İşe Alım Sürecinde Yapay Zeka: Yapay Zeka İşe Alımı Nasıl Dönüştürüyor?

Yapay zeka terimi yaklaşık 75 yıldır var.

Bilgisayar uzmanlarının, insan benzeri görevlerin nasıl gerçekleştirileceğini verilerden öğrenecek makineler için yazılımlar tasarlayarak potansiyelinden yararlanmaları için yeterince uzun.

Araba kullanmaktan, “sahipleri” olarak ihtiyacımız olduğunu bile bilmediğimiz ürünleri sipariş etmekten ve tabii ki gözden kaçırmış olabileceğimiz çalışanları işe almaktan bahsediyoruz.

Apple veya Google'daki yöneticilerin işe alım sürecinde yapay zekanın pazarlama kadar önemli olduğunu düşünüp düşünmediğini asla bilemeyiz.

Ancak bugün Yapay Zeka, işe alım ve uygulama tarama, sıralama ve derecelendirme gibi İK işlevlerinin işlenmesini dönüştürüyor .

Pazarlamada yapay zekaya gelince, başarısı hakkında herhangi bir sorunuz varsa, Siri veya Alexa'yı düşünün.

Bu blog, AI ve daha fazlasının arkasındaki biraz bilimi parçalayacak:

Yapay Zeka (AI) Nedir?

AI “yapay” çünkü biz zekayı bir insan kalitesi olarak tanımlıyoruz.

Sayıları bir hesap makinesine girebilir ve matematik problemlerine doğru cevaplar alabilirsiniz, ancak hesap makineniz cevapları öğrenemez. AI süreçleri olabilir.

Bilgi güçtür ve veriler, yapay zeka tarafından tasarlanmış yazılımların veriler aracılığıyla öğrenmesini ve keşfetmesini sağlar.

Doğru soruları sormak için yazılımı tasarlamak hala insanlar alıyor, ancak ürettikleri programlar yüksek hacimli, yüksek yoğunluklu görevleri yorulmadan saniyeler içinde gerçekleştirebiliyor.

İşe Alım Süreçlerinde Yapay Zeka nasıl uygulanır?

AI, İK ve işe alımdaki uygulamaları tarayabilir, son derece rekabetçi adayları seçebilir ve ardından onların başarılarından veya başarısızlıklarından öğrenebilir.

Her ay binlerce çalışanı ve on binlerce çevrimiçi başvurusu olan bir İK departmanı hayal edin.

Bu uygulamaları tarayan yöneticiler, deneyim ve eğitimi en önemli olarak hedefleyebilir ve bu iki veri kümesini temel alarak işe alabilir.

Aynı zamanda, basit yazılım istemleri, adayları her bir uygulamaya verilen bir dizi puana bölebilir ve sayısal olarak en iyi beklentileri sunabilir.

Bilgisayar bu listelerden öğrenebilir mi? Hayır ve başvuruların son derece yüksek olmasına dayanarak, İK departmanı muhtemelen seçtikleri azınlığın başarısından da ders çıkaramaz.

Ama yapay zeka yapabilir.

Taramaya devam et

AI ile adayların bilgileri, yaş ve demografi, kazanç, endüstri deneyimi ve hatta iş unvanları taranarak yukarıdaki örneklerden daha derine inilebilir.

Çapraz kontrol edildiğinde, benzer adaylar için AI yazılımının "öğrenilmiş" deneyimi aracılığıyla başarı oranları tahmin edilebilir.

Daha fazla detaya inerek, AI tahmine dayalı analizi, bir adayın başvurusundaki veya özgeçmişindeki yanlışlıklar ve hatta gerçek dışı durumları ortaya çıkarabilir .

Ne kadar çok veri analiz edilirse, öğrenme süreci o kadar iyi olur ve tahmin puanlarının doğruluğu o kadar yüksek olur.

kişilik testi

Tahmine dayalı analiz aynı zamanda kişilikleri anlamaya yardımcı olabilir, başvuranların dışadönüklüklerine, nevrotikliklerine ve hatta çalışma ortamlarındaki değişikliklere açıklıklarına verdikleri yanıtları parçalayabilir.

Bu yumuşak beceriler, diğer çalışanlarla işbirliği yapmak için çok önemlidir ve yapay zeka, belirli adayların ekiplerle nasıl birleşeceğini tahmin etmeye yardımcı olabilir.

AI adayı Katılımı

Herhangi bir insan İK katılımından önce, AI yazılımı, ilk uygulamalarına göre olası işe alımlarla chatbot aracılığıyla kişiselleştirilmiş etkileşim sunabilir ve AI'nın öğrendiği anahtarlara dayalı olarak ayrıntılı sorular sorabilir ve yanıtları yorumlayabilir.

AI chatbot uygulamaları, insan görüşmelerine sızabilecek kişisel önyargıları ortadan kaldırırken yanıtları yorumlayabilir .

İşe Alım Sürecinde Yapay Zeka Uygulamasının Faydaları

Dikkatle yazılmış ve geliştirilmiş yapay zeka, potansiyel işe alımlarla etkileşimi daha hızlı ve daha başarılı bir yaklaşım haline getirir.

Yazılım ne kadar iyi olursa, işletmelerin işe alım süreçlerini ve işe alım özelliklerinin başarısını veya başarısızlığını o kadar hızlı öğrenecektir.

Başarı için daha fazla zaman

İşe alım sürecinde yapay zekadan yararlanan işletmeler, daha önce zaman alan insan görevleri aracılığıyla başvuru sahiplerini daraltabilir ve işe alım uzmanlarını çabalarını en iyi adaylara odaklamak için serbest bırakabilir.

Bu adaylarla otomatik olarak iletişime geçilebilir, ilgili sorular sorulabilir ve mülakatlar için program yapılabilir.

İşe alım etkileşimini iyileştirin

AI, insan temasının bazı yönlerini ortadan kaldırabilse de, işe alınanlar, başvuru sürecindeki sorulara anında yanıt almaktan mutlu olabilir.

İşe alım durumlarıyla ilgili geri bildirim, evet/hayır yanıtı dahil olmak üzere anlık olabilir ve daha sonraki işe alımlar için destek sunabilir.

Önyargıların kaldırılması

İnsanlar olarak, yaşam deneyimlerimize dayanarak bilinçsiz önyargılara sahibiz.

Bu tutumları ve kalıp yargıları zihnimizde taşıyoruz ve başkalarında gördüklerimizin ötesinde onlar hakkında herhangi bir kanıt olmaksızın diğer insanlara atfedebiliriz.

Yapay zeka, işe alım süreçlerinin kapsamını, algoritmaların öğrenilmiş kararlar vermek için zorladığı karmaşık veriler olan gerçekler ve rakamlarla daraltır .

Bunu yaparken, daha büyük bir nitelikli aday grubu düşünülebilir.

Artık kaçırılan yetenek yok

Yapay zekanın sunabileceği maliyet tasarruflarının ötesinde, yetenekleri bir daha asla kaçırmayacaksınız.

Önyargıların ortadan kaldırılması ve yapay zekanın kişilik testi ve tahmine dayalı başarı puanları anlayışı, yetenek başka pozisyonlara başvurmuş olsa bile uygun iş adaylarını hedef alabilir.

Geçmiş başvuruları yeniden gözden geçirerek, gözden kaçan yeni pozisyonlar işe alınanlar tarafından doldurulabilir .

Yetenek, sosyal medya kullanımları veya aday veritabanları ve iş kurulları tarafından daraltılan LinkedIn gibi sitelerden de çekilebilir.

İşe Alımda Yapay Zeka Uygulamanın Dört Zorluğu

Algoritmalar yalnızca şimdiye kadar gider ve bir AI sistemi kurmak zor olabilir.

1. Peşin maliyet sorunları

Bazı yöneticiler, faydaları ne olursa olsun, yeni veya kanıtlanmamış ürünler için her zaman yüksek maliyetli harcamalardan kaçınacaktır.

AI kurulumunun yatırım getirisi ne olursa olsun , fiyatlar bir sorun olacaktır.

2. Eğitim ve katılım kazanma

Yapay zekayı işe alım sürecinize dahil etmenin olumlu sonuçları olması muhtemel olsa da, sürekli eğitime ihtiyaç vardır.

İK departmanları, yapay zekanın uygulanmasının mevcut çabalarını yok edeceğinden ve hatta çalışanların yerini alacağından korkabilir. Bu pek olası değil.

Ancak, çalışanları yeni teknolojiye dahil etmek zordur.

Önceden entegrasyon ve ayrıntılı olarak açıklanan adım adım değişiklik, katılımı artıracaktır.

Yapay zekanın optimum performansı için çıktıyı anlamak da gereklidir ve İK personelinin yeni sistemi kullanması için eğitilmesi zaman alacaktır.

3. Veri ihtiyacı

AI anlık değildir. Veri toplamak, yapay zekanın günlük bir yönüdür ve algoritmayı öğrenmeyi öğretmek zaman alır.

Yöneticiler ve BT uzmanlarının işe alım sürecinden faydalanmak için toplanan verilerle uygun şekilde arayüz oluşturması gerekir .

Hangi verilerin toplanacağına ve gereken uygun AI öğrenme seviyelerine karar vermek de bir zorunluluktur.

4. İnsan dokunuşunu kaybetmek

Başarılı AI uygulaması, başvuru sahibi etkileşiminin sınırlarını genişletebilse de, bir öğrenme eğrisi vardır.

Başvuru sahipleri tarafından ilk kez chatbot etkileşimi karmaşık olabilir ve bazı kullanıcılar insan iletişimini tercih edebilir.

Yeni teknolojiyi kullanma korkusu İK işlerini zorlaştırabilir, ancak adaylar insani bir bağlantı hissetmezlerse olumsuz etkilenebilirler.

Bu, kaliteli işe alımların kaybına neden olabilir.

İşe Alım Sürecinde Yapay Zekanın Uygulanmasının Üç Başarı Öyküsü

Dünya çapında birçok şirket, işe alım süreçlerini yenilemek, hızlandırmak ve geliştirmek için yapay zekayı uyguladı. On yıllık sonuçlar öncelikle olumludur.

Unilever yapay zeka ile güçlendirildi

Hollanda-İngiliz tüketim malları şirketi Unilever, adayların etkileşimlerini çevrimiçi oyun oynayarak başlatmasını sağlayarak çarpıcı işe alım sonuçları elde etti.

Pymetrics platformundaki sinirbilim tabanlı oyunlar, erişim elde etmek için LinkedIn profillerini gönderen adayların ilgisini çekiyor.

Sonuçlarının mevcut belirli işlerle eşleşip eşleşmediğini belirlemek için 20 dakika içinde yeterli veri toplanır.

Eğer yaparlarsa, herhangi bir yüz yüze etkileşimden önce taramanın ikinci aşamasına geçerler.

Unilever'de Kuzey Amerika İnsan Kaynakları Başkan Yardımcısı Mike Clementi'ye göre, AI sürecinin uygulanmasından sonraki ilk 90 gün içinde başvurular 15.000'den 30.000'e yükseldi.

İşe alım görevlileri, daha önce ihtiyaç duyulan sürenin yalnızca dörtte birini taramaya ayırarak milyonlarca tasarruf sağlıyor.

IBM'de kolaylaştırılmış değerlendirmeler

350.000 küresel çalışana sahip IBM, hiç bitmeyen bir işe alım görevine sahiptir.

AI sistemleri, doğru pozisyonlar için doğru insanları bulma sürecine öncelik verir.

İşe alım AI'larının önemli bir işlevi, pozisyonları doldurmak için gereken süreyi tahmin etmek için iş piyasası verilerini ve iş başvurusu bilgilerini almaktır.

Bu veriler aynı zamanda yapay zekanın özgeçmişlerde açıklanan gerekli beceri kümelerini ve başvuru sahibi becerilerini birleştirme becerisiyle birlikte akar.

Birleşme, gelecekteki iş performansını ve dolayısıyla işe alım için en iyi adayları tahmin eden puanlar üretir.

İçerik oluşturma ve işe alma için Netflix ve AI

Netflix en iyi, izleyicileri ve alışkanlıkları hakkında en verimli içerik olarak düşündükleri şeyleri sunmak için etkili bir şekilde kesin bilgileri toplamak için AI kullanan akışlı eğlence sistemleriyle tanınır.

Netflix'te bu, içeriğin maliyetinin, şirketin saatlik görüntüleme başına maliyeti kadar önemli olmadığı anlamına gelir.

Netflix, aynı dolar maliyet analizini İK işlevlerinde AI kullanımına uygular.

Birkaç yıldır şirket, algoritmaların büro, yönetim ve hatta içerik oluşturucular için tam olarak uygun olanı bulmasını sağlayarak işe alma hızını artırdı ve genel İK işe alım maliyetlerini azalttı.

Tasarruflar, İK işe alımlarında İK yapay zeka yazılımı maliyetleriyle ilgili maliyetlerden büyük ölçüde ağır basmaktadır.

Özet: İşe Alım Sürecinde Yapay Zeka Gidilecek Yol Olabilir

Artık AI'yı işe alım sürecinde başarılı kılmak için nelerin işe yaradığını, zamandan tasarruf etmek, maliyetleri azaltmak, en iyi adayları bulmak ve çalışanların katılımını ve peşin maliyetleri almak gibi bazı zorlukları gördüğünüze göre, kullanımları hakkında daha iyi kararlar verebilirsiniz. iş gücünde.

IBM ve Unilever gibi büyük şirketlerin başarısı nedeniyle , her şey yapay zekanın iş dünyasının daha da fazla alanına yayılmaya devam ettiğini gösteriyor.

İş uygulamalarında yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmeye hazırsanız , pazarlamada yapay zekanın rolü hakkında kayıtlı web seminerimize göz atın.

PR 20/20 ve Pazarlama Yapay Zeka Enstitüsü'nün kurucusu ve CEO'su Paul Roetzer'in özel katılımı var.