Mašīnmācīšanās, kas izmantojama Nodaļās cilvēkresursos, piedzīvo ievērojamu pārmaiņu. Mašīnmācīšanās ir revolucionizējusi dažādus cilvēkresursu aspektus, ieskaitot pieaicināšanu, veiktspējas vadību, ievirzi un citus. Šajā rakstā apskatīsim, kā mašīnmācīšanās ir neitrāli integrēta cilvēkresursu jomā, kādas priekšrocības tā nes, un atbildēsim uz dažādiem bieži uzdotiem jautājumiem.
—
Rekrutēšana: Paradigmas maiņa
Pagātnē tradicionālās rekrutēšanas metodes prasīja daudz laika un bieži bija subjektīvas. Tomēr, ar mašīnmācīšanās algoritmu un rīku parādīšanos, cilvēkresursu profesionāļiem tagad ir pieejams pieejamāks un objektīvāks rekrutēšanas process. Mašīnmācīšanās algoritmi ir spējīgi analizēt curriculums vitae un identificēt kandidātus, kas atbilst konkrētiem darba aprakstiem. Mācoties no iepriekšējiem pieņemšanas lēmumiem, šie algoritmi var paredzēt, kuri profili vislabāk atbilst organizācijas prasībām. Turklāt video interviju platformas, integrejotas ar mašīnmācīšanās tehnoloģijām, palīdz samazināt cilvēka kļūdas un nodrošina vienādas iespējas katram kandidātam.
Mašīnmācīšanās algoritmi un rīki ir pārveidojuši rekrutēšanu, optimizējot atlases procesu un nodrošinot taisnu un precīzu kandidātu novērtējumu.
—
Uzlabota darbinieku ievirze
Ievirzes process ir būtisks, lai jaunajiem darbiniekiem radītu sajūtu, ka viņi ir laipni gaidīti un ērti uzņēmumā. Mašīnmācīšanās sistēmas ir šo procesu vienkāršojušas, automatizējot atkārtojošos uzdevumus un pielāgojot ievirzes pieredzi katram jaunajam pieņēmumam. Mašīnmācības čatbota sistēmas ļauj cilvēkresursu nodaļām atbildēt uz biežiem jautājumiem no jauniem darbiniekiem, atbrīvojot viņu laiku jaunām stratēģiskām iniciatīvām. Papildus tam, mašīnmācības vadības un attīstības programmām iesaka apmācību moduļus, kas pielāgoti individuālu darbinieku prasmēm un izaugsmes iespējām.
—
Veiktspējas vadība
Vadošas kompānijas, piemēram, Spotify, ir pieņēmušas mašīnmācības vadības sistēmas, lai iedvesmotu savus darbiniekus. Piemēram, Spotifijas iekšēja talantu tirgus, Eho, izmanto AI saskaņošanas algoritmus, lai pieslēgtu darbiniekus ar attiecīgiem projektiem un izaugsmes iespējām organizācijā. Šī sistēma arī identificē darbinieku mācīšanās un attīstības vajadzības un saskaņo tos ar mentoru, kas apgūst vēlamo ekspertīzi. Daudzas citas organizācijas izmanto mašīnmācību, lai uzlabotu savu darbinieku spēju komplektu un uzlabotu kopējo veiktspēju.
—
Analītika un ziņošana, lai pieņemtu informētus lēmumus
Mašīnmācība sniedz cilvēkresursu nodaļām vērtīgas atziņas par darbinieku uzvedību un organisatoriskām dinamikām. Izmantojot mašīnmācības uz dinamika pamatotu analītiku, cilvēkresursu profesionāļi var iegūt dziļāku izpratni par darbinieku iesaistes līmeņiem, identificēt tendences un paredzēt personālu nomaiņu. Šīs atziņas informē par stratēģiskiem lēmumiem, darbaspēka plānošanu un palīdz proaktīvi risināt jebkādas iespējamās problēmas, kas varētu ietekmēt darbinieku ilgtermiņa klātbūtni organizācijā.
Bieži uzdotie jautājumi:
The source of the article is from the blog xn--campiahoy-p6a.es