אלגוריתמים חכמים לזיהוי כישרונות

אלגוריתמים חכמים לזיהוי כישרונות

אלגוריתמים וניתוחי נתונים מסייעים למגייסים להבין מי יהיה המועמד הטוב ביותר עבור משרה ספציפית

שיתוף
אלגוריתמים לזיהוי כישרונות

אלגוריתמים לזיהוי כישרונות

עם ההתקדמות הטכנולוגיה, זרמים חדשים של נתונים זמינים למעסיקים על בסיס יומיומי. ככל שאנו מבלים יותר ויותר זמן באינטרנט באמצעות הטלפונים החכמים שלנו, אנחנו מייצרים כמויות חסרות תקדים של נתונים, ומשאירים מאחור "פירורי לחם דיגיטליים" שמשמשים עקבות לאיתור כישרונות.

טכנולוגיות חדשות לניתוח נתונים מעצימות את מנהלי משאבי האנוש והגיוס ומספקות נתונים ותובנות למשיכת, גיוס, ניהול ושימור הכישרונות הדרושים להם לקידום הצלחה עסקית. על ידי שילוב של נתונים פנימיים עם אנליזה התנהגותית וטכנולוגיות אחרות, מעסיקים יכולים לחזות טוב יותר מי יהיה המתאים ביותר לתפקיד מסוים, ואפילו לקבל תובנה כיצד לעורר את הביצועים הטובים ביותר של העובד.

בעוד שכמה מהשיטות הללו עשויות להישמע קצת עתידניות לאנשי מקצוע משאבי אנוש וגיוס, עולם התעסוקה נע יותר ויותר לעבר סביבה שבה אינטואיציה והפניות הן רק נקודות המוצא למועמדים לעבודה. יום אחד גיוס כישרון עשוי להיות קל כמו למצוא רחוב במפות Google. האלגוריתמים יראו למגייסים אילו מועמדים כישרוניים נמצאים בקרבת מקום. בינתיים, על המעסיקים להמשיך ולהרחיב את שיטות ההערכה שלהם בפעילויות הגיוס שלהם, וכדי להישאר תחרותיים, עליהם לאמץ את האנליזה כדי לייעל בצורה טובה יותר את החלטות ניהול הכישרונות שלהם.

להלן כמה פיתוחים מתקדמים לזיהוי כישרונות:

לייקים בפייסבוק

על פי מחקר שנערך בשיתוף עם אוניברסיטת סטנפורד ואוניברסיטת קיימברידג', סקירת לייקים בפייסבוק באמצעות אלגוריתמים ממוחשבים עשויה לחזות את אישיותו של אדם טוב יותר. לאחר ניתוח קטעי וידאו, פוסטים, תמונות, לייקים ותגובות של אותו אדם, האלגוריתמים יכולים להיות יותר מדויקים בזיהוי תכונות פסיכולוגיות כגון: הסכמה ומצפוניות, מאשר אינטראקציות פנים אל פני עם מראיין. בעוד שניתן להשתמש בניתוחי מדיה חברתית כדי לזהות תכונות שעלולות לחזות התאמה של מועמד לתפקיד, חשוב לציין שיש חוקים ותקנות אשר עשויים לקבוע מי צריך לנתח פרופיל מדיה חברתית של המבקש ומי לא צריך.

סקירת נתונים גדולים פנימיים

סקירת נתונים גדולים (Bid data) פנימיים בתוך הארגון, מאפשרת לאתר כישרונות לא ידועים מתוכו. הנחת היסוד היא, כי על ידי מדידת כל הדרכים בהן אנשים עושים את העבודה, ניתן להסיק איך הם יבצעו עבודה בעתיד. לדוגמה, מעסיק יכול למפות כיצד קבוצות אינטראקציה מועילות ואיך רעיונות מתפשטים ברחבי הארגון. הנתונים שנאספו יכולים לסייע בזיהוי הצוותים המתאימים ביותר לפרויקטים מסוימים, ואילו אנשים יהיו משאבים חיוניים המבוססים על קשרים חזקים עם עמיתים.

יישומי Gamification

Gamification משמש כלי הערכה חזק ויעיל כיום, גם בנושא זיהוי כישרונות. כאשר מבצעים הערכות לגבי מועמד באמצעות Gamification על ידי החלת טכניקות של תעשיית משחק וידאו, לדוגמה, ניתן לחשוף תכונות פסיכולוגיות של המועמד כגון פתיחות, מצפוניות, שיתופיות ועוד.. המשחקים מפעילים תגובות רגשיות אצל השחקן לצד תכונות אנליטיות, ידע וכישורים. יש לזכור כי הנוהג המומלץ למעסיקים הוא לוודא שכל הבדיקות / ההערכות החלות על כוח העבודה שלהן הן הקשורות לעבודה ולא חושפות נתונים מוגנים.

 

סדנת פרזנטציה אפקטיבית והעברת מסרים מרחוק

אין תגובות

השאר תגובה