採用プロセスにおけるAI：人工知能が採用をどのように変革しているか

人工知能という用語は75年前から存在しています。

コンピューターの専門家が、人間のようなタスクを実行する方法をデータから学習するマシン用のソフトウェアを設計することにより、その可能性を活用するのに十分な長さ。

私たちは車を運転すること、「所有者」として私たちが必要だとさえ知らなかった製品を注文すること、そしてもちろん、私たちが見落としていたかもしれない従業員を雇うことについて話している。

AppleとGoogleのどちらのマネージャーも、採用プロセス機能におけるAIがマーケティングと同じくらい重要であると考えているかどうかは、私たちにはわからないかもしれません。

しかし今日、人工知能は、採用やアプリケーションのスキャン、並べ替え、評価などの人事機能の処理を変革しています。

マーケティングにおける人工知能については、その成功について質問がある場合は、SiriまたはAlexaについて考えてみてください。

このブログでは、AIなどの背後にある科学について詳しく説明します。

人工知能（AI）とは何ですか？

AIは、知能を人間の質と定義しているため、「人工」です。

電卓に数字を入力して数学の問題に対する正しい答えを得ることができますが、電卓は答えを学ぶことができません。 AIプロセスはできます。

知識は力であり、データはAIが設計したソフトウェアを駆動して、データを通じて学習および発見します。

人間が正しい質問をするためのソフトウェアを設計するにはまだ時間がかかりますが、彼らが作成するプログラムは、疲れることなく数秒で大量の高強度のタスクを実行できます。

AIは採用プロセスにどのように適用されますか？

AIは、人事および採用のアプリケーションをスキャンし、競争力の高い候補者を選択して、その成功または失敗から学ぶことができます。

毎月数千人の従業員と数万人のオンラインアプリケーションがある人事部門を想像してみてください。

これらのアプリケーションをスキャンするマネージャーは、経験と教育を最も重要なものとしてターゲットにし、これら2つのデータセットに基づいて採用する可能性があります。

同時に、単純なソフトウェアプロンプトにより、候補者を各アプリケーションに与えられた一連のスコアに分解し、数値的に最良の見通しを提供することができます。

コンピューターはそれらのリストから学ぶことができますか？ いいえ、そして非常に多くのアプリケーションに基づいて、人事部門はおそらく彼らが選んだ少数の成功から学ぶことはできません。

しかし、AIはできます。

スクリーニングを再開する

AIを使用すると、年齢や人口統計、収益、業界経験、さらには役職をスクリーニングすることで、候補者の情報を上記の例よりも深く引き出すことができます。

クロスチェックすると、同様の候補者に対するAIソフトウェアの「学習した」経験から成功率を推定できます。

さらに掘り下げてみると、AI予測分析は、候補者の応募や履歴書の不正確さや不正確ささえも明らかにすることができます。

分析するデータが多いほど、学習プロセスが向上し、予測スコアの精度が高くなります。

性格検査

予測分析は、性格を理解するのにも役立ち、外向性、神経症傾向、さらには職場環境の変化に対する開放性に対する応募者の回答を分析します。

これらのソフトスキルは他の従業員とのコラボレーションに不可欠であり、AIは特定の候補者がチームとどのようにかみ合うかを予測するのに役立ちます。

AI候補のエンゲージメント

人間のHRが関与する前に、AIソフトウェアは、チャットボットを介して、最初のアプリケーションに基づいて採用候補者とのパーソナライズされた対話を提供し、AIが学習したキーに基づいて詳細な質問をし、応答を解釈できます。

AIチャットボットアプリケーションは、人間のインタビューに忍び寄る可能性のある個人的な偏見を取り除きながら、応答を解釈できます。

採用プロセスにおけるAI実装のメリット

慎重にスクリプト化および開発されたAIにより、潜在的な採用者との関わりがより速く、より成功するアプローチになります。

ソフトウェアが優れているほど、企業の採用プロセスと採用機能の成否をすばやく知ることができます。

成功のためのより多くの時間

採用プロセスでAIを利用することで、企業は以前は時間のかかる人的タスクを通じて応募者を絞り込み、採用担当者が最適な候補者に集中できるようになります。

これらの候補者は、自動的に連絡を取り、適切な質問をし、面接のスケジュールを立てることができます。

リクルートインタラクションを改善する

AIは人間との接触の一部を取り除く可能性がありますが、新入社員は申請プロセスで質問に対する即時の回答を喜んで受け取ることができます。

彼らの採用状況に関するフィードバックは、はい/いいえの応答まで、瞬時に行うことができ、後の採用のサポートを提供する場合があります。

バイアスの除去

人間として、私たちは人生経験に基づいて無意識の偏見を持っています。

私たちはこれらの態度や固定観念を心に留めており、他の人に見られた以上の証拠がなくても、他の人のせいにする可能性があります。

AIは、採用プロセスの範囲を事実と数字に絞り込みます。これは、アルゴリズムが学習した意思決定を行うために処理する複雑なデータです。

そうすることで、資格のある候補者のより大きなグループを検討することができます。

逃した才能はもうありません

AIが提供できるコスト削減を超えて、二度と才能を逃すことはありません。

偏見を取り除き、性格検査と予測成功スコアに関するAIの理解は、才能が他のポジションに応募した場合でも、適切な求職者をターゲットにすることができます。

過去の応募者を再審査することで、見落とされていたであろう新入社員が新しいポジションを埋めることができます。

才能は、LinkedInのようなサイトから引き出すこともでき、ソーシャルメディアの使用や候補データベースやジョブボードによって絞り込まれます。

採用にAIを適用する4つの課題

アルゴリズムはこれまでのところしか進んでおらず、AIシステムのセットアップは難しい場合があります。

1.初期費用の問題

一部のマネージャーは、メリットに関係なく、新製品や実証されていない製品に常に高額な費用をかけることになります。

AIのインストールのROIに関係なく、価格が問題になります。

2.トレーニングとエンゲージメントの獲得

AIを採用プロセスに取り入れることで良い結果が得られる可能性がありますが、継続的なトレーニングが必要です。

人事部門は、AIの実装が現在の取り組みを破壊したり、労働者に取って代わったりすることを恐れる可能性があります。 それはありそうもない。

ただし、従業員を新しいテクノロジーに参加させることは困難です。

事前の統合と段階的な変更を徹底的に説明することで、賛同が高まります。

AIのパフォーマンスを最適化するには、出力を理解することも必要であり、新しいシステムを使用するためのHR担当者のトレーニングには時間がかかります。

3.データの必要性

AIは瞬時ではありません。 データの収集はAIの日常的な側面であり、学習するアルゴリズムを教えるには時間がかかります。

マネージャーとITスペシャリストは、採用プロセスに役立つように、収集されたデータと適切に連携する必要があります。

収集するデータと必要な適切なAI学習レベルを決定することも必須です。

4.人間味を失う

AIの実装を成功させることで、応募者の相互作用の境界を広げることができますが、学習曲線があります。

申請者による初めてのチャットボットのやり取りは複雑になる可能性があり、一部のユーザーは人間のコミュニケーションを好む場合があります。

新しいテクノロジーを使用することへの恐れは人事の仕事を難しくする可能性がありますが、人とのつながりを感じない場合、候補者は悪影響を受ける可能性もあります。

これにより、質の高い新入社員が失われる可能性があります。

採用プロセスにおけるAIの実装の3つの成功事例

世界中の多くの企業が、採用プロセスを刷新、スピードアップ、強化するためにAIを実装しています。 10年間の結果は、主にポジティブです。

AIで強化されたユニリーバ

オランダとイギリスの消費財企業であるユニリーバは、候補者にオンラインでゲームをプレイしてインタラクションを開始させることで、劇的な採用結果を出しました。

Pymetricsプラットフォームの神経科学ベースのゲームは、LinkedInプロファイルを送信してアクセスする候補者を引き付けます。

結果が利用可能な特定のジョブと一致するかどうかを確認するために、20分で十分なデータが収集されます。

もしそうなら、彼らは直接の相互作用の前にスクリーニングの第二段階に進みます。

ユニリーバの北米担当副社長であるマイク・クレメンティ氏によると、AIプロセスが実装されてから最初の90日間で、アプリケーションは15,000から30,000に急増しました。

採用担当者は、以前必要だった時間の4分の1をスクリーニングに費やし、数百万人を節約します。

IBMでの合理化された評価

35万人のグローバルワーカーを抱えるIBMには、終わりのない採用タスクがあります。

彼らのAIシステムは、正しい位置に適切な人を見つけるプロセスを優先します。

彼らの採用AIの重要な機能は、求人市場データと求職者情報を取得して、ポジションを埋めるのに必要な時間を予測することです。

そのデータは、履歴書に記載されている必要なスキルセットと応募者のスキルをメッシュ化するAIの機能にも反映されます。

合流点は、将来の職務遂行能力、したがって採用の最有力候補を予測するスコアを生成します。

コンテンツの作成と募集のためのNetflixとAI

Netflixは、ストリーミングエンターテインメントシステムで最もよく知られています。AIを使用して、視聴者とその習慣に関する決定的な情報を効果的に選別し、最も効率的なコンテンツと見なすものを提供します。

Netflixでは、これは、コンテンツのコストが、視聴時間あたりの会社のコストほど重要ではないことを意味します。

Netflixは、HR機能でのAIの使用に同じドルコスト分析を適用します。

数年前から、同社は、アルゴリズムが事務職、管理職、さらにはコンテンツクリエーターに最適なものを見つけることができるようにすることで、採用スピードを上げ、全体的な人事採用コストを削減してきました。

節約は、HR採用におけるHR人工知能ソフトウェアのコストに関連するコストを大幅に上回ります。

まとめ：採用プロセスにおけるAIが進むべき道かもしれない

時間の節約、コストの削減、最適な候補者の検索、従業員の賛同や先行投資の獲得などのいくつかの課題など、採用プロセスでAIを成功させるために何が機能するかを確認したので、その使用法についてより適切な決定を下すことができます。労働力で。

IBMやユニリーバのような大企業の成功により、 AIがビジネスの世界のさらに多くの側面に拡大し続けていることをすべてが示しています。

ビジネスアプリケーションにおけるAIについてさらに学ぶ準備ができている場合は、マーケティングにおけるAIの役割について記録されたウェビナーを確認してください。

PR20/20の創設者兼CEOであるPaulRoetzerとMarketingArtificialIntelligenceInstituteが特別に参加しています。