Mänsklig kontakt, AI-kraft: En ny definition av rekrytering
Sedan OpenAI lanserade ChatGPT för mindre än två år sedan har AI blivit mainstream, lättillgängligt och ett oumbärligt verktyg i företag – även om dess fulla potential ännu inte har förverkligats. Organisationer integrerar AI-lösningar i sin verksamhet för att behålla ett konkurrensövertag. Organisationer som är långsamma med att införa AI arbetar oundvikligen hårdare, inte smartare.
Enligt en nyligen genomförd KPMG-undersökning planerar hela 97 % av ledarna att investera i GenAI-lösningar under det kommande året. Detta understryker den omfattande insikten om AI-lösningarnas fördelar och omvälvande kraft när det gäller att forma framtidens verksamhet.
Samtidigt som nästan alla branscher upplever effekterna av AI-användning har bemannings- och rekryteringsbranschen fått särskild uppmärksamhet, med tanke på den personliga kontakt som är avgörande för framgång. Rekryterare har traditionellt lagt en betydande del av sin tid på manuella processer – från att söka efter den idealiska kandidaten och skicka introduktionsmeddelanden till att ta fram frågor för förhandsgranskning. Detta lämnar lite tid för den centrala mänskliga aspekten av arbetet: relationsskapande.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
AI är länken som gör det möjligt för rekryterare att effektivisera manuella processer och fokusera sin tid och sina insatser på samspelet mellan rekryterare och kandidat. Bullhorns GRID-rapport om branschtrender 2024 visade att bemannings- och rekryteringsföretag som experimenterade med AI var 31 % mer benägna att se intäktsökningar jämfört med företag som motsatte sig detta.
I takt med att bemannings- och rekryteringsbranschen följer den tekniska utvecklingen måste organisationer definiera och samordna sina mål, ha tillgång till tillräckligt med data och uppskatta värdet av mänsklig kontakt i arbetsflödet. Att implementera AI i rekryteringsprocessen kommer att ge avkastning på insatsen (ROE) och leda till större avkastning på investeringen.
Definiera AI-mål och förankra dem hos intressenterna
Framgångsrika organisationer har en teknikfokuserad strategi och stöd från viktiga intressenter, där utmaningen uppstår vid implementeringen av AI. Implementeringsstrategierna beror på organisationens mål och syften. Tydligt definierade mål för användningen av AI vid rekrytering samt ett brett stöd från företagsledningen från början av implementeringen är ett viktigt och nödvändigt första steg.
För att utnyttja AI effektivt måste bemanningsföretag digitalisera sina system och upprätthålla denna digitalisering när de lägger till fler komponenter i sina tekniska lösningar. Samtidigt måste organisationens ledning identifiera effektivitetsluckor i de nuvarande arbetsflödena och möjligheter att skala upp hyperpersonalisering för att förbättra rekryterarnas effektivitet. Nu är det dags att tänka annorlunda kring hur AI kan utnyttjas för att automatisera hela rekryteringsarbetsflödet och vara strategisk kring hur rekryterarna bäst kan optimeras i den processen.
-
Snowflake Data Cloud
Visit WebsiteThis rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.4.7 -
Dataiku
Visit WebsiteThis rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.4.6 -
Gradient Labs
Visit Website
Använd S.E.A.-data (specifik, omfattande & handlingsbar) för att driva effektiv AI
Data är ryggraden i en slagkraftig organisation och en avgörande faktor för en framgångsrik AI-implementering. Organisationer behöver ett S.E.A. av data – specifik, omfattande och handlingsbar – för att uppnå den nödvändiga kvalitetsnivån med AI-lösningar. För att maskininlärningsmodeller ska vara korrekta måste de tränas på stora mängder specifik data – och för att denna data ska vara användbar måste den kunna omsättas i handling, antingen automatiskt eller manuellt. Många organisationer drabbas av problemen med decentraliserad data, bland annat:
- Inkonsekventa, felaktiga och ofullständiga datamängder
- Föråldrad och irrelevant information
- Duplicerad data och bristande datastyrning
- Problem med datastandardisering, integritet och säkerhet
Försummad data är opålitlig data. När en organisation inte vårdar resultaten från sin data, vilket tvingar rekryterare att identifiera och söka efter externa källor, blir detta kostsamt och ineffektivt. Ironiskt nog kan AI och automatisering också bidra till att lösa detta problem genom att säkerställa att tidigare insamlad data förblir relevant, tillgänglig och användbar i framtida sökningar genom programmatisk talang- och kundengagemang.
Att ta fram ett S.E.A. av data anpassat för bemanning är avgörande för att kunna använda AI. Genom att samla all data på en enda plattform och digitalisera arbetsflöden kan teknikledare tillämpa AI, utnyttja automatisering för att skala upp AI-kapaciteten och dra full nytta av rapportering och analys. När systemen är sammankopplade och data har samlats på en plats kan företag analysera hela arbetsflödet för att upptäcka djupare insikter, såsom konvertering av leads, kund- eller klientnöjdhet och marginaler.
Vertikalspecifik data för bemanningsbranschen är avgörande för exakt kandidatsökning och rekrytering. Precis som en rekryterande chef inte skulle använda data om en byggentreprenör för att anställa en sjuksköterska, möjliggör vertikalspecifik data för rekryteringsbranschen mycket effektivare träningsdata och gör det möjligt för algoritmer att bättre förutsäga vem som passar bäst för tjänsten.
Utan ren, specifik, handlingsbar, omfattande och organiserad data som matas in i systemet kan organisationer inte bygga en effektiv AI-lösning.
Hitta balansen mellan AI och mänsklig medverkan
Även om AI kan förbättra effektiviteten genom att effektivisera manuella och repetitiva uppgifter kommer den, i sitt nuvarande skick, inte att eliminera människan ur ekvationen. AI kan fungera som en partner för uppgifter som att utarbeta kandidatpresentationer, granska CV:n och förbereda intervjufrågor för att hitta de bästa kandidaterna för rollen. Den mänskliga faktorn, inklusive det slutliga anställningsbeslutet, är dock fortfarande oumbärlig i rekryteringsprocessen.
Människor har den unika förmågan att avgöra om en kandidat passar in i företagskulturen eller om kandidatens arbetsstil passar för rollen, aspekter som AI för närvarande inte kan återskapa. Dessutom vill kandidater inte arbeta för maskiner, utan de vill veta vem de kommer att arbeta för – det kan AI inte visa dem. Genom att behålla människan som en del av rekryteringsprocessen och samarbeta med AI för att eliminera manuella uppgifter kan organisationer använda de mest effektiva verktygen och utnyttja rekryterarnas tid till relationsskapande initiativ för att välja de bästa kandidaterna.
Bemannings- och rekryteringsorganisationer kommer att uppnå större skalbarhet genom att frigöra AI:s kraft. För att ytterligare förankra AI i sina arbetsflöden är det avgörande att definiera AI-mål, utnyttja kraften i ett S.E.A. av data och skapa en balans mellan AI-integrationer och mänsklig interaktion för att skapa värde och särskilja sig från konkurrenterna. Genom att flytta rekryterarnas fokus till de mest kritiska uppgifterna samt skapa och underhålla en tillförlitlig datamängd kan organisationer uppnå ökad effektivitet med AI.
För fler insikter om AI, prenumerera på The CTO Clubs nyhetsbrev.
