3 pericole în tehnologia HR, ar trebui să știe un antreprenor startup!
Publicat: 2019-04-15Contextul academic al majorității oamenilor în funcția de recrutare este de obicei non-tech
Se simte o avalanșă a unei varietăți de soluții de învățare automată și de inteligență artificială cu jargon
Ar trebui să țină cont de cele trei propuneri defecte făcute de furnizorii de soluții tehnologice de resurse umane
Sunteți un antreprenor de succes, startup-ul dvs. a fost finanțat recent și acum vi se cere să angajați „oameni” cu viteză rapidă pentru a îndeplini ținta de creștere, așa cum este preconizată cu investitorii. Cel mai probabil, primul pas pe care îl veți face este să angajați un lider de HR experimentat pentru a vă însoți angajarea și creșterea oamenilor. De asemenea, vă veți aștepta ca funcția de recrutare să folosească tehnologia pentru a aduce viteză, eficiență și eficacitate întregului proces.
Cu toate acestea, există trei pericole serioase care se ascund în spatele adoptării tehnologiei HR, din singurul motiv că funcția de recrutare este de așteptat să fie agnostică a industriei sau, cu alte cuvinte, o funcție orizontală.
Contextul academic al majorității oamenilor în funcția de recrutare este de obicei științe sociale sau managementul resurselor umane și rareori în știință și tehnologie. Prin urmare, oamenii din funcția de recrutare au fost întotdeauna dependenți de echipele de angajare pentru evaluarea tehnică și funcțională.
Pe lângă natura naturală non-tehnică și orizontală a oamenilor în funcția de recrutare, există un aval de o varietate de soluții de învățare automată și de inteligență artificială cu jargon. Astfel, se recomandă ca un antreprenor startup să țină cont de cele trei propuneri defecte făcute de furnizorii de soluții tehnologice de resurse umane.
Potrivirea automată între descrierea postului și CV-urile
Două poezii pot avea un vocabular și un număr identic de cuvinte, dar sensul celor două poezii poate fi complet diferit. În mod similar, ființele umane sunt diferite în mod înnăscut și reprezintă proprietăți abstracte prin CV-urile lor, chiar și cu abilități similare.
Astfel, profesioniștii din HR tech și antreprenorii startup-uri ar trebui să înțeleagă că încercarea de a potrivi cu forță densitatea anumitor cuvinte găsite în CV cu cele din Job Description este să piardă esența ambelor.
De exemplu, dacă fișa postului caută un cal care poate organiza derby-uri de top, această soluție se va potrivi în mod inerent irelevante din punct de vedere contextual al multor mamifere cu patru picioare, cum ar fi catârul din Mongolia, zebra din Africa, poate un cârcel din Kentucky și ce nu. .
Motivul este că matematic vorbind, proprietățile abstracte dar cele mai importante ale unui candidat sunt reprezentate de nesemnificative statistic, de obicei doar unul sau două cuvinte în întregul CV!
Recomandat pentru tine:
Antreprenorii nu pot crea startup-uri durabile și scalabile prin „Jugaad”: Cit...
Cum va transforma Metaverse industria auto din India
Ce înseamnă prevederea anti-Profiteering pentru startup-urile indiene?
Cum startup-urile Edtech ajută forța de muncă din India să își îmbunătățească abilitățile și să devină pregătite pentru viitor...
Stocuri de tehnologie New-Age săptămâna aceasta: problemele Zomato continuă, EaseMyTrip postează Stro...
Startup-urile indiene iau comenzi rapide în căutarea finanțării
În timp ce această metodă pare un progres, încarcă funcția de recrutare și profesioniștii din domeniul tehnologiei HR pentru a elimina catârul și zebra prin mai multe runde de screening, care sunt enorm de costisitoare și provoacă întârzieri.
Proiecții bazate pe tendințele istorice de angajare
Instinctul obișnuit spune că „de ce să nu angajezi genul de oameni pe care i-am angajat până acum”. Soluția își găsește drumul către CV-ul persoanelor angajate anterior și încearcă să găsească similare în grupul de perspective. Orice economist va clarifica faptul că proiecțiile bazate pe tendințele istorice sunt valabile dacă și numai dacă toate variabilele de mediu din trecut sunt, fără îndoială, valabile și în prezent.
Având în vedere creșterea economică, concurența și apariția noilor tehnologii, atât candidații, cât și startup-ul și rolurile acestora, se află în permanență într-o stare evolutivă. Date mari sau fără date mari, ideea de a folosi această metodă fie trebuie să fie planificată cu mare atenție, fie respinsă cu totul, pentru a nu fi surprins de o problemă precum discriminarea de gen introdusă de astfel de algoritmi la Amazon.
Compara noile perspective cu cei mai buni 10 interpreți actuali din acest rol
Din punct de vedere argumentat, această abordare a mașinii de potrivire a CV-urilor noilor potențiali cu 10 cei mai buni performanți actuali în acest rol pare a fi o abordare solidă și o idee strălucitoare în direcția găsirii unei soluții automate. Cu toate acestea, unele defecte grave se strecoară în timpul executării acestuia.
Cel mai adesea, în timp ce companiile au CV-urile primite ale acestor 10 cei mai buni performanțe, care ar putea fi cu 2, 4, 5 sau mai mulți ani, în timp ce ceea ce fac aceștia 10 în prezent este rareori disponibil ca documente. În acest scenariu, metoda are un defect la fel de grav ca „proiecțiile bazate pe tendințe istorice” descrise mai sus.
Fiecare ființă umană este unică și este definită de contextul ei în ceea ce privește capacitatea de a planifica, executa și obține rezultate chiar și atunci când folosește instrumente și artefacte identice (un înotător oceanic este o persoană diferită de un înotător la piscină). Prin urmare, un alt motiv pentru a ne îndoi de această metodă este că, deși poate funcționa destul de bine în ceea ce privește competențele și instrumentele, ignoră asimilarea contextuală a celor 10 cei mai buni performanțe și apoi compararea cu noi perspective.
Abordarea internă a echipei
Este posibil să existe un antreprenor de start în tehnologie care a construit produse și are oferte de succes pe piață folosind ML și AI. Atunci când echipele de angajare și managerii de raportare (produs, vânzări, inginerie, echipe de servicii pentru clienți) s-au săturat să facă interviuri de screening costisitoare și obositoare, se simt motivați să construiască și să ofere soluții automate echipei lor de recrutare.
Având în vedere natura persoanelor netehnice în funcția de recrutare și capacitatea tehnică ML și AI dovedită asociată cu echipele de angajare, nu este foarte dificil să obțineți inițiativa aprobată și bugetată.
Se poate aminti un adagiu conform căruia „oamenii cu un ciocan în mână caută mereu cuie”. Cu toate acestea, fără o înțelegere profundă a problemei, aceste inițiative ajung invariabil să ia una dintre cele 3 abordări menționate mai sus.
Deci, atunci când evaluați tehnologia pentru angajare, asigurați-vă că puneți întrebări explicite despre abordarea soluției pe care o utilizează.