Q:
Каким образом системы машинного обучения могут быть полезны для человеческих ресурсов?
A:Куда бы вы ни посмотрели, машинное обучение трансформирует отрасли. Одним из более поздних последователей стала область человеческих ресурсов - поначалу машинное обучение в основном применялось к маркетингу и программному обеспечению, ориентированному на клиентов, но теперь оно расширяется и предлагает менеджерам по персоналу более эффективные способы управления офисом любого рода.,
Одним из наиболее распространенных и популярных способов использования машинного обучения в человеческих ресурсах является помощь в прохождении большого количества резюме соискателей. Во многих компаниях является общепризнанной проблемой, что любое предложение о работе получает множество приложений. Частично это связано с исторически высоким уровнем безработицы после финансового кризиса 2008 года, но даже в периоды затопления многие люди в конечном итоге хотят получить одинаковую работу и должности.
| Скачать бесплатно: машинное обучение и почему это важно |
Машинное обучение может помочь сделать процесс проверки намного менее трудоемким. В статье Techopedia о тенденциях в области технологий Кристиан Реннелла, генеральный директор и соучредитель MejorTrato.com.mx, рассказывает о том, как его компания использует инструменты искусственного интеллекта для просмотра резюме разных кандидатов. Это, по его словам, заняло большую часть времени у отдела кадров до перехода на программное обеспечение, и теперь это делается быстро и легко с помощью средств автоматизации.
Системы машинного обучения также могут анализировать резюме более глубокими и интеллектуальными способами. Они могут искать конкретные наборы навыков и такие вещи, как географическое местоположение заявителя. В некотором смысле, системы машинного обучения могут даже взять на себя большую часть процесса собеседования. Если первое собеседование только для того, чтобы создать приблизительное соответствие с точки зрения навыков и логистики, многое из этого теперь можно сделать с помощью сложных продуктов машинного обучения.
Отдел кадров также может использовать системы машинного обучения, чтобы следить за текучестью кадров или истощением. В слишком многих случаях эти проблемы замечаются только тогда, когда модель укомплектования персоналом становится напряженной или когда в графике возникают дыры. Но в этот момент часто бывает слишком поздно, чтобы действительно быстро и быстро вернуться и привлечь больше людей. Имея с высоты птичьего полета организацию через платформу машинного обучения, сотрудники отдела кадров понимают эту тенденцию еще до того, как она зашла слишком далеко.
В то же время сотрудники отдела кадров могут также использовать машинное обучение для приобретения талантов. Системы машинного обучения могут сортировать прошлые взаимодействия, чтобы найти то, что делает компанию привлекательной для талантов, так что писатели могут продвигать эти вещи в будущих объявлениях о работе.
Как отмечают многие корпоративные эксперты, сегодняшние объявления о работе - это не просто официальные письма о намерениях. Они исследуются и оптимизируются так же, как компании исследуют и оптимизируют прямые рассылки и другие материалы для клиентов. Это связано с тем, что в сегодняшней компании так важен талант, а машинное обучение помогает человеческим ресурсам конкурировать в условиях высокого давления.
Кроме того, машинное обучение помогает с общей ответственностью коммуникации человеческих ресурсов. Такие элементы, как начисление заработной платы, льготы, время отпуска и многое другое, можно отслеживать, анализировать и контролировать через некоторый тип центрального интерфейса. Все это помогает упорядочить работу, которую регулярно выполняют отделы кадров, и это еще одна причина, почему так много компаний обращаются к приложениям машинного обучения для управления персоналом.
