Walau bagaimanapun, satu bidang di mana teknologi membuktikan sangat berharga adalah dalam sumber manusia.

Sebagai jabatan pentadbiran, sumber manusia melibatkan pengurusan kakitangan. Daripada pengurusan manusia ke manusia langsung, kami kini mempunyai alat pintar yang mengendalikan banyak kerja ini.

Pertimbangkan proses pengambilan bakat. Apa maksudnya untuk memulakan calon calon pekerjaan dan mengenal pasti orang yang ideal untuk kedudukan terbuka?

AI merevolusi bagaimana syarikat mendekati ini dengan cara yang penting.

Bagaimanakah ia dibandingkan dengan carian tradisional?

Untuk memahami cara AI sedang membentuk semula pengambilan bakat, mencerminkan proses asas carian.

Tidak lama dahulu, saya menulis tentang bagaimana Sam Altman mengakui kepada pewawancara bahawa dia menggunakan AI untuk carian web, dan bukannya bergantung pada enjin carian Google konvensional.

Dia bukan satu -satunya. Ada sebab orang beralih kepada model AI seperti CHATGPT apabila mereka perlu mencari maklumat dalam talian.

Fikirkan tentang perbezaan yang jelas antara memasukkan kata kunci untuk menjana hiperpautan dan menimbulkan persoalan kepada sistem pintar. Contohnya:

Pilih soalan rawak. Katakan anda sedang mencari arkitek landskap teratas di Phoenix, Arizona. Kaedah tradisional akan melibatkan menaip "arkitek landskap terbaik Phoenix, Arizona" ke bar carian Google, menatal melalui hasil, membaca setiap satu, dan menilai mereka secara berurutan. Sepanjang ini, anda akan tertanya -tanya jika anda mempunyai set keputusan yang betul.

Pendekatan moden adalah untuk menaip soalan penuh- "Di mana saya dapat mencari arkitek landskap terbaik di Phoenix, Arizona?" - dan membaca ringkasan yang disediakan oleh model LLM.

Ini secara eksponen lebih cepat dan mudah, dan anda dapat membayangkan jumlah data yang banyak mesin diproses dengan serta -merta, sedangkan ia mungkin membawa anda, sebagai pengguna, hari atau minggu untuk menjalankan sebahagian daripada carian yang sama.

Dinamika carian bakat

Carian bakat untuk peranan pekerjaan terbuka mencerminkan proses ini. Matlamatnya adalah untuk mengumpulkan pelbagai calon dan resume, menyusunnya, dan menentukan perlawanan terbaik. Pada asasnya, ia sama seperti mencari arkitek landskap atau penyedia perkhidmatan profesional yang lain, kecuali anda berurusan dengan individu dan bukannya syarikat-jadi kecuali seseorang mempunyai kehadiran dalam talian yang besar dengan data promosi diri yang luas, proses penyelidikan agak lebih kompleks.

Sekali lagi, memohon AI, model ini melakukan semua kerja ini -ia mengambil semua calon, resume mereka, data tambahan dari sumber seperti GitHub atau laman web, dan membentangkan semuanya bersama -sama. Selain itu, ia membuat keputusan -memilih calon yang sesuai berdasarkan kriteria yang disediakan oleh profesional HR. Ini tidak ternilai bagi seseorang yang perlu membuat keputusan tetapi tidak pasti di mana untuk bermula.

Kelebihan Carian Bakat AI

Satu kelebihan utama carian jenis ini adalah penempatan lebih cepat kakitangan. Di samping itu, alat ini menawarkan penjimatan buruh yang ketara.

"Alat pemeriksaan berkuasa AI dapat menilai beribu-ribu aplikasi dalam beberapa minit, mengenal pasti calon yang menjanjikan berdasarkan kemahiran, pengalaman, dan potensi yang relevan," tulis Lisa Thomas untuk Majalah Pembangunan Rakyat. "Algoritma pencocokan canggih melampaui pemadanan kata kunci mudah untuk memahami hubungan semantik antara keperluan pekerjaan dan kelayakan pemohon. Teknologi ini juga membantu mengurangkan kecenderungan tidak sedarkan diri dengan memberi tumpuan kepada keupayaan dan kelayakan daripada butiran demografi."

Jelas sekali, terdapat pulangan pelaburan yang ketara dari teknologi ini. Cabarannya terletak pada mengintegrasikannya ke dalam aliran kerja yang sedia ada. Seperti mana -mana perubahan baru, sangat penting untuk mencontohi logistik pelaksanaan dan bagaimana pihak berkepentingan akan menyesuaikan diri dengan lengkung pembelajaran.

Perlu diingat bahawa AI menawarkan bantuan di pelbagai peringkat pengambilan bakat -bukan hanya sumber, tetapi juga aplikasi, wawancara, pemeriksaan, dan banyak lagi.

Mercor dan pautan bakat

Sebuah syarikat bernama Mercor mengetuai inisiatif ini, menghubungkan calon dengan peluang kontrak jangka pendek.

Banyak penekanan diberikan untuk menilai kemahiran dan pengalaman.

"Secara asasnya, kesesakan itu beralih dari crowdsourcing ke penilaian bakat," kata Virat Talwar, pengurus produk di Mercor, dalam siaran akhbar. "Kami dengan cepat menyedari bahawa isu utama untuk makmal adalah skala dan menilai dengan tepat kebolehan individu untuk memastikan mereka sesuai untuk kerja, jadi kami membangunkan teknologi dan produk kami dengan tepat untuk tujuan itu."

Semua ini penting untuk mendapatkan kakitangan yang tepat untuk pekerjaan itu.

Transformasi pekerjaan AI

Dengan integrasi yang betul, syarikat akan menggunakan pendekatan ini pada masa akan datang.

Persoalan utama ialah berapa banyak pihak berkuasa akan diberikan kepada sistem AI, dan bagaimana mereka akan bekerjasama dengan manusia yang masih menguasai jabatan HR.

Ini menimbulkan perbincangan yang lebih luas mengenai anjakan pekerjaan dan implikasi masyarakat. Walaupun itu topik yang berasingan, itu sesuatu yang perlu kita pertimbangkan semasa kita maju.

Atas ialah kandungan terperinci Powering Talent Recruitment dengan AI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!