Please reload

Недавние посты

Наука о мышлении

April 5, 2019

1/2
Please reload

Избранные посты

Искусственный интеллект помогает HR

 

Просчеты в подборе и расстановке квалифицированных кадров обходятся мировой экономике ежегодно в $150 млрд. В России эта цифра превышает $10 млрд. Во-многом это просчеты HR. По информации PwC расходы на рекрутинг, которых можно было бы избежать составляют $ 19,8 млрд.

 

Серьезная проблема состоит в том, что HR должен обладать реальной способностью разбираться в людях. Но, фактически, примерно 60-70% из них можно классифицировать как junior. Это означает, что очень немногие имеют необходимый опыт и знания о предмете своей работы, возможностях рабочих мест и требования человека к рабочему месту. Причем требования кандидата могут быть субъективно завышены и основаны на его потребностях, а не реальных заслугах. Часто они скрыты в первый момент, но обязательно проявятся в дальнейшем и скажутся на эффективности работы.

 

Сегодня успех HR на любом рынке заключается в использовании инструментов прогностической аналитики, основанной на реальных данных.

 

Прогностическая аналитика - это быстро развивающаяся область в управления персоналом. Дело в том, что психология часто не дает адекватных представлений о реальных причинно-следственных связях характеристик кандидата и результатов его работы. Сегодня в мире не существует ни одной валидной методики оценки персонала. Исследования американских ученых показывают, что трое из четырех работников ищут свою следующую возможность уже через несколько дней после начала новой работы. Это значительное число.

 

Вопросам поиск и оценка сотрудников, управление персоналом, взаимодействие между людьми, посвящено серьезное исследование IBM IBV SWI «Расширение компетенции: как когнитивные вычисления преобразуют HR и опыт сотрудников». Сегодняшние возможности когнитивной науки говорят в пользу того, чтобы функцию подбора и оценки персонала передать искусственному интеллекту. Это позволит решать вопросы, недоступные абсолютному большинству HR.

 

Например, искусственный интеллект Brilent уже сегодня более успешно, чем люди решает вопросы кадровой службы. Используя свои алгоритмы, он находит подходящих по параметрам кандидатов буквально за несколько секунд. Brilent создал пять уровней предсказания вероятности того, что кандидат изменит работу по сравнению со своими сверстниками в аналогичной роли и в том же месте. Нейронные сети Brilent позволили установить, что инженеры-разработчики программного обеспечения в районе Сан-Франциско достигают своего пика вероятности искать новую работу на четырехлетней отметке; тогда как менеджеры по учетным записям достигают этого максимума намного раньше, чем через два года.

 

Системы искусственного интеллекта развиваются достаточно быстро и будут справляться со многими задачами более разумно, чем человек. Многие из этих вопросов решаются уже сегодня добавлением к нейронным сетям персональных эвристических моделей, использующих данные социальных сетей и не требующих живого контакта с кандидатом. При необходимости искусственный интеллект может провести собеседование напрямую. Это еще один ценный уровень в эффективном инструменте управления трудовыми ресурсами.

 

Share on Facebook
Share on Twitter
Please reload

Мы в соцсетях
Please reload

Поиск по тегам
Please reload

Архив
  • Facebook Basic Square
  • Twitter Basic Square
  • Google+ Basic Square