Predictive ynhier beoardieling: AI seit dat jo binne ynhierd

• Skriuwer:
• Namme fan auteur

  Quantumrun Foresight
• Septimber 12, 2022

Ynsjoch gearfetting

Keunstmjittige yntelliginsje (AI) feroaret werving troch gegevens te brûken om topkandidaten te identifisearjen, foaroardielen te ferminderjen en ferskaat oan wurkplakken te fergrutsjen. Dizze automatisearre systemen streamline ynhierprosessen, wêrtroch't de effisjinsje en profitabiliteit fan it bedriuw mooglik stimulearje, wylst se kandidaten in mear personaliseare ûnderfining oanbiede. It fertrouwen op algoritmen ropt lykwols fragen op oer earlikens en de needsaak foar regeljouwing fan 'e regearing om etysk gebrûk op' e arbeidsmerk te garandearjen.

Predictive ynhier beoardieling kontekst

De Grutte Resignaasje hat de maatskippij sjen litten hoe't in swarte swan-evenemint de arbeidsmerk fan 'e nacht kin feroarje. Bedriuwen hawwe har oanpast troch te ferdûbeljen op it ynhieren fan de bêste beskikbere professionals. Om ûnwissichheid te ferminderjen en it ynhierproses te fersnellen, brûke wurkjouwers AI-oandreaune beoardielings- en wervingsplatfoarms dy't foarsizzende gegevens brûke.

Sels foar de opkomst fan grutte gegevens en AI, wiene in protte bedriuwen al begon te brûken foar prediktive ynhiertechniken, hoewol mei de hân. Dizze techniken beheine de skaaimerken dy't histoarysk in pool fan heechweardige kandidaten hawwe levere foar in iepen rol, ynklusyf amtstermyn yn eardere banen, edukative eftergrûn en kearnfeardigens. Dizze hantliedingsproseduere kin lykwols heul subjektyf, unakkuraat wêze en dissonânsje meitsje ûnder ynhierbehearders en wervingsteams.

Foarsizzende ark foar ynhier en talintidentifikaasje, stipe troch AI, kinne deistich tûzenen CV's analysearje, sykjen nei spesifike kaaiwurden en patroanen dy't helpe by it identifisearjen fan kandidaten dy't it bêste geskikt binne foar in rol. Elk stikje ynformaasje dat in baankandidaat leveret, kin wurde kwantifisearre en analysearre, ynklusyf wurkkennis, leeftyd, gemiddelde baantiid, persoanlikheid, taalfeardigens en eardere ûnderfining. Chatbots foar keunstmjittige yntelliginsje wurde ek brûkt om bepaalde earste fazen fan it ynterviewproses út te fieren, wêrtroch minsklike wervingsteams befrijd wurde om te fokusjen op taken mei hegere wearde. 

Disruptive ynfloed

De yntegraasje fan automatisearre beoardielingsynstruminten yn wervingsprosessen hat as doel om kognitive en ûnbewuste foaroardielen te minimalisearjen, mooglik ferskaat en ynklusiviteit op 'e wurkflier te ferbetterjen. Troch te fertrouwen op algoritmen om kandidaten te evaluearjen, kinne wurkjouwers har rjochtsje op feardigens en kwalifikaasjes fan oanfregers ynstee fan eksterne faktoaren lykas edukative eftergrûn, rykdom, ras, geslacht of leeftyd. Dizze ferskowing nei in mear objektive wervingsoanpak kin liede ta in bredere en mear ferskaat oan talintpool, om't kandidaten dy't earder troch oerflakkige redenen miskien wolris oersjen koenen, no likegoed yn 'e rekken krije. Derneist streamlines de automatisearring fan bepaalde ynterviewkomponinten, lykas kognitive screening en ynliedende ynterviews, it proses, wêrtroch effisjinter evaluaasje fan kandidaten mooglik is.

De oanname op lange termyn fan foarsizzende en automatisearre ynhiersystemen kin liede ta wichtige foardielen foar wurkjouwers, ynklusyf ferhege ynterne effisjinsje en fermindere ynhierkosten. Troch konsekwint kandidaten fan hegere kwaliteit te rekrutearjen, kinne bedriuwen har totale produktiviteit en profitabiliteit ferbetterje. Fierder kin it fermogen fan dizze systemen om oanbeane lean yn realtime oan te passen op basis fan feedback fan oanfregers en effisjint boarne nedich dokumintaasje it ynhierproses optimalisearje. Dizze metoade befoarderet ek in mear positive oanfregerûnderfining, wêrtroch mooglik de oantreklikens fan 'e wurkjouwer op' e arbeidsmerk fergruttet. 

Automatisearre ynhiersystemen kinne liede ta in mear rjochtfeardige arbeidsmerk, mei ferskate en ynklusive arbeidskrêften dy't bydrage oan bredere maatskiplike foardielen, lykas fermindere ynkommensferskillen en ferbettere sosjale gearhing. D'r kinne lykwols soargen wêze oer it fertrouwen op algoritmen, lykas potinsjele foaroardielen yn 'e programmearring of it útsluten fan kandidaten dy't net passe binnen de definieare parameters fan dizze systemen. Oerheden moatte miskien regeljouwing en rjochtlinen ymplementearje om te soargjen dat dizze technologyen etysk en effektyf wurde brûkt, en balansearje de needsaak foar ynnovaasje mei de beskerming fan rjochten en belangen fan arbeiders. 

Gefolgen fan foarsizzende ynhier ark 

Bredere gefolgen fan it ynhierproses dat hieltyd mear automatisearre wurdt kinne omfetsje:

• It gebrûk fan chatbots om foarriedige ynterviews en testen op ôfstân te fieren en 24/7 stipe foar kandidaten te leverjen yn it heule wervingsproses. 
• In oanpaste ûnderfining foar kandidaten, ynklusyf it jaan fan realtime statusupdates oer har applikaasje en feedback nei ynterview.
• Ferheegde allocaasje oan budzjetten foar HR-technology om it ynhierproses fluch te folgjen en in bywurke pool fan potensjele kandidaten te bouwen foar takomstige rollen.
• Oanfregers dy't har oanpak foar baanjacht en ynterview oanpasse om in berop te dwaan op algoritmen ynstee fan minsken.
• It potinsjeel foar âldere arbeiders om yndirekt diskriminearre te wurden op 'e arbeidsmerk as se de digitale feardigens misse om effektyf te ynterviewjen yn' e automatisearre stadia fan in wervingsproses.
• Ynstânsjes fan negative parse moatte bewiisd wurde dat in wervingsalgoritme in foaroardielen toant foar ien groep oanfregers oer in oare.
• Publike druk op steat / provinsjale en federale oerheden om te regeljen de mjitte dat partikuliere sektor bedriuwen kinne brûke automatisearre werving oplossings.

Fragen om te beskôgje

• Tinke jo dat gegevenssystemen de kompatibiliteit fan potinsjele kandidaten sekuer kinne foarsizze mei de rol en it bedriuw?
• Hoe tinke jo oars dat automatisearre beoardielingsynstruminten kinne feroarje hoe't bedriuwen yn 'e takomst hiere?