בתקופה האחרונה עובר תחום גיוס העובדים טרנספורמציה עמוקה, המונעת על ידי אימוץ גובר של טכנולוגיות מתקדמות כמו בינה מלאכותית, למידת מכונה ואוטומציה.
כלים אלה משפרים באופן מהותי את תהליך הגיוס, החל מהזיהוי הראשוני של מועמדים מתאימים ועד להערכה מקיפה שלהם.
טכנולוגיות מתקדמות אלה משפיעות על מועמדים אקטיביים ופאסיביים כאחד.
עבור מועמדים אקטיביים המגישים מועמדות פעילה למשרות, ההשפעה היא בעיקר על יעילות הגיוס וחוויות המועמד.
מערכות מעקב אחר מועמדים, המופעלות על ידי בינה מלאכותית, ממנפות למידת מכונה כדי לסנן במהירות אלפי קורות חיים, לזהות מילות מפתח, כישורים וניסיון, התואמים את דרישות התפקיד ביעילות רבה יותר מאשר מנהלי גיוס אנושיים.
זה מקטין באופן דרסטי את זמן הסינון הידני ומבטיח שמועמדים מתאימים לא יאבדו (לא יוחמצו) בעת סינון מאגר גדול.
אוטומציה מייעלת משימות אדמיניסטרטיביות לרבות קביעת ראיונות, שליחת עדכונים אוטומטיים על סטטוס המועמדות ואף ייזום בדיקות רקע, מה שמוביל לחוויית מועמד מהירה, חלקה ושקופה יותר.
תקשורת מהירה ותהליך יעיל זה יכולים לשפר משמעותית את מותג המעסיק של הארגון, ולהפוך אותו לאטרקטיבי יותר עבור מועמדים אקטיביים.
מנגד, השפעת הטכנולוגיות המתקדמות על המועמדים הפסיביים – אלה שאינם מחפשים עבודה באופן פעיל משום שהם כבר מועסקים במקום עבודה שהם מרוצים בו, ושבדרך כלל הם גם בעלי כישורים מבוקשים – היא כנראה אף יותר מהפכנית.
אלגוריתמים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה יכולים לסרוק כמויות אדירות של נתונים שקיימים במאגרי מידע הגלויים לציבור, לרבות רשתות מקצועיות, רשתות חברתיות, ומידע מקוון נוסף, כדי לזהות מועמדים פוטנציאליים שכישוריהם, ניסיונם ומסלול הקריירה שלהם עשויים להפוך אותם למתאימים אידיאליים לתפקידים עתידיים בארגון שמעוניין לאתר אותם.
שיטה זו מאפשרת למנהלי הגיוס לבנות באופן יזום פייפליין של כישרונות עם מועמדים שאולי לא ראו את מודעת הדרושים אבל יש להם את הכישורים המדויקים הנדרשים.
יתר על כן, כלים של בינה מלאכותית יכולים להתאים את הגעת מנהל הגיוס למועמדים פסיביים באופן פרטני לכל מועמד.
במקום אימיילים המוניים גנריים, כלים של בינה מלאכותית יכולים לנתח את הפרופיל של המועמד הפסיבי ולהציע תפקידים שמתאימים בצורה מדויקת לתחומי העניין ולשאיפות הקריירה שלו.
צ'אטבוטים, המופעלים על ידי בינה מלאכותית, יכולים ליצור קשר עם מועמדים אלו בשיחות ראשוניות, לענות על שאלותיהם על החברה ועל התפקיד ולאמוד את תחומי העניין שלהם, בלי לדרוש התערבות מיידית של מנהל הגיוס.
זה מאפשר למנהלי הגיוס למקד את זמנם במועמדים פסיביים בעלי פוטנציאל גבוה המראים עניין אמיתי בחברה.
בשלב ההערכה, הבינה המלאכותית ולמידת המכונה משפרים את האובייקטיביות והעומק של המיון.
מעבר להתאמה בסיסית של מילות מפתח, כלים אלה יכולים לנתח מידע הקשרי, להעריך מיומנויות רכות באמצעות ראיונות וידאו, ואף להעריך דוגמאות לפרויקטים שהמועמד ביצע, ביסודיות רבה יותר מאשר סקירה אנושית בלבד.
אוטומציה מטפלת בלוגיסטיקה של הערכות אלה, ומבטיחה תהליך סטנדרטי.
בעוד שפיקוח אנושי נותר חיוני לשיפוטים מעודנים והתאמה תרבותית, טכנולוגיות מתקדמות מעצימות את מנהלי הגיוס עם תובנות מבוססות נתונים, מה שמוביל להחלטות גיוס מושכלות יותר ופחות מוטות הן במאגרי מועמדי אקטיביים והן בפסיביים.
בסופו של דבר, הבינה המלאכותית, למידת המכונה והאוטומציה אינן מחליפות את מנהלי הגיוס אלא משפרות את יכולותיהם.
אוטומציה של משימות חוזרות ונשנות והפקת תובנות חכמות, משחררות הטכנולוגיות הללו את מנהלי הגיוס ממשימות טכניות כדי שיוכלו להתמקד ביוזמות אסטרטגיות, לבנות קשרים משמעותיים עם מועמדים, ובסופו של דבר לגייס את הכישרונות הטובים ביותר עבור הארגונים שלהם.
