שיתוף

משחקים מקוונים המציבים בפני מועמדים אתגרים בדרגות שונות, הם חלק חשוב מהפתרונות שמספקות מערכות הבינה המלאכותית, שמאפשרות כבר כיום למיין, לסנן, לגייס, לקלוט ולשמר טלנטים בארגונים.

חברות גדולות בעולם, מכל התחומים, התעשיות והענפים, כבר משתמשות לא מעט זמן בבינה מלאכותית כדי למיין מועמדים לפני הגיעם לראיון העבודה עם מנהל משאבי האנוש.

איך זה עובד: המערכת מציבה בפני המועמדים סדרת חידות שמיועדות לבחון קרוב ל-100 מאפיינים קוגניטיביים ורגשיים, לרבות זיכרון, מהירות חשיבה, יכולת תכנון, יכולת ריכוז, נטייה לקחת סיכונים, יכולת ליזום ולייצר חדשנות ומאפיינים רבים נוספים.

תוצאות המבחנים הללו נבדקות על ידי מחשב, על פי הקריטריונים שהוצבו לו מראש. מבחינת דיני עבודה יש כאן יתרון חשוב נוסף, מעבר ליתרון על מיון הרגיל, שכן כל עוד הארגון לא מגדיר למחשב לסנן החוצה מועמדים מסיבות של אפליה אסורה (נשים, עובדים מבוגרים, בעלי מוגבלויות ועוד), המיון מבוצע באופן אובייקטיבי לחלוטין.

יתרה מכך, אם מועמד תובע את הארגון משום שחש שלא התקבל מסיבה של אפליה, הארגון יכול להציג בבית הדין לעבודה את ההגדרות שהוגדרו למחשב ולהוכיח שלא הוגדרו הגדרות המהוות מכוונות לאפליה.

בדיקת המחשב מאשרת או פוסלת העברת העובד לשלב הבא של המבחנים. האלגוריתמים נכתבים במיוחד עבור הדרישות של כל ארגון.

המשמעות: הסיכוי להתקבל לעבודה בארגון נחשק טמון ביכולות האמיתיות של המועמדים ולא בסיבות שאינן רלוונטיות.

מערכות הבינה המלאכותית הלו מפותחות על ידי מהנדסי תוכנה בשילוב עם פסיכולוגים, חוקרי מוח ובעלי מקצועות נוספים שמתמחים במכלול המאפיינים הדרושים למלא תפקידים מסויימים.

עוד ועוד סטרט אפים קמים כיום במטרה לרתום את הבינה המלאכותית שצפויה לחולל מהפיכה בעולם משאבי האנוש, ובפרט בנושא גיוס העובדים. ההשקעות בתחום זה מגיעות כבר עכשיו למיליארדי דולרים וזה צפוי רק ללכת ולצבור תאוצה משנה לשנה.

מסקר שנערך בארה"ב בקרב יותר מאלף מנהלים בכירים עולה, כי איתור, מיון, גיוס, קליטה ושימור של טאלנטים נמצאים בראש סדר העדיפויות של ההנהלות בכירות בארגונים.

לאור כל זאת, לא ברור איך קרה שלמרות כל ההתקדמות הזאת, מנהלי משאבי אנוש רבים מאוד ממשיכים לדבוק בשיטה המיושנת, של נבירה בערימות של קורות חיים, ומיון מתיש שגוזל ממנהלי משאבי האנוש זמן רב.

יתרה מכך, מיון שמבוצע על ידי בני אדם עלול להיות מוטה (לכיוון אפליה) ולהביא בעקבותיו תביעות. בנוסף, יש כיום שיעור גדול מדי של נטישת עובדים בשנה הראשונה לעבודתם בחברה. המשמעות היא קליטה לא מוצלחת ומיון שגוי.

מנגד, מיון שמבוצע על ידי בינה מלאכותית, במקום על ידי מנהלי הגיוס ומנהלי משאבי האנוש עצמם, יכול לצמצם את שיעור הנטישה ואי ההצלחה של עובדים בתפקידם, במידה משמעותית.

אין תגובות

השאר תגובה