AI a HR-ben: Hogyan befolyásolja a toborzási automatizálás a HR-t és a csapatfejlesztést | AI az üzletben #56

A mesterséges intelligencia szerepe a HR-ben napjainkban

A digitális korban a magasan képzett IT szakemberek iránti kereslet folyamatosan növekszik. 2030-ra világszerte akár 97 millió új mesterséges intelligencia és automatizálási munkahely is létrejöhet, míg 75 millió pozíció megszűnik a technológiai fejlődés miatt (Világgazdasági Fórum). Ez kihívást jelent a HR számára, hogy megtalálja azokat az embereket, akik rendelkeznek a megfelelő, gyakran egyedi kompetenciákkal.

Az információfeldolgozás sebességének köszönhetően a mesterséges intelligencia segíthet kiszűrni a legjobban illeszkedő jelölteket a szervezet igényeihez a nagyszámú pályázat közül. Ennek eredményeként a folyamatok automatizálása elkötelezett, összehangolt csapatokat hozhat létre, és növelheti a HR osztály hatékonyságát.

A toborzási automatizálás kulcsfontosságú előnyei a kisvállalkozások számára

Kis cégeknél, ahol minden alkalmazott gyakran több funkciót is ellát, az idő és az erőforrások megtakarítása rendkívül értékes. A toborzási folyamat automatizálása lehetővé teszi, hogy gyorsan és hatékonyan átnézze a százakat a önéletrajzok közül, csak azokat kiválasztva, amelyek a legjobban megfelelnek a pozíció követelményeinek. Ez lehetővé teszi a HR csapat számára, hogy közvetlen kapcsolatba lépjen a kiválasztott jelöltekkel, ami különösen fontos a cég pozitív munkáltatói imázsának kialakításában.

A toborzási automatizálás:

• felgyorsítja a toborzási folyamatot – az algoritmusok képesek elemezni a százakat a önéletrajzok közül és másodpercek alatt kiválasztani a legjobb jelölteket,
• időt takarít meg – a mesterséges intelligencia önállóan elvégezheti a pályázatok kezdeti kiválasztását, ami leveszi ezt a terhet a HR osztály válláról,
• javítja az adatokat és az elemzéseket a kiválasztási folyamatban – fejlett toborzási menedzsment eszközökkel, mint például a Jelöltkövető Rendszerek (ATS), a kisvállalkozások hatékonyabban kezelhetik a toborzási folyamatokat, időt takarítva meg és növelve a legjobban illeszkedő jelöltek megtalálásának esélyeit,
• biztosítja a következetességet – a toborzási folyamat ismétlődő és változatlan, ami következetességet biztosít a cég működésében.

Érdemes megemlíteni az automatizálás pozitív hatását a jelöltek élményére is. A munkakeresők értékelik a rövidebb toborzási folyamatot és a gyors visszajelzést. Ez különösen fontos a kisvállalkozások számára, amelyek gyakran versenyeznek a tehetségért a piacon lévő nagyobb szereplőkkel. Hatékony és barátságos toborzási folyamat biztosításával a kis cégek vonzhatják azokat a minőségi jelölteket, akik érdeklődnek a személyre szabott megközelítés és a fejlődési lehetőségek iránt, amelyeket a kisebb szervezetek kínálnak.

Forrás: DALL-E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Hagyományos toborzási módszerek vs. toborzási automatizálás – előnyök és hátrányok

A hagyományos módszerek a munkajelöltek megtalálására, mint például:

• önéletrajz elemzés,
• motivációs levelek elemzése,
• toborzási interjúk,
• toborzási feladatok,
• időigényesek és hajlamosak az emberi hibákra vagy elfogultságra.

Másrészt egy jól lebonyolított hagyományos toborzási folyamat értékes visszajelzést ad a jelöltnek, és lehetővé teszi számára, hogy kiválasszon egy olyan személyt, aki sok szempontból illeszkedik a cég csapatába.

Kétségtelen, hogy a toborzás automatizálása segít felgyorsítani a folyamatot és megoldani a személyes elfogultságok problémáját, de az előnyök és hátrányok kalkulációja nem ad egyértelmű eredményt. A hagyományos toborzással kapcsolatos problémák helyett más problémák merülnek fel:

A toborzási automatizálás előnyei	A toborzási automatizálás hátrányai
Gyorsaság	Értékes jelöltek kizárásának kockázata
Széleskörűség	Az algoritmusokban szereplő értékelési kritériumok nem világosak
Következetesség	Nehezen értékelhetők a puha készségek
Alacsonyabb költségek	A jelöltek bizalmatlansága

Például a rendszer elutasíthat egy jó jelöltet, egyszerűen azért, mert az önéletrajza nem tartalmaz bizonyos kulcsszavakat. Ezért a legjobb megoldás az automatizálás és az emberi értékelés kombinációja.

A mesterséges intelligencia a HR-ben a jelöltek kiválasztásában – hogyan működik?

A mesterséges intelligencia másodpercek alatt képes elemezni a százakat a pályázatok közül és kiválasztani a legjobban illeszkedő önéletrajzot. Hogyan lehetséges ez?

A kulcs a gépi tanulás. Az algoritmusok elemzik a sikeres toborzások példáit, és megtanulják felismerni azokat a mintákat, amelyek jó jelölt illeszkedést jeleznek. Ezen alapulva képesek előre jelezni a új pályázatok és a cég követelményei közötti illeszkedés mértékét, és javasolni a legígéretesebb jelölteket.

Másik technika a úgynevezett “digitális ikrek” létrehozása, azaz a jelöltek részletes profiljainak kialakítása, amelyeket algoritmusok hoznak létre adat-elemzés alapján. Az új pályázatokat egy ilyen modellel hasonlítják össze.

A mesterséges intelligencián alapuló toborzási automatizálási eszközök – mint például:

• HireVue, – kihasználja a mesterséges intelligenciát a munkajelöltek potenciáljának értékelésére. Az úgynevezett Emberi Potenciál Intelligencia néven működik, és értékeli a jelöltek szavainak választását, a hangszínét és az arckifejezéseit,
• Beamery – alkalmazza a mesterséges intelligenciát a jelölti kapcsolatok és a toborzás kezelésére, olyan funkciókat kínál, mint a jelöltek automatikus szűrése, adataik elemzése, személyre szabott toborzási kampányok; ez az eszköz számos nagy cégnél, például a Facebooknál és a Dropboxnál is megtalálható.

Forrás: Beamery (https://beamery.com/talent-acquisition/)

Sikeresen azonosítják az olyan tulajdonságokat, mint a kreativitás, az együttműködési képesség vagy a kezdeményezés. Lehetővé teszik a jelenlegi alkalmazottak elkötelezettségének és elégedettségének elemzését is.

Az automatizálás hatása a csapat fejlődésére és elkötelezettségére

Hogyan fordul át a toborzási automatizálás a csapat fejlődésébe és elkötelezettségébe?

Először is, segít olyan csapatot építeni, amelynek kompetenciái jól illeszkednek a cég igényeihez. Másodszor, időt takarít meg a HR osztálynak, amelyet a készségek fejlesztésére és a csapat integrációjára fordíthat. Harmadszor, az algoritmusok képesek értékelni a jelöltek alkalmasságát és motivációját, ami kedvez a elkötelezett csapat kialakításának.

Ugyanilyen fontos, hogy a mesterséges intelligencia eszközök használata nem ér véget a toborzással. Jelentős szerepet játszhat az alkalmazottak készségeinek fejlesztésében. Például:

• a mesterséges intelligencia rendszerek azonosítják a csapatban lévő kompetenciahiányokat és javasolják a megfelelő képzéseket,
• elemzik az alkalmazottak preferenciáit és személyre szabott fejlődési utakat kínálnak,
• előrejelzik, hogy mely alkalmazottak távozhatnak vagy éghetnek ki szakmailag.

Készség alapú toborzás. A mesterséges intelligencia a HR jövője?

A HR modern trendje, amelyet készség alapú toborzásnak neveznek, ideálisan kombinálható a mesterséges intelligencia képességeivel. Ebben a megközelítésben a jelöltek konkrét készségei és képességei számítanak, nem csupán a tapasztalat vagy a diplomák.

Ugyanakkor a mesterséges intelligencia fejlődése a HR-ben új lehetőségeket nyit meg a toborzás és az alkalmazottak fejlesztésének személyre szabására. A mesterséges intelligencia segíthet azonosítani a készségbeli hiányosságokat és javasolni az egyéni fejlődési utakat, ami kulcsfontosságú a munkavállalók elkötelezettségének és elégedettségének fenntartásához.

Összegzésül, bár a mesterséges intelligencia még nem elterjedt a toborzási folyamatokban, potenciálja ezen a területen óriási. A jövőben várható, hogy a mesterséges intelligencia egyre fontosabb szerepet játszik a tehetségek azonosításában és fejlesztésében, így rendkívül ígéretes eszköz a HR jövője számára. Azonban biztosítanunk kell az értékelési algoritmusok átláthatóságát és a modellek tanításához használt adatok jó minőségét, hogy ne tartalmazzanak elfogultságokat.

Ha tetszik a tartalmunk, csatlakozz a nyüzsgő méheink közösségéhez a Facebookon, Twitteren, LinkedIn-en, Instagramon, YouTube-on, Pinterest-en, TikTok-on.