Cách machine learning có thể áp dụng trong việc tuyển dụng

Tuyển dụng các nhà quản lý để tìm kiếm các ứng cử viên có trình độ công việc có thể mở rộng và đóng góp cho các doanh nghiệp đang phát triển của họ đang đối mặt với một cuộc khủng hoảng ngày hôm nay. Họ không tìm thấy quyền hoặc trong nhiều trường hợp, bất kỳ ứng cử viên nào chỉ sử dụng sơ yếu lý lịch, Hệ thống theo dõi người nộp đơn (ATS) hoặc các trang web tuyển dụng trực tuyến được thiết kế để thuận tiện cho nhà tuyển dụng và ứng viên cuối cùng.

Những cách tiếp cận lỗi thời để tuyển dụng không được thiết kế để tìm ra những ứng viên có khả năng mạnh nhất. Thêm vào động lực này, thực tế là  học máy đang làm cho trở nên lỗi thời bằng cách cho phép nhà tuyển dụng tìm ứng viên với sự cân bằng chính xác của các khả năng cần thiết và phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu không thiên vị của nó để chọn ứng viên làm việc. Sơ yếu lý lịch, trang web tuyển dụng và nền tảng ATS buộc các nhà quản lý tuyển dụng phải đặt cược vào xác suất họ kiếm được một khoản tiền lớn thay vì hoàn toàn chắc chắn họ bằng cách dựa trên quyết định của họ về dữ liệu vững chắc.

Chơi trò chơi tuyển dụng xác suất so với đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu

Nhiều nhà quản lý tuyển dụng và nhà tuyển dụng nhân sự đang chơi trò chơi tuyển dụng xác suất. Cá cược rằng việc thuê mới được chọn bằng các phương pháp không chính xác sẽ có kết quả. Và giống như bất kỳ đặt cược nào, nó sẽ trở nên đắt đỏ một cách nhanh chóng khi một lựa chọn sai được đưa ra. Có 30% cơ hội người thuê mới sẽ hoàn thành trong vòng một năm và nếu họ không làm như vậy, sẽ phải trả ít nhất 1,5 lần tiền lương của họ để thay thế họ.

Khi  mức lương trung bình cho một chuyên gia điện toán đám mây là 146.350 đô la và  phải mất 46 ngày để tìm ra chúng , chi phí và thời gian mất chỉ một chuyên gia điện toán đám mây được tuyển dụng có thể làm hỏng dự án trong nhiều tháng. Nó sẽ có giá ít nhất là $ 219.000 trở lên để thay thế chỉ một kỹ sư đó. Quy mô trung bình của một nhóm kỹ sư là mười người nên chỉ còn ba người trong 12 tháng. Đây là những chi phí cao khi chơi trò chơi tuyển dụng xác suất, được thúc đẩy bởi những thành kiến ​​và hệ thống vô thức và có ý thức mà các nhà tuyển dụng trò chơi tin rằng họ đang tiến bộ khi họ tự động hóa các quyết định tầm thường hoặc tồi tệ hơn.

Những người quản lý tuyển dụng sẽ có may mắn hơn khi đặt cược ở Las Vegas hoặc chơi xổ số hơn là thuê ứng viên tốt nhất có thể nếu họ dựa vào các hệ thống chỉ mang lại xác suất thành công tốt nhất.

Đặt cược vào dữ liệu vững chắc và  cá nhân hóa theo tỷ lệ , mặt khác, mang lại kết quả thực sự. Dữ liệu thực cắt qua các xác suất và là bộ cân bằng tốt nhất có trong việc xóa bỏ những thành kiến ​​có ý thức và vô thức khỏi các quyết định tuyển dụng. Thuê các nhà quản lý, tuyển dụng nhân sự, giám đốc và Giám đốc nhân sự (CHRO) thề rằng họ là những người tin tưởng mạnh mẽ vào sự đa dạng. Nhiều người đang từ bỏ trò chơi tuyển dụng xác suất cho các phương pháp tiếp cận dựa trên AI và máy học để quản lý tài năng nhằm loại bỏ mọi dữ liệu không liên quan có thể dẫn đến các quyết định tuyển dụng theo định hướng thiên vị. Bây giờ các ứng cử viên được đánh giá về khả năng và sức mạnh bẩm sinh của họ và mức độ phù hợp của họ với các ứng cử viên lý tưởng cho các vai trò cụ thể.

Một cách tiếp cận dựa trên dữ liệu để tìm kiếm những nhân viên có thể mở rộng quy mô

Cá nhân hóa ở quy mô  không chỉ là một chiến lược tuyển dụng; đó là một chiến lược quản lý tài năng nhằm mục đích kéo dài tuổi thọ của mỗi nhân viên. Đạt được cá nhân hóa ở quy mô là điều cần thiết nếu bất kỳ doanh nghiệp đang phát triển nào sẽ thành công trong việc thu hút, thu hút và phát triển tài năng có thể hỗ trợ các mục tiêu và chiến lược tăng trưởng của họ.

Cách tiếp cận của Eight Fold cho phép mở rộng các câu trả lời được cá nhân hóa cho các ứng cử viên cụ thể trong cộng đồng ứng viên của công ty trong khi xác định ứng cử viên lý tưởng cho từng vị trí mở. Cá nhân hóa ở quy mô đã thành công trong việc giúp các công ty tìm đúng người vào đúng vai trò vào đúng thời điểm và lần đầu tiên, cá nhân hóa mọi giai đoạn tuyển dụng, duy trì và quản lý nhân tài theo quy mô.

Eightprint  là tiên phong trong việc sử dụng cơ sở dữ liệu ứng cử viên tự cập nhật. Hồ sơ trong hệ thống hiện được cập nhật liên tục bằng cách sử dụng thu thập dữ liệu bên ngoài, mà không cần người đăng ký lại hoặc gửi hồ sơ cập nhật. Các nguyên tắc phân loại được hỗ trợ trong cơ sở dữ liệu ứng viên của công ty giúp cho các nhà quản lý tuyển dụng có thể xác định tập hợp tối ưu các khả năng, kỹ năng bẩm sinh và điểm mạnh mà họ cần để lấp đầy các vị trí mở.

Bài học kinh nghiệm tại PARC

Russell Williams, cựu Phó Chủ tịch Nhân sự tại PARC , cho biết chiến lược tốt nhất mà ông đã tìm thấy là xác định các thuộc tính lý tưởng của những người có thành tích cao và tìm cách khớp các hồ sơ đó với các ứng viên tiềm năng . Chúng tôi thấy rằng có nhiều thuộc tính xác định một nhân viên thành công ở những vị trí có nhu cầu cao nhất của chúng tôi bao gồm nhà khoa học dữ liệu rõ ràng chỉ bằng cách xem lại một bản lý lịch và với AI, tôi muốn thực hiện ở quy mô,  ông Russell Russell nói.

Ashutosh Garg, người sáng lập Bát Chánh , nói thêm : “đó là một trong những nghịch lý lớn nhất mà bộ phận nhân sự phải đối mặt, đó là cần phải biết thông minh theo ngữ cảnh của một ứng cử viên cho vượt xa những gì một sơ yếu lý lịch và các hệ thống tuyển dụng hiện có thể cung cấp.”   Một trong những nhất Bài học quý giá rút ra từ PARC là có thể tìm thấy những ứng viên xuất sắc trong việc không học, học, xác định và siêng năng theo đuổi lộ trình học tập của họ dẫn đến việc phát minh lại các kỹ năng, thế mạnh và thị trường của họ.

Phần kết luận

Các thuật toán học máy có khả năng hoàn thành hàng triệu so sánh mẫu phù hợp mỗi giây cung cấp những hiểu biết mới có giá trị, cho phép các công ty tìm thấy những người xuất sắc trong việc tái tạo lại chính họ. Các nhân viên có giá trị nhất có thể mở rộng quy mô cho bất kỳ doanh nghiệp nào đều coi mình là doanh nhân học tập và có một động lực bên trong để nắm vững kiến ​​thức và kỹ năng mới. Và nhóm ứng cử viên được lựa chọn đó là chất xúc tác thường xuyên chịu trách nhiệm cho những đóng góp lớn nhất cho sự phát triển của công ty.

Trả lời

Thư điện tử của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *