Bo umetna inteligenca nadomestila zaposlovalce? Smrt transakcijskega zaposlovalca.

Na kratko: umetna inteligenca verjetno ne bo popolnoma nadomestila kadrovnikov, bo pa prevzela ponavljajoča se opravila zaposlovanja, kot so pregledovanje, razporejanje, priprava sporočil in poročanje. Kadrovniki ostajajo dragoceni, kadar uporabljajo umetno inteligenco za hitrejše delovanje, hkrati pa ohranjajo človeško presojo, zaupanje, pogajanja in odgovornost skozi celoten postopek zaposlovanja.

Ključne ugotovitve:

Človeška presoja : Za končne odločitve o zaposlitvi in ​​občutljive pogovore s kandidati naj bodo odgovorni kadrovniki.

Podpora umetne inteligence : Uporabite umetno inteligenco za administrativna opravila, ne za zaposlovanje, ki temelji na odnosih.

Preglednost : Pojasnite, kdaj avtomatizirana orodja vplivajo na pregledovanje, ocenjevanje ali komunikacijo s kandidati.

Nadzor pristranskosti : Redno pregledujte rezultate umetne inteligence, da ne spregledate nekonvencionalnih, a močnih kandidatov.

Veščine zaposlovanja : Izgradite veščine umetne inteligence, analitike, svetovanja in izkušenj kandidatov zdaj.

Bo umetna inteligenca nadomestila zaposlovalce? 

Ne, umetna inteligenca verjetno ne bo v celoti nadomestila zaposlovalcev.

Ampak ja, umetna inteligenca bo absolutno nadomestila ponavljajoče se naloge zaposlovanja .

To razlikovanje je pomembno.

Zaposlovanje ni samo "poišči življenjepis, pošlji e-pošto, rezerviraj razgovor". Če bi bilo tako, bi umetna inteligenca že pojedla cel sendvič 🥪. Zaposlovanje vključuje presojo, prepričevanje, zaupanje, pogajanja, poznavanje trga, postavljanje pričakovanj in svojevrstno mero čustvenega napovedovanja vremena.

Dober kadrovik ve, kdaj je kandidat navdušen, a hkrati prestrašen. Vedo, kdaj je vodja zaposlovanja nerealen. Lahko opazijo, kdaj opis delovnega mesta pravi »kultura sodelovanja«, medtem ko komisija za razgovore oddaja energijo strašljive hiše.

Umetna inteligenca lahko pri tem pomaga. Lahko celo odkrije namige. Vendar v resnici ne razume politike na delovnem mestu, oklevanja kandidatov, psihologije plač ali subtilne umetnosti, ko rečeš: »To delovno mesto je nujno,« medtem ko vsi potrebujejo devet dni, da podajo povratne informacije.

Torej pravo vprašanje, ki se skriva za vprašanjem »Ali bo umetna inteligenca nadomestila kadrovnike?« , ni, ali lahko umetna inteligenca opravlja naloge zaposlovanja. Lahko. Vprašanje je, ali lahko umetna inteligenca nadomesti presojo kadrovnikov. Tu postanejo stvari zanimive.

Kaj naredi dobro različico umetne inteligence pri zaposlovanju? 🧠

Dobra različica umetne inteligence pri zaposlovanju se ne sme pretvarjati, da je čarobni čarovnik za zaposlovanje. Prav tu ljudje zaidejo v težave.

Močan sistem umetne inteligence pri zaposlovanju bi moral kadrovnikom pomagati pri hitrejšem delu, zmanjšati količino dela in izboljšati doslednost, ne da bi pri tem odvzel človeško odgovornost .

Dobra umetna inteligenca za zaposlovanje bi morala:

• Preverjanje življenjepisov na podlagi jasnih meril za delo, ne pa nejasnih nesmislenih opisov »kulturne ustreznosti«

• Predlagajte ujemanja kandidatov, vendar pojasnite, zakaj

• Pomagajte napisati boljše opise delovnih mest, ne da bi vsako delovno mesto zvenelo kot kult zagonskega podjetja

• Zapiski in povzetki podpornih razgovorov

• Zmanjšajte kaos pri razporejanju

• Označi manjkajoče informacije ali morebitno pristranskost

• Naj bodo odločitve prevzete od ljudi

• Poskrbite za hitrejšo komunikacijo, vendar ne za hladnejšo

Najboljša umetna inteligenca pri zaposlovanju se zdi kot oster asistent, ki sedi poleg kadrovnika. Ne vdre v sobo z umetnimi brki in reče: "Pozdravljeni, jaz sem vsekakor človek, prosim, sprejmite to ponudbo."

Slabi sistemi za zaposlovanje z umetno inteligenco pa precenjujejo kandidate, prehitro zavračajo ljudi, zgladijo nianse in zaposlovanje daje občutek, da je avtomat s tesnobo. Ni dobro.

Primerjalna tabela: Umetna inteligenca v primerjavi z zaposlovalci v procesu zaposlovanja 📊

Območje za zaposlovanje	Najbolje obvladljivo	Zakaj deluje	Opozorila
Pregled življenjepisa	AI + pregled zaposlovalca	Hitro sortiranje, zaznavanje vzorcev, manj ročnega kopanja	Lahko spregleda nenavadne karierne poti ... in te so pomembne
Ozaveščanje kandidatov	Osnutek umetne inteligence, človeško poliranje	Prihrani čas in ohranja sporočanje tekoče	Generična sporočila so kot hladna juha
Načrtovanje razgovorov	Umetna inteligenca	Resnično, prosim, naj to storijo stroji 😬	Časovni pasovi še vedno najdejo načine, kako biti nadležni
Gradnja odnosov	Rekruter	Zaupanje, empatija, prepričevanje, resničen pogovor	Traja nekaj časa, ampak to je bistvo
Pogajanja o plačah	Zaposlovalec z vpogledi umetne inteligence	Podatki pomagajo, vendar je pomemben ton	Umetna inteligenca lahko zveni tog ali nenamerno nesramen
Usklajevanje vodje zaposlovanja	Rekruter	Tudi ljudje morajo nekako upravljati	Umetna inteligenca ne more dobro brati pisarniške politike
Lestvica kandidatov	Podpora umetne inteligence, človeška odločitev	Koristno za organiziranje signalov	Razvrščanje lahko postane leno odločanje
Znamka delodajalca	Kadrovnik + trženje	Tukaj zmaga človeško pripovedovanje zgodb	Besedilo umetne inteligence je lahko bleščeče in votlo

To je praktična srednja pot. Umetna inteligenca je odlična pri obsegu, strukturi in hitrosti. Kadrovniki so boljši pri dvoumnosti, zaupanju in globoko človeški kompleksnosti kariernih odločitev.

Zakaj ljudje mislijo, da bo umetna inteligenca nadomestila zaposlovalce 😬

Ljudje si ne predstavljajo motenj. Za ta strah obstajajo resnični razlogi.

Zaposlovanje vključuje veliko ponavljajočega se dela. Razvrščanje življenjepisov, iskanje kandidatov, spremljanje e-pošte, usklajevanje razgovorov, pisanje opisov delovnih mest, posodobitve statusa – lahko se zdi kot tekoči trak iz koledarjev in neprebranih sporočil.

Umetna inteligenca je resnično dobra pri mnogih od teh nalog.

V nekaj sekundah lahko pregleda na stotine življenjepisov. Lahko ustvari logični iskalni niz hitreje, kot večina ljudi najde svojega drugega nadzornika. Lahko napiše pet različic e-poštnega sporočila za stik, preden kadrovik konča s tipkanjem »Upam, da ste dobro«, čemur, priznajmo, nihče več povsem ne verjame.

Tudi podjetja imajo rada zniževanje stroškov. To ni ravno skrivnost, skrita v zakladni jami 🏴☠️. Če vodstvo vidi, da programska oprema opravlja naloge, ki so nekoč zahtevale večjo ekipo za zaposlovanje, lahko zmanjša število zaposlenih ali pričakuje, da bo manj zaposlovalcev obravnavalo več zahtevkov.

Torej, da, nekatera delovna mesta pri zaposlovanju se bodo zmanjšala. Nekatera delovna mesta pri koordinaciji zaposlovanja na začetni ravni bodo morda postala bolj avtomatizirana. Nekateri iskalci virov bodo morda potrebovali močnejše strateške veščine. Nekatere agencije, ki so zgrajene izključno na posredovanju življenjepisov, bi lahko bile močno obremenjene.

Vendar to ne pomeni, da novačenje izgine. Pomeni, da nizkocenovna različica novačenja najprej izgine.

Kaj lahko umetna inteligenca naredi bolje kot zaposlovalci ⚙️

Umetna inteligenca ima nekaj resničnih prednosti. Pretvarjati se, da ni tako, je neumno.

Umetna inteligenca je pri hitrosti boljša od ljudi. Ne utrudi se, ne zdolgočasi, ne zmoti se ali čustveno rani, če kandidat po treh odličnih klicih ostane brez odgovora. Ne potrebuje kave. Ne strmi v preglednico in se ne sprašuje, ali bi selitev v kočo rešila vse.

Umetna inteligenca je še posebej koristna za:

• Razčlenjevanje velikih količin življenjepisov

• Iskanje ujemanj ključnih besed v profilih

• Priprava sporočil za ozaveščanje

• Izdelava vodnikov za intervjuje

• Povzetek zapiskov

• Ustvarjanje kartic z rezultati kandidatov

• Predlaganje dodatnih vprašanj

• Sledenje metrikam zaposlitvenega lijaka

• Prepoznavanje ozkih grl v procesih

Pri zaposlovanju velikega obsega dela je lahko umetna inteligenca velika prednost. Maloprodaja, podpora strankam, skladišče, razvoj prodaje in nižja delovna mesta pogosto vključujejo velike skupine kandidatov. Kadrovniki, ki delajo na teh delovnih mestih, se lahko utopijo v prijavah. Umetna inteligenca jim lahko vrže vrv – morda rahlo kovinsko vrv, ampak vseeno.

Umetna inteligenca lahko izboljša tudi doslednost . Ljudje pozabljajo stvari. Ljudje prehitro preletijo z očmi. Ljudje se včasih zanašajo na občutek, ko bi morali upočasniti. Umetna inteligenca lahko pomaga standardizirati vprašanja na razgovorih, opomniti ekipe na zahteve in poudariti vrzeli pri ocenjevanju.

Vendar doslednost ni isto kot pravičnost . Ta majhna razlika je pomembna, kot majhen vijak, ki drži skupaj vso majavo mizo.

Kaj zaposlovalci še vedno počnejo bolje kot umetna inteligenca 💬

Kadrovniki niso le administrativni delavci z odprtimi zavihki LinkedIn. Dobri so svetovalci, pogajalci, prevajalci tržnih informacij in včasih terapevti s povabilom v koledar.

Kadrovniki bolje razumejo motivacijo.

Kandidat morda reče, da si želi več denarja, a v resnici si želi stabilnosti. Ali avtonomije. Ali vodje, ki s Slackom ne ravna kot s požarnim alarmom. Kadrovnik lahko sliši premor pred odgovorom, živčen smeh, rahlo oklevanje glede selitve. Umetna inteligenca lahko analizira besede, seveda. Toda ljudje razumejo kontekst na bogatejši in bolj teksturiran način.

Tudi kadrovniki so boljši pri vplivanju.

Vodje zaposlovanja si premislijo. Kandidati dobijo protiponudbe. Vodstvo po treh zadnjih razgovorih nenadoma »začasno ustavi« delovno mesto, ker je motnja očitno potrebovala hobi. Kadrovnik se v vsem tem znajde.

Umetna inteligenca lahko predlaga odgovor. Kadrovnik ga mora podati, ne da bi pri tem izkoriščal zaupanje.

Zaposlovalci prav tako varujejo izkušnjo kandidatov. Premišljen zaposlovalec lahko nekomu da občutek spoštovanja, tudi če je odgovor ne. To je pomembno. Ljudje si zapomnijo, kako podjetja ravnajo z njimi med zaposlovanjem. Včasih bolj kot samo ponudbo.

In ko zaposlovanje postane občutljivo – vodstvene vloge, zaupna iskanja, notranje selitve, odpuščanja, konkurenčne ponudbe – postane človeška presoja še bolj dragocena.

Bo umetna inteligenca nadomestila zaposlovalce? Samo tiste, ki se ukvarjajo s transakcijami

Tukaj pa članek postane malo pikanten 🌶️.

Umetna inteligenca ne bo nadomestila odličnih kadrovnikov. Lahko pa nadomesti kadrovnike, ki delujejo le kot posredniki.

Če je glavna vrednota kadrovnika kopiranje življenjepisov z enega mesta na drugo, pošiljanje generičnih sporočil in spraševanje "Kakšno plačo iščete?" brez podrobnejšega svetovanja, potem bo umetna inteligenca prevzela velik del tega dela.

Transakcijsko zaposlovanje je ranljivo.

Strateško zaposlovanje ni.

Strateški kadrovnik razume:

• Razmere na trgu talentov

• Motivacije kandidatov

• Obnašanje vodje zaposlovanja

• Kompenzacijsko pozicioniranje

• Ugled delodajalca

• Zasnova procesa intervjuja

• Tveganja raznolikosti in vključenosti

• Strategija zaključevanja ponudb

• Dolgoročno načrtovanje delovne sile

Takšnega kadrovnika je težje avtomatizirati, ker delo ni le obdelava informacij. Gre za presojo, zaupanje in čas. Nekoliko podobno kuhanju brez recepta, le da so sestavine ljudje in vsak ima svoje mnenje.

torej umetna inteligenca nadomestila zaposlovalce? Odvisno od tega, o kakšni vrsti zaposlovanja govorimo.

Zamenjajte premešanje življenjepisa? Da.

Zamenjati strategijo zaposlovanja, ki temelji na odnosih? Ne tako hitro.

Kako lahko delodajalci ostanejo dragoceni v svetu zaposlovanja z umetno inteligenco 🚀

Kadrovnikom se ni treba boriti proti umetni inteligenci. Morajo postati nadležno dobri v njeni uporabi.

Najmočnejši kadrovniki bodo umetno inteligenco obravnavali kot vzvod. Ne kot konkurenco. Ne kot grožnjo, skrito pod mizo. Kot orodje.

Da bi ostali dragoceni, bi morali delodajalci razvijati veščine na področju:

• Nabava z umetno inteligenco

• Hitro pisanje za ozaveščanje in opise delovnih mest

• Oblikovanje izkušnje kandidatov

• Analitika zaposlitvenega lijaka

• Svetovanje o talentih

• Pripovedovanje zgodb o kompenzaciji

• Izboljšanje procesa razgovorov

• Vrednotenje, ki upošteva pristranskost

• Znamka delodajalca

• Upravljanje deležnikov

Kadrovnik prihodnosti ni toliko tisti, ki razvršča življenjepise, temveč bolj strateg za talente .

Sliši se domišljijsko, a je praktično. Pomeni vedeti, kako uporabiti umetno inteligenco za hitrejše iskanje boljših kandidatov, nato pa uporabiti človeške spretnosti za sodelovanje, ocenjevanje, svetovanje in sklepanje poslov.

Tudi kadrovniki bi se morali izboljšati v postavljanju vprašanj. Ne le vprašanj kandidatom, ampak tudi poslovnih vprašanj.

Zakaj je to delovno mesto odprto? Kaj se zgodi, če ostane prosto? Ali je plačilo realno? Zakaj je odšla zadnja oseba? Ali preverjamo uspeh ali samo kloniramo zadnjega zaposlenega? To malo zbode.

Umetna inteligenca lahko pomaga pri analizi lijaka, vendar morajo kadrovniki razlagati, kaj lijak pomeni.

Tveganje prekomerne avtomatizacije zaposlovanja ⚠️

Obstaja resnična nevarnost, če se preveč zaposlovanja prepusti umetni inteligenci.

Zaposlovanje je za kandidate že samo po sebi stresno. Če temu dodamo preveč avtomatizacije, lahko postopek postane hladen, zmeden in globoko nečloveški. Nihče se ne želi počutiti, kot da njegovo kariero ocenjuje opekač kruha s preglednico.

Prekomerna avtomatizacija lahko povzroči težave, kot so:

• Prezgodnja zavrnitev kvalificiranih kandidatov

• Netradicionalna ozadja so spregledana

• Generična komunikacija škoduje blagovni znamki delodajalca

• Pristranskost, skrita znotraj "objektivnih" sistemov

• Kandidati se počutijo prezrte ali obdelane

• Zaposlovanje ekip, ki zaupajo rezultatom, ki jih ne razumejo

Najstrašnejše pri tem ni to, da umetna inteligenca dela napake. Tudi ljudje delajo napake. Še strašljivejše pri tem je, da se napake umetne inteligence lahko hitro razširijo. Eno slabo pravilo presejanja lahko tiho zavrne na stotine dobrih kandidatov, preden kdo opazi.

Zato so kadrovniki še vedno pomembni. Zagotavljajo presojo, pregled, izziv in kontekst. Lahko si ogledajo profil kandidata in rečejo: »Ta oseba je vredna pogovora.«

Včasih je ta en sam pogovor celotna zaposlitev.

Kako umetna inteligenca spreminja odnos med delodajalcem in kandidatom 🤝

Umetna inteligenca bo spremenila tudi pričakovanja kandidatov od delodajalcev.

Kandidati se bodo morda bolj zavedali, da se izvaja avtomatizirano preverjanje. Morda bodo agresivneje optimizirali življenjepise. Morda bodo uporabljali umetno inteligenco za pisanje prijav, pripravo na razgovore in pogajanja o ponudbah. Tako bosta obe strani imeli umetno inteligenco v sobi, tudi če tega nihče ne pove na glas. Precej nerodna mala zabava.

To pomeni, da bodo morali biti delodajalci bolj transparentni in bolj človeški.

Najboljši odnosi med zaposlovalcem in kandidatom bodo zgrajeni na jasnosti:

• Kaj vloga dejansko zahteva?

• Kako izgleda postopek?

• Kako bo kandidat ocenjen?

• Katere povratne informacije je mogoče deliti?

• Kje je kandidat?

• Na kaj naj se pripravijo?

Umetna inteligenca lahko pomaga kadrovnikom hitreje komunicirati, toda hitrost brez iskrenosti je le hrup v supergah.

Kadrovnik, ki uporablja umetno inteligenco za hitro odzivanje, premišljeno personalizacijo in obveščanje kandidatov, bo izstopal. Kadrovnik, ki uporablja umetno inteligenco za zasipanje vseh z dolgočasnimi sporočili, se bo zlil z močvirjem neželene pošte 🐊.

Kaj bi morala podjetja storiti namesto zamenjave delodajalcev 🏢

Podjetja, ki se sprašujejo »Ali bo umetna inteligenca nadomestila zaposlovalce?«, se morda sprašujejo napačno.

Boljše vprašanje je: kako lahko umetna inteligenca naredi kadrovnike učinkovitejše?

Namesto preagresivnega zmanjševanja števila kadrovskih ekip bi morala podjetja preoblikovati delo pri zaposlovanju. Naj umetna inteligenca obravnava ponavljajoče se plasti, kadrovniki pa naj se osredotočijo na dejavnosti z večjo vrednostjo.

Podjetja bi morala uporabljati umetno inteligenco za:

• Zmanjšajte obremenitev administratorjev

• Izboljšajte vidnost podatkov o zaposlovanju

• Podpora strukturiranim intervjujem

• Pospešite iskanje virov

• Izboljšajte komunikacijo s kandidati

• Odkrivanje ozkih grl

• Pomagajte zaposlovalcem svetovati vodjem zaposlovanja

Vendar bi morali ljudi vključiti v končne odločitve , upravljanje odnosov, občutljivo komunikacijo in načrtovanje procesov.

Podjetja, ki to naredijo pravilno, bodo zaposlovala hitreje, ne da bi se kandidati počutili, kot da se prijavljajo v črno luknjo s smernicami za blagovno znamko.

Podjetja, ki se zmotijo, lahko za kratek čas prihranijo denar, nato pa izgubijo odlične kandidate, ker se jim zdi njihov postopek robotski, nepreviden ali preprosto nadležen.

Prihodnji zaposlovalec: bolj človeški, ne manj 🌱

V tihem preobratu lahko umetna inteligenca naredi človeške dele zaposlovanja pomembnejše.

Ko lahko vsi avtomatizirajo delo na terenu, postane človeška toplina bolj dragocena. Ko lahko vsi ustvarijo opise delovnih mest, postanejo jasne podrobnosti o vlogah bolj dragocene. Ko lahko vsi hitreje preverijo delovne pogoje, postane premišljeno ocenjevanje bolj dragoceno.

Bodoči kadrovik bo moral biti delno tehnolog, delno svetovalec, delno pripovedovalec zgodb in delno upravljavec neredov. V bistvu švicarski nož s travmo prejete pošte.

Umetno inteligenco bodo uporabljali vsak dan, vendar bo njihova prednost v človeški presoji.

Vedeli bodo, kdaj zaupati podatkom in kdaj vanje podvomiti. Vedeli bodo, kdaj je kandidat skriti dragulj, kdaj vodja zaposlovanja lovi samoroga in kdaj proces pomotoma odriva ravno tiste ljudi, ki si jih podjetje želi.

To ni enostavno avtomatizirati.

Pri zaposlovanju je šlo vedno za to, da ljudje sprejemajo pomembne odločitve v negotovih razmerah. Umetna inteligenca lahko zmanjša nekaj negotovosti. Ne more pa odpraviti človeških dejavnikov.

Zaključek: Ali bo umetna inteligenca nadomestila zaposlovalce? 🧩

torej umetna inteligenca nadomestila zaposlovalce?

Ne povsem.

Umetna inteligenca bo nadomestila ponavljajoče se naloge zaposlovanja. Preoblikovala bo ekipe za zaposlovanje. Obremenila bo šibke kadrovnike, agencije z nizko vrednostjo in napihnjene procese zaposlovanja. Nekatere vloge bo zmanjšala, pospešila in bolj temeljila na podatkih.

Vendar zaposlovanje ni le potek dela. Gre za posel zaupanja.

Ljudje ne menjajo službe, ker algoritem pravi, da je rezultat ujemanja visok. Službo menjajo, ker se jim zdi priložnost smiselna, ker se jim zdi pravi čas, ker je plačilo ustrezno, ker se jim zdi vodja verodostojen in ker jim je nekdo pomagal pri iskanju težke srednje poti.

Ta nekdo je pogosto rekruter.

Zaposlovalci, ki bodo preživeli in uspevali, ne bodo tisti, ki se bodo pretvarjali, da umetna inteligenca ni pomembna. To bodo tisti, ki bodo umetno inteligenco uporabljali, da bodo postali ostrejši, hitrejši, bolj obveščeni in bolj človeški tam, kjer je to pomembno.

Umetna inteligenca lahko prevzame papirologijo. Lahko prevzame razporejanje. Lahko prevzame prvi osnutek, prvi pregled, prvi prehod.

Toda najboljši kadrovniki bodo še vedno vodili pogovor.

In tam se je tako ali tako vedno dogajalo pravo novačenje.

Pogosta vprašanja

Bo umetna inteligenca v prihodnosti nadomestila kadrovnike?

Umetna inteligenca verjetno ne bo v celoti nadomestila kadrovnikov, bo pa nadomestila številna ponavljajoča se opravila pri zaposlovanju. Pregledovanje življenjepisov, razporejanje, osnutki za stike z javnostmi, povzetki razgovorov in osnovno razvrščanje kandidatov so pogosto avtomatizirani ali podprti s pomočjo umetne inteligence. Človeška vrednost zaposlovanja je še vedno v presoji, zaupanju, pogajanjih, odnosih s kandidati in usklajenosti z vodji zaposlovanja.

Katere naloge zaposlovanja lahko umetna inteligenca avtomatizira?

Umetna inteligenca lahko pomaga avtomatizirati razčlenjevanje življenjepisov, ujemanje ključnih besed, razporejanje razgovorov, pripravo opisov delovnih mest, sporočil za stike, povzetke zapiskov, preglednice rezultatov in poročanje o prodajnih lijakih. Ta opravila so pogosto ponavljajoča se, zamudna in lažje strukturirana. Kadrovniki morajo še vedno pregledati rezultate, opaziti manjkajoči kontekst in zagotoviti, da so odločitve poštene, ustrezne in usklajene z delovnim mestom.

Bo umetna inteligenca nadomestila kadrovnike, ki pregledujejo le življenjepise?

Kadrovniki, ki večinoma kopirajo podrobnosti življenjepisa, pošiljajo splošna sporočila in posredujejo kandidate naprej brez podrobnega svetovanja, so bolj izpostavljeni avtomatizaciji. Umetna inteligenca je že tako močna pri razvrščanju profilov in pospeševanju osnovnih delovnih procesov iskanja. Kadrovnike, ki dodajo strateško vrednost s pomočjo vpogleda v trg, zaupanja kandidatov in vodenja kadrovskih delavcev, je veliko težje nadomestiti.

Kako lahko kadrovniki uporabljajo umetno inteligenco, ne da bi pri tem izgubili človeški pridih?

Kadrovniki lahko uporabljajo umetno inteligenco za prve osnutke, razporejanje, raziskave, povzetke zapiskov in analizo prodajnih lijakov, hkrati pa ohranjajo pogovore človeške. Ključno je izboljšati komunikacijo, ki jo ustvarja umetna inteligenca, jasno razložiti postopek in ostati na voljo za pomisleke kandidatov. Umetna inteligenca bi morala kadrovnike narediti hitrejše in bolje obveščene, ne pa hladnejše ali manj odgovorne.

Katere veščine bodo kadrovniki potrebovali v svetu zaposlovanja z umetno inteligenco?

Kadrovniki bodo potrebovali boljše veščine na področju iskanja virov s pomočjo umetne inteligence, hitrega pisanja, analitike zaposlovanja, izkušenj kandidatov, upravljanja deležnikov in ocenjevanja, ki upošteva pristranskost. Postati bodo morali tudi močnejši svetovalci za talente. To pomeni postavljanje ostrejših poslovnih vprašanj, izzivanje nerealnih zahtev glede delovnih mest in pomoč ekipam za zaposlovanje pri sprejemanju boljših odločitev.

Zakaj podjetja uporabljajo umetno inteligenco pri zaposlovanju?

Podjetja uporabljajo umetno inteligenco pri zaposlovanju, ker delovni procesi zaposlovanja pogosto vključujejo velik obseg dela, ponavljajoče se administrativne naloge in počasno koordinacijo. Umetna inteligenca lahko pomaga ekipam hitreje delovati, organizirati informacije o kandidatih, pripraviti sporočila in prepoznati ozka grla. Če se uporablja previdno, lahko zmanjša natrpanost, tako da kadrovniki porabijo več časa za gradnjo odnosov, svetovanje in sklepanje poslov s kandidati.

Kakšna so tveganja prevelike uporabe umetne inteligence pri zaposlovanju?

Preveč umetne inteligence lahko zaposlovanje naredi hladno, zmedeno in neosebno. Prav tako lahko prezgodaj zavrne kvalificirane kandidate, spregleda netradicionalne karierne poti ali skrije pristranskost znotraj sistemov, ki se zdijo objektivni. Največje tveganje je obseg: eno slabo pravilo ali napačen postopek razvrščanja lahko vpliva na veliko kandidatov, preden kdo to opazi.

Ali lahko umetna inteligenca naredi zaposlovanje pravičnejše?

Umetna inteligenca lahko podpira doslednost s pomočjo standardizacije vprašanj na razgovorih, meril za ocenjevanje in delovnih procesov zaposlovanja. Vendar pa doslednost ni samodejno enaka pravičnosti. Kadrovniki in podjetja morajo še vedno pregledovati rezultate umetne inteligence, razumeti, kako se dajejo priporočila, in od ljudi zahtevati odgovornost za končne odločitve in obravnavo kandidatov.

Kako bo umetna inteligenca spremenila odnos med zaposlovalcem in kandidatom?

Umetna inteligenca bo omogočila hitrejšo komunikacijo in avtomatizirano preverjanje, kar pomeni, da bodo kandidati lahko uporabljali umetno inteligenco tudi za pisanje življenjepisov, prijav in pripravo na razgovore. Kadrovski delavci bodo morali biti bolj jasni in človeški kot kdaj koli prej. Transparentne posodobitve procesov, premišljena personalizacija in iskrena pričakovanja glede delovnih mest bodo kadrovskim delavcem pomagali, da se ločijo od avtomatiziranega hrupa.

Kaj bi morala podjetja storiti, namesto da zaposlovalce nadomeščajo z umetno inteligenco?

Podjetja bi morala uporabljati umetno inteligenco za preoblikovanje dela pri zaposlovanju, ne le za odpravo kadrovskih delavcev. Umetna inteligenca je dragocena za administracijo, podporo pri iskanju virov, razporejanje, vidnost podatkov in strukturirane delovne procese pri razgovorih. Kadrovski delavci bi morali ostati osrednjega pomena za končne odločitve, občutljivo komunikacijo, odnose s kandidati, usklajevanje z vodji zaposlovanja in načrtovanje procesov. To ravnovesje pomaga, da zaposlovanje poteka hitreje, ne da bi postalo robotsko.

Reference

1. Ministrstvo za delo ZDA - dol.gov

2. Komisija za enake možnosti zaposlovanja ZDA - eeoc.gov

3. GOV.UK - Odgovorna umetna inteligenca pri zaposlovanju - gov.uk

4. Nacionalni inštitut za standarde in tehnologijo - Okvir za upravljanje tveganj umetne inteligence - nist.gov

5. LinkedIn Business - business.linkedin.com

Poiščite najnovejšo umetno inteligenco v uradni trgovini z umetno inteligenco

O nas