Q:
Якими способами системи машинного навчання можуть бути корисними для людських ресурсів?
A:Куди б ви не подивилися, машинне навчання перетворює галузі. Одне з пізніших розробників - це сфера людських ресурсів - спочатку машинне навчання значною мірою застосовувалось до маркетингу та програмного забезпечення, орієнтованого на клієнтів, але зараз воно розширюється, пропонуючи менеджерам з персоналу кращі способи продовжувати керувати будь-яким офісом .
Один з найчастіших і найпопулярніших способів використання машинного навчання в людських ресурсах - це допомога в боротьбі з бур’янами через велику кількість резюме заявників. В багатьох компаніях є налагодженою проблемою, що будь-яка пропозиція роботи отримує приплив заявок. Частина цього пов'язана з історично високим рівнем безробіття після фінансової кризи 2008 року, але навіть у періоди напівтемності багато людей в кінцевому підсумку бажають однакових робочих місць та посад.
| Безкоштовне завантаження: машинне навчання і чому це важливо |
Машинне навчання може допомогти зробити процес скринінгу набагато менш трудомістким. У статті Techopedia про тенденції в галузі технології Крістіан Реннелла, генеральний директор та співзасновник MejorTrato.com.mx, розповідає про те, як його компанія використовує інструменти штучного інтелекту, щоб пройти резюме різних кандидатів. За його словами, це зайняло більшість часу відділу кадрів перед переходом до програмного забезпечення, і зараз це робиться швидко та легко за допомогою інструментів автоматизації.
Системи машинного навчання також можуть рецензувати резюме більш глибокими та розумними способами. Вони можуть шукати конкретні набори навичок і такі речі, як географічне розташування заявника. У деякому роді системи машинного навчання можуть навіть перейняти багато інтерв'ю. Якщо перше співбесіда полягає лише у створенні грубої відповідності з точки зору навичок та логістики, багато чого зараз можна зробити із складними продуктами машинного навчання.
Відділи кадрів можуть також використовувати системи машинного навчання, щоб стежити за оборотом або виснаженням. У занадто багатьох випадках ці проблеми помічаються лише тоді, коли штатна модель стає напруженою або коли в графіку розвиваються дірки. Але в цей момент часу, часто вже пізно, щоб дійсно зробити швидке та спритне повернення та залучити більше людей. Людей із людських ресурсів, оглядаючи організацію з пташиного польоту на платформі машинного навчання, розуміє тенденцію, перш ніж вона заходить занадто далеко.
У той же час люди з людських ресурсів також можуть використовувати машинне навчання для здобуття талантів. Системи машинного навчання можуть сортувати минулі взаємодії, щоб знайти те, що робить компанію привабливою для талантів, щоб письменники могли рекламувати ці речі в майбутніх посадах.
Як зазначають багато корпоративних експертів, сьогодні оголошення про вакансії - це не просто офіційні листи про наміри. Вони досліджуються та оптимізуються так само, як компанії досліджують та оптимізують прямі повідомлення та інші матеріали замовника. Це тому, що талант настільки важливий у сьогоднішній компанії - а машинне навчання допомагає людським ресурсам виходити на вулицю та конкурувати в умовах високого тиску.
Крім того, машинне навчання допомагає в загальній відповідальності за комунікацію з людськими ресурсами. Такі предмети, як зарплата, пільги, час відпустки та багато іншого, можна відстежувати, аналізувати та контролювати через певний тип центрального інтерфейсу. Все це допомагає впорядкувати роботу, яку регулярно виконують відділи кадрів, і це ще одна причина, чому так багато компаній розглядають програми машинного навчання для роботи з персоналом.
