为什么自动化无法解决招聘效率低下的问题

辛西娅·特里维拉(Cynthia Trivella)
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为什么自动化无法解决招聘效率低下的问题

自动化无疑使招聘人员的工作更加轻松。从筛选几秒钟的简历到发送拒绝候选人的电子邮件,自动化软件和流程简化了操作。但是,如果没有AI的一点帮助,世界上所有的手动配置和重复的性能都无法消除招聘效率低下的情况。

了解AI与自动化

尽管许多人认为自动化和AI可以互换,但他们 别无二致。自动化是一种“快速回声”,一次又一次地重复执行相同的任务-本质上是一种永不失败的模仿。但是,AI建立在每次迭代的基础上,进行必要的调整,就像人的大脑一样。

复印机是实施自动化的一个很好的例子。按下按钮,机器将打印出1000张所选文档的副本。但是,如果自动复印机在AI上运行,它可以识别出您通常为给定文档制作20个副本,并为您做出决定。通过分析和评估每种情况,由人工智能驱动的复印机可以为您节省时间,金钱和烦恼。

在招聘世界中,自动化技术在最初的申请人研究和拓展过程中提供了帮助,但在初次接触之后并不总是起作用。在保留信息和建立质量关系方面,人工智能 策略 可以开始理解每个步骤背后的原因和方式。然后,AI可以通过简化流程和拆除孤岛来促进更智能的对话并缩小差距。机器主导的任务和人类主导的这种结合 情绪 汇集一切以找到合适的人才,并找到留下来的候选人。

固定招聘效率低下

即使是最严格的招聘协议,也存在效率低下的问题,自动化解决方案无法自行解决。例如,许多公司仍然使用过时的模型来发送数百封电子邮件,打100个电话,祈祷某人接受工作。这种方法充满了漏洞,并且受流程而不是候选人的驱动。

现代求职者,公司和市场要求从招聘方法上进行更多定制。建立能够维持公司声誉并吸引潜在员工的质量关系,需要致力于持续改进,这是AI提供的。 AI提供了一个 个人风格 招募到不垃圾邮件的招聘。

习惯于发送大量电子邮件或依靠简单易用的平台的招聘团队 布尔搜索 必须意识到他们只是在打勾。他们可能会积累到传入的“潜在客户”中,但这些潜在客户不一定相关。结果,他们不必要地浪费资源试图将方钉安装到圆孔中。

为什么自动化不能解决招聘效率低下的问题?人哼

从招聘中修剪多余的步骤

自动化属于每个领域 人力资源 部门和招聘公司,但它不应单独存在。诸如AI和机器学习之类的技术可以修复系统中的多个漏洞,并带来以下改进。

寻找值得关注的候选人的时间更少

公司可以更快地找到优秀的申请人,面试和工作机会就可以更快地出现。自动化可以在招聘程序开始时清除不适当的候选人,但AI可以将事情推向新的高度。

人工智能驱动的软件和聊天机器人可以对自动定位的求职者进行二次评估,从而使求职者受益。然后,AI可以从二次修剪过程中获取其评估的数据,以便将来更智能地筛选人才。随着时间的流逝,面试官应该看到候选人素质和渴望的明显提升。

填补空缺的时间更少

有职位空缺的企业希望发布职位空缺与签订新的雇佣合同之间的时间尽可能短。但是,如果从一开始就没有适当地进行搜索,则可能需要更长的时间来填补该位置。

例如,如果布尔自动搜索没有针对最佳人才,它将把低质量的申请人送入渠道。机器学习可以筛选信息,以便根据过去的数据更好地通知布尔自动化。这样可以在将楔形物放入系统之前消除障碍。另外,当没有候选人被认为可行时,它降低了必须返回第一阶段的可能性。

合格申请人比例更高

自然地,质量是一个主观的问题。人工智能可以成为淘汰过去工作的有用工具 性能 文件和评论,找出适用于所有优秀员工的关键指标。然后可以将这些度量标准插入招聘系统。

像人类一样,人工智能根据过去的表现和投入进行学习。由于AI几乎没有偏见并且可以接受变化,因此用于评估工人长期潜力是否适合生产或多年忠诚的AI驱动工具相对于人类本能具有明显的优势。

更好的保留

招聘流程效率低下的主要指标是高离职率。无法长期留住新员工的公司可能没有足够的或有缺陷的初始覆盖流程。此外,招聘部门和招聘人员发送的信息可能使申请者感到困惑或困惑。

不断招募同一职位会浪费金钱并打击士气。可以通过向后看和分析数据(例如哪些员工留下,哪些员工留下)来使用AI诊断问题。潜在的问题可能不在于招聘计划,而是AI可能会突出显示入职时的绊脚石或不稳定 通讯 新员工,可以通过调整策略来解决。

自动化仍然是宝贵的招聘工具。当覆盖了大量的AI和机器学习后,它便成为一种强大,高效的查找和查找方法的一部分。 聘请 amazing people. 什么 recruiter could ask for more?

我们希望您从此博客中获得一些深刻的见解。现在该应用它了。立即免费使用peopleHum。无需信用卡。

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