3 опасности в HR-технологиях, о которых должен знать начинающий предприниматель!
Опубликовано: 2019-04-15Академическое образование большинства людей, занимающихся подбором персонала, обычно не является техническим.
На них чувствуется натиск различных жаргонных решений машинного обучения и искусственного интеллекта.
Следует учитывать три ошибочных предложения, сделанных поставщиками HR-решений.
Вы успешный предприниматель, ваш стартап недавно получил финансирование, и теперь вам необходимо быстро нанимать «людей», чтобы достичь цели роста, как это предусмотрено инвесторами. Скорее всего, первым шагом, который вы предпримете, будет найм опытного руководителя отдела кадров, который будет сопровождать вас при найме и росте персонала. Вы также ожидаете, что функция найма будет использовать технологии для обеспечения скорости, эффективности и действенности всего процесса.
Однако за внедрением HR-технологий скрываются три серьезные опасности по той единственной причине, что функция найма должна быть независимой от отрасли или, другими словами, горизонтальной функцией.
Академическая подготовка большинства людей, занимающихся набором персонала, обычно связана с социальными науками или управлением человеческими ресурсами и редко с наукой и технологиями. Таким образом, люди, занимающиеся набором персонала, всегда зависели от найма команд для технической и функциональной оценки.
Помимо естественного нетехнического и горизонтального характера людей в рекрутинговой функции, на них набрасывается множество жаргонных решений машинного обучения и искусственного интеллекта. Таким образом, начинающему предпринимателю рекомендуется учитывать три ошибочных предложения, сделанных поставщиками HR-решений.
Автоматическое сопоставление описания работы и резюме
Два стихотворения могут иметь одинаковый словарный запас и количество слов, но смысл двух стихотворений может быть совершенно разным. Точно так же люди от природы разные и представляют абстрактные свойства через свои резюме, даже обладая схожими навыками.
Таким образом, HR-специалисты и начинающие предприниматели должны понимать, что попытка насильно сопоставить плотность определенных слов, содержащихся в резюме, с теми, которые содержатся в описании работы, приведет к потере сути обоих.
Например, если описание работы ищет лошадь, которая может участвовать в первоклассных дерби, это решение по своей сути будет соответствовать контекстуально нерелевантным многим четвероногим млекопитающим, таким как мул из Монголии, зебра из Африки, возможно, конь из Кентукки и тому подобное. .
Причина в том, что математически абстрактные, но наиболее важные свойства кандидата представлены статистически незначимыми, как правило, одним-двумя словами во всем резюме!
Рекомендуется для вас:
Предприниматели не могут создавать устойчивые масштабируемые стартапы с помощью Jugaad: Cit...
Как Metaverse изменит индийскую автомобильную промышленность
Что означает положение о борьбе со спекуляцией для индийских стартапов?
Как стартапы Edtech помогают повысить квалификацию рабочей силы Индии и стать готовыми к будущему ...
Технологические акции нового века на этой неделе: проблемы Zomato продолжаются, EaseMyTrip публикует...
Индийские стартапы срезают путь в погоне за финансированием
Хотя этот метод кажется прогрессом, он нагружает функцию подбора персонала и технических специалистов по персоналу, чтобы отсеять мулов и зебр через несколько раундов отбора, которые являются чрезвычайно дорогостоящими и вызывают задержки.
Прогнозы на основе исторических тенденций найма
Обычный инстинкт подсказывает: «Почему бы не нанять таких людей, которых мы нанимали до сих пор». Решение находит путь к резюме ранее нанятых людей и пытается найти похожих в пуле потенциальных клиентов. Любой экономист пояснит, что прогнозы, основанные на исторических тенденциях, верны тогда и только тогда, когда все переменные внешней среды прошлого бесспорно верны и в настоящее время.
Учитывая экономический рост, конкуренцию и появление новых технологий, оба кандидата, а также стартап и их роли постоянно находятся в эволюционном состоянии. Большие данные или не большие данные, сама мысль об использовании этого метода должна быть либо очень тщательно спланирована, либо полностью отвергнута, чтобы не удивиться такой проблеме, как дискриминация по признаку пола, привносимая такими алгоритмами в Amazon.
Сравните новых потенциальных клиентов с 10 лучшими текущими исполнителями в этой роли
Аргументировано, что этот подход машинного сопоставления резюме новых потенциальных клиентов с 10 лучшими текущими исполнителями в этой роли кажется надежным подходом и блестящей идеей в направлении поиска автоматизированного решения. Однако при его выполнении закрадываются некоторые серьезные недостатки.
Чаще всего, в то время как компании имеют полученные резюме этих 10 лучших исполнителей, которые могут быть на 2, 4, 5 или более лет старше, тогда как то, что эти 10 делают в настоящее время, редко доступно в виде документов. В этом сценарии метод имеет такой же серьезный недостаток, как и описанный выше «прогноз на основе исторического тренда».
Каждый человек уникален и определяется его контекстом способности планировать, выполнять и достигать результатов, даже используя одинаковые инструменты и артефакты (пловец в океане — это другой человек, чем пловец в бассейне). Следовательно, еще одна причина усомниться в этом методе заключается в том, что, хотя он может достаточно хорошо работать с навыками и инструментами, он игнорирует контекстную ассимиляцию 10 лучших исполнителей, а затем сравнение с новыми перспективами.
Внутренний командный подход
Это может быть технологический стартап-предприниматель, который создал продукты и имеет успешные рыночные предложения с использованием машинного обучения и искусственного интеллекта. Когда группы по найму и менеджеры по отчетности (группы по продуктам, продажам, проектированию, обслуживанию клиентов) устают от проведения дорогостоящих и утомительных предварительных собеседований, они чувствуют мотивацию создавать и предлагать автоматизированные решения своей команде по подбору персонала.
Учитывая природу нетехнических людей в функции найма и проверенные технические возможности машинного обучения и искусственного интеллекта, связанные с наймом команд, не очень сложно получить одобрение инициативы и бюджет.
Можно вспомнить поговорку о том, что «люди с молотком в руках всегда ищут гвозди». Однако без глубокого понимания проблемы эти инициативы неизменно заканчиваются использованием одного из трех упомянутых выше подходов.
Итак, когда вы оцениваете технологию для найма, убедитесь, что вы задаете четкие вопросы о подходе к решению, который они используют.