Штучний інтелект, безперечно, одна з найбільш революційних технологій останніх років. Впровадження Artificial intelligence (AI) та Machine learning (ML) в науці, медицині, бізнесі, транспорті, виробництві, фінансах, освіті, промисловості, IT за деякими прогнозами до 2035 року принесе світовій економіці 15,7 трильйона доларів. Штучний інтелект створює та знищує професії, пришвидшує дослідження та пошук інформації, створює конкуренцію за робочі місця з людьми. Проте й в царині джоб платформ та рекрутингових сервісів також використовується ця технологія.
Треба зазначити, що й без штучного інтелекту традиційні парадигми найму перебувають у розпалі трансформаційних змін. Але передові технології штучного інтелекту вдосконалюють і змінюють способи, за допомогою яких підприємства виявляють і залучають таланти.
Штучний інтелект, як ми побачимо нижче стає інструментом витонченого та ефективнішого підходу до систем залучення талантів. Принаймні процеси найму стають розумнішими та інтуїтивнішими.
Пуннам Раджу Мантена, член Ради Forbes у своїй колонці пропонує розглянути такий сценарій: як шукач роботи, ви націлилися на посаду у відомій компанії. Замість того, щоб ваше CV загубилося в морі резюме, алгоритми AI та ML починають діяти. Ці алгоритми аналізують ваші компетенцію та досвід, підбираючи вам ідеальну роль. Це схоже на те, як персоналізований шукач роботи невтомно працює, щоб створити чудову пару. Цей приклад підкреслює трансформаційний потенціал штучного інтелекту та ML у рекрутингу. Автоматизуючи початкове оцінювання кандидатів, ці технології дають рекрутерам змогу зосередитися на завданнях вищого рівня, таких як побудова стосунків, оцінка культурної відповідності та розробка довгострокових стратегій талантів.
Саме ця модель реалізована платформою DecisionWanted.com. Завдяки можливостям штучного інтелекту та machine learning, на платформі реалізований найм на основі навичок (skills-based) — підхід, який перевіряє конкретні компетенції та виходить за рамки спеціальностей, щоб зосередитися на навичках кандидатів, які можуть бути застосовані на цій посаді.
На відміну від стандартних сайтів пошуку роботи, платформа DecisionWanted реалізує справжній skills-based пошук. Це означає, що ви отримуєте детальну інформацію щодо кожної навички кандидата:
- Рівень (суб’єктивна оцінка кандидата та інших користувачів системи).
- Досвід (час безпосереднього застосування навички).
Саме ці характеристики відрізняють звичайні теги від навичок (skills).
Які ще концепції здатні змінити процес найму?
Наприклад рекрутери можуть передбачити, чи прийме кандидат пропозицію про роботу, на основі аналітики даних, не написавши жодного рядка коду.
Або уявіть комплексні моделі, що аналізують соціальні медіа, блоги та інше, щоб витягнути глибоке розуміння особистості кандидатів, ніж те, що може показати традиційне резюме.
Ось ще деякі варіанти використання ШІ в рекрутингу:
- Аналіз резюме: ШІ може автоматично аналізувати та категоризувати резюме кандидатів за ключовими навичками, досвідом та освітою.
- Пошук кандидатів: ШІ може швидко сканувати різні джерела, такі як бази даних резюме, профілі в мережах соціальних мереж, інтернет-сайти та інші джерела, для знаходження потенційних кандидатів.
- Автоматизований відбір: ШІ може використовувати попередньо налаштовані критерії для відбору кандидатів, відсіюючи тих, які не відповідають вимогам вакансії.
- Відслідковування кандидатів: Системи управління відносинами з кандидатами (ATS) використовують ШІ для відстеження кандидатів, розсилки сповіщень і планування співбесід.
- Аналітика: ШІ допомагає збирати та аналізувати дані про ефективність рекрутингових процесів, що дозволяє покращити стратегію найму.
- Співпраця з кандидатами: ШІ може підтримувати інтерактивну комунікацію з кандидатами, відповідати на питання та надсилати оновлення щодо статусу їхньої заявки.
- Віртуальні асистенти: В деяких випадках, віртуальні асистенти на основі ШІ можуть проводити попередні інтерв’ю з кандидатами, що допомагає економити час рекрутерів.
Водночас важливо згадати й певні ризики. Хоча штучний інтелект і машинне навчання забезпечують ефективність процесу найму, існує занепокоєння щодо надмірної автоматизації, тому сьогодні потрібно знаходити баланс між автоматизацією та людським рішенням по відбору кандидата. Занадто покладаючись на алгоритми перевірки кандидатів, ви можете ненавмисно відфільтрувати потенційно кваліфікованих осіб, які не відповідають заздалегідь визначеним критеріям. Але всю важку, кропітку та складну роботу платформи зроблять за вас. Принаймні так це працює в DecisionWanted.com. Замість години спілкування та усвідомлення того, що кандидат або вакансія вам не підходять, на DecisionWanted ви одразу отримуєте детальний звіт про відповідність. Ви зможете швидко зрозуміти, чи варто продовжувати розмову або переходити до інших варіантів.
Штучний інтелект справді відкриває нову еру в пошуку талантів. Поєднання нових технологій штучного інтелекту та машинного навчання змінює форму найму персоналу, замінивши застарілі методи підходами, що керуються даними. AI та ML не є швидкоплинними тенденціями, ці технології будуть й надалі штовхати галузь найму і, безперечно, хто вже сьогодні почне використовувати їх, той буде першим на ринку.
Спробуйте пошук роботи та спеціалістів на платформі DecisionWanted і опануйте skills-based підхід на основі машинного навчання, який гарантує більш ефективний та точний відбір кандидатів.