AI-Interview für Instant-Nudeln

Was ist ein AI-Interview für Instant-Nudeln?

Das Instant-Nudel-AI-Interview ist ein unternehmensweites AI-basiertes Video-Interview- und Talentbewertungssystem, das von Beijing Avocado Technology Co., Ltd. entwickelt wurde. Es dient hauptsächlich dazu, die erste Auswahl der Bewerber in großen Mengen zu erleichtern, die Zusammenarbeit bei den Interviews zu verbessern sowie den Rekrutierungsprozess zu automatisieren.

Es ist mit dem intelligenten Rekrutierungssystem von Convenience Noodles sowie Convenience Noodles Job Broadcasting verbunden und umfasst die Bereiche Kandidatenbeschaffung, Online-Bewerbungen, Vorstellungsgespräche, Bewertung, Einstellung sowie Datenanalyse.

Hauptfunktionen

KI-Video-Interview

• Kandidaten können zu den von dem Unternehmen vorgeschriebenen Zeiten über das Mobilgerät ein Online-Videointerview durchführen, wodurch der Druck, Termine einheitlich zu vereinbaren, verringert wird.
• Das System berücksichtigt die Anforderungen des Jobs und kann aufgrund der Antworten der Kandidaten weitere Fragen stellen.
• Nach Abschluss des Vorstellungsgesprächs wird ein Bewertungsbericht sowie Empfehlungen für den Kandidaten erstellt, die von den Personalern weiter geprüft werden können.

Unternehmensstellenmodelle

• Unternehmen können für verschiedene Positionen eigene Modelle und Auswahlkriterien festlegen, anstatt für alle Positionen dieselben festen Bewertungskriterien zu verwenden.
• Die Seitenbeschreibung besagt, dass das Modell die früheren Entscheidungen der Interviewer lernen kann und die Gewichte der Parameter anhand zunehmender Interviewdaten anpasst.
• Eignet sich für Organisationen mit einer großen Anzahl von Stellen, einer großen Zahl an Bewerbern sowie bereits festgelegten, relativ stabilen Einstellungsstandards.

Bewertung des Vorstellungsgesprächsinhalts

• Für die Inhaltseinschätzung wird Natural Language Processing eingesetzt; auf der technischen Seite wird erwähnt, dass anhand von vortrainierten ALBERT-Modellen unter Verwendung von Systemdaten eine Feinabstimmung vorgenommen wird.
• Die systematische Analyse beantwortet, ob die Antwort zur Frage passt und ob sie vollständig ist, und liefert strukturierte Bewertungsinformationen für das Stellenmodell.
• Die technische Umsetzung verändert sich ständig, und die Beschreibung von ALBERT darf nicht als die einzige Modellversion für die aktuelle Umgebung aller Kunden angesehen werden.

Bewertung von Aussehen, Stimme und Ausdruck

• Durch die Kombination von Computervisierung und Spracherkennung werden Aspekte wie Aussehen, Stimmung, Sprechtempo, Inhaltstiefe, Flüssigkeit sowie die Qualität der Mandarin-Sprache analysiert.
• Diese Dimensionen können von der Ausrüstung, dem Netzwerk, dem Akzent, Behinderungen, dem kulturellen Hintergrund und den Umständen des Vorstellungsgesprächs beeinflusst werden.
• Entscheidungen bezüglich der Einstellung von Personen mit hohem Risiko sollten nicht allein auf automatischen Bewertungen beruhen; es ist eine manuelle Überprüfung sowie ein angemessenes Rechtsbehelfsverfahren erforderlich.

Intelligente Personalverwaltung

• Unterstützung bei der Konfiguration des Prozesses von der Bewerberauswahl über die Bewertung bis zur Einstellung sowie Reduzierung wiederholender Aufgaben durch Automatisierung.
• Es werden mehrstufige Berechtigungen für verschiedene Abteilungen, ein Rekrutierungs-Board sowie eine videobasierte Talentdatenbank bereitgestellt, um die Zusammenarbeit zwischen Personalabteilungen und Geschäftsbereichen zu erleichtern.
• Interne und externe Empfehlungen, Überprüfung auf Doppelungen unter Bewerbern sowie Prozessdaten können zentral verwaltet werden – geeignet für den Massenrecruiting über mehrere Kanäle.

Live-Rekrutierung und Campus-Präsentationen

• Unternehmen können Live-Übertragungen, Interaktionen, Wiedergaben, Online-Bewerbungen sowie AI-gestützte Vorstellungsgespräche einrichten.
• Kandidaten können ihre Bewerbung direkt im Live-Stream einreichen und ein Vorstellungsgespräch beantragen; die Unterlagen werden in das Rekrutierungssystem eingepflegt.
• Das Live-Überwachungsbrett kann Daten zu Zuschauern, Terminbuchungen und Vorstellungsgesprächen erfassen, um die Rekrutierungsaktivitäten zu analysieren.

Eingabe, Verarbeitung und Ausgabe

Prozesse im Unternehmen

1. Mit den Vertriebs- und Implementierungsteams die Anzahl der benötigten Stellen, die Zielgruppe der Kandidaten, den Rekrutierungsprozess, die Bewertungskriterien, die Systemintegration sowie die Compliance-Anforderungen klar definieren.
2. Wählen Sie repräsentative Stellen aus, um POC durchzuführen, ordnen Sie legale und verfügbare historische Bewertungen von Vorstellungsgesprächen, und überprüfen Sie, ob es systematische Verzerrungen in den Beispielen gibt.
3. Einstellungen zu Stellenproblemen, Nachfragen zur Logik, Ausschlusskriterien, manuelle Überprüfungsstufen und Abteilungsbefugnisse.
4. Erklären Sie den Kandidaten die Verwendung von Videos, Audiodateien, automatischer Bewertung sowie Daten, holen Sie die notwendigen Genehmigungen ein und bieten Sie angemessene Alternativen an.
5. Nach einem Testbetrieb in kleinem Umfang werden die Ergebnisse der KI mit manuellen Überprüfungen verglichen, um Fehler sowie ungerechte Auswirkungen nach Gruppe, Position und Gerät zu prüfen.
6. Nach der offiziellen Einführung werden das Audit-Modell, die Aufbewahrungsfristen, die Protokolle der Einsprachen sowie die Ergebnisse der Einstellung kontinuierlich überwacht, um zu vermeiden, dass die Noten als einziger Entscheidungsfaktor herangezogen werden.

Typische Rekrutierungsszenarien

Pläne und Preise

Auf der öffentlichen Seite werden keine Angaben zu der Mindestbestellmenge, dem Preis pro Interview, der Anzahl der gleichzeitigen Anfragen, der Laufzeit des Vertrags oder der Rückerstattungspolitik gemacht. Der Verkäufer muss daher je nach Stelle und Einsatzbereich ein Angebot erstellen.

Plattformen und Integration

• Kandidaten können über das H5-Format auf Mobilgeräten eine Online-Bewerbung einreichen und an Video-Interviews teilnehmen, während die Unternehmensverantwortlichen über das Rekrutierungssystem zusammenarbeiten.
• Es wird die WeChat-, DingTalk- und Feishu-Anwendungsanbieter sowie das H5-Ecosystem vorgestellt, die für die Stellensuche, Kommunikation und Geschäftsverbindungen genutzt werden können.
• Die Algorithmenfähigkeiten bieten standardisierte API-Dokumentationen, doch auf der öffentlichen Seite sind weder Anträge auf Zugang zu Schlüsseln möglich, noch gibt es detaillierte Beschreibungen der Schnittstellen oder die Möglichkeit, ein SDK herunterzuladen.
• Es wurden bisher keine offiziellen Einträge in GitHub, Open-Source-Lizenzen oder unabhängigen natives App-Stores bestätigt.

Hinweise zur Datensicherheit und Privatsphäre

• Die Plattform behauptet, 24/7-Technikunterstützung, Notfallwiederherstellung in anderen Standorten sowie mehrfache Backups in verschiedenen Orten anzubieten. Zudem werden wichtige Informationen verschlüsselt und anonymisiert.
• Auf der öffentlichen Seite wird kein einheitlicher Aufbewahrungszeitraum für Videos, Audiodateien, Lebensläufe, Bewertungen sowie Daten zur Ausbildung der Kandidaten festgelegt.
• Der vollständige Ablauf für Kandidaten, um selbst Zugriff zu erhalten, Korrekturen vorzunehmen, Daten zu löschen, die Nutzung für Schulungen zurückzuziehen sowie Beschwerden bezüglich der Bewertung einzureichen, ist derzeit noch nicht bestätigt.
• Unternehmen sollten in Verträgen und Datenverarbeitungsvereinbarungen die Verarbeitungszwecke, die Aufgabenteilung, die Zulieferer, die Speicherorte, die Fristen für die Löschung sowie die Meldung von Sicherheitsvorfällen klar festlegen.
• Die Analyse von Videos, Audioinhalten, Emotionen und Verhaltensweisen ist äußerst sensibel; daher müssen gemäß den geltenden Gesetzen sowie den Unternehmensrichtlinien Informationen bereitgestellt, Genehmigungen erteilt und Einflussbewertungen durchgeführt werden.

Algorithmen-Gerechtigkeit und menschliche Überwachung

• Das Stellenmodell lernt aus früheren Bewerbungsgesprächen, wobei historische Verzerrungen in die Bewertung neuer Kandidaten übertragen werden können.
• Akzent, Sprachgeschwindigkeit, Kameraausstattung, Netzwerkaussetzer, Umgebungsgeräusche und Behinderungen können die Erkennung des Systems beeinflussen und sollten nicht direkt mit den Fähigkeiten für einen bestimmten Job gleichgesetzt werden.
• Unternehmen sollten die Korrelation zwischen den Bewertungen und der tatsächlichen Leistung überprüfen sowie regelmäßig die Bestehensraten und Fehlerquoten der verschiedenen Gruppen vergleichen.
• Wichtige Entscheidungen bezüglich der Ausschließung und Einstellung sollten einer manuellen Überprüfung, der Dokumentation der Gründe, Erklärungen der Kandidaten sowie Beschwerdemöglichkeiten unterliegen.

Daten der Plattform und Grenzen der Fähigkeiten

• Die Anzahl der im Bereich angezeigten Vorstellungsvideos, die Genauigkeit, die Erfolgsrate bei den Vorstellungsgesprächen sowie die Geschwindigkeit des Verfahrens sind Angaben, die von der Plattform selbst bereitgestellt werden. Sie stellen keine Garantie für die Ergebnisse bei allen Unternehmen dar.
• Aufgrund unterschiedlicher Positionen, Regionen, Qualität der Stichproben sowie Rekrutierungsverfahren muss die Leistung des Modells anhand der eigenen Daten und der eigenen Kundenbasis erneut überprüft werden.
• Echtzeit-Fragen und personalisierte Empfehlungen können eine strukturierte Vorstellungsgesprächsstruktur, das Urteilsvermögen qualifizierter Interviewer sowie die Überprüfung der Lebensläufe nicht ersetzen.
• Die vollständige Automatisierung der Auswahl von Lebensläufen zur Einstellung kann Fehler verstärken; an entscheidenden Stellen sollte eine manuelle Überprüfung vorgesehen werden.

Für Unternehmen geeignet

• Jedes Jahr müssen Unternehmen in den Bereichen Logistik, Fertigung, Einzelhandel und Dienstleistungen mit einer großen Anzahl von Bewerbern für ähnliche Positionen umgehen.
• Ein Personalrekrutierungsteam, das für Präsentationen an Schulen in verschiedenen Regionen, Online-Bewerbungen sowie eine erste Auswahl der Bewerber zuständig ist.
• Konzernstrukturen, die mehrere Abteilungen mit entsprechenden Befugnissen, einheitliche Standards für Fachkräfte sowie eine Datenbank mit Videoaufnahmen von Fachkräften benötigen.
• Dienstleister, die AI-Interviews über APIs oder eigene Marken in bestehende Rekrutierungssysteme integrieren möchten.

Häufige Fragen

Ist das AI-Interview für Nudeln für Bewerber oder für Unternehmen?

Die Hauptkunden sind Unternehmen, die Personal einstellen, sowie Personalvermittlungsagenturen. Die Bewerber nehmen an den Vorstellungsgesprächen über die für das Unternehmen bereitgestellten mobilen Tools teil.

Wird das System aufgrund der Antwort weitere Fragen stellen?

Ja, auf der Produktseite werden klar Möglichkeiten für sofortige Nachfragen auf der Grundlage der Antworten angeboten, und es werden Bewertungsinformationen unter Verwendung des Stellenprofils erstellt.

Kann man Kandidaten allein aufgrund der AI-Bewertung ausschließen?

Es wird nicht empfohlen, da die automatische Bewertung von Datenverzerrungen und technischen Fehlern beeinflusst werden kann. Wichtige Entscheidungen sollten von ausgebildetem Personal überprüft werden.

Wie viel kostet es?

Ein einheitlicher Preis ist derzeit noch nicht verfügbar. Für POC, Video-Interviews, Rekrutierungs-SaaS-Lösungen, Live-Übertragungen sowie API-Integrationen muss man sich an den Vertrieb wenden, um die Kosten zu erfragen.

Wird eine API bereitgestellt?

Es werden standardisierte API-Dokumentationen sowie Möglichkeiten zur Anbindung von Algorithmen bereitgestellt, doch auf der öffentlichen Seite werden keine vollständigen Dokumente, SDKs oder Self-Service-Schlüssel direkt bereitgestellt.

Wie lange werden die Daten der Kandidaten aufbewahrt?

Auf der öffentlichen Seite wird kein einheitliches Fristenlimit angegeben; Unternehmen müssen in den Einkaufsverträgen sowie in den Datenverarbeitungsvereinbarungen klare Regeln für die Speicherung und Löschung festlegen.

Zusammenfassung

Die AI-Interview-Lösung für Instant-Nudeln vereint Video-Bewertungen, Stellenprofile, den Rekrutierungsprozess, Live-Übertragungen sowie die Verwaltung von Talentdaten zu einer Unternehmensplattform für die Massenrekrutierung.

Der Schwerpunkt bei den Einkäufen sollte auf der Überprüfung der tatsächlichen Qualifikationen der Kandidaten, einer transparenten Informierung der Kandidaten, menschlicher Überwachung, fairen Algorithmen sowie dem Lebenszyklus der Daten liegen – anstatt sich nur auf die von den Plattformen angegebenen Kennzahlen zu konzentrieren.