Artificial Intelligence for innovating recruitment and selection processes: evidence from Scandinavian companies

Abstract

Kunstig Intelligens (KI) kan være en drivkraft for innovasjon og endring innen kunnskapsutvikling, koordinering og beslutningstaking for organisasjoner. KI-teknologi kan bli brukt til å automatisere repetitive arbeidsoppgaver og til å styrke menneskelige beslutninger gjennom for eksempel mønstergjenkjenning. Dette kan igjen bidra til å skape konkurransemessige fordeler for selskaper som klarer å utnytte potensialet som ligger i KI-teknologi. Derimot er det uklart hvordan KI muliggjør innovasjon innen HR (fra engelsk Human Resources, menneskelige ressurser) og hvordan disse handlingsmulighetene kan bli virkeliggjort. Følgelig finnes det en kunnskapsmangel om hvordan KI muliggjør ulike handlinger innen rekruttering og selektering av jobbkandidater. Denne studien tar for seg samhandlingen mellom KI-teknolog, som for eksempel androgyne intervjuroboter, maskinlæringsalgoritmer og bemanningsassistenter, og nøkkelaktører som jobber i selskaper som tilbyr HR-tjenester. Datainnsamlingen baserer seg på prinsippene fra forskningsmetoden Grounded Theory og består av semi-strukturerte intervjuer samlet inn fra syv forskjellige skandinaviske selskap. Affordance-acutalization teori har blitt brukt som veiledning for dataanalysen og har avdekket fire spesifikke affordanser i selektering og fire affordanser i rekruttering. KI kan bli brukt til å automatisere oppgaver som for eksempel gjennomføring av intervjuer, datainnsamling om adferdsmønster på nett og fasilitering av nettbaserte jobbsøkingsprosesser. Dette kan blant annet bidra til å legitimere ansettelsesbeslutninger ved å evaluere jobbkandidater basert på deres individuelle kompetanser og evner. Resultatet fra denne studien forklarer hvordan AI endret interne prosesser og bidro til mer rettferdige og objektive rekrutterings- og selekterings-prosesser. Studien bidrar til å øke forståelsen av Affordance-Actualization-teori innen HR gjennom å forklare førsteorden og andreorden affordanser og aktualiseringene av disse. Til slutt legges det frem en veiledning for hvordan aktører kan kombinere menneskelig og organisatorisk kapital med KI for å oppnå konkurransedyktighet.

Artificial Intelligence (AI) has brought rapid innovations and is likely to substantially change the modus operandi for knowledge creation, coordination, and decision-making in organizations. AI has been extensively used for automating mundane tasks and for augmenting human abilities such as identifying imperceptible patterns. This might create new opportunities for gaining competitive advantage. However, it is not clear how AI affords innovation in human resources (HR) and how to actualize the action possibilities. Therefore, there is a lack of knowledge about AI affordances-actualization while recruiting and selecting potential candidates. This study investigated the interactions between AI technology such as androgynous robots, collaborative filtering models, AI-staffing assistants and key actors working in companies that offer HR services. Building on Grounded Theory, semi-structured interviews have been collected from seven case studies in Scandinavian countries. Affordance-Actualization theory guided the data analysis and extracted four specific affordances from selection and four affordances from recruitment processes. AI has the ability to automate repetitive actions such as conducting interviews using robots, collecting online behavioral information, and facilitating online job applications and to augment the legitimacy of hiring decisions and ranking candidates based on their competences and abilities. The results explain how AI innovated internal processes and contributed to unbiased and fair recruitment and selection processes. This study advanced the current understanding of the Affordance-Actualization theory in human resource management by explaining the second-order and first-order affordances and their actualization. Lastly, it provided guidance to practitioners to combine human and organizational capital with AI to stay competitive.