Während die fortdauernde generative KI Der Growth hat weltweit zahlreiche Branchen erfasst, es ist eigentlich maschinelles Lernen (ML) Dies dürfte in den kommenden Jahren erhebliche Auswirkungen auf die Personalbeschaffung haben.
Der globale ML-Markt wird voraussichtlich einen Wert von 209,91 Milliarden US-Greenback bis 2029was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 38,8 % entspricht. Dieses schnelle Wachstum wird der digitalen Transformation im gesamten Personalbeschaffungsbereich viele Vorteile bringen.
Maschinelles Lernen kann seine Erfahrungen nutzen, um das Recruiting ohne weitere Programmierung präziser und effizienter zu gestalten. Stattdessen lernt die Technologie aus Daten wie Texten, Bildern oder Zahlen.
Wahrscheinlich haben Sie ML bereits in Aktion erlebt. Streaming-Plattformen wie Netflix nutzen maschinelles Lernen, um Empfehlungen basierend auf dem Nutzerverhalten zu kuratieren, und YouTube hat einen ähnlichen Algorithmus für Movies hinzugefügt, die Benutzer mit höherer Wahrscheinlichkeit ansehen.
Chatbots nutzen ML auch, um zu verstehen, wie Benutzerinteraktionen verbessert und zufriedenstellender gestaltet werden können.
Mithilfe von ML-Algorithmen kann die Personalbeschaffungsbranche die Artwork und Weise, wie High-Talente identifiziert und eingestellt werden, grundlegend verändern und so die Einarbeitung neuer Mitarbeiter effizienter und präziser gestalten.
Matchmaking für offene Stellen
KI und ML-Algorithmen können Rekrutierungsprozesse direkt unterstützen, insbesondere wenn es darum geht, talentierte Kandidaten auf der Grundlage ihrer Fähigkeiten, Erfahrungen und Qualifikationen zu finden.
Die adaptiven Matchmaking-Funktionen des maschinellen Lernens können dabei helfen, Lebensläufe on-line zu analysieren und sie mit Stellenangeboten von Unternehmen zu vergleichen. Dies hilft dabei, Identifizieren Sie die besten Übereinstimmungen selbstständig Auf der Grundlage ihrer Fähigkeiten wird der Auswahlprozess präziser und effizienter.
Für Unternehmen die ein erhebliches Bewerbungsaufkommen verzeichnen, können ML-Prozesse den Arbeitsaufwand menschlicher Recruiter deutlich reduzieren, ohne dass die Gefahr besteht, dass ihnen aus Zeitgründen hochqualifizierte Bewerber entgehen.
Durch die Einführung dieses effizienten Prozesses können Sie die Einstellungszeit verkürzen, insbesondere bei der Besetzung von Stellen mit qualifizierten Fachkräften.
ML kann auch dabei helfen, internationale Stellenmärkte für Distant-Positionen zu erkunden. Mit der Möglichkeit, mit Talentakquisitionsagenturen weltweit zusammenzuarbeiten, Einstellung von High-Talenten Die Auswahl auf der Grundlage ihrer materiellen und immateriellen Fähigkeiten kann umfangreicher sein, ohne die Personalvermittler zu überfordern.
Personalbeschaffung personalisieren
Maschinelles Lernen macht den Rekrutierungsprozess für die Kandidaten fairer und persönlicher, indem maßgeschneiderte Stellenanzeigen generiert werden, die für mehr Engagement sorgen, maßgeschneiderte Interviewfragen für Personalvermittler und detaillierteres Interview-Suggestions bieten.
Diese Prozesse können dazu beitragen, den Weg des Bewerbers zu verbessern und mehr Bewerber auf eine Artwork und Weise einzubinden, die es ihnen ermöglicht, die Qualitäten und Fähigkeiten zu zeigen, die sie zu einer idealen Besetzung machen.
Entscheidend ist, ML-Algorithmen kann dazu beitragen, dass Interviewer im Interviewprozess immer nach den richtigen Informationen fragen, anstatt allgemeinere, allgemeingültige Fragen zu stellen. Dieser Grad der Automatisierung kann helfen Unternehmen Zugang zu den am besten geeigneten Kandidaten erhalten und einen Onboarding-Prozess durchführen, der ihren individuellen Bedürfnissen entspricht.
Talentsuche
Bei der Rekrutierung talentierter Kandidaten reicht es nicht aus, Stellenanzeigen on-line zu platzieren, um die Aufmerksamkeit des richtigen Mitarbeiters zu erregen. Maschinelles Lernen kann den Weg für eine beispiellose Kandidatensuche ebnen, die für viele Personalvermittler einen großen, zeitaufwändigen Knackpunkt darstellt.
Faktoren wie der Vergleich und die Gegenüberstellung der beruflichen Qualifikationen von Kandidaten, die Übereinstimmung ihrer Fähigkeiten, Problemlösungskompetenzen und ihre Fähigkeit, mit den Aufgaben zu wachsen, können alle durch ML verbessert werden.
Als Anwendungsfall haben Firmen wie Celential Deep-Studying-Modelle eingesetzt, die aktiv technische Talente in Nordamerika, Lateinamerika und Indien erfassen. Aufgrund der umfangreichen Daten, die in diesem Modell verfügbar sind, kann der ML-Algorithmus dabei helfen, die Fähigkeiten von Kandidaten zu identifizieren, auch wenn diese nicht in einem Lebenslauf aufgeführt sind oder LinkedIn.
Der Algorithmus kann sich den Technologie-Stack der Unternehmen ansehen, für die der Kandidat gearbeitet hat, die von seinen Kollegen aufgeführten Fähigkeiten und die Stellenbeschreibungen seiner früheren Positionen. So kann er sich einen umfassenderen Überblick darüber verschaffen, was ein Kandidat zu bieten hat, selbst wenn er seine Qualitäten nicht öffentlich gemacht hat.
Vorurteile überwinden
Ein Downside bei der Personalbeschaffung, das nie verschwunden ist, ist unbewusstes VoreingenommenheitQuick 50 % der Personalleiter haben zugegeben, von unbewussten Voreingenommenheit in ihren Rollen und die Auswirkungen auf Unternehmen kann zu einem erheblichen Effizienzverlust führen.
Darüber hinaus unbewusste Voreingenommenheit können Organisationen in ihren Bemühungen, ein vielfältiges Arbeitsumfeld zu schaffen, stark einschränken.
Im besten Fall kann maschinelles Lernen eine objektive Personalbeschaffung unterstützen und unbewusste Vorurteile in der gesamten Branche überwinden. Dadurch können Kandidaten anhand ihrer Fähigkeiten ausgewählt werden, ohne dass subjektive Faktoren wie Alter, Geschlecht, Rasse und Interessen eine Rolle spielen.
Steigerung der Rekrutierungseffizienz
Das Schöne am maschinellen Lernen ist, dass es ein Zweig von KI das funktioniert am besten in Zusammenarbeit mit menschlichen Recruitern. Algorithmen kann Personalvermittlern aktiv Zeit bei der Suche nach übertragbaren Fähigkeiten und immateriellen Talenten sparen, die neben den Arbeitsrollen eingesetzt werden können. Stattdessen kann ML die besten Kandidaten aktiv prüfen und sie zur leichteren Referenzierung in die engere Wahl ziehen.
Werbung ist für jede Branche von entscheidender Bedeutung, und die Steigerung der Effizienz durch ML bringt den Anwendern große Vorteile. Da die Verfügbarkeit von Talenten für ambitionierte Unternehmen, insbesondere im Technologiebereich, ein großes Anliegen ist, kann ML-Technologie beim Aufbau eines nachhaltigen Betriebsmodells einen erheblichen Vorteil bieten.
Der Beitrag Wie maschinelles Lernen die Genauigkeit bei der Identifizierung und Rekrutierung talentierter Kandidaten steigert erschien zuerst auf Datenfloq.