Q: Mitä tietoja AI käsittelee?
A: TalentAdoren AI käsittelee rekrytointiprosessin parantamiseen tarvittavia tietoja, mukaan lukien:
Henkilökohtaisesti tunnistettavat tiedot (PII), kuten hakijoiden nimet ja yhteystiedot.
Hakijoiden lähettämät CV:t ja saatekirjeet.
Työnantajien toimittamat työpaikkakuvaukset ja niihin liittyvä tekstisisältö.
Rekrytointitiimien antamat rakenteelliset palautteet ja arviointitiedot.
TalentAdore varmistaa, että kaikki tiedot käsitellään turvallisesti GDPR:n sekä muiden asiaankuuluvien tietosuojamääräysten mukaisesti.
Q: Missä tiedot käsitellään ja säilytetään?
A: Kaikki tiedot käsitellään ja säilytetään EU/ETA-alueella, jotta varmistetaan GDPR:n ja muiden tietosuojamääräysten noudattaminen.
Q: Miten TalentAdore suojaa asiakastiedot LLM-pohjaisten ominaisuuksien käytön yhteydessä?
A:
Kaikki asiakastiedot tallennetaan ja käsitellään TalentAdoren omilla palvelimilla, jotka sijaitsevat EU/ETA-alueella.
Siirrossa ja levossa oleva data on aina salattu alan standardien mukaisilla salausprotokollilla.
Asiakastietoja ei lähetetä LLM-malleille EU:n ulkopuolelle.
AWS Bedrock toimii infrastruktuurikerroksena ja varmistaa tiukat tietoturvakäytännöt. Bedrockin kautta käsitellyt tiedot pysyvät asiakkaan AWS-ympäristössä eikä Anthropic tai AWS tallenna tai käytä niitä mallien kouluttamiseen.
Q: Miten LLM-pohjaisten ominaisuuksien käyttö vaikuttaa GDPR:n noudattamiseen?
A: TalentAdoren LLM-pohjaiset ominaisuudet ovat täysin GDPR:n mukaisia. Kaikki tiedonkäsittely tapahtuu EU:ssa, mikä varmistaa tietosuojamääräysten noudattamisen.
Ei profilointia: TalentAdoren AI ei harjoita profilointia eikä tee päätöksiä, joilla olisi laillisia vaikutuksia tai merkittäviä seurauksia yksilölle. AI toimii rekrytoijien tukena tuottamalla sisältöä (esim. tiivistelmiä ja palautteita) hakijan ja käyttäjän antamien tietojen perusteella.
Ei automaattista päätöksentekoa: LLM-pohjaiset ominaisuudet eivät tee täysin automatisoituja päätöksiä. Kaikki AI:n tuottama sisältö on suunniteltu rekrytoijien tueksi, ja rekrytoija säilyttää täyden päätäntävallan lopullisissa päätöksissä ja viestinnässä.
Tietojen minimointi ja käyttötarkoituksen rajaus: Käsittelemme vain välttämättömiä tietoja ja varmistamme, ettei niitä käytetä muuhun kuin alkuperäiseen tarkoitukseen.
Käyttäjän hallinta: Organisaatiot voivat hallita LLM-pohjaisten ominaisuuksien käyttöä. Ominaisuudet voidaan ottaa käyttöön tai poistaa käytöstä yrityskohtaisesti, jotta ne vastaavat organisaation tietosuojakäytäntöjä.
Q: Mitä tietoja käytetään AI:n kouluttamiseen? Käytetäänkö asiakasdataa?
A: TalentAdore ei käytä asiakasdataa AI-mallien kouluttamiseen. LLM-pohjaiset ominaisuudet hyödyntävät valmiiksi koulutettuja malleja, eikä asiakasdataa tallenneta tai käytetä mallien kehittämistä varten.
Q: Minkälaista LLM (Large Language Model) / AI-teknologiaa TalentAdore käyttää?
A: TalentAdore hyödyntää hybridimallista arkkitehtuuria, jossa AI-palvelut kehitetään pääasiassa sisäisesti. Tämä mahdollistaa joustavuuden, eikä TalentAdore ole sidottu yhteen LLM-toimittajaan. Tällä hetkellä TalentAdore käyttää Anthropicin GPT-teknologioita, jotka ovat käytettävissä AWS Bedrockin kautta.
Q: Mikä on tiedonkäsittelyn perusrakenne?
A:
Tietojen kerääminen: TalentAdore kerää hakemustietoja (esim. CV:t, saatekirjeet, työpaikkailmoitukset) tekstimuodossa TalentAdoren järjestelmän kautta.
Tietojen analysointi: Kontekstuaaliset tiedot käsitellään, ja niistä muodostetaan optimoituja kehotteita (prompteja). Nämä kehotteet lähetetään AI-malleille (AWS Bedrockin kautta Anthropicin GPT-malleille).
Lopputuloksen generointi: AI analysoi syötetyt tiedot ja tuottaa vastauksia, kuten hakijaviestinnän pohjia tai työpaikkailmoituksia.
Käyttäjän esikatselu: Tulokset esitetään rekrytoijalle reaaliajassa tai taustaprosessina (esim. valmiina tiivistelminä tai luonnoksina).
Q: Miten voin luottaa AI:n tuottaman sisällön laatuun, erityisesti hakijaviestinnässä?
A: TalentAdore on rakentanut sääntöpohjaisen arkkitehtuurin, joka ohjaa AI:n tuottamaa tekstiä. Tämä varmistaa, että generointi noudattaa ennalta määrättyjä ohjeita ja parametreja.
Laatuvarmistus: Järjestelmä soveltaa ylimääräisiä tarkistuksia ennen lopullisen tuloksen tuottamista, jotta sisältö pysyy mahdollisimman tarkkana, ammattimaisena ja johdonmukaisena.
Rekrytoijan hallinta: AI toimii rekrytoijan tukena eikä automaattisesti lähetä viestejä ilman käyttäjän hyväksyntää.