¿Qué sucede cuando los solicitantes de empleo en línea comienzan a usar LLM? No es bueno. 1. Antes de LLM, la calidad de la carta de presentación predice la calidad de su trabajo, y una buena portada le consigue un trabajo 2. Los LLM eliminan la señal y la demanda de los empleadores cae 3. El modelo sugiere que los trabajadores de alta capacidad son los que más pierden 1/n

En abril de 2023, hizo posible que los trabajadores usaran IA en sus cartas de presentación. Los empleadores no pueden ver si usaron la herramienta. El tiempo dedicado a enviar una solicitud disminuye, con un gran aumento en las aplicaciones que tardaron <30 segundos 2/

Una medida de la calidad de la carta de presentación, cuánto se personaliza el correo electrónico del freelancer para el puesto de trabajo específico, aumenta. 3/

En la era anterior a LLM, las personas con cartas de presentación de mayor calidad tienen muchas más probabilidades de obtener el trabajo. Después de LLM, la calidad de la carta de presentación es inútil como señal, por lo que no afecta la contratación en absoluto. Tenga en cuenta que la tasa total de contratación también disminuye. 4/

Creo que lo que está sucediendo es que las empresas son bombardeadas por aplicaciones de inteligencia artificial y no pueden distinguir quién es bueno y decidir que simplemente no vale la pena intentarlo. ¡Ciertamente siento esto con respecto a las consultas de futuros estudiantes / solicitantes de @devdatalab! 5/

También podemos ver que la calidad de la carta de presentación ya no predice la calidad del trabajador: el resultado es una calificación de 5 estrellas del empleador. Coef en la señal va a cero en la era posterior a LLM.

Otro punto de vista: la calidad de la carta de presentación aumenta mucho con los LLM, mientras que P (contratado | buena carta) baja mucho.

No tuiteo modelos estructurales por principio, pero el modelo de los autores encuentra que los LLM mueven los trabajos de trabajadores de alta calidad a trabajadores de baja calidad. No está claro si los trabajos completados son peores, pero creo que hay menos trabajos completados. 8/

Gráfico maldito para cualquiera que lea solicitudes de empleo o propuestas de subvención. 9/

Artículo súper interesante, lea todo aquí: Jesse Silbert está en el mercado laboral de economía. Algunas reflexiones adicionales. 10/

Es una locura para mí que haya decidido hacer que sea tan fácil para los candidatos a un puesto de trabajo hacer esto. ¡Me parece obvio que sería terrible para las empresas! (Aunque el modelo de los autores realmente no está de acuerdo con esto). 11/

Tal vez creen un nivel de pago en el que las empresas puedan ver quién utilizó los LLM. Je, entonces pueden cobrar a los solicitantes por el acceso a los LLM, y luego cobrar a las empresas para poder excluir a esos solicitantes de la consideración. 12/

En equilibrio, sería muy valioso para las empresas encontrar alguna otra señal de calidad candidata. El historial laboral y la calificación parecen seguir funcionando bien. Pero la Ley de Goodhart se aplicará a cualquier nuevo mecanismo de detección, especialmente si los LLM pueden jugarlo. 13/

Es difícil para las empresas contratar graduados universitarios: la inflación de calificaciones dificulta encontrar buenos estudiantes, y ahora las cartas de presentación también son inútiles. Es posible que veamos más períodos de empleo de prueba. Trabaje con alguien durante un mes, puede obtener una señal *excelente* de su calidad. 14/

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¡Lea el artículo! @SilbertJesse está en X y Anais Galdin está en BlueSky

Los autores son Jesse Silbert y Anais Galdin. ¡Lea el artículo!