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自然语言处理技术
人工智能改变人才招聘的5种方式
仅在一年前,大多数人力资源领导者都不会想到,能否成功采用人工智能解决方案会影响到他们招聘顶尖人才的能力。现在,根据 Gartner 的研究,76% 的人力资源领导者都认为,如果他们在未来 12 到 24 个月内不将人工智能纳入招聘流程,他们就会在组织成功方面落后。尽管在 ChatGPT 的推动下,人工智能被炒得沸沸扬扬,但在人工智能复兴之前,已经存在大量的人工智能应用。预测分析、情感分析、搜索和匹配等技术已经在企业中广泛应用,甚至在人力资源和招聘领域也得到了应用,为我们今天所经历的人才招聘转型奠定了基础。
人力资源部门在采用人工智能并管理其在整个组织中的使用方面所面临的压力越来越大,而 ChatGPT 等生成式人工智能工具的热销则为这一压力注入了新的活力。虽然生成式人工智能在改变人才招聘方面确实发挥了作用,但还有其他一些人工智能用例可以应用到招聘和人才招聘的生命周期中。以下是如何利用它们让你的组织走在时代前沿:
人工智能增强简历分析
简历分析解决方案并不新鲜。它们能让招聘人员根据技能、教育、培训、工作地点和职位等特质筛选求职者,而且已经使用多年。根据哈佛商学院的一项研究,申请者跟踪系统(ATS)和招聘管理系统(RMS)是大多数企业招聘流程的基础,90% 的雇主使用他们的招聘管理系统来筛选中等技能和高技能的求职者。然而,同一项研究发现,88% 的雇主表示,由于筛选工具过于简单,导致合格的高技能求职者被漏掉,如果求职者不符合职位描述中规定的确切标准,就会被忽略。对于中等技能的求职者,94% 的雇主认为,合格的求职者被筛选掉了。尽管简历分析技术已被广泛采用,但它远非筛选候选人的不二法门。
人工智能有可能将简历分析提升到更强大、更公平的水平。利用自然语言处理技术,人工智能解决方案可以更有效地从简历和职位描述中提取主题,完成更复杂的匹配。与 ATS 或 RMS 使用的简单关键字搜索不同,人工智能可以理解语言和措辞的细微差别,从而对应聘者进行更全面的了解。例如,假设一家公司正在寻找具有领导经验的人才。在这种情况下,简单化的工具可能会过滤掉简历中写着 "管理 "而不是 "领导 "的人,而更复杂的人工智能工具则更有可能分析术语的上下文。即使措辞并不完全匹配,人工智能解决方案也能深入分析职位的职能和应聘者的经验,从而更高效、更准确地对应聘者进行优先排序,而不会无意中过滤掉合格的应聘者。
人工智能生成的面试指南
招聘和面试流程的质量决定了求职者的体验,这将极大地影响您招聘顶尖人才的能力,并影响您的整体品牌形象。人机交互协会(HCI)的报告显示,60% 的求职者对他们所接触的雇主有负面的求职体验。导致求职者体验不佳的一个关键因素是面试官在谈话过程中显得毫无准备或不投入。这是因为面试是一门学问。进行面试并不是招聘经理的工作,但当应聘者通过人力资源部门的初步筛选时,他们就必须这样做。由于招聘经理必须在履行其他职责的同时进行面试,因此面试问题往往是在最后一刻拼凑起来的,甚至是当场即兴发挥的。
人工智能可以自动生成一套有意义的、针对特定职位的面试问题,从而帮助解决这一缺陷。人工智能生成的问题不一定完美,但可以节省大量时间,即使这些问题只能作为招聘经理进一步完善的起点。建立问题列表还能确保候选人面试的一致性,从而更容易、更公平地对候选人进行比较。自动生成的问题对于招聘人员来说也是非常宝贵的,因为他们必须为自己不熟悉的职位筛选应聘者。例如,招聘人员可能需要为仓库筛选叉车操作员,但却不知道工作内容是什么。使用生成式人工智能提出合理的问题,招聘人员就不必花费大量时间研究该职位或要求招聘经理作出说明。
自动候选人备注和洞察
招聘流程中的瓶颈是造成候选人负面体验的另一个关键因素,更不用说对公司资源和效率的消耗了。招聘流程中最大的障碍之一就是在面试过程中手动记录,在电子邮件或自动应聘系统中进行总结,然后等待所有相关人员的回复。过于冗长的招聘流程导致 54% 的人力资源总监失去了一位合格的候选人,从而失去了另一个机会,这表明了将人工任务自动化以迅速推进招聘流程的重要性。
面试智能解决方案可以捕捉面试过程中的详细记录,并自动解释和生成有条理的对话见解。洞察力的例子包括简明的候选人简介、潜在优势和潜在问题的评估,以及讨论主题的摘要。笔记和见解的自动化可以从以下几个方面改善招聘流程:|
消除拖慢招聘流程的瓶颈。
让招聘经理专注于候选人,而不是记笔记,从而提高与候选人的互动。
帮助招聘人员了解招聘经理拒绝应聘者的原因。当招聘经理无法解释为什么招聘人员筛选的候选人不应该被录用时,往往会出现令人沮丧的脱节。有了对话的智能摘要,招聘人员就能更深入地了解对话内容,从而发现候选人的不足之处。
让整个招聘团队能够使用客观数据来支持他们的决策,而不是主要依赖直觉。
面试表现与合规性
在面试后决定应聘者是否应进入招聘流程时,85% 到 97% 的招聘经理都会依赖直觉,这使他们很容易产生偏见。当人工智能聆听应聘者的面试时,它可以检测出面试官是否提出了可能违反平等就业机会委员会(EEOC)合规标准的问题,例如与年龄、种族、性别认同或宗教有关的问题。每次面试都会汇总合规风险,让招聘经理认识到自己的错误,并帮助人力资源部门通过实时数据评估员工的面试技巧。这些信息可用于为整个组织提供额外的培训课程,并为需要一对一指导的招聘经理提供有针对性的辅导。
增强候选人再发现的 ATS
重新发现是为新空缺职位寻找候选人的首选方式,因为挖掘之前已经面试过的合格候选人比重新开始整个流程更具成本效益和时间效益。根据 Agency Central 的一项调查,43% 的企业在人才招聘中使用了再发现功能,其中 97% 的企业表示再发现功能让他们受益匪浅。
虽然您的自动应聘系统有可能藏有大量关于以往候选人的数据,但挑战在于招聘人员和招聘经理可能难以提供关于每位候选人的详细说明,这使得数据充其量只能算一般,最糟糕的情况是根本不存在。但是,当你使用面试智能从面试中提取详细笔记时,候选人的记录就会自动更新,其中包含丰富的信息,而且还可以搜索,这对以后重新发现候选人很有价值。
总结
人工智能改变人才招聘流程的方式主要集中在提高效率、改善候选人体验、执行合规性以及实现更好的招聘结果。虽然一些专业人士在采用人工智能工具时可能会有一段适应期,但本文讨论的大多数功能都非常直接和直观,一些用户甚至可能意识不到他们正在使用人工智能。在人才招聘流程中采用人工智能工具时,最关键的考虑因素是人工智能必须用于增强人类决策,而不是取代人类决策,就像多年前的自动应聘系统平台通过自动完成招聘网站发布、申请收集和候选人管理等人工任务来补充人力资源员工一样。
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人工智能对领导者和员工工作场所的影响
在人工智能诞生一周年之际,变革性数据显而易见。值得注意的是,Gartner 在 2023 年进行的一项调查显示,包括谷歌和亚马逊等科技巨头在内,超过 70% 的企业已将人工智能无缝集成到日常运营中,这表明这些技术已得到广泛采用。
实时实例凸显了人工智能在优化流程方面的关键作用。亚马逊对预测分析法的使用就很突出,其算法可以预测客户偏好、完善库存管理并缩短送货时间,从而提高客户满意度。此外,由自然语言处理技术驱动的聊天机器人等虚拟助手已在微软等公司中普及,促进了无缝客户互动。
1. 人工智能领导力的优势
大多数企业和组织都要求员工执行耗时的重复性工作,如数据录入和开具发票。让我们来看看这些公司如何解放员工,让他们专注于需要更多创造力和批判性思维的重要工作:
1.1 预测分析
预测分析是人工智能的一个子领域,它利用数据挖掘、机器学习和统计算法分析近期和历史数据,预测未来的模式或事件。预测分析可以帮助企业通过洞察数据中的模式,对库存控制和客户行为做出更好的判断。
公司利用预测分析技术,通过分析历史销售信息和市场趋势来预测某些商品的需求。通过避免缺货,预测分析可帮助企业优化生产和库存水平,最终降低成本并提高盈利能力。
1.2 自然语言处理
自然语言处理(NLP)是人工智能的一个独特领域,致力于理解和解读人类语言的复杂性。NLP 算法对文本数据进行细致入微的检查,提取细微的含义、情感和意图。这不仅能让企业深入了解客户反馈,还能简化客户服务互动,促进量身定制内容的创建。
1.3 欺诈检测
在欺诈检测领域,企业普遍担心欺诈活动可能带来的经济损失、法律后果和声誉损害。欺诈的性质错综复杂,尤其是当欺诈行为复杂且具有针对性时,有必要采取多方面的方法。这涉及机器学习、行为分析和自然语言处理的融合,以及人工智能在分析大量数据集方面的能力。这些分析方法的协同作用可以识别出与常规不同的异常情况或模式,从而发现潜在的欺诈活动,如不正常的消费模式或交易。此外,人工智能仔细检查用户网络的能力有助于发现欺诈团伙,从而采取先发制人的措施阻止访问并挫败进一步的非法活动。
2. 领导者如何利用人工智能举措改进决策
人工智能的成功融合需要精心制定的战略和不同利益相关者的共同努力,而企业领导者在确保此类举措取得成功方面发挥着关键作用。领导者和高管需要采取积极主动的态度,包括战略性分配充足的资金、人才招聘和发展、与外部实体合作,以及认真考虑道德影响。以下主要方法阐述了领导者如何有效利用人工智能计划来加强决策:
2.1 制定愿景和战略
领导者必须首先掌握人工智能的潜在效益和风险,并将这一认识与总体业务战略结合起来。在领导者向组织阐明自己的意图和目标时,沟通是最重要的,它可以促进利益相关者的支持,确保达成共同愿景。
谷歌首席执行官Sundar Pichai阐述了人工智能整合的全面愿景,强调要创造一个更加互联和智能的世界。这种远见卓识的方法指导着谷歌的人工智能计划,使其与总体业务目标保持一致。
2.2 战略投资和资金分配
高管应全面分配资源,而不仅仅是提供资金支持。重点在于确保和培养合适的人才,并确保组织拥有必要的技术基础设施。这通常涉及招聘专家,如数据分析师、人工智能工程师和其他能够设计、开发和部署人工智能系统的专家。
最近的一份风险投资报告显示,去年人工智能初创企业获得了前所未有的 200 亿美元融资。领导者们现在已经认识到,分配足够的资金来培育和推动人工智能项目作为长期投资,具有重要的战略意义。
2.3 促进合作与伙伴关系
我们鼓励领导者促进与外部实体(从技术供应商到研究机构)的合作。这样可以确保持续了解最新的人工智能趋势和创新,使组织处于进步的前沿。
以辉瑞公司为代表的制药行业展示了合作的力量。与人工智能初创企业的合作加快了药物发现过程,展示了外部合作如何增强组织的人工智能能力。
2.4 解决伦理问题
人工智能的道德层面包括数据隐私、偏见和透明度等问题,需要领导者保持警惕。要确保负责任地开发和使用人工智能系统,就必须实施强有力的控制和保障措施。
亚马逊最近围绕人工智能驱动的招聘工具引发的争议凸显了领导者主动解决道德问题的迫切需要。领导者必须把握偏见和道德影响,确保人工智能应用符合社会期望。
2.5 有效的变革管理
实施人工智能计划不可避免地会引发组织变革,领导者必须理解并善于驾驭变革。与利益相关者的持续对话以及全面的培训和支持变得不可或缺,尤其是在管理抗拒组织变革的团队时。
Elon Musk在特斯拉的领导力提供了一个令人信服的案例。通过强调量身定制的培训计划,马斯克确保了员工适应人工智能自动化的平稳过渡,从而提高了运营效率。
结论
行业领导者的战略决策、对人工智能相关技能激增的需求,以及影响人工智能原则的道德考量,都证明了这一点。
随着企业的不断发展,对员工技能再培训的重视成为适应人工智能驱动经济的一个重要方面。公司投资于员工发展和福利的成功案例,以及提高生产率和创新带来的切实利益,都说明了人工智能与人类合作的积极潜力。
未来的征程需要在拥抱技术进步与维护以人为本的工作场所核心价值观之间取得微妙的平衡。持续学习、道德考量和促进创新必须始终处于组织战略的最前沿。在这一转型时期,领导者和员工如果能拥抱变化,战略性地利用人工智能,并优先考虑员工的福利,就不仅能应对挑战,还能在人工智能不断发展的动态环境中茁壮成长。
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