כיצד מכונות הלמידה משנות את הגיוס?

כיצד מכונות הלמידה משנות את הגיוס?

חברות מגייסות עובדים בדרכים שונות. מחקר שנערך לאחרונה בנושא גיוס עובדים מצא, כי זמן מילוי המשרה הממוצע עומד על 42 ימים

שיתוף
מכונות למידה

מכונות למידה

כיצד מכונות הלמידה משנות את עולם הגיוס?

קידום התקדמות בתחום הלמידה מכונה מתחילים לאתגר את הסטטוס קוו HR. בואו נחקור כיצד למידה של מכונות משנה את הגיוס.

חברות רבות בארה"ב כבר בחרו בצורה כלשהי של AI (בינה מלאכותית) לגיוסים, ויש להן הרבה סיבות לכך. הסיבה העיקרית היא: שימוש בהערכות אלגוריתמיות – כלומר, סוג של למידה ממוחשבת שיכול להאיץ תהליכים קיימים בתחום גיוס ואפילו לנבא את הצרכים של החברה לפני המועד. חברות אלו יודעות, כי כדי להתקדם בשוק הדיגיטלי הן יצטרכו להתחרות על חוויית הלקוח/המועמד והן משתמשות בטכנולוגיה כדי להגיע לשם.

אותו עיקרון נכון גם לגבי הגיוס. הערכות אלגוריתמיות משתמשות בנתונים סטטיסטיים ונתונים היסטוריים כדי לנבא האם עובד פוטנציאלי יפעל היטב בחברה. היתרונות של תהליך זה הם רבים: מגייסים יכולים לבחון מועמדים נוספים בפחות זמן ועם פחות מאמץ. בנוסף, יש להם את השקט הנפשי הנוסף להחלטות שלהם, באמצעות גיבוי בנתונים יותר אובייקטיביים.

לא ניתן לגעת הכל על מועמד רק מקורות החיים שלו. מה אם אתם יכולים יכול לשלב את הנתונים עם מידע חדש לגבי מי הם המועמדים מאחורי קורות החיים? מהם הערכים שלהם, התחביבים שלהם, הידע והניסיון בפועל, המיומנויות הרכות שלהם, וכן הלאה. ניתן להשתמש במכונת למידה כדי לחבר את המידע לתוך אלגוריתם שיכול לחזות עד כמה טובה התאמת המועמדים לתרבות הארגונית שלכם. זוהי ההנחה העיקרית מאחורי השימוש במכונות למידה לגיוס.
האלגוריתמים של חברות שעושות שימוש במכונות למידה, מנתחים נתונים התנהגותיים מרשתות חברתיות, בלוגים ופלטפורמות דיגיטליות אחרות, בנוסף למידע הסטנדרטי מקורות החיים כגון השכלה, ניסיון ומקצועיות. זאת כדי לאסוף פרופיל הוליסטי ומדויק יותר של כל מועמד.

בינה מלאכותית (AI) ומכונות למידה משנות את פני הגיוס, והופכות אותו קל ומהיר יותר עבור מגייסים ומנהלי גיוס, בזיהוי מועמדים מתאימים, אפילו עבור התפקידים המסובכים ביותר.

56% מהחברות בארה"ב, מעידות כי היקף ההעסקה שלהן יגדל השנה, אך רק 35% מהעסקים צופים הוספת צוות גיוס לניהול עומס העבודה הנוסף. זה אומר שההתייעלות נעשית בצורה של AI ומכונות למידה המסייעות בתהליכי הגיוס.

כיצד הן פועלות?

חברות רבות מעסיקות בוטים כדי להתמודד עם תזמון ראיונות עם מספר מועמדים.

AI ומכונת למידה בגיוס מסייעות גם להתמודד עם הבעיה האמיתית מאוד של סמנטיקה בחידוש הבדיקה. כאשר מגייסים מחפשים למלא תפקיד מנהל שיווק, למשל, הדרך הקלה ביותר היא לגייס רק את האנשים שקורות החיים שלהם משקפים תפקיד של מנהל השיווק בעבר.

סוגיה זו של שפה וסמנטיקה היא תחום נוסף שבו AI ולמידה של מכונות עוזרים לטפל באמצעות שימוש בכלי חיפוש מושגיים שמבינים את כוונת המגייס ואינם דורשים שאילתה מנוסחת במדויק. במקום זאת, מגייסים מנהלי גיוס יכולים לבחור כמה מילות מפתח לגבי התפקיד, והמכונות סורקות את קורות החיים של המועמדים בהתאם.
תחום נוסף שבו AI הוא בעל השפעה עצומה הוא דירוג המועמדים.

ניתן לבצע מיון אוטומטי של המועמדים על בסיס הרלוונטיות שלהם להתאמה למשרה. הטכנולוגיה מנתחת את קורות החיים של המועמדים עבור אשכולות של מילים או ביטויים שמהם היא יכולה להסיק מסקנות מפתח, כמו כמה שנות ניסיון יש למועמד. הטכנולוגיה תעשה זאת עבור כל פיסת מידע ולאחר מכן תסיק מסקנה על כמה מתאים המועמד למשרה הספציפית.

אין תגובות

השאר תגובה