מהן כמה דרכים בהן מערכות למידת מכונות יכולות להועיל למשאבי אנוש?

ש:

מהן כמה דרכים בהן מערכות למידת מכונות יכולות להועיל למשאבי אנוש?

ת:

לא משנה לאן מסתכלים, למידת מכונה הופכת תעשיות. אחד המאמצים המאוחרים הוא תחום משאבי האנוש - בהתחלה, למידת מכונות הוחלה במידה רבה על תוכנה שיווקית ופונה ללקוח, אך כעת היא מתרחבת ומציעה למנהלי משאבי אנוש דרכים טובות יותר לעמוד בראש ניהול משרד מכל סוג שהוא. .

אחת הדרכים השכיחות והפופולריות ביותר בהן נעשה שימוש בלמידה למכונה במשאבי אנוש היא לעזור לעשבים דרך מספר רב של קורות חיים מהמועמדים. זו בעיה מבוססת אצל חברות רבות שכל הצעת עבודה מקבלת מבול של יישומים. חלק מזה נוגע לאבטלה גבוהה מבחינה היסטורית לאחר המשבר הכלכלי ב -2008, אך אפילו בתקופות שטף, הרבה אנשים בסופו של דבר רוצים את אותם משרות ותפקידים.

הורדה חינם: למידת מכונה ולמה זה חשוב

למידת מכונה יכולה לעזור להפוך את תהליך המיון להרבה פחות אינטנסיבי לעבודה. במאמר של Techopedia בנושא מגמות בתחום הטכנולוגיה, כריסטיאן רנלה, מנכ"ל ומייסד משותף של MejorTrato.com.mx, מדבר על האופן בו החברה שלו משתמשת בכלי בינה מלאכותית כדי לעבור קורות חיים של מועמדים שונים. זה, לדבריו, לקח את רוב זמנה של מחלקת משאבי האנוש לפני המעבר לתוכנה, וכעת הוא נעשה במהירות ובקלות בעזרת כלי אוטומציה.

מערכות למידת מכונות יכולות גם לבדוק קורות חיים בדרכים עמוקות וחכמות יותר. הם יכולים לחפש מערכות מיומנות ספציפיות ודברים כמו המיקום הגאוגרפי של הפונה. במובנים מסוימים, מערכות למידת מכונות יכולות אפילו להשתלט על הרבה מתהליך הראיון. אם ראיון ראשון נועד רק ליצור התאמה גסה מבחינת מיומנויות ולוגיסטיקה, ניתן לעשות זאת הרבה עם מוצרי למידת מכונות מתוחכמות.

מחלקות משאבי אנוש יכולות גם להשתמש במערכות למידת מכונות כדי לפקוח עין על תחלופה או התשה. במקרים רבים מדי, בעיות אלה מורגשות רק כאשר מודל האיוש מתמתח, או כאשר חורים מתפתחים בלוח זמנים. אבל באותה נקודת זמן, לעיתים קרובות מאוחר מדי לעשות באמת קאמבק מהיר וזריז ולהפוך אנשים נוספים למעורבים. על ידי מבט ממעוף הציפור על הארגון דרך פלטפורמת למידת מכונה, אנשי משאבי אנוש מבינים את המגמה לפני שהוא מתרחק מדי.

במקביל, אנשי משאבי אנוש יכולים להשתמש גם בלימוד מכונות לצורך רכישת כישרונות. מערכות למידת מכונות יכולות לבצע אינטראקציות בעבר כדי למצוא את מה שהופך את החברה לאטרקטיבית בכישרון, כך שסופרים יוכלו לקדם את אותם הדברים בהודעות עבודה בעתיד.

כפי שצוין על ידי מומחים רבים בחברות, מודעות העבודה של היום אינן רק מכתבי כוונה רשמיים. הם נחקרים ומותאמים באופן אופטימלי, באותה דרך שבה חברות חוקרות ומייעלות דיוור ישיר וחומרים אחרים של לקוחות. הסיבה לכך היא כישרון כה חשוב בחברה של ימינו - ולמידת מכונה עוזרת למשאבי אנוש לצאת לשם ולהתמודד בסביבה בלחץ גבוה.

בנוסף, למידת מכונה מסייעת באחריות הכללית של תקשורת משאבי אנוש. ניתן לעקוב אחר פריטים כמו שכר, הטבות, זמן חופשה ועוד, באמצעות ניתוח ממשק מרכזי כלשהו. כל זה עוזר לייעל את העבודה שמחלקות משאבי אנוש מבצעים על בסיס קבוע, וזו סיבה נוספת מדוע חברות רבות כל כך בוחנות יישומי למידת מכונות עבור HR.