Есть должности, на которые могут взять не каждого. Например, программист или инженер обязательно должны иметь специальное образование. Также существуют вакансии, на которые поступает настоящий поток заявок. Часто это рабочие места, которые не требуют большого опыта.
Автоматизация и искусственный интеллект
В последнее время становится все труднее находить специалиста на специализированные вакансии. Одновременно с этим существует проблема массы. Поэтому компании все чаще полагаются на умное программное обеспечение, автоматизацию и искусственный интеллект при рекрутинге.
Относительно распространенным является HR-программное обеспечение, которое позволяет обрабатывать процессы подачи заявок в электронном виде. Многие из этих программ реализовали алгоритмы, которые делают первый предварительный выбор персонала. Вместо человека сначала машина проверяет резюме и сопроводительное письмо. Программное обеспечение просматривает полученные заявки для выявления определенных ключевых слов, имеющих отношение к занимаемой должности. Наиболее подходящих кандидатов отфильтровывает программа. Остальные автоматически получают отказ. Это экономит время и затраты, поэтому менеджеры по подбору кадров могут лучше сосредоточиться на личных интервью.
Поиск ключевых слов
От 50 до 80 процентов всех крупных корпораций уже используют такую систему. Чтобы не быть сразу отсеянными программой, кандидатам нужно включить все ключевые слова, относящиеся к желаемому месту работы, в резюме или сопроводительное письмо. Это увеличивает вероятность того, что программное обеспечение одобрит соискателя.
Какие ключевые слова интересны для HR, показывает описание работы. Поэтому кандидаты должны внимательно прочитать его и подумать о том, какие навыки, соответствующие профилю работы, у них есть. Это не означает, что вы должны указать в резюме, что можете работать в команде или устойчивы к стрессу.
Скорее, кандидаты должны обратить внимание на ключевые слова, специфичные для предприятия, например, на то, какие знания необходимы. Если в описании работы в ИТ-индустрии говорится, что кандидат должен освоить определенный язык программирования, будет правильно, если он укажет это свое умение в резюме.
Люди часто подсознательно больше заинтересованы в заявках, которые соответствуют вакансии. Ключевые слова, которые показывают отраслевые знания, также могут с большей вероятностью убедить программу.
Поиск хороших сотрудников с помощью ИИ
Все усложняется, когда программное обеспечение из большого количества кандидатов должно выбрать кого-то с хорошими лидерскими качествами или кандидата, который хорошо вписывается в команду. Затем вступает в игру искусственный интеллект (ИИ). Теперь речь идет о том, чтобы из совершенно тривиальной информации, скрытой в тексте, получить представление о ком-то.
Это работает, если компьютер снабдить как можно большим количеством данных. ИИ ориентируется на человеческих рекрутеров. Он изучает, по каким критериям они проверяют заявку, например, на лидерские качества. Машина читает документы и получает информацию о том, как персонал оценивает кандидатов.
Дискриминация исключается
Чуть менее трети специалистов считают, что цифровые системы отбора с помощью ИИ способствуют более объективному и предварительному выбору с низким уровнем дискриминации. Это также основная причина, по которой многие хотят больше автоматизации в рекрутинге.
Потому что часто субъективное восприятие влияет на то, кто получает работу. Поэтому многие надеются на более честный выбор машины на основе различных данных и соответствующих критериев, таких как когнитивная эффективность.
Исследования в области диагностики пригодности показали, что лучшие и наиболее устойчивые кадровые решения принимаются в команде, которая проводит структурированные интервью. После этого команда обсуждает финальное решение. Лучше всего было бы, если бы машина заменила одного человека в команде, а также провела голосование. Тогда можно было бы сильно уменьшить многие перекосы.
