Как ИИ, инструменты найма и оценки на основе данных помогают организациям привлекать лучшие таланты
Опубликовано: 2019-03-06Эти технологии могут помочь HR-специалистам разрабатывать упреждающие стратегии найма.
Использование искусственного интеллекта и машинного обучения помогает организациям сосредоточиться на своей рекрутинговой кампании.
Это помогает набирать лучших кандидатов без предубеждений
Представьте себе, что у вас есть архетип идеального сотрудника, который поможет вашей компании найти самых талантливых и наиболее подходящих для вашей команды людей, или вы можете предсказать эффективность кандидата и выдающихся потенциальных лидеров в процессе становления. Хотя большинство организаций имеют доступ к большим объемам данных, очень немногие используют их оптимальным образом в своих стратегиях найма.
Сегодня компании и HR-специалисты имеют в своем распоряжении множество инструментов и технологий, но лишь немногие используют технологии искусственного интеллекта (ИИ), чтобы сделать процессы найма и оценки талантов умнее, чем когда-либо прежде. Сочетание искусственного интеллекта, машинного обучения (МО) и анализа данных — это мощные инструменты, которые могут помочь рекрутерам оценить навыки и способности кандидатов и принять правильное решение о найме.
Различные общедоступные и частные ресурсы предоставляют огромные объемы данных, которые в сочетании с расширенным прогностическим анализом могут предоставить HR-отделам полезную информацию. Эти идеи могут помочь им разработать упреждающие стратегии найма и отказаться от устаревших методов для узконаправленного подхода, основанного на данных.
От поиска до приема кандидатов
Использование прогнозной аналитики может помочь организации определить, на чем следует сосредоточить свою кампанию по найму, чтобы оптимизировать затраты и результаты. Возьмем, к примеру, кампанию по набору персонала в университетском городке.
Ясность в отношении требований к работе и прагматичная оценка кампусов для достижения цели могут сделать найм кампусов менее трудоемким, более эффективным и успешным. Затем HR-отделы могут получить подробную информацию о найме в кампусе, например, о том, какие колледжи или потоки они должны нацелить в будущем, чтобы найти идеально подходящего кандидата на должность.
Применение прогнозной аналитики к процессу найма помогает рекрутерам найти набор соответствующих показателей для оценки кандидатов и сравнения их эффективности с показателями лучших сотрудников компании.
Кроме того, одним из наиболее значительных преимуществ использования решения на основе искусственного интеллекта для найма является то, что оно помогает набирать лучших кандидатов без предубеждений, которые в противном случае могут омрачить суждение рекрутера при работе с процессом с помощью офлайн-методов.
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
Что еще более важно, автоматизированные решения для найма, работающие на алгоритмах и прогнозирующих аналитических моделях, могут прогнозировать результаты найма, например, какой кандидат будет лучшим для какой роли, потенциальные шансы сотрудника уйти в отставку в будущем и т. д.
Более того, предположение о том, что искусственный интеллект или автоматизированные решения для найма или оценки заменят HR, совершенно неверно. Фактически, эти решения берут на себя рутинный и трудоемкий процесс, такой как просмотр нескольких приложений и профилей кандидатов, сканирование больших объемов данных, определение точек данных и параметров для оценки кандидатов и т. д.
Платформы или программное обеспечение, управляемые ИИ, используют модели машинного обучения и глубокого обучения для распознавания образов и обучения методом проб и ошибок, чтобы научиться управлять задачами, в отличие от пошагового программирования.
Таким образом, программное обеспечение ML может автоматизировать такие задачи, как анализ и просмотр прошлых и текущих отчетов, среди прочего. Это позволяет менеджерам и рекрутерам сосредоточиться на улучшении своей общей стратегии найма и нацеливаться на правильные источники для поиска высококвалифицированных специалистов, используя идеи и рекомендации, предоставляемые ИИ.
Использование тестов для точной оценки
Платформы оценки талантов могут быть чрезвычайно полезны при оценке когнитивных способностей, навыков, а также конкретных поведенческих качеств потенциальных кандидатов, что экономит много времени менеджерам по персоналу и рекрутерам.
Следовательно, аналитика найма как инструмент позволяет рекрутерам включать гораздо более широкие параметры найма посредством индивидуальных оценок для каждой отдельной роли и уровня, что затем позволяет им выбирать подходящих кандидатов, обладающих желаемыми качествами и наборами навыков для этой роли.
Расширенные инструменты, такие как оценка на основе видео и психометрические тесты, интегрированные в настраиваемую платформу оценки, могут обеспечить еще лучшие результаты в процессе найма, позволяя рекрутерам иметь всестороннее представление о качествах кандидата.
Такие тесты могут помочь точно определить, соответствует ли кандидат культуре организации, насколько хорошо он может адаптироваться к различным условиям работы и способен ли он взять на себя руководящие роли в будущем.
Поскольку характер рабочих мест постоянно меняется, навыки и качества, требуемые от кандидатов, также меняются одновременно. В результате большое количество организаций по всему миру продолжают сталкиваться с острой нехваткой талантов. В таком сценарии для компаний становится еще более важным ориентировать свои стратегии найма на поиск сотрудников с определенным набором навыков, которые соответствуют рабочим ролям и требованиям.
Внедрение передовых инструментов и платформ, основанных на искусственном интеллекте, автоматизации, машинном обучении и аналитике, может оказаться отличным вложением в долгосрочной перспективе, позволяя компаниям приобретать лучших специалистов на рынке, добиваться более высоких показателей удержания сотрудников и, в конечном итоге, оставаться впереди конкурентов.