71 % des recruteurs indiens utilisent l'IA pour trouver des talents négligés, mais les lacunes de compétences et les applications générées par l'IA empêchent l'embauche, ce qui entraîne une utilisation accrue de l'IA malgré les préoccupations de partialité. 71% of Indian recruiters use AI to find overlooked talent, but skill gaps and AI-generated applications hinder hiring, prompting more AI use despite bias concerns.

Un rapport LinkedIn montre que 71 % des recruteurs indiens utilisent maintenant l'IA pour trouver des candidats qualifiés négligés en raison de biais d'embauche traditionnels, ce qui améliore la compréhension des capacités et accélère l'embauche. A LinkedIn report shows 71% of Indian recruiters now use AI to find skilled candidates overlooked due to traditional hiring biases, boosting insight into abilities and speeding up hiring. Malgré cela, 74 % ont du mal à trouver des candidats qualifiés, en partie en raison d'une augmentation des demandes d'AI et des lacunes dans les compétences. Despite this, 74% struggle to find qualified applicants, partly due to a rise in AI-generated applications and skill gaps. La moitié des personnes font face à une pression pour expliquer l'utilisation de l'IA dans l'embauche, et les plans de conduite pour étendre l'IA dans le pré-screening. Half face pressure to explain AI use in hiring, driving plans to expand AI in pre-screening. Bien que des outils comme l'adjoint à l'embauche visent à appuyer le jugement humain et à améliorer l'équité, des préoccupations persistent quant aux préjugés dans l'IA formés à l'égard des données biaisées, soulignant la nécessité de mesures de protection dans le contexte d'un changement structurel vers l'embauche axée sur l'IA. While tools like Hiring Assistant aim to support human judgment and improve fairness, concerns persist over bias in AI trained on skewed data, highlighting the need for safeguards amid a structural shift toward AI-driven hiring.