招聘过程中的人工智能：人工智能如何改变招聘

人工智能这个词已经存在了 75 年。

足够长的时间让计算机专家通过为机器设计软件来利用其潜力，从数据中学习如何执行类似人类的任务。

我们谈论的是驾驶汽车，订购我们作为“所有者”甚至不知道我们需要的产品，当然还有雇用我们可能忽略的员工。

苹果或谷歌的经理是否认为人工智能在招聘过程中的功能与营销一样重要，我们可能永远不会知道。

但今天，人工智能正在改变招聘和申请扫描、分类和评级等人力资源职能的处理方式。

至于营销中的人工智能，如果你对它的成功有任何疑问，不妨想想 Siri 或 Alexa。

该博客将分解 AI 背后的一些科学知识以及更多内容：

什么是人工智能（AI）？

人工智能是“人造的”，因为我们将智能定义为人类的品质。

您可以将数字输入计算器并获得数学问题的正确答案，但您的计算器无法学习答案。 人工智能进程可以。

知识就是力量，数据驱动人工智能设计的软件通过数据学习和发现。

仍然需要人类设计软件来提出正确的问题，但他们生成的程序可以在几秒钟内执行大容量、高强度的任务而不会感到疲劳。

招聘流程中如何应用人工智能？

人工智能可以扫描人力资源和招聘中的应用程序，选择竞争激烈的候选人，然后从他们的成功或失败中学习。

想象一个人力资源部门，每个月有数千名员工和数以万计的在线申请。

浏览这些应用程序的经理可能会将经验和教育作为最重要的目标，并根据这两个数据集进行招聘。

同时，简单的软件提示可以将候选人分解为一系列分数，给予每个应用程序，并以数字方式提供最佳前景。

计算机可以从这些列表中学习吗？ 不，而且基于极高的申请数量，人力资源部门可能也无法从他们选择的少数人的成功中学习。

但人工智能可以。

简历筛选

借助人工智能，可以通过筛选年龄和人口统计、收入、行业经验甚至职位来更深入地提取候选人的信息。

当进行交叉检查时，可以通过人工智能软件对类似候选人的“学习”经验推断成功率。

进一步深入研究，人工智能预测分析可以发现候选人的申请或简历中的不准确之处甚至不实之处。

分析的数据越多，学习过程就越好，预测分数的准确性就越高。

性格测试

预测分析还可以帮助了解性格，分解应聘者对其外向性、神经质甚至对工作环境变化的开放性的回答。

这些软技能对于与其他员工合作至关重要，人工智能可以帮助预测特定候选人将如何与团队合作。

AI 候选人参与度

在任何人力资源部门参与之前，人工智能软件可以通过聊天机器人提供个性化的交互，根据他们的初始应用与可能的新兵进行交互，并根据人工智能学到的关键提出详细的问题并解释响应。

人工智能聊天机器人应用程序可以解释响应，同时消除可能潜入人类采访的个人偏见。

在招聘过程中实施人工智能的好处

精心编写和开发的 AI 使与潜在员工的接触成为一种更快、更成功的方法。

软件越好，它就会越快了解企业的​​招聘流程以及招聘功能的成败。

更多的成功时间

通过在招聘过程中利用人工智能，企业可以通过以前耗时的人工任务来缩小申请人的范围，从而使招聘人员能够将精力集中在最佳候选人身上。

可以自动联系这些候选人，询问相关问题并安排面试。

改善招聘互动

尽管人工智能可能会消除人类接触的某些方面，但新兵可能很乐意在申请过程中收到对问题的即时回复。

对他们的招聘状态的反馈可以是即时的，包括是/否响应，并且可以为以后的招聘提供支持。

消除偏见

作为人类，我们基于我们的生活经历持有无意识的偏见。

我们将这些态度和刻板印象记在脑海中，并可能将它们归因于其他人，而没有任何证据表明它们超出了我们在其他人身上看到的情况。

人工智能将招聘流程的范围缩小到事实和数据，即算法为做出明智决策而需要处理的复杂数据。

在这样做时，可以考虑更多的合格候选人。

不再错过人才

除了 AI 可以提供的成本节约之外，您将永远不会再错过人才。

消除偏见和人工智能对性格测试和预测成功分数的理解可以针对合适的求职者，即使人才已经申请了其他职位。

通过重新筛选过去的申请人，新的职位可以由被忽视的新职位填补。

人才也可以从LinkedIn 等网站中拉出，通过他们的社交媒体使用或候选人数据库和工作委员会来缩小范围。

在招聘中应用人工智能的四大挑战

算法只能走到这一步，建立一个人工智能系统可能是一个挑战。

1. 前期成本问题

一些经理总是不愿为新产品或未经证实的产品付出高昂的费用，无论其收益如何。

无论安装 AI的投资回报率如何，价格都是一个问题。

2. 培训和获得参与

尽管将 AI 引入您的招聘过程可能会产生积极的结果，但仍需要持续的培训。

人力资源部门可能担心实施人工智能会破坏他们目前的努力，甚至取代工人。 这不太可能。

然而，让员工接受新技术是一项挑战。

彻底解释的前期集成和逐步更改将增加购买。

了解输出对于人工智能的最佳性能也是必要的，培训人力资源人员使用新系统需要时间。

3. 对数据的需求

人工智能不是即时的。 收集数据是人工智能的日常工作，教算法学习需要时间。

经理和 IT 专家需要与收集的数据进行适当的交互，以使招聘过程受益。

决定收集哪些数据以及所需的适当人工智能学习水平也是必须的。

4. 失去人情味

尽管成功的 AI 实施可以扩展申请人交互的边界，但存在学习曲线。

申请人的首次聊天机器人交互可能很复杂，一些用户可能更喜欢人际交流。

害怕使用新技术会使人力资源工作变得更加困难，但如果候选人感觉不到人际关系，他们也可能会受到负面影响。

这可能会导致优质新兵的流失。

在招聘过程中实施人工智能的三个成功案例

全球许多公司都实施了人工智能来更新、加速和增强他们的招聘流程。 十年的结果主要是积极的。

联合利华通过人工智能加强

荷兰-英国消费品公司联合利华通过让候选人开始他们的互动在线玩游戏而取得了显着的招聘结果。

Pymetrics 平台上基于神经科学的游戏吸引了提交 LinkedIn 个人资料以获得访问权限的候选人。

在 20 分钟内收集到足够的数据，以确定他们的结果是否与可用的特定工作相匹配。

如果他们这样做了，他们会在任何面对面的互动之前进入第二阶段的筛选。

根据联合利华北美人力资源副总裁 Mike Clementi 的说法，在 AI 流程实施后的前 90 天内，申请数量从 15,000 激增至 30,000。

招聘人员只花费了以前筛选所需时间的四分之一，从而节省了数百万美元。

IBM 的简化评估

IBM 拥有 350,000 名全球员工，其招聘任务永无止境。

他们的人工智能系统优先考虑为正确职位寻找合适人选的过程。

他们的招聘人工智能的一个重要功能是利用就业市场数据和求职者信息来预测填补职位所需的时间。

这些数据还随着人工智能将简历中描述的所需技能集和申请人技能结合起来的能力而流动。

汇合产生的分数可以预测未来的工作表现，从而预测招聘的最佳候选人。

Netflix 和 AI 用于内容创建和招聘

Netflix 以其流媒体娱乐系统而闻名，它使用人工智能有效地挑选出有关观众及其习惯的明确信息，以提供他们认为最有效的内容。

在 Netflix，这意味着内容的成本并不像公司每小时的收视成本那么重要。

Netflix 将相同的美元成本分析应用于人力资源职能中人工智能的使用。

几年来，该公司通过允许算法为文员、管理人员甚至内容创建者找到合适的人选，提高了招聘速度并降低了整体人力资源招聘成本。

在人力资源招聘中，节省的成本大大超过了与人力资源人工智能软件相关的成本。

总结：招聘过程中的人工智能可能是要走的路

既然您已经了解了使 AI 在招聘过程中取得成功的方法，例如节省时间、降低成本、寻找最佳候选人，以及获得员工支持和前期成本等一些挑战，您就可以对其使用做出更好的决策在劳动力中。

由于 IBM 和联合利华等大公司的成功，所有事情都表明人工智能将继续扩展到商业世界的更多方面。

如果您准备好了解更多关于人工智能在商业应用程序中的信息，请查看我们录制的关于人工智能在营销中的作用的网络研讨会。

它有 PR 20/20 和营销人工智能研究所的创始人兼首席执行官 Paul Roetzer 特别参与。