Was passiert, wenn Online-Jobbewerber anfangen, LLMs zu verwenden? Es ist nicht gut. 1. Vor LLMs sagt die Qualität des Anschreibens etwas über die Qualität Ihrer Arbeit aus, und ein gutes Anschreiben bringt Ihnen einen Job 2. LLMs verwischen das Signal, und die Nachfrage der Arbeitgeber sinkt 3. Das Modell deutet darauf hin, dass hochqualifizierte Arbeiter am meisten verlieren 1/n

Im April 2023 wurde es für Arbeitnehmer möglich, KI in ihren Bewerbungsschreiben zu verwenden. Arbeitgeber können nicht sehen, ob sie das Tool verwendet haben. Die Zeit, die benötigt wird, um eine Bewerbung einzureichen, sinkt, mit einem großen Anstieg der Bewerbungen, die weniger als 30 Sekunden in Anspruch nehmen.

Ein Maß für die Qualität des Bewerbungsschreibens – wie sehr die E-Mail des Freelancers auf das spezifische Stellenangebot zugeschnitten ist – steigt erheblich an. 3/

In der Zeit vor LLM waren Personen mit qualitativ hochwertigeren Bewerbungsschreiben viel wahrscheinlicher, den Job zu bekommen. Nach LLM ist die Qualität des Bewerbungsschreibens als Signal nutzlos, sodass sie die Einstellung überhaupt nicht beeinflusst. Beachten Sie, dass die gesamte Einstellungsrate ebenfalls stark sinkt. 4/

Ich denke, was passiert, ist, dass Unternehmen von KI-Anwendungen überflutet werden und nicht unterscheiden können, wer gut ist – und entscheiden, dass es einfach nicht wert ist, es zu versuchen. Ich spüre das ganz besonders in Bezug auf Anfragen von potenziellen Studenten / @devdatalab Bewerbern! 5/

Wir können auch sehen, dass die Qualität des Bewerbungsschreibens die Qualität der Arbeiter nicht mehr vorhersagt – das Ergebnis ist eine 5-Sterne-Bewertung vom Arbeitgeber. Der Koeffizient für das Signal geht in der Post-LLM-Ära gegen null.

Eine andere Sichtweise: Die Qualität von Bewerbungsschreiben steigt mit LLMs erheblich, während P(hired | gutes Schreiben) erheblich sinkt.

Ich tweeten aus Prinzip keine strukturellen Modelle, aber das Modell der Autoren zeigt, dass LLMs Jobs von hoch- zu niedrigqualifizierten Arbeitern verlagern. Unklar, ob die abgeschlossenen Jobs schlechter sind, aber ich denke, es gibt weniger abgeschlossene Jobs. 8/

Verfluchtes Diagramm für alle, die Stellenbewerbungen oder Förderanträge lesen. 9/

Super interessantes Papier, das ganze hier lesen: Jesse Silbert ist auf dem Arbeitsmarkt für Wirtschaftswissenschaftler. Einige zusätzliche Gedanken. 10/

Es ist für mich verrückt, dass es so einfach für Bewerber gemacht wurde, dies zu tun. Es scheint mir offensichtlich, dass es für Unternehmen schrecklich wäre! (Obwohl das Modell der Autoren damit nicht wirklich übereinstimmt.) 11/

Vielleicht werden sie eine kostenpflichtige Stufe einführen, bei der Unternehmen sehen können, wer LLMs verwendet hat. Heh, dann können sie Bewerber für den Zugang zu LLMs zur Kasse bitten und dann Unternehmen Gebühren berechnen, um diese Bewerber von der Berücksichtigung auszuschließen. 12/

Im Gleichgewicht wäre es für Unternehmen von großem Wert, ein anderes Signal für die Qualität von Kandidaten zu finden. Die Berufserfahrung und die Bewertung scheinen immer noch gut zu funktionieren. Aber das Gesetz von Goodhart wird auf jede neue Screening-Methode zutreffen, insbesondere wenn LLMs sie ausnutzen können. 13/

Es ist für Unternehmen schwierig, Hochschulabsolventen einzustellen – die Noteninflation macht es schwer, die guten Studenten zu finden, und jetzt sind auch Bewerbungsschreiben nutzlos. Wir könnten mehr Probezeiten sehen. Arbeite einen Monat lang mit jemandem, dann kannst du ein *ausgezeichnetes* Signal für ihre Qualität erhalten. 14/

Lies das Papier! @SilbertJesse ist auf X.

Lies das Papier! @SilbertJesse ist auf X und Anais Galdin ist auf BlueSky

Die Autoren sind Jesse Silbert und Anais Galdin. Lies das Papier!