שיתוף

הבינה המלאכותית משנה את האופן שבו ארגונים מאתרים ומגייסים מועמדים, ומציעה יעילות ודיוק חסרי תקדים.

מינוף יכולות הבינה המלאכותית מאפשר לארגונים לייעל את אסטרטגיות המיקור (סורסינג), להרחיב את מאגרי הכישרונות ולזהות כישרונות מובילים, מהר יותר מאי פעם.

במילים אחרות, לבינה המלאכותית יש פוטנציאל לחולל מהפכה בסורסינג של המועמדים.

עם זאת, כדי לנצל באופן מלא את יתרונות הבינה המלאכותית, על מנהלי משאבי אנוש לשלב כלי בינה מלאכותית עם שיטות אתיות ופיקוח אנושי. על ידי כך, ארגונים יכולים ליצור תהליך גיוס יעיל יותר, מכיל ומוכן לקראת העתיד.

להלן 5 דרכים בהן הבינה המלאכותית מייעלת ומגדירה מחדש את סורסינג המועמדים:

1 התאמת כישרונות אוטומטית:

כלים המופעלים על ידי בינה מלאכותית יכולים לנתח תיאורי תפקידים ולהתאים אותם לפרופילי המועמדים, ולזהות את המועמדים המתאימים ביותר בתוך שניות.

מערכות אלו משתמשות באלגוריתמים של עיבוד שפה טבעית (NLP) ולמידת מכונה כדי להעריך מיומנויות, ניסיון וכישורים, ומפחיתות את הזמן שמנהלי גיוס ומנהלי משאבי אנוש  מקדישים לבדיקה ידנית של קורות חיים.

אוטומציה זו מאפשרת למנהלי הגיוס למקד את מאמציהם במעורבות של מועמדים בעלי פוטנציאל גבוה במקום לנפות בקשות עבודה לא רלוונטיות.

2 הרחבת מאגר כשרונות יזום:

הבינה המלאכותית מאפשרת למנהלי הגיוס ומנהלי משאבי אנוש להיכנס למאגרי המועמדים הפסיביים על ידי ניתוח נתונים ממקורות שונים, כולל מדיה חברתית, ומאגרים מקוונים אחרים.

זיהוי אנשי המקצוע המתאימים, גם כאשר הם אינם מחפשים עבודה באופן פעיל, מאפשר לבינה המלאכותית להרחיב את מאגר הכישרונות ולהגדיל את הסיכויים למצוא מועמדים ייחודיים וקשים לגישה.

כלים אלה יכולים גם לחזות את הסבירות של מועמד לרצות להחליף עבודה בזמן מסויים, ולאפשר למנהלי הגיוס ומנהלי משאבי האנוש להעסיק אותם בזמן הנכון.

3 ביטול מחסומים גיאוגרפיים:

בעזרת כלים של בינה מלאכותית ארגונים יכולים למצוא מועמדים בכל מקום בעולם, ולבטל מחסומים גיאוגרפיים.

כלי בינה מלאכותית יכולים לנתח שוקי עבודה אזוריים, להעריך את כישורי המועמדים במקומות שונים, ואפילו לסייע בעמידה בתקנות הגיוס הבינלאומיות.

זה מאפשר לחברות לבנות צוותים מגוונים ומפוזרים גיאוגרפית, תוך שיפור חדשנות ויכולת הסתגלות תרבותית.

4 גיוון משופר בסורסינג:

ניתן לתכנת מערכות בינה מלאכותית כדי למזער הטיות בסורסינג על ידי התמקדות אך ורק במיומנויות, ניסיון וכישורים.

על ידי ביטול גורמים כגון שם, גיל או מין מתהליך המיון הראשוני, הבינה המלאכותית יכולה לעזור לארגונים לבנות פייפליין של מועמדים מגוונים יותר. עם זאת, מנהלי משאבי אנוש חייבים לוודא שנתוני ההדרכה עצמם נקיים מהטיות כדי להשיג תוצאות שוויוניות באמת.

5 ניתוח ותובנות בזמן אמת:

הבינה המלאכותית מספקת למנהלי הגיוס תובנות הניתנות לפעולה לגבי אסטרטגיות הסורסינג.

לדוגמה, כלי בינה מלאכותית יכולים להדגיש מגמות בהעדפות המועמדים, לזהות פערים בתיאורי התפקיד ולהציע דרכים לייעל את החשיפה למועמדים מתאימים.

ניתוחים אלה מאפשרים למנהלי הגיוס לחדד את האסטרטגיות שלהם ללא הרף, מה שמבטיח שהם יישארו תחרותיים במשיכת כישרונות מובילים.

 

כנס משאבי אנוש

אין תגובות

השאר תגובה