvételében. Az AI-alapú értékelés azonban új kérdéseket is felvet a döntéshozatalban. A HackerRank hangsúlyozza, hogy a Chakra pontszámokat ad, de a végső döntést emberi interjúztatók hozzák meg, akik több időt fordíthatnak a jelölt személyes megítélésére és a céggel kapcsolatos kérdések megválaszolására.

Ravisankar szerint az AI, ha megfelelően van beállítva, kevésbé elfogult, mint az emberi interjúztatók, mivel egységesen tudja alkalmazni az előre meghatározott kritériumokat. Azonban az automatizált rendszerek is örökölhetnek vagy felerősíthethetnek elfogultságokat a felhasznált adatokból és modellekből, ami már szabályozási figyelmet is kiváltott.

New York City például előírja az automatizált toborzási eszközök független auditálását és a jelöltek tájékoztatását. Ravisankar elismerte, hogy a toborzás szabályozott terület, és a HackerRank figyelembe vette ezeket a követelményeket a Chakra fejlesztése során.