Användandet av AI för tekniska tester ökar – hur ska företag förhålla sig? 

Inom IT-rekrytering har tekniska tester och kodtester sedan länge varit ett viktigt moment av rekryteringsprocessen. Med hjälp av tester kan vi på ett tydligare och mer korrekt sätt bedöma IT-kandidatens nivå inom området. Det kan till exempel vara vilken nivå kandidaten har inom olika programmeringsspråk. En viktig faktor är att testet speglar tjänsten som kandidaten söker.  

I takt med AI:s utveckling har dock utmaningar med test tillkommit, där det blir alltmer vanligt att AI används i utförandet av testet. I denna artikel går vi igenom de utmaningar som finns och hur företag kan bygga upp en strategi kring detta.  

Utmaningar med att AI används för tekniska tester

Viktigt att komma ihåg är att AI i sig inte är hotet. Idag är AI ett självklart verktyg i de flesta utvecklares vardag, precis som det blir ett alltmer vanligt verktyg för oss som rekryterare. AI har både gjort techyrken lättare och rent av bättre, då utvecklare kan arbeta ännu mer effektiv och lägga energi på de delar som kräver mänsklig expertis. Samtidigt behöver vi som IT-rekryterare med ett kritiskt öga kunna granska den automatiserade koden, och där blir den verkligt djupa förståelsen för kvalitativ utveckling viktigare än någonsin.

Det finns specifikt två tydliga utmaningar med detta:

Validitet av testresultat

Det blir svårare för rekryterare att verifiera om testresultatet speglar kandidatens egna kunskaper eller om AI har assisterat. Detta kan leda till att företaget gör en felrekrytering, där kandidaten egentligen inte besitter den kunskap som krävs för rollen.

Rättvis testprocess

Det blir mer utmanade att säkerställa en jämställd upplevelse av testerna om vissa kandidater använder AI, medan andra inte har den assistansen. Detta kan skapa en orättvis bild av de kandidater som inte använt AI för testet.

Så kan företag bygga en strategi för detta

Så hur kan företag förhålla sig till detta och bygga en strategi för att genomföra hållbara tester, trots det ökande användandet av AI? AI användandet ser inte ut att minska och därför är det viktigt att istället för att förbjuda AI (för det kommer aldrig vara helt vattentätt) eller slopa tekniska tester, se till att bygga en strategi som förhåller sig till de nya utmaningarna.

Några aspekter att överväga i strategin kan vara:

Anpassa testerna

För att minska risken att AI används för de tekniska testerna, kan det vara bra att se över testerna och dess uppbyggnad. En lösning kan vara att använda mer scenariobaserade och problemlösningsinriktade uppgifter som är svårare att lösa med hjälp av AI.

Genomföra tester i realtid eller sluten miljö

En annan lösning kan vara att kandidaten ska utföra en del av testet i realtid. Det möjliggör att företag direkt kan observera kandidatens förmåga att lösa problem. Det går även att applicera möjligheten att koda i en sluten miljö, dvs ej online. Då kan företag kontrollera att utvecklaren inte har andra flikar uppe. Det går även att lägga in så att det syns hur många gånger kandidaten har copypastat i projektet.

Presentationsmoment som en del av testet

En ytterligare lösning på utmaningarna kan vara att införa en muntlig presentationsdel av testet där kandidaten får förklara hur hen har tänkt när testet löstes. Detta är det absolut lättaste och vanligaste sättet för att undvika en feldömning av testresultatet. Företag kan då ställa följdfrågor om kandidatens lösningar vilket kan ge en mer validerad bild av kandidatens kompetens och förmågor.

Avslutningsvis är det också viktigt att företag sätter sig in i utvecklingen av AI-användandet för tekniska tester. Att ha en förståelse för hur det kan gå till gör att rekryterare lättare kan urskilja om AI har assisterat ett test.

Vill du ha hjälp med IT-rekrytering? Vi har rekryterat IT i över 15 år och har byggt en framgångsrik modell för att nå de passiva kandidaterna. Hör av dig så bokar vi in ett möte!