יותר ויותר ארגונים גדולים בעולם מטמיעים מערכות טכנולוגיות חדשות שבבסיסן בינה מלאכותית, במחלקות משאבי האנוש.
המטרה היא לשפר את קבלת ההחלטות בכל הקשור לאיתור, מיון, סינון, גיוס, קליטה ושימור של עובדים, ובעיקר טלנטים ובעלי מיומנויות ייחודיות.
מערכות של בינה מלאכותית חוסכות משאבים רבים בתהליך גיוס המועמדים ומאפשרים להזניק את מידת הפרודוקטיביות של מחלקת משאבי האנוש בכמה מדרגות.
עולם הארגונים מחפש כבר לא מעט זמן מודל לאיתור, מיון, סינון וגיוס טלנטים, שיחסוך לו כסף וזמן. אבל רק בתקופה הנוכחית עומדים לרשותו ראשוני הכלים המתאימים המאפשרים זאת.
מדובר בכלים שבין השאר, גם מספקים למנהלי משאבי האנוש גישה למאגרי נתונים כמעט אינסופיים.
ברוב העולם המערבי לרבות ישראל, עומדים שיעורי האבטלה על בין שלושה לארבעה אחוזים, אלא שבד בבד קיימים פערי מיומנויות כמעט בכל תחום.
במצב כזה, מנהלי משאבי האנוש חייבים להשתמש בנתונים בצורה מושכלת ויעילה, שכן רק כך הם יוכלו להתחרות על טלנטים ואף לנצח בתחרות הזאת.
מערכות הבינה המלאכותית מבצעות את החלק העיקרי של סינון ומיון המועמדים, על ידי בדיקה של עשרות רבות של מאפיינים ותכונות של המועמדים, באמצעות משחקי אונליין. המשחקים שונים זה מזה וכל אחד מהם בודק סט אחר של תכונות, יכולות ומאפיינים.
עם סיום המשחקים, המערכת מחשבת את התוצאות באופן מיידי וקובעת באיזו מידה (ובאיזה אחוז) המועמד עומד בדרישות התפקיד אליו הגיש את מועמדותו.
מערכת הבינה המלאכותית אוספות כמויות אדירות של נתונים על המועמד, מהמבדקים (המשחקים), בעוד שהאלגוריתמים מחשבים את מידת ההתאמה של כל מועמד לתפקיד אליו הגיש מועמדות.
בה בעת מספקת המערכת מידע למנהלי משאבי האנוש לאילו תפקידים נוספים (באותה מחלקה או במחלקות אחרות) מתאים כל מועמד שנבחן, ובאיזו מידה הוא מתאים לכל אחד מהתפקידים הללו.
זאת ועוד, מערכות הבינה המלאכותית מספקות כלים נוספים כמו למשל מצלמות וראייה ממוחשבת, המאפשרות לבצע את הראיונות בשלבים הראשוניים, עם המועמדים, באופן אוטומטי, תוך ניתוח הבעות פניהם, טון קולם ומרכיבים נוספים.
מערכת הבינה המלאכותית ש'מראיינת' את המועמדים יכולה לנתח בזמן אמת עשרות אלפי נתונים, בהם רגשות המועמד, צורת השימוש שלו במילים ופעלים, מספר הפעמים שהוא השתהה, כמה פעמים ובאילו סיטואציות הוא היסס או השיב "אמממ", ונתונים רבים נוספים.
כל הנתונים הללו מנותחים כאמור בזמן אמת, ובו זמנית מתבצע גם דירוג המועמד באופן אוטומטי. לדוגמה, מרואיין שלא מחייך אפילו פעם אחת ומשיב בטון מונוטוני, כנראה שיש סיכוי שלא יהיה מתאים לעבודה שדורשת מיומנויות לעבודה מול אנשים (לקוחות, עובדים אחרים וכו).
בשורה התחתונה, מערכות הבינה המלאכותית שנועדו לשימושם של מנהלי משאבי האנוש ומנהלי הגיוס, מאפשרות לארגון להגדיל בסדרי גודל את מספר המועמדים, לסרוק הרבה יותר סטודנטים באוניברסיטאות ובמכללות, ולמיין מספר מועמדים שמחלקת משאבי אנוש כולה, גדולה ככל שתהיה, לא תספיק לבחון ולראיין בפרק זמן קצר כל כך.
