HackerRank تطرح Chakra، مُحاوِر توظيف يعمل بالذكاء الاصطناعي

ستطرح HackerRank يوم الاثنين أداة المقابلات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، Chakra، للاستخدام العام بين عملائها، بعد ما يقرب من ستة أشهر من مرحلة الاختبار التجريبي أجرت خلالها الأداة أكثر من 500,000 مقابلة. جرّبت الأداة شركات من بينها Snowflake وSnorkel وCapgemini، إلى جانب اختبارات داخلية أجرتها HackerRank نفسها. وتخدم الشركة الناشئة، التي تضم بالفعل أكثر من 3,000 عميل من الشركات من بينها Amazon وNvidia وClay وReplit، قطاع تقييم الشيفرة البرمجية الذي بنت عليه أعمالها عبر اختبارات تقنية، لكنها تقول إن الذكاء الاصطناعي جعل ذلك النموذج السابق أقل فاعلية في قياس القدرة الهندسية.

صُممت مقابلة Chakra لتبدو أقرب إلى أداء العمل الفعلي منها إلى اختبار برمجي تقليدي. يحصل المرشح على مهمة تتعلق بمستودع شيفرة حقيقي ويعمل عليها داخل لوحة عمل تضم مساعداً يعمل بالذكاء الاصطناعي؛ وأثناء عمل المرشح، يمكن لـChakra أن يطرح أسئلة متابعة، مثل سبب اختياره نهجاً معيناً على آخر أو كيف ستتغير حلّه في ظل قيد جديد. وقال المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي Vivek Ravisankar إن الأداة تهدف إلى تقييم ليس فقط ما إذا كان المرشح يصل إلى الإجابة الصحيحة، بل الحكم الذي يقف خلفها، بما في ذلك ما يسميه “الطلاقة في الذكاء الاصطناعي” — أي مدى قدرة المرشح على صياغة المشكلة للذكاء الاصطناعي، وتقييم نتائجه، وتوجيهه نحو الحل. وقال: “كان النمط السابق للتقييم يقوم على تقييم المُخرج النهائي”، مضيفاً أن الذكاء الاصطناعي يتيح لأي شخص إنتاج نتيجة متقنة، مما يجعل فهم أصحاب العمل للتفكير الذي يقف خلفها أمراً ضرورياً الآن.

وقال Ravisankar إن Chakra تدمج أيضاً ما كان يشكل ثلاث خطوات توظيف منفصلة — مقابلة فحص أولية مع مسؤول توظيف، وتقييم منزلي، ومقابلة متابعة مع مهندس — في مقابلة واحدة. وعلى الرغم من حصول المرشحين على إمكانية الوصول إلى الذكاء الاصطناعي خلال المقابلة، تقول HackerRank إن إشارات النشاط المشبوه كانت أقل بنسبة 70% إلى 80% في مقابلات Chakra مقارنة بتقييماتها التقليدية، إلا أن هذه النسبة تفاوتت تبعاً لعوامل مثل الموقع الجغرافي ومستوى الخبرة. وقال Ravisankar إن منح المرشحين إمكانية وصول مصرح بها إلى الذكاء الاصطناعي يقلل من الحافز لاستخدام أدوات خارجية بشكل سري قد تزودهم بالإجابات.

تأسست الشركة الناشئة على مسرح TechCrunch Disrupt عام 2012، وهي مدعومة من Y Combinator، وتخدم اليوم مجتمعاً يضم أكثر من 30 مليون مطوّر حول العالم. صُممت Chakra لتقييم المرشحين لا لاتخاذ قرار التوظيف النهائي، الذي قال Ravisankar إنه يبقى بيد البشر؛ فالذكاء الاصطناعي يمكنه تطبيق معايير صاحب العمل باتساق، في حين يخصص القائمون على المقابلات من البشر وقتاً أكبر لتقييم التوافق مع الفريق والإجابة عن أسئلة بشأن الشركة والدور الوظيفي. لكن تطبيق المعايير نفسها باتساق لا يجعل النظام خالياً من التحيز — فأدوات التوظيف الآلية قد ترث أو تضخّم التحيز الكامن في البيانات والمعايير المستخدمة لبنائها، وتفرض جهات تنظيمية من بينها مدينة نيويورك فعلياً عمليات تدقيق للتحيز وإشعاراً للمرشحين بشأن بعض أدوات قرارات التوظيف الآلية، وهو مطلب أقرّ Ravisankar بأن HackerRank اضطرت إلى الاستعداد له.

لماذا يهم

مع تزايد دور الذكاء الاصطناعي في تقييم المرشحين لا في مجرد مساعدتهم، يواجه أصحاب العمل سؤالاً أكثر صعوبة: إلى أي مدى يمكن تفويض قرار التوظيف لخوارزمية، حتى لو وصفتها الجهة المطورة بأنها أقل تحيزاً من المقيّم البشري.