How does AI recruitment influence satisfaction among student job-seekers? The role of self-efficacy as a moderator and mediator

Abstract

Introduction. Companies have recently begun to use Artificial Intelligence (AI) technology for recruitment. Job seekers are then analysed and recruited by AI interview systems. However, there is a lack of studies on the relationship between AI recruitment and job seekers. Aims. This study aims to analyse job seekers’ perception of AI recruitment expected value, to investigate how to improve job seeker satisfaction under the AI recruitment technology, and to explore the expectations of job seekers in the AI recruitment process. Besides, self-efficacy serves as a moderator and mediator in the relationship between perception of AI recruitment expected value and job seeker satisfaction. Aims. This study aims to analyse job seekers’ perception of AI recruitment expected value, to investigate how to improve job seeker satisfaction under the AI recruitment technology, and to explore the expectations of job seekers in the AI recruitment process. Methodology and research method. A sample of 254 student job seekers was collected for data analysis. Self-efficacy serves as a moderator and mediator in the relationship between perception of AI recruitment expected value and job seeker satisfaction. Through factor analysis, the study classified and named each dimension of perception of AI recruitment expected value and self-efficacy. Perception of AI recruitment expected value is divided into full participation, process flexibility and file diversity. Self-efficacy is divided into positivity and confidence. Next, statistical analysis was then performed to test the hypotheses. Results. The findings show that (1) the process flexibility is positively correlated with job seeker satisfaction; (2) positivity has a moderating effect on full participation and job seeker satisfaction; (3) confidence has a moderating effect on process flexibility and job seeker satisfaction; (4) positivity and confidence serve as mediators the relationship between perception of AI recruitment expected value and job seeker satisfaction. Scientific novelty. The current study helped to develop new scales to measure the constructs related to AI recruitment. Practical significance. The findings provide us with information to improve job seeker satisfaction in AI recruitment. Companies provide AI recruitment maps before recruiting, give job seekers greater flexibility in the process, and finally produce recruitment results quickly after the job search and provide feedback from AI analysis.

Введение. Компании недавно начали использовать технологию искусственного интеллекта (ИИ) в рекрутинге. Затем людей, ищущих работу, анализируют и принимают на работу, используя технологии ИИ. Однако проводится недостаточно исследований по вопросу о взаимосвязи между подбором сотрудников с использованием ИИ и лицами, ищущими работу. Цель исследования – проанализировать восприятие соискателями ожидаемой ценности рекрутинга ИИ, изучить, как повысить удовлетворенность соискателей с помощью технологии найма ИИ, а также изучить ожидания соискателей в процессе найма ИИ с использованием технологии ИИ. Методология и методы исследования. Для анализа данных была сделана выборка из 254 студентов, ищущих работу. Самоэффективность служит модератором и посредником в отношениях между восприятием ожидаемой ценности набора ИИ и удовлетворенностью работой соискателями. С помощью факторного анализа авторы исследования классифицировали и дали название каждому аспекту восприятия ИИ относительно ожидаемой ценности и самоэффективности. Восприятие ожидаемой ценности найма ИИ включает полное участие, гибкость процесса и возможность загружать разнообразные файлы. Самоэффективность включает позитивность и уверенность. Затем был проведен статистический анализ для проверки гипотез. Результаты. Результаты показывают, что 1) гибкость процесса положительно коррелирует с удовлетворенностью соискателей; 2) позитивность оказывает сдерживающее влияние на полное участие и удовлетворенность соискателей; 3) уверенность оказывает сдерживающее влияние на гибкость процесса и удовлетворенность соискателей; 4) позитивность и уверенность служат посредниками в отношениях между восприятием ожидаемой ценности найма ИИ и удовлетворенностью соискателя. Научная новизна. Настоящее исследование помогло разработать новые шкалы для измерения конструктов, связанных с ИИ в рекрутинге. Практическая значимость. Полученные данные дают нам информацию для повышения удовлетворенности соискателей при найме с использованием ИИ. Компании предоставляют карты рекрутинга с помощью ИИ перед наймом, дают соискателям большую гибкость в процессе и, наконец, быстро предоставляют результаты рекрутинга после поиска работы и предоставляют отзывы об анализе с помощью ИИ.