3 Gefahren in der HR-Technologie, die ein Startup-Unternehmer kennen sollte!
Veröffentlicht: 2019-04-15Der akademische Hintergrund der meisten Personen in der Rekrutierungsfunktion ist normalerweise nicht technisch
Sie fühlen einen Ansturm einer Vielzahl von Fachjargon-geschnürten maschinellen Lern- und KI-Lösungen
Sollte die drei fehlerhaften Vorschläge der HR-Tech-Lösungsanbieter berücksichtigen
Sie sind ein erfolgreicher Unternehmer, Ihr Startup wurde kürzlich finanziert und jetzt müssen Sie „Leute“ in rasender Geschwindigkeit einstellen, um das von den Investoren angestrebte Wachstumsziel zu erreichen. Höchstwahrscheinlich besteht der erste Schritt, den Sie unternehmen werden, darin, einen erfahrenen HR-Lead einzustellen, um Ihre Einstellung und das Wachstum Ihrer Mitarbeiter zu begleiten. Sie werden auch erwarten, dass die Rekrutierungsfunktion Technologie einsetzt, um dem gesamten Prozess Geschwindigkeit, Effizienz und Effektivität zu verleihen.
Hinter der Einführung von HR-Technologie lauern jedoch drei ernsthafte Gefahren, und zwar aus dem einzigen Grund, dass die Rekrutierungsfunktion branchenunabhängig oder mit anderen Worten eine horizontale Funktion sein soll.
Der akademische Hintergrund der meisten Personen in der Rekrutierungsfunktion ist normalerweise Sozialwissenschaften oder Personalmanagement und selten Wissenschaft und Technologie. Daher waren Mitarbeiter in der Rekrutierungsfunktion schon immer auf die Einstellung von Teams für die technische und funktionale Bewertung angewiesen.
Abgesehen von der natürlichen nicht-technischen und horizontalen Natur von Menschen in der Rekrutierungsfunktion gibt es einen Ansturm einer Vielzahl von Fachjargon-geschnürten maschinellen Lern- und KI-Lösungen auf sie. Daher wird empfohlen, dass ein Startup-Unternehmer die drei fehlerhaften Vorschläge der HR-Tech-Lösungsanbieter berücksichtigen sollte.
Maschinenabgleich zwischen Stellenbeschreibung und Lebenslauf
Zwei Gedichte können einen identischen Wortschatz und eine identische Anzahl von Wörtern haben, aber die Bedeutung der beiden Gedichte kann völlig unterschiedlich sein. Ebenso sind Menschen von Natur aus verschieden und repräsentieren durch ihre Lebensläufe auch bei ähnlichen Fähigkeiten abstrakte Eigenschaften.
Daher sollten die HR-Tech-Experten und Startup-Unternehmer verstehen, dass der Versuch, die Dichte bestimmter Wörter im Lebenslauf mit denen in der Stellenbeschreibung abzugleichen, dazu führt, dass die Essenz beider verloren geht.
Wenn in der Stellenbeschreibung beispielsweise nach einem Pferd gesucht wird, das erstklassige Derbys ausführen kann, passt diese Lösung von Natur aus zu kontextuell irrelevanten vielen vierbeinigen Säugetieren wie Maultieren aus der Mongolei, Zebras aus Afrika, vielleicht einem Ross aus Kentucky und so weiter .
Der Grund ist, dass mathematisch gesehen abstrakte, aber wichtigste Eigenschaften eines Kandidaten durch statistisch unbedeutende, meist nur ein oder zwei Wörter im gesamten Lebenslauf repräsentiert werden!
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Obwohl sich diese Methode wie ein Fortschritt anfühlt, belastet sie die Personalbeschaffungsabteilung und die HR-Techniker, um Maultiere und Zebras durch mehrere Screening-Runden auszusondern, was enorm kostspielig und verzögerungsinduzierend ist.
Historische Projektionen auf der Grundlage von Einstellungstrends
Der übliche Instinkt sagt, „warum nicht Leute einstellen, die wir bisher eingestellt haben“. Die Lösung findet ihren Weg in den Lebenslauf von zuvor eingestellten Personen und versucht, ähnliche im Interessentenpool zu finden. Jeder Wirtschaftswissenschaftler wird klarstellen, dass Projektionen auf der Grundlage historischer Trends nur dann gültig sind, wenn alle Umweltvariablen der Vergangenheit auch in der Gegenwart zweifelsfrei gültig sind.
Angesichts des Wirtschaftswachstums, des Wettbewerbs und des Aufkommens neuer Technologien befinden sich sowohl die Kandidaten als auch das Startup und seine Rollen ständig in einem evolutionären Zustand. Big Data oder kein Big Data, der Gedanke an die Verwendung dieser Methode muss entweder sehr sorgfältig geplant oder ganz verworfen werden, damit man nicht von einem Problem wie der Geschlechterdiskriminierung überrascht wird, die durch solche Algorithmen bei Amazon eingeführt wird.
Vergleichen Sie neue Interessenten mit den 10 besten aktuellen Leistungsträgern in der Rolle
Argumentativ scheint dieser Ansatz des maschinellen Abgleichs von Lebensläufen neuer Interessenten mit den 10 besten aktuellen Leistungsträgern in der Rolle ein solider Ansatz und eine gute Idee in Richtung einer automatisierten Lösung zu sein. Bei der Ausführung schleichen sich jedoch einige schwerwiegende Fehler ein.
In den meisten Fällen verfügen Unternehmen zwar über die erhaltenen Lebensläufe dieser 10 besten Mitarbeiter, die 2, 4, 5 oder mehr Jahre älter sein können, während das, was diese 10 derzeit tun, selten als Dokumente verfügbar ist. In diesem Szenario hat die Methode einen ebenso schwerwiegenden Fehler wie die oben beschriebenen „historischen trendbasierten Projektionen“.
Jeder Mensch ist einzigartig und wird durch seinen Kontext in Bezug auf die Fähigkeit definiert, Ergebnisse zu planen, durchzuführen und zu liefern, selbst wenn identische Werkzeuge und Artefakte verwendet werden (ein Ozeanschwimmer ist eine andere Person als ein Poolschwimmer). Ein weiterer Grund, an dieser Methode zu zweifeln, besteht darin, dass sie zwar in Bezug auf Fähigkeiten und Tools recht gut funktioniert, aber die kontextbezogene Assimilation der 10 besten Performer und den anschließenden Vergleich mit neuen Interessenten ignoriert.
Interner Teamansatz
Es kann einen Tech-Startup-Unternehmer geben, der mit ML und KI Produkte entwickelt und erfolgreiche Marktangebote hat. Wenn die Einstellungsteams und Berichtsmanager (Produkt-, Vertriebs-, Technik-, Kundendienstteams) es satt haben, kostspielige und ermüdende Screening-Interviews zu führen, fühlen sie sich motiviert, automatisierte Lösungen für ihr Personalbeschaffungsteam zu entwickeln und anzubieten.
Angesichts der Tatsache, dass nicht-technische Mitarbeiter in der Rekrutierungsfunktion tätig sind, und der nachgewiesenen technischen Fähigkeiten von ML und KI, die mit der Einstellung von Teams verbunden sind, ist es nicht sehr schwierig, die Initiative zu genehmigen und zu budgetieren.
Man kann sich an ein Sprichwort erinnern, dass „Menschen mit einem Hammer in der Hand immer nach Nägeln suchen“. Ohne tiefgreifendes Verständnis des Problems enden diese Initiativen jedoch unweigerlich mit einem der drei oben genannten Ansätze.
Wenn Sie also eine Technologie für die Einstellung evaluieren, stellen Sie sicher, dass Sie explizite Fragen zum Lösungsansatz stellen, den sie verwenden.