الذكاء الاصطناعي في عملية التوظيف: كيف يحول الذكاء الاصطناعي عملية التوظيف

مصطلح الذكاء الاصطناعي موجود منذ 75 عامًا.

فترة كافية لخبراء الكمبيوتر لاستغلال إمكاناته من خلال تصميم برامج للآلات للتعلم من البيانات كيفية أداء مهام شبيهة بالبشر.

نحن نتحدث عن قيادة السيارة ، وطلب المنتجات التي لم نكن "كملاك" نعلم أننا بحاجة إليها ، وبالطبع ، تعيين موظفين ربما أغفلناهم.

سواء كان المديرون في Apple أو Google يعتبرون الذكاء الاصطناعي في وظائف عملية التوظيف لا يقل أهمية عن التسويق ، فقد لا نعرف أبدًا.

ولكن اليوم ، يقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل معالجة وظائف الموارد البشرية مثل التوظيف والمسح الضوئي للتطبيق والفرز والتصنيف.

بالنسبة للذكاء الاصطناعي في التسويق ، فكر فقط في Siri أو Alexa إذا كان لديك أي أسئلة حول نجاحه.

ستحلل هذه المدونة القليل من العلم وراء الذكاء الاصطناعي والمزيد:

ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)؟

الذكاء الاصطناعي "مصطنع" لأننا نعرّف الذكاء بأنه صفة بشرية.

يمكنك إدخال الأرقام في الآلة الحاسبة والحصول على إجابات صحيحة للمسائل الحسابية ، لكن الآلة الحاسبة لا يمكنها معرفة الإجابات. يمكن لعمليات الذكاء الاصطناعي.

المعرفة قوة ، والبيانات هي المحرك المصمم للذكاء الاصطناعي للتعلم والاكتشاف من خلال البيانات.

لا يزال الأمر يتطلب من البشر تصميم البرنامج لطرح الأسئلة الصحيحة ، لكن البرامج التي ينتجونها يمكن أن تؤدي مهامًا عالية الحجم وعالية الكثافة في ثوانٍ دون تعب.

كيف يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي في عمليات التوظيف؟

يمكن للذكاء الاصطناعي مسح التطبيقات في الموارد البشرية والتوظيف ، واختيار المرشحين ذوي القدرة التنافسية العالية ، ثم التعلم من نجاحاتهم أو إخفاقاتهم.

تخيل قسمًا للموارد البشرية به آلاف العمال وعشرات الآلاف من الطلبات عبر الإنترنت كل شهر.

قد يستهدف المدراء الذين يقومون بمسح هذه التطبيقات الخبرة والتعليم باعتبارهما الأهم ويتم تعيينهم بناءً على مجموعتي البيانات هاتين.

في الوقت نفسه ، يمكن لمطالبات البرامج البسيطة تقسيم المرشحين إلى سلسلة من الدرجات المعطاة لكل تطبيق وتقديم أفضل الاحتمالات عدديًا.

هل يستطيع الكمبيوتر التعلم من تلك القوائم؟ لا ، واستنادًا إلى العدد الكبير جدًا من التطبيقات ، ربما لا يستطيع قسم الموارد البشرية التعلم من نجاح قلة مختارة أيضًا.

لكن الذكاء الاصطناعي يمكنه ذلك.

استئناف الفرز

باستخدام الذكاء الاصطناعي ، يمكن استخلاص معلومات المرشحين بشكل أعمق من الأمثلة المذكورة أعلاه من خلال فحص العمر والتركيبة السكانية ، والأرباح ، والخبرة الصناعية ، وحتى المسميات الوظيفية.

عند التحقق من ذلك ، يمكن استقراء معدلات النجاح من خلال التجربة "المكتسبة" لبرمجيات الذكاء الاصطناعي لمرشحين مشابهين.

بالتعمق أكثر ، يمكن للتحليل التنبئي للذكاء الاصطناعي الكشف عن عدم الدقة أو حتى الكذب في طلب المرشح أو استئنافه.

كلما تم تحليل المزيد من البيانات ، أصبحت عملية التعلم أفضل وكلما زادت دقة النتائج التنبؤية.

اختبار الشخصية

يمكن أن يساعد التحليل التنبئي أيضًا في فهم الشخصيات ، وتحطيم إجابات المتقدمين على الانبساط ، والعصابية ، وحتى الانفتاح على التغييرات في إعدادات العمل.

تعد هذه المهارات الشخصية ضرورية للتعاون مع الموظفين الآخرين ، ويمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بكيفية انسجام المرشحين المحددين مع الفرق.

إشراك مرشح الذكاء الاصطناعي

قبل أي مشاركة بشرية للموارد البشرية ، يمكن لبرمجيات الذكاء الاصطناعي تقديم تفاعل شخصي عبر روبوت الدردشة مع المجندين المحتملين بناءً على تطبيقهم الأولي وطرح أسئلة مفصلة وتفسير الردود بناءً على المفاتيح التي تعلمتها منظمة العفو الدولية.

يمكن لتطبيقات روبوت الدردشة AI تفسير الردود مع إزالة التحيز الشخصي الذي يمكن أن يتسلل إلى المقابلات البشرية.

فوائد تطبيق الذكاء الاصطناعي في عملية التوظيف

يجعل الذكاء الاصطناعي المكتوب والمطور بعناية التعامل مع الموظفين المحتملين نهجًا أسرع وأكثر نجاحًا.

كلما كان البرنامج أفضل ، كلما كان أسرع في تعلم عمليات التوظيف للشركات ونجاح أو فشل ميزات التوظيف.

مزيد من الوقت للنجاح

من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي في عملية التوظيف ، يمكن للشركات تضييق نطاق المتقدمين من خلال المهام البشرية التي كانت تستغرق وقتًا طويلاً في السابق ، مما يحرر المجندين لتركيز جهودهم على أفضل المرشحين.

يمكن الاتصال بهؤلاء المرشحين ، وطرح الأسئلة ذات الصلة ، وتحديد موعد للمقابلات ، تلقائيًا.

تحسين تفاعل المجند

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي قد يزيل بعض جوانب الاتصال البشري ، فقد يسعد المجندون بتلقي ردود فورية على الأسئلة في عملية التقديم.

يمكن أن تكون التعليقات على حالة التوظيف الخاصة بهم فورية ، بما في ذلك الرد بنعم / لا ، وقد تقدم الدعم للتعيين في وقت لاحق.

إزالة التحيزات

كبشر ، لدينا تحيزات غير واعية بناءً على تجارب حياتنا.

نحن نحمل هذه المواقف والصور النمطية في أذهاننا وقد ننسبها إلى أشخاص آخرين دون أي دليل عنها يتجاوز ما رأيناه في الآخرين.

يضيق الذكاء الاصطناعي نطاق عمليات التوظيف ليشمل الحقائق والأرقام ، والبيانات المعقدة التي تتغلب عليها الخوارزميات لاتخاذ قرارات مستفادة.

عند القيام بذلك ، يمكن النظر في مجموعة أكبر من المرشحين المؤهلين.

لا مزيد من المواهب الضائعة

بالإضافة إلى التوفير في التكاليف الذي يمكن أن يقدمه الذكاء الاصطناعي ، فلن تفوتك المواهب مرة أخرى.

يمكن أن تستهدف إزالة التحيزات وفهم الذكاء الاصطناعي لاختبار الشخصية ودرجات النجاح التنبؤية المرشحين المناسبين للوظائف ، حتى لو تقدمت الموهبة لشغل وظائف أخرى.

من خلال إعادة فرز المتقدمين السابقين ، يمكن شغل الوظائف الجديدة من قبل المجندين الذين كان من الممكن التغاضي عنهم.

يمكن أيضًا سحب المواهب من مواقع مثل LinkedIn ، ويتم تضييقها من خلال استخدامهم لوسائل التواصل الاجتماعي أو قواعد بيانات المرشحين ولوحات الوظائف.

أربعة تحديات لتطبيق الذكاء الاصطناعي في التوظيف

تذهب الخوارزميات إلى هذا الحد فقط ويمكن أن يمثل إنشاء نظام ذكاء اصطناعي تحديًا.

1. قضايا التكلفة الأولية

سيحجم بعض المديرين دائمًا عن المصروفات عالية التكلفة للمنتجات الجديدة أو غير المثبتة ، بغض النظر عن الفوائد.

بغض النظر عن عائد الاستثمار لتثبيت الذكاء الاصطناعي ، فإن الأسعار ستكون مشكلة.

2. التدريب واكتساب المشاركة

على الرغم من أن استخدام الذكاء الاصطناعي في عملية التوظيف من المرجح أن يكون له نتائج إيجابية ، إلا أن هناك حاجة إلى تدريب مستمر.

قد تخشى أقسام الموارد البشرية من أن يؤدي تطبيق الذكاء الاصطناعي إلى تدمير جهودهم الحالية أو حتى استبدال العمال. هذا غير محتمل.

ومع ذلك ، فإن إشراك الموظفين في التكنولوجيا الجديدة يمثل تحديًا.

سيؤدي شرح التكامل مقدمًا والتغيير خطوة بخطوة الموضحين بالتفصيل إلى زيادة نسبة القبول.

يعد فهم المخرجات ضروريًا أيضًا لتحقيق الأداء الأمثل للذكاء الاصطناعي ، وسيستغرق تدريب موظفي الموارد البشرية على استخدام النظام الجديد وقتًا.

3. الحاجة إلى البيانات

الذكاء الاصطناعي ليس لحظيًا. يعد جمع البيانات جانبًا يوميًا من جوانب الذكاء الاصطناعي ، كما أن تعليم الخوارزمية للتعلم يستغرق وقتًا.

يحتاج المديرون ومتخصصو تكنولوجيا المعلومات إلى التفاعل بشكل مناسب مع البيانات التي تم جمعها لإفادة عملية التوظيف.

إن تحديد البيانات المطلوب جمعها ومستويات التعلم المناسبة للذكاء الاصطناعي اللازمة أمر لا بد منه أيضًا.

4. فقدان اللمسة البشرية

على الرغم من أن التنفيذ الناجح للذكاء الاصطناعي يمكن أن يوسع حدود تفاعل مقدم الطلب ، إلا أن هناك منحنى تعليمي.

يمكن أن يكون تفاعل روبوت المحادثة لأول مرة من قبل المتقدمين أمرًا معقدًا ، وقد يفضل بعض المستخدمين التواصل البشري.

الخوف من استخدام التكنولوجيا الجديدة يمكن أن يجعل وظائف الموارد البشرية أكثر صعوبة ، ولكن قد يتأثر المرشحون أيضًا سلبًا إذا لم يشعروا بوجود اتصال بشري.

هذا يمكن أن يؤدي إلى فقدان المجندين الجودة.

ثلاث قصص نجاح لتطبيق الذكاء الاصطناعي في عملية التوظيف

قامت العديد من الشركات في جميع أنحاء العالم بتطبيق الذكاء الاصطناعي لتحديث وتسريع وتعزيز عملية التوظيف. عقد من النتائج إيجابي في المقام الأول.

شركة Unilever معززة بالذكاء الاصطناعي

حققت شركة Unilever ، شركة السلع الاستهلاكية الهولندية البريطانية ، نتائج توظيف مذهلة من خلال جعل المرشحين يبدأون تفاعلهم عبر الإنترنت ويمارسون الألعاب.

تعمل الألعاب القائمة على علم الأعصاب على منصة Pymetrics على إشراك المرشحين الذين يقدمون ملفات تعريفهم على LinkedIn للوصول إلى الملفات.

يتم جمع بيانات كافية في 20 دقيقة للتأكد مما إذا كانت نتائجها تتطابق مع الوظائف المحددة المتاحة.

إذا فعلوا ذلك ، ينتقلون إلى المرحلة الثانية من الفحص قبل أي تفاعل شخصي.

وفقًا لمايك كليمنتي ، نائب رئيس الموارد البشرية لأمريكا الشمالية في Unilever ، فقد ارتفعت التطبيقات من 15000 إلى 30.000 في أول 90 يومًا بعد تنفيذ عملية الذكاء الاصطناعي.

يقضي موظفو التوظيف ربع الوقت المطلوب سابقًا على الفحص ، مما يوفر الملايين.

تقييمات مبسطة في IBM

لدى IBM ، مع 350.000 عامل عالمي ، مهمة توظيف لا تنتهي.

تعطي أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم الأولوية لعملية العثور على الأشخاص المناسبين للوظائف الصحيحة.

تتمثل إحدى الوظائف المهمة للذكاء الاصطناعي للتوظيف في أخذ بيانات سوق العمل ومعلومات المتقدم للوظيفة للتنبؤ بالوقت اللازم لشغل الوظائف.

تتدفق هذه البيانات أيضًا مع قدرة الذكاء الاصطناعي على دمج مجموعات المهارات المطلوبة ومهارات المتقدمين الموضحة في السير الذاتية.

ينتج عن التقاء الدرجات التي تتنبأ بالأداء الوظيفي في المستقبل وبالتالي أفضل المرشحين للتوظيف.

Netflix و AI لإنشاء المحتوى والتوظيف

تشتهر Netflix بنظام الترفيه المتدفق ، باستخدام الذكاء الاصطناعي لانتقاء المعلومات النهائية بشكل فعال عن مشاهديها وعاداتهم لتقديم ما يعتبرونه المحتوى الأكثر كفاءة.

في Netflix ، هذا يعني أن تكلفة المحتوى ليست بنفس أهمية تكلفة الشركة لكل ساعة مشاهدة.

تطبق Netflix نفس تحليل التكلفة بالدولار لاستخدام الذكاء الاصطناعي في وظائف الموارد البشرية.

لعدة سنوات حتى الآن ، زادت الشركة من سرعة التوظيف وخفضت التكاليف الإجمالية لتوظيف الموارد البشرية من خلال السماح للخوارزميات بإيجاد الطريقة المناسبة تمامًا للمبدعين الكتابيين والإدارة وحتى صانعي المحتوى.

تفوق الوفورات إلى حد كبير التكاليف المتعلقة بتكاليف برامج الذكاء الاصطناعي للموارد البشرية في توظيف الموارد البشرية.

الخلاصة: قد يكون الذكاء الاصطناعي في عملية التوظيف هو السبيل للانطلاق

الآن بعد أن رأيت ما ينجح في إنجاح الذكاء الاصطناعي في عملية التوظيف ، مثل توفير الوقت وتقليل التكاليف والعثور على أفضل المرشحين وبعض التحديات مثل الحصول على موافقة الموظف والتكاليف الأولية ، يمكنك اتخاذ قرارات أفضل بشأن استخداماته في القوى العاملة.

بسبب نجاح الشركات الضخمة مثل IBM و Unilever ، تشير كل الأشياء إلى استمرار الذكاء الاصطناعي في التوسع في المزيد من جوانب عالم الأعمال.

إذا كنت مستعدًا لمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي في تطبيقات الأعمال ، فراجع ندوة الويب المسجلة لدينا حول دور الذكاء الاصطناعي في التسويق .

بمشاركة خاصة من Paul Roetzer ، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة PR 20/20 ومعهد التسويق للذكاء الاصطناعي.