Q:
Một số cách mà các hệ thống máy học có thể hữu ích cho nguồn nhân lực là gì?
A:Bất cứ nơi nào bạn nhìn, học máy là chuyển đổi các ngành công nghiệp. Một trong những ứng dụng sau này là lĩnh vực nhân sự - ban đầu, học máy chủ yếu được áp dụng cho phần mềm tiếp thị và tiếp cận khách hàng, nhưng bây giờ, nó đang mở rộng sang việc cung cấp cho các nhà quản lý nhân sự những cách tốt hơn để quản lý văn phòng dưới mọi hình thức .
Một trong những cách phổ biến và phổ biến nhất mà máy học được sử dụng trong nguồn nhân lực là giúp loại bỏ số lượng lớn hồ sơ từ các ứng viên. Đó là một vấn đề được thiết lập tốt tại nhiều công ty mà bất kỳ lời mời làm việc nào cũng nhận được vô số ứng dụng. Một phần trong đó liên quan đến tỷ lệ thất nghiệp cao trong lịch sử sau cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008, nhưng ngay cả trong thời kỳ khó khăn, rất nhiều người cuối cùng muốn có cùng công việc và vị trí.
| Tải xuống miễn phí: Machine Learning và Why It Matters |
Học máy có thể giúp làm cho quá trình sàng lọc ít tốn nhiều công sức hơn. Trong một bài viết trên Techopedia về xu hướng công nghệ, Cristian Rennella, CEO và đồng sáng lập của MejorTrato.com.mx, nói về cách công ty của ông sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo để vượt qua CV của các ứng cử viên khác nhau. Điều này, theo ông, đã chiếm phần lớn thời gian của bộ phận nhân sự trước khi chuyển sang phần mềm, và giờ đây được thực hiện nhanh chóng và dễ dàng với các công cụ tự động hóa.
Hệ thống máy học cũng có thể xem xét sơ yếu lý lịch theo những cách sâu sắc và thông minh hơn. Họ có thể tìm kiếm các bộ kỹ năng cụ thể và những thứ như vị trí địa lý của người nộp đơn. Theo một số cách, các hệ thống máy học thậm chí có thể đảm nhận rất nhiều quá trình phỏng vấn. Nếu một cuộc phỏng vấn đầu tiên chỉ để tạo ra một trận đấu khó khăn về kỹ năng và hậu cần, thì rất nhiều điều này có thể được thực hiện với các sản phẩm máy học tinh vi.
Bộ phận nhân sự cũng có thể sử dụng các hệ thống máy học để theo dõi doanh thu hoặc sự tiêu hao. Trong quá nhiều trường hợp, những vấn đề này chỉ được chú ý khi mô hình nhân sự trở nên căng thẳng, hoặc khi lỗ hổng phát triển theo lịch trình. Nhưng tại thời điểm đó, thường là quá muộn để thực sự trở lại nhanh chóng và nhanh nhẹn và thu hút nhiều người tham gia hơn. Bằng cách có cái nhìn toàn cảnh về tổ chức thông qua một nền tảng máy học, mọi người nhân sự hiểu được xu hướng trước khi nó đi quá xa.
Đồng thời, nguồn nhân lực con người cũng có thể sử dụng học máy để thu nhận tài năng. Các hệ thống máy học có thể sắp xếp thông qua các tương tác trong quá khứ để tìm ra điều gì làm cho công ty hấp dẫn về tài năng, để các nhà văn có thể quảng bá những điều đó trong các bài đăng công việc trong tương lai.
Như nhiều chuyên gia của công ty đã chỉ ra, quảng cáo việc làm ngày nay không chỉ là những lá thư chính thức. Chúng được nghiên cứu và tối ưu hóa, giống như cách các công ty nghiên cứu và tối ưu hóa các bưu phẩm trực tiếp và các tài liệu khách hàng khác. Đó là bởi vì tài năng rất quan trọng trong công ty ngày nay - và học máy giúp nguồn nhân lực ra khỏi đó và cạnh tranh trong một môi trường áp lực cao.
Ngoài ra, học máy giúp với trách nhiệm chung của truyền thông nguồn nhân lực. Các mục như bảng lương, lợi ích, thời gian nghỉ và nhiều thứ khác có thể được theo dõi, phân tích và kiểm soát thông qua một số loại giao diện trung tâm. Tất cả những điều này giúp hợp lý hóa công việc mà các bộ phận nhân sự làm thường xuyên và đó là một lý do khác khiến nhiều công ty đang xem xét các ứng dụng học máy cho HR.
