Подбор на персонала

Как да използвате машинно обучение, за да набирате най-добрите кандидати?

IMG IT Academy

В днешно време доста от компаниите отделят много време и ресурси за търсене на нови служители. Някои от тях например инвестират в реклама на позиции или наемат допълнителни специалисти по подбор на персонал, за да разширят сферата на търсене.

Чрез създаването на модели, които представляват набори от данни, базирани на въведени примери, компаниите могат да получат точни прогнози. Също така могат да вземат иновативни решения и да се откажат от традиционните процедури. Такива модели могат да се използват и за рационализиране на избора в процеса на набиране на персонал.

Създаване на план

Този план включва анализ на ролята на „големите данни“ в търсенето на таланти въз основа на желанието на отделната компания да подобри съществуващите процеси за наемане на служители.

Планът започва с въведение в бизнес разузнаването, използвано в областта на човешките ресурси.

След това се обсъжда как анализът на човешките ресурси може да бъде приложен към набирането и подбора. Представят се примери от две различни компании, които успешно са приложили техниките на практика. Накрая представяме бизнес аргументите за инвестиране в анализи на таланти. В този раздел са представени доказателства за това как инвестициите в тази област оказват положително въздействие върху печалбите на дружествата и допринасят за техния растеж и развитие.

„Големи данни“ в областта на човешките ресурси са особено ефективни в процеса на търсене на таланти, който включва обработката на няколко хиляди автобиографии годишно. С помощта на машинното обучение учените, занимаващи се с данни, могат да осигурят висока скорост и точност на решенията за подбор на персонал.

В ранните етапи от развитието на анализа инвестициите бяха насочени предимно към финансовите отдели, които естествено се свързват с анализа на данни. Днес отделите за човешки ресурси, които искат да рационализират и оптимизират съществуващите процеси, все по-често се обръщат към анализите.

Много компании, които инвестират в анализ на данни, вече са изпитали огромна възвръщаемост и са придобили ясно конкурентно предимство, когато работят с нови таланти. Изключителни примери за организации, които са променили процесите си на наемане чрез анализ на данни, са Google и JetBlue. Макар че компаниите се различават значително, тяхното съзнателно използване на анализа на таланти ги отличава от конкуренцията.

ПРОЧЕТЕТЕ ОЩЕ...
Конвенционалните обучения не решават липсата на умения
Защо HR специалистът се нуждае от дигитален маркетинг?
Кои са начините да запазите най-способните си служители?

Анализ на казуса: Google

Технологичната корпорация Google с право се смята за пионер в областта на анализа на данни. Екипът за анализ на човешките ресурси на Google активно проучва различни програми (от възнагражденията до обучението по разнообразие) с помощта на някои учени. 

Подходът на Google за привличане на таланти е също толкова успешен. Компанията използва анализи, за да намали „идеалния“ брой интервюта от десет на пет, спестявайки хиляди часове и милиони долари за набиране на персонал. С увеличаването на броя на кандидатурите за работа в областта на прогнозния анализ, Google трябва да обработва все повече и повече информация. Екипът за анализ на човешките ресурси на Google се придържа към най-високите стандарти, поради което другите служители и ръководството се доверяват на решенията, които те вземат въз основа на анализ на големи данни.

Анализ на казуса: JetBlue Airlines

Разбира се, не всяка компания може да се похвали със същото ниво на технически умения като Google. И не всички компании разполагат с разработчици, които в свободното си време могат да извличат алгоритми за работа с човешки ресурси. Но това не означава, че трябва да се откажат от анализа на данни за подобряване на процесите в областта на човешките ресурси. 

Пример за компания, която е постигнала ненадминати резултати, е JetBlue Airlines. През лятото на 2015 г. на конференция в Училището по бизнес „Уортън“ двама представители на компанията разкриха тайните на успеха на JetBlue.

С помощта на анализите JetBlue успява да посрещне нуждите си от персонал. Например при подбора на стюардеси акцентът се поставя не върху интелектуалните способности, а върху готовността да се притекат на помощ на пътниците. 

JetBlue и Google използваха анализ на данни, за да вдъхнат нов живот на процеса на наемане на служители. Освен това премахнаха възможните пристрастия, направиха го по-ефективен и в крайна сметка спестиха време и пари. И двете компании също така са управлявали своята култура и мисия, за да разработят програма, която отговаря на правилните въпроси. Въпреки че само Google беше в центъра на вниманието, JetBlue доказа, че всеки може да се възползва от подобен подход.  Подобно на Google и JetBlue преди появата на анализите, вашата компания разполага с огромно количество неизползвана информация, която е време да се използва добре.

Препоръки за изпълнение

Служителите по набиране на персонал разполагат с канали за комуникация, но не съществуват ефективни начини да ги използват по-активно, без това да изисква допълнително време и разходи. Без да наемате излишни специалисти по подбор на персонал, можете да филтрирате автобиографиите на кандидатите чрез машинно обучение, като по този начин намалите областта на търсене. По подобен начин може да се изпълни и друга задача – въз основа на предишния опит на кандидатите да се определят тези, които вероятно ще работят достатъчно дълго във вашата компания. Като оставите досадната и отегчителна работа на машинните алгоритми, ще установите, че инвестицията ви ще се възвърне с повече от необходимото, тъй като анализът спестява време и пари.

Икономическо въздействие на изпълнението

Процесът на наемане, включващ набиране на персонал, реклама и подбор на кандидати, неизменно е свързан със скрити разходи. Внедряването на алгоритми за машинно обучение изисква незабавна инвестиция, но подобно на Google или JetBlue, тя ще бъде възнаградена с течение на времето. С помощта на описаните методи можете да спестите огромни суми пари, а възвръщаемостта на инвестицията ще бъде максимална.

Например, за да замените напускащ служител, ще трябва да похарчите много пари. Средно този процес струва на компаниите 4 000 USD – от 2 000 USD за офис служители и ръчни работници до 7 000 USD за висококвалифициран персонал и ръководители.

Алгоритмите за машинно обучение могат да сведат до минимум разходите за фалшиви положителни и фалшиви отрицателни резултати, причинени от човешка грешка. Спестяванията могат да бъдат значителни сега, но в дългосрочен план те ще допринесат за растежа на компанията. 

Заключение

Когато започвате да инвестирате в процеса на набиране, развитие и задържане, не забравяйте, че анализите трябва да бъдат интегрирани в процеса на вземане на решения. Желанието да инвестирате в технологии, свързани с различни аспекти на бизнес операциите, е разбираемо. Но с разрастването на компанията и увеличаването на работната сила не можете да си позволите да не инвестирате в управлението на хората.

Digital Agency SEOMAX
Покажи повече

HR Manager

hrmanager.bg | Портал на знанието: Човешките ресурси, HR мениджмънт

Подобни публикации

Back to top button
Close