בינה מלאכותית
ה- AI הופך להיות כלי רב עוצמה לגיוס, אם כי לא תמיד מבינים את רבדי האפשרויות שהוא מספק ועד כמה עמוק הוא יכול להגיע.
שתי שאלות שחוזרות על עצמן בהקשר של AI בגיוס:
כיצד נוכל להשתמש ב- AI כדי להתאים טוב יותר את המיומנויות הרצויות לקיימות?
כיצד נוכל להשתמש ב- AI כדי להפוך את מסע הגיוס כולו למיטבי יותר וכן לשפר את חוויית המועמד?
לפני שמתעמקים יותר בפרטים, חשוב להבין כי AI משנה את המשחק, אנחנו צריכים לשנות את האופן שבו אנו רואים את הבינה המלאכותית: מדובר בכלי עם יתרונות מרובים בבת אחת. במילים אחרות, אם נהיה טובים יותר במיקום בו אנחנו מחפשים את הכישרונות הבאים ומתאימים טוב יותר את המיומנויות שלהם למשרות הפתוחות, אז חווית המועמד תהיה טובה יותר בהתאם.
בהקשר זה, AI הוא מהלך מיטבי. הוא לא רק משפר את האופן שבו אנו מוצאים מועמדים, אלא גם את איך שהם חווים את תהליך הגיוס. לאורך כל המסע לגיוס, באמצעות בינה מלאכותית התהליך עובד מהר יותר וביעילות רבה יותר באופן משמעותי. במקביל יש לה השפעה עצומה על חווית המועמד.
להלן האפשרויות שהבינה המלאכותית מספקת:
נקודת כאב ידועה: יותר מדי יישומים
נקודת כאב נפוצה בקרב המגייסים היא ההסתערות המוחלטת על היישומים הדיגיטליים – בין אם המועמד אכן מוסמך, ובין אם אין לו/ה את הכישורים הנדרשים. מחפשי עבודה משקיעים בממוצע 49.7 שניות לקרוא את תיאור העבודה, ו 14.6 שניות ברפרוף על הדרישות בפועל של העבודה. לאחר מכן, רבים פשוט שולחים את קורות החיים שלהם. לדברי Glassdoor, כל הצעת עבודה ארגונית מושכת אליה כ- 250 קורות חיים בממוצע. מתוכם, רק 4-6 נקראים לראיון – ואחד מקבל את העבודה. קבלת מ 250 קורות חיים ומתוכם זיהוי של רק 4-6 מועמדים מתאימים מצריכה מיון רב.
פתרון AI
הפתרון של הבינה המלאכותית: מציאת מיומנויות רכות. AI יכולה להשתמש בהתאמת דפוסים כדי לחבר את הנקודות בין דרישות העבודה ואת המיומנויות והכשרה המפורטים בקורות החיים. מכונת למידה מבוססת AI יכולה גם להשתפר בזה עוד ועוד עם הזמן. מתוך בניית בנק של ביטויים חלופיים ווריאציות היא מזהה התאמה ומדרגת התאמות ע"י קריטריונים שונים. ו AI יכולה למצוא מיומנויות רכות באותה מהירות שהיא מאתרת מיומנויות קשות. לדוגמה, פלטפורמת גיוס AI שלומדת את המועמד האידיאלי באמצעות שילוב של מכונת למידה, נתונים גדולים והכרת דפוס התנהגותי.
פתרון הערכת כושר
AI יכולה גם לבצע ניחושים משכילים מאוד ולנבא מה המועמד יוכל לעשות בטווח הארוך. בכך היא ממגרת חששות של ההחזר על ההשקעה ללא משוא פנים. AI יכולה להשתמש במידע מרשומות של גיוסי עבר ולזהות דפוסים כדי לקבל תמונה ברורה יותר של ההצלחה היחסית בגיוסים ולגבי ההתאמה של המועמדים הטובים. היא יכולה לזהות נקודות עיוורות פוטנציאליות ולחבר את התוצאות לקבל המאפיינים המדויקים לאיתור המועמד האידאלי.
