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人工智能改善人力资源管理的潜力
人工智能
人力资源管理只是人工智能改变的众多领域之一。最近的研究一致认为,人力资源管理的未来涉及人与机器之间的协作。

人工智能可以补充人类员工的努力,为他们腾出时间。人力资源专业人士可以利用这个机会更多地关注每个员工的需求。

在人力资源管理中的优势

和其他所有领域一样,人工智能在执行需要数据分析的任务时很出色。在人工智能供应商的帮助下,企业可以实施解决方案来优化其人力资源管理流程。

人力资源是一个需要人际沟通技巧的领域,所以人工智能不会取代人类工作者,而是提升他们的效率。这可以腾出时间来关注员工的幸福。

多亏了多年的软件开发人员和人工智能供应商,如今人工智能可以执行各种各样的任务。例如,它可以分析文本并确保它符合有组织的数据结构。在接受大量数据训练时,人工智能还可以进行推理和做出商业决策。

整合了机器学习的软件可以分析自己过去的表现,并纠正错误,以达到更高的准确性水平。公司可以利用这些功能来简化他们的招聘流程,并更快地做出决定。

申请人筛选是一个很好的例子,可以利用人工智能简化流程。有时,公司会被大量申请人淹没,需要一个公正而有效的“法官”来筛选候选人。人工智能供应商可以为这个问题提供完美的解决方案,如果有必要,甚至可以帮助您设置筛选候选人的自定义标准。

人工智能的唯一缺点是,它缺乏人力资源专业人士的人类同理心。最终,仅仅因为这个原因,最重要的决定应该由人类来做出。尽管如此,人工智能仍然可以通过收集和展示数据来发挥重要作用。

大多数时候,人工智能提供的信息质量取决于输入数据的质量。如果数据是有组织的,并且包含丰富的详细信息,那么输出也将包含有价值的信息。

让我们看看人工智能在人力资源管理中的具体应用。

消除偏见

人工智能依靠数据分析得出结论,这使得它比人类工人更公正。在最好的情况下,人工智能可以评估每个候选人的优缺点,并呈现给人力资源专业人士,由他们做出最终决定。

有些公司在发布招聘启事时倾向于使用不必要的复杂语言,比如行业术语或公司术语。人工智能供应商提供了简化职位描述、去除不必要术语的工具。它还可以检测出特定性别的语言,并删除它们,因为工作不应该局限于任何性别。

改善用户体验(UX)

雇主也可以使用人工智能来发现用户体验有待改进的地方。例如,复杂的表格和糟糕的输入组织等问题会阻止优秀的求职者申请你的工作。人工智能供应商提供软件来分析你的网站并指出这些低效之处。

使用机器学习的解决方案可以通过查看不同的登录页面,找出哪些功能有效,哪些功能无效来进行学习。基于这些信息,它还可以对您的清单提出改进建议(这项能力也开始被用于针对客户的智能营销当中)。

寻找被动的候选人

有时候,最优秀的求职者并不会积极地找工作。人工智能可以预测谁可能对某个职位感兴趣,并提出能够激励他们的因素。招聘人员可以利用这些信息来瞄准更大范围的候选人。通过这种方式,公司可以潜在地雇佣最优秀的人才并实现最佳的绩效。

人工智能供应商提供的解决方案还可以建议在哪里购买广告,以吸引最有潜力的候选人的注意。通过这种方式,公司可以将其广告预算用于获得最优秀的候选人。

人工智能还可以减少人力资源部门内部沟通的延迟。精简的沟通渠道可以使决策更快,这是吸引最佳候选人的必要条件。

新员工培训

俗话说,第一印象决定一切。这一原则也适用于招聘过程。一旦招聘过程完成,人力资源经理的职责就是为新员工介绍企业和岗位。新职位的过渡应该是平稳的。这包括提供足够的基础培训,包括通用和企业专用知识。人力资源经理还必须确保候选人收到所有适用于该职位的学习材料或小册子。

人工智能可以了解员工是否得到了有关公司政策的信息,是否了解他们的工作岗位,以及他们将与哪些人一起工作。

由于这些功能,人工智能可以为每个人提供个性化的入职体验,无论工作领域或资历水平。例如,初级员工可能需要不同的入职流程,定制的入职指导。

员工管理

在发现并雇佣了最优秀的人才之后,你还需要管理他们。这一步骤的重要性怎么强调都不为过。意识到这一点,像Enable这样的初创公司已经开始开发人工智能驱动的工具,将它们应用到人力资源管理过程中。他们衡量和量化了每一个员工的生产力。确定衡量员工生产力的关键指标,特别是在大多数工作都转移到网上之后。

一旦这一类人工智能工具接受了足够的训练,还可以检测出员工何时会辞职(这项功能可能会导致争论,前不久国内某家公司爆出预测员工跳槽趋势引起波澜)。从正面来思考,这种功能可以让企业认识到导致这一结果的因素,从而找出方法避免人才流失。

通过测量员工绩效,人工智能工具可以为人力资源管理提供有价值的数据。例如,它们可以帮助您定义公司员工的薪酬、动机和绩效之间的关系。

人工智能供应商可以提供解决方案(如HackerRank)来帮助你识别杰出人才。然后,人力资源团队可以利用这些信息投入更多的金钱、时间和精力来吸引这些人才。这样,高潜力的员工可以为公司带来更多的价值。

人工智能对人力资源管理的影响

人工智能的发展对人力资源管理的影响,就像任何新技术对其应用领域的影响一样。它将改变企业安排运营的方式,以及它们如何应对外部因素。对普通人来说,最关键的变化将影响他们的工作。这项技术将创造新的工作岗位,并消除一些现有的工作岗位。人力资源管理人员的日常工作任务将会有不同程度的改变。

例如,人工智能培训师的工作目前还不存在,但很快对这一职业的需求将猛增。担任这个角色的人必须有行业经验,在这种情况下,就是人力资源管理。他们还应该熟悉现代工具背后的技术。最后,完成以前由人类执行的任务的解决方案必须由最有经验的员工进行培训。

在人力资源管理中,使用人工智能的好处最为显著的一个领域是人才获取。这就是为什么有许多现有的解决方案来帮助企业实施一个更有效的流程来寻找潜在的候选人。

使用人工智能解决方案的企业发现,筛选时间大幅减少,填写求职申请表的求职者数量增加。通过遵循这个过程,他们可以提高求职者的满意度,并为招聘人员腾出时间来专注于需要个人接触的任务。在这种情况下,人类还将负责训练由人工智能驱动的聊天机器人来收集候选人的回答。

在人工智能的帮助下,招聘经理有更多的空闲时间来筛选更多的候选人。正是由于这种技术因素的变化,企业正在改变他们寻找人才的方式。

在过去,他们通常要求有相关的大学学位,但现在,越来越多的企业优先考虑以技能为基础的招聘。对于软件开发行业来说尤其如此,潜在员工通常来自编程学校、新手训练营,或者根本没有接受过任何正式培训。

许多软件开发人员完全是自学的。只要求职者能展示出自己的才能,公司很乐意雇佣没有大学文凭的人。

未来的前景

从目前从事人力资源管理领域的专业人士的角度来看,人工智能工具的发展既是一种威胁,也是一种机遇。

不可否认,人工智能技术的发展必然会改变包括人力资源管理在内的各个工作领域的专业人士的就业机会。人工智能可能会威胁到那些从事重复性、劳动密集型工作的人的工作。这类工作包括体力工作和日常的办公室工作,这些工作很少或不需要脑力劳动。

如果上述描述适合你的工作,不要失去希望。这种变化将是渐进的,人工智能的发展也将创造大量的就业机会。即使你在人力资源领域是一个经验丰富的专业人士,你也可以学到新的技能,变得更精通技术,从而在就业市场上保持长期竞争力。从这个角度来看,人工智能技术的发展是每个专业人士获得新技能的机会。

计算机和机器在某些工作领域是强大的,但缺乏完全取代人力资源专业人员的关键特征。情商是这种技能的一个典型例子,拥有高情商的人会比现在更受赏识。这包括人际沟通和其他人际交往技能。

从企业的角度来看,鼓励人力资源管理专业人士学习如何与人工智能合作,并更适应技术是至关重要的。这包括赞助培训课程,并教育员工使用人工智能的价值。

如果在人力资源管理领域工作的专业人士能够看到人工智能的价值,他们更有可能依靠技术来履行他们的日常职责。因此,公司应该雇佣或提拔能够确保团队成员积极接受的领导者。

随着行业的转型,高层管理人员需要了解人工智能在员工生命周期中的作用。首先,在人力资源管理部门工作的人应该有一个明确的招聘和员工管理目标。然后,领导者就有责任传达人工智能如何帮助他们实现这些目标。

公司应该投入大量的资源来培训在人力资源管理领域工作的员工,人力资源管理领域深受人工智能的影响。我们已经提到了人工智能在招聘领域的影响。该技术也影响了人力资源管理的其他方面,如入职和培训计划。

在这些领域工作的专业人士将不得不与各种人工智能工具和解决方案密切合作。因此,公司必须确保这些人知道如何最好地利用他们所掌握的技术解决方案。

为人力资源管理开发人工智能解决方案的初创公司

让我们来看看三家开发人工智能技术的初创公司,它们有望改变人力资源管理领域。也可以为国内人力资源服务商提供参考学习。

Trabaajo

这家初创公司背后的团队想出了一个简单的方法来帮助公司找到符合他们要求的候选人。主要专注于以技能为基础的招聘,并帮助公司招聘具有特定技能的个人。

Dockabl

一旦雇佣了员工,经理需要一个可靠的方法来跟踪他们的表现和朝着目标的进展。Dockabl提供了各种各样的工具,帮助企业管理员工的体验。此外,它的目标是保证所有团队成员的平等待遇。

Dockabl提供的解决方案可以用来设置个性化的目标,并加强员工和管理者之间的沟通。

Darwinbox

这家初创公司提供了解决人力资源管理专业人员面临的各种问题的工具。例如,它帮助公司衡量每个员工的个人表现,跟踪他们的敬业度和其他核心流程。工具主要托管在云上。

《财富》1000强公司在他们的招聘中使用他们。它帮助管理者制定招聘标准,并找到符合要求的最佳候选人。

到目前为止,您是否相信人工智能在人力资源管理中的应用是无止境的。并愿意尝试一下?


责任编辑:华轩 来源: 今日头条
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