שיתוף

הבינה המלאכותית יכולה לעזור למנהלי משאבי אנוש לסנן מועמדים בצורה מדויקת ויסודית יותר לעומת יכולת הסינון והמיון של בני אדם, בעיקר בזכות יכולתה לעבד כמויות גדולות של נתונים, לזהות דפוסים ולבצע תחזיות על סמך תובנות מונעות נתונים.

יתרה מכך, מערכות הבינה המלאכותית יכולות ללמוד ולשפר ללא הרף את האלגוריתמים שלהן על סמך משוב ונתוני ביצועים.

ניתוח התוצאות של החלטות גיוס קודמות מאפשר לבינה המלאכותית לחדד את הקריטריונים כדי לשפר את התיאום מול היעדים וסדרי העדיפויות של הארגון.

ברקע חשוב לזכור, כי למרות שהבינה המלאכותית יכולה לשפר משמעותית את תהליך מיון המועמדים, יש להשתמש בכלים אלה באחריות ובשילוב עם שיקול דעת אנושי.

מנהלי משאבי אנוש צריכים לוודא שמתקיימים שקיפות, הגינות ושיקולים אתיים בשימוש בטכנולוגיות בינה מלאכותית כדי לתמוך בפרקטיקות גיוס אפקטיביות ומכילות.

להלן 6 דרכים בהן הבינה המלאכותית יכולה לשפר את תהליך מיון המועמדים:

1 יעילות וקנה מידה:

כלים המבוססים על בינה מלאכותית יכולים לנתח אלפי קורות חיים ויישומי עבודה בשבריר מהזמן שייקח לבני אדם לבצע באופן ידני.

יעילות זו מאפשרת למנהלי משאבי אנוש לעבד מאגר נרחב יותר של מועמדים ולזהות כישרונות מובילים במהירות.

2 התאמה וסינון של מילות מפתח:

האלגוריתמים של הבינה המלאכותית יכולים לסרוק קורות חיים ותיאורי תפקיד כדי להתאים מילות מפתח וביטויים שהינם רלוונטיים לדרישות התפקיד.

על ידי סינון מועמדים שאינם עומדים בקריטריונים שצוינו, הבינה המלאכותית מייעלת את תהליך המיון, ומאפשרת למנהלי משאבי אנוש להתמקד במועמדים המתאימים ביותר.

3 עיבוד שפה טבעית:

היכולת לעבד שפה טבעית מאפשר לבינה המלאכותית להבין ולפרש את ההקשר, הסנטימנט והניואנסים של טקסט כתוב.

יכולת זו מאפשרת לבינה מלאכותית לחלץ מידע רלוונטי מקורות החיים, מהמכתבים הנלווים לקורות החיים ונתונים טקסטואליים אחרים, ולספק הערכה מקיפה יותר (לעומת היכולות של בני אדם) של כישוריהם והתאמתם של המועמדים.

4 ניתוח נתונים ובניית תחזיות:

כלים של בינה מלאכותית יכולים למנף נתונים היסטוריים לגבי מועמדים מוצלחים ולגבי מדדי הביצועים שלהם בעבר, כדי לחזות את הצלחתם הפוטנציאלית של המועמדים בארגון.

ניתוח הגורמים השונים, כגון מיומנויות, ניסיון והתאמה לתרבות הארגונית, מאפשר לבינה המלאכותית לזהות מועמדים שצפויים להצטיין בתפקידים ספציפיים.

5 איתור הטיות:

הבינה המלאכותית יכולה לסייע בהפחתת הטיה לא מודעת בתהליך המיון על ידי יישום קריטריונים אובייקטיביים וסטנדרטיזציה של שיטות הערכה.

6 ניתוח קורות החיים:

כלים לניתוח קורות חיים המופעלים על ידי הבינה המלאכותית יכולים לחלץ מידע רלוונטי, כגון השכלה, ניסיון בעבודה ומיומנויות, מתוך קורות החיים ולסדר אותם באופן אוטומטי בפורמטים מובנים.

אוטומציה זו מפחיתה את הזמן והמאמץ הנדרשים להזנת נתונים ידנית ומאפשרת למנהלי משאבי אנוש להתמקד במשימות קבלת החלטות ברמה האסטרטגית.

כנס משאבי אנוש במגזר הציבורי

כנס פיתוח ארגוני

כנס AI למשאבי אנוש

כנס דיני עבודה

אין תגובות

השאר תגובה