Tekoäly täyttää jo välttämättömiä tehtäviä henkilöstöhallinnon tiimeissä, kun otetaan huomioon ketterien, datalähtöisten ja ehdokaskeskeisten prosessien kasvava kysyntä. Lähes puolet (46 %) brasilialaisista henkilöstöhallinnon ammattilaisista sanoo käyttävänsä tekoälyä päivittäin työssään, mikä on selvästi maailmanlaajuista keskiarvoa (29 %) korkeampi ja korkein analysoitujen maiden joukossa, tutkimuksen mukaan. LinkedIn-tutkimus.
Pätevien ammattilaisten kysyntä on kasvanut, yritysten välinen kilpailu on kiristynyt ja paine nopeampaan ja parempaan rekrytointiin on suurempi kuin koskaan. Vaikka aihe onkin ajankohtainen, on silti harvinaista löytää käytännöllisiä ja sovellettavia ohjeita, jotka selittävät... aivan kuten Tämä työkalu voi olla hyödyllinen rekrytoinnin eturintamassa oleville.
”Tekoälyn suuri etu henkilöstöhallinnossa on sen kyky parantaa seulontaa ja laajentaa rekrytoijien analyyttistä kapasiteettia korvaamatta ihmissilmää. Tämä toiminnallisten pullonkaulojen väheneminen tekee siitä korvaamattoman”, kommentoi DigAÍn perustaja ja toimitusjohtaja Christian Pedrosa.
Seuraavaksi johtaja korostaa neljää prosessia, joita tekoäly voi optimoida rekrytointiprosessien päivittäisessä toiminnassa:
1. Älykäs ansioluetteloiden seulonta ja työpaikkaan räätälöidyt kriteerit.
Rekrytoijien ensimmäinen suuri ongelma on ansioluetteloiden määrä; joskus analysoitavana on satoja ansioluetteloita vain muutamassa tunnissa. Tekoälyratkaisut voivat suorittaa tämän seulonnan nopeasti ja parametrisoidusti tunnistaen avainsanat, asiaankuuluvat kokemukset ja jopa yhteensopivuuden tiettyjen vaatimusten kanssa.
Toisin kuin perinteiset suodattimet, tekoäly oppii jokaisesta HR:n tekemästä muutoksesta, tarkentaa analyysia ja vähentää riskiä menettää päteviä ehdokkaita, jotka eivät noudata perinteistä ansioluettelomallia.
2. Automatisoidut haastattelut, jotka analysoivat muutakin kuin vain vastauksia
Kielimallit ja käyttäytymisanalyysiteknologiat pystyvät jo suorittamaan automatisoituja alustavia haastatteluja, jotka arvioivat johdonmukaisuutta, selkeyttä, päättelykykyä ja jopa sanatonta viestintää. Lähes huomaamattomien äänellisten vihjeiden ja kunkin vastauksen rakentumistavan perusteella on jopa mahdollista arvioida, onko sanotun ja sen sanomistavan välillä eroa.
Tämä tekee keinotekoisista käyttäytymismalleista, kuten jäykästä sävystä tai harjoitelluista vastauksista, selvempiä ja auttaa yrityksiä vähentämään ennakkoluuloja. Vaikka ne eivät korvaakaan ihmisen suorittamaa haastattelua, nämä ominaisuudet auttavat myös valitsemaan etukäteen paremmin yhteensopivia ehdokkaita, virtaviivaistamaan prosesseja ja vapauttamaan henkilöstöhallintoa strategisempiin keskusteluihin.
3. Ennakoiva arviointi todellisten yritystietojen perusteella
Toinen tehokas sovellus on tekoälyn käyttö organisaation oman osaamishistorian analysointiin. Mitä yhteisiä ominaisuuksia on menestyvillä työntekijöillä? Mitkä taidot yleensä johtavat hyviin tuloksiin tietyillä alueilla?
Tämän diagnoosin perusteella teknologia voi osoittaa ehdokkaiden potentiaalisen sopivuuden tiimiin, kulttuuriin ja roolin vaatimuksiin. Tämä luo määrätietoisempia valintaprosesseja, vähentää vaihtuvuutta ja lisää luottamusta valintoihin.
4. Inhimillisempi ehdokaskokemus (kyllä, tekoälyn avulla)
Vaikka se saattaa vaikuttaa paradoksaaliselta, tekoäly parantaa myös hakijan käsitystä prosessista. Nopeammat vastaukset, automaattiset päivitykset vaiheissa, henkilökohtainen ohjaus ja selkeä viestintä saavat hakijan tuntemaan itsensä arvostetuksi, mikä on olennaista markkinoilla, joilla työnantajan maine on erottautumistekijä. HR:n kannalta tämä vähentää uudelleentyöskentelyä, vähentää toistuvia kysymyksiä ja varmistaa järjestelmällisemmät prosessit.
”Tekoälyn käyttöönotto rekrytoinnissa on jo vakiintunut osaksi yritysten rekrytointiprosesseja, joilla ne houkuttelevat ja valitsevat osaajia. Se antaa HR:lle mahdollisuuden omistautua toiminnoille, jotka keskittyvät enemmän suhteisiin ja päätöksentekoon, ja jättää rutiininomaiset, analyyttiset ja skaalautuvat tehtävät teknologian hoidettavaksi”, Pedrosa päättää.
