स्वचालित हायरिंग एल्गोरिदम कैसे चुपचाप वैश्विक श्रम संकट को और गहरा कर रहे हैं

इस तकनीकी बहिष्कार का पैमाना चौंकाने वाला है। 2021 के एक ऐतिहासिक अध्ययन में, हार्वर्ड बिजनेस स्कूल के शोधकर्ताओं ने ऐसे लोगों की बढ़ती आबादी की पहचान की, जिन्हें उन्होंने 'छिपे हुए कर्मचारी' (hidden workers) कहा। उनके डेटा से पता चला कि अकेले अमेरिका में, काम करने के लिए तैयार और इच्छुक 2.7 करोड़ से अधिक लोगों को 'एप्लिकेंट ट्रैकिंग सिस्टम' द्वारा नियमित रूप से बाहर कर दिया जाता है। लगभग सभी फॉर्च्यून 500 कंपनियों द्वारा इस्तेमाल किए जाने वाले ये डिजिटल प्लेटफॉर्म कठोर स्क्रीनिंग मापदंडों का उपयोग करते हैं। ये सिस्टम रोजगार में छह महीने के गैप या किसी विशिष्ट कीवर्ड के न होने जैसी छोटी सी कमी के लिए उम्मीदवारों को स्वचालित रूप से खारिज कर देते हैं। सबसे आसान मैच को प्राथमिकता देकर, कॉर्पोरेट एल्गोरिदम व्यावहारिक रूप से कंपनियों को श्रम बल के एक बहुत बड़े हिस्से से दूर कर रहे हैं।

यह समस्या केवल अमेरिकी अर्थव्यवस्था तक सीमित नहीं है। ब्रिटेन और पूरे यूरोपीय संघ में श्रम अर्थशास्त्रियों ने इसी तरह के पैटर्न देखे हैं जहां डिजिटल गेटकीपर गैर-पारंपरिक करियर पथ (non-traditional career trajectories) वाले लोगों को नुकसान पहुंचाते हैं। बहुराष्ट्रीय भर्ती फर्मों के शोध लगातार इस बात पर प्रकाश डालते हैं कि पिछले एक दशक में वैश्विक स्तर पर टैलेंट की कमी ऐतिहासिक ऊंचाई पर पहुंच गई है, लेकिन नौकरी चाहने वालों की संख्या में उस अनुपात में कमी नहीं आई है। असल दिक्कत सॉफ्टवेयर के अंदर है। 2010 के दशक के अंत में, जब जर्मन श्रम बाजार को तकनीकी कर्मचारियों की तत्काल आवश्यकता थी, तब विश्लेषकों ने पाया कि महत्वपूर्ण व्यावसायिक प्रशिक्षण प्राप्त हजारों योग्य उम्मीदवारों को उन सिस्टम द्वारा तुरंत खारिज कर दिया गया जिन्हें केवल मानक विश्वविद्यालय की डिग्री स्वीकार करने के लिए प्रोग्राम किया गया था।

इस भारी अकुशलता का मूल कारण इन एल्गोरिदम के डिजाइन और उपयोग के तरीके में निहित है। अधिकांश कॉर्पोरेट हायरिंग सॉफ्टवेयर एक रक्षात्मक आधार पर बनाए गए हैं। इन सिस्टम को नई प्रतिभाओं को खोजने या ट्रान्सफरेबल स्किल्स की पहचान करने के लिए डिजाइन करने के बजाय, उम्मीदवारों को बाहर करने (screen out) के लिए प्रोग्राम किया जाता है, ताकि थके हुए रिक्रूटर्स के लिए हजारों आवेदनों को कम करके कुछ मुट्ठी भर आवेदनों तक लाया जा सके। इसे हासिल करने के लिए, कंपनियां बेहद विशिष्ट और अक्सर अवास्तविक आवश्यकताएं डालती हैं, जो सटीक जॉब टाइटल, बिना रुके रोजगार के इतिहास और विशिष्ट शैक्षिक पृष्ठभूमि की मांग करती हैं। यदि किसी अत्यधिक सक्षम मैनेजर ने परिवार की देखभाल के लिए एक साल की छुट्टी ली है, तो सॉफ्टवेयर वफादारी या अनुकूलन क्षमता को नहीं पहचानता। यह केवल रोजगार के इस गैप को एक अस्वीकार्य जोखिम के रूप में चिह्नित करता है और सक्रिय कतार से उस रिज्यूमे को हटा देता है। एल्गोरिदम केवल उन प्रोग्रामरों द्वारा तय किए गए बाइनरी नियमों को समझता है, जिनका अक्सर कार्यस्थल की वास्तविक दैनिक जरूरतों से कोई लेना-देना नहीं होता है।

इस कठोर स्वचालन पर अत्यधिक निर्भरता के परिणाम मानव संसाधन विभाग से कहीं आगे तक फैलते हैं। व्यवसायों के लिए, इसका तत्काल प्रभाव यह होता है कि पद लंबे समय तक खाली रहते हैं, जो सीधे उत्पादकता को नुकसान पहुंचाता है और कॉर्पोरेट नवाचार को रोकता है। खाली पदों की भरपाई के लिए टीमों को भारी काम का बोझ उठाने के लिए मजबूर किया जाता है, जिससे कर्मचारियों में थकावट बढ़ती है और वे नौकरी छोड़ने लगते हैं। इससे हायरिंग एल्गोरिदम को और भी अधिक असंभव मांगें मिलने लगती हैं। व्यापक आर्थिक पैमाने पर, यह स्थिति अत्यधिक सक्षम लेकिन लगातार कम रोजगार वाले नागरिकों का एक स्थायी वंचित वर्ग बनाती है। जब योग्य व्यक्तियों को बिना सोचे-समझे काम करने वाले सॉफ्टवेयर द्वारा बार-बार श्रम बाजार से बाहर कर दिया जाता है, तो अर्थव्यवस्थाएं भारी संभावित उत्पादन खो देती हैं, और उपभोक्ता खर्च रुक जाता है। कर्मचारियों पर इसका भावनात्मक प्रभाव भी पड़ता है, जो बिना किसी फीडबैक के डिजिटल शून्यता में सैकड़ों आवेदन भेजते हैं, जिससे गहरी सामाजिक हताशा पैदा होती है।

इस खुद पैदा किए गए संकट से निपटने के लिए व्यवसायों को टैलेंट हासिल करने के अपने नजरिए में एक बुनियादी बदलाव करने की आवश्यकता है। कॉर्पोरेट लीडर्स को प्रॉक्सी-आधारित हायरिंग से दूर जाना चाहिए, जो डिग्री और बिना रुके काम करने के इतिहास जैसे सख्त पैमानों पर निर्भर करती है। इसके बजाय उन्हें कौशल-आधारित (skills-based) मूल्यांकन की ओर बढ़ना चाहिए। इसका अर्थ है सॉफ्टवेयर को सक्रिय रूप से दोबारा प्रोग्राम करना ताकि वह उम्मीदवारों को बाहर करने के बजाय अंदर लाने का काम करे। दूरदर्शी संस्थानों ने पहले ही इस मॉडल की व्यवहार्यता को साबित करना शुरू कर दिया है। हाल के वर्षों में, IBM जैसी प्रमुख कंपनियों और अमेरिका में मैरीलैंड और पेंसिल्वेनिया सहित कई राज्य सरकारों ने हजारों प्रशासनिक और तकनीकी पदों के लिए बैचलर डिग्री की आवश्यकता को आधिकारिक तौर पर हटा दिया है। ठोस कौशल और वास्तविक क्षमताओं पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अपने डिजिटल फिल्टर को बदलकर, इन संगठनों ने तुरंत उच्च-गुणवत्ता वाले आवेदकों की संख्या में वृद्धि देखी, जो पहले डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स के कारण छिपे हुए थे।

सॉफ्टवेयर को समायोजित करने के अलावा, कंपनियों को हायरिंग प्रक्रिया के शुरुआती चरणों में मानवीय निर्णय को फिर से शामिल करना होगा। तकनीक का उपयोग एक अंधे निष्पादक के रूप में कार्य करने के बजाय, भर्ती प्रक्रिया को बेहतर बनाने के लिए किया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, यह उन अपरंपरागत रिज्यूमे को उजागर कर सकता है जो अलग-अलग इंडस्ट्री में काम करने की क्षमता प्रदर्शित करते हैं। मानव संसाधन पेशेवरों को स्वचालित रूप से खारिज किए गए आवेदनों को पलटने का अधिकार होना चाहिए। इसके अलावा, उन्हें नौकरी के विवरण को फिर से लिखने के लिए समय चाहिए ताकि वे असंभव योग्यताओं की सूची के बजाय किसी भूमिका के वास्तविक दैनिक कार्यों को दर्शा सकें। सर्च के मापदंडों को व्यापक बनाकर, व्यवसाय उन नजरअंदाज किए गए वर्गों तक पहुंच सकते हैं, जिनमें नागरिक जीवन में लौट रहे पूर्व सैनिक, काम पर लौट रहे माता-पिता और असीम लगन वाले ऐसे पेशेवर शामिल हैं जिन्होंने खुद से काम सीखा है।

आधुनिक वैश्विक अर्थव्यवस्था इतनी तेजी से आगे बढ़ रही है कि कठोर और पिछड़ी सोच वाले भर्ती मॉडलों पर भरोसा नहीं किया जा सकता। हालांकि स्वचालन निर्विवाद रूप से कार्यकुशलता का आकर्षण प्रदान करता है, लेकिन अगर यह लगातार गलत परिणाम देता है, तो कार्यकुशलता पूरी तरह से बेकार है। लाखों उत्सुक और सक्षम कर्मचारियों की व्यवस्थित छंटनी आधुनिक व्यापार प्रबंधन की सबसे बड़ी अनावश्यक गलतियों में से एक है। यदि कंपनियां आने वाले दशकों के जनसांख्यिकीय बदलावों और श्रम बाधाओं से बचना चाहती हैं, तो उन्हें अपने चारों ओर बनाई गई इन डिजिटल दीवारों को तोड़ना होगा। सही मायने में कॉर्पोरेट लचीलापन किसी ज्यादा सटीक एल्गोरिदम से नहीं आएगा, बल्कि मानवीय क्षमता की उलझी हुई लेकिन महत्वपूर्ण वास्तविकता को पहचानने, उसका मूल्यांकन करने और उसमें निवेश करने की एक नई इच्छाशक्ति से आएगा।