K:
Millä tavoin koneoppimisjärjestelmistä voi olla apua henkilöresursseissa?
V:Missä ikinä katsotkin, koneoppiminen muuttaa teollisuutta. Yksi myöhemmistä käyttöönottajista on henkilöstöala - aluksi koneoppimista sovellettiin suurelta osin markkinointiin ja asiakaslähtöisiin ohjelmistoihin, mutta nyt se laajenee tarjoamalla henkilöstöpäälliköille parempia tapoja pitää kaikenlaista toimistoa päällä. .
Yksi yleisimmistä ja suosituimmista tavoista, joilla koneoppimista käytetään henkilöresursseissa, on auttaa rikkaruohoa useiden hakijoiden antamien ansioluetteloiden avulla. Monissa yrityksissä on vakiintunut ongelma, että jokaiselle työpaikkatarjoukselle on tulossa hakemuksia. Osa tästä liittyy historiallisesti korkeaan työttömyyteen vuoden 2008 finanssikriisin jälkeen, mutta jopa huuhteluaikoina suuri osa ihmisistä haluaa samat työpaikat ja asemat.
| Ilmainen lataus: Koneoppiminen ja miksi sillä on merkitystä |
Koneoppiminen voi auttaa tekemään seulontaprosessista paljon vähemmän työvoimavaltaista. MejorTrato.com.mx: n toimitusjohtaja ja perustaja Cristian Rennella kertoo tekniikan suuntauksia koskevassa Techopedia-artikkelissa siitä, kuinka hänen yrityksensä käyttää tekoälytyökaluja käydäkseen läpi eri ehdokkaiden ansioluettelot. Hänen mukaansa tämä vie suurimman osan henkilöstöosaston ajasta ennen siirtymistä ohjelmistoihin, ja se tehdään nyt nopeasti ja helposti automaatiotyökaluilla.
Koneoppimisjärjestelmät voivat myös tarkistaa ansioluettelot syvällisemmin ja älykkäämmin. Hän voi etsiä erityisiä taitoja ja asioita, kuten hakijan maantieteellinen sijainti. Koneoppimisjärjestelmät voivat tietyllä tavalla ottaa jopa haltuunsa suuren osan haastatteluprosessista. Jos ensimmäisen haastattelun tarkoitus on luoda vain karkea ottelu taitojen ja logistiikan suhteen, suuri osa tästä voidaan nyt tehdä hienostuneilla koneoppimistuotteilla.
Henkilöstöosastot voivat myös käyttää koneoppimisjärjestelmiä seuratakseen liikevaihtoa tai hankautumista. Liian monissa tapauksissa nämä ongelmat huomataan vasta, kun henkilöstömalli kirenee tai kun aukot kehittyvät aikataulussa. Mutta tuolloin on usein liian myöhäistä saada aikaan nopea ja ketterä palautus ja saada enemmän ihmisiä mukaan. Näkemällä organisaation lintuperspektiivistä koneoppimisalustan kautta, henkilöstöresurssit ihmiset ymmärtävät suuntausta ennen kuin se menee liian pitkälle tielle.
Samalla henkilöstöresurssit voivat myös käyttää koneoppimista kykyjen hankkimiseen. Koneoppimisjärjestelmät voivat lajitella aikaisemman vuorovaikutuksen kautta löytääkseen yrityksen houkuttelevan lahjakkuuden kannalta, jotta kirjoittajat voivat mainostaa näitä asioita tulevissa työpaikkojen ilmoituksissa.
Kuten monet yritysasiantuntijat huomauttivat, tämän päivän työpaikkailmoitukset eivät ole vain muodollisia aiesopimuksia. Niitä tutkitaan ja optimoidaan samalla tavalla kuin yritysten tutkimus ja optimointi suorat postittajat ja muut asiakasmateriaalit. Tämä johtuu siitä, että kyky on niin tärkeä nykypäivän yrityksessä - ja koneoppiminen auttaa henkilöstöresursseja menemään sinne ja kilpailemaan korkeapaineisessa ympäristössä.
Lisäksi koneoppiminen auttaa henkilöstöviestinnän yleistä vastuuta. Tuotteita, kuten palkanlaskenta, etuudet, loma-aika ja muut, voidaan seurata, analysoida ja hallita jonkin tyyppisen keskusrajapinnan kautta. Kaikki tämä auttaa virtaviivaistamaan työtä, jota henkilöstöosastot tekevät säännöllisesti, ja se on toinen syy, miksi niin monet yritykset etsivät henkilöstöhallinnon koneoppimissovelluksia.
