Vēlos pieteikties SmartHR izsūtnei
...un saņemt aktuālāko informāciju par HR pasākumiem un citām aktivitātēm!
Virtuālā personāla atlase kā jaunā HR realitāte
Autors: Deivis Milners
"Jaunā realitāte" ir izaicinājums personāla atlasē strādājošajiem! Tas, kā reaģēsiet, noteiks Jūsu nākotnes kursu, un varat būt droši, ka personāla atlases ārpakalpojumu sniedzēji Jūs jau vēro!
Covid-19 un tā ietekme uz darba vidi nozīmē to, ka uzņēmumiem un darbiniekiem ir jāpierod pie nemitīgiem jaunievedumiem, pielāgojoties elastīgajai nākotnes darba videi, kur tehnoloģiju sasniegumi skar visus darba vides aspektus.
Tehnoloģiskās pārmaiņas apvieno sociālo tīklu izmantošanu personāla atlasē, kandidātu izsijāšanu un to spēju novērtēšanu tiešsaistē, izmantojot mākonī balstītus risinājumus. Personāla atlases paņēmieni vēl aizvien nepalīdz izvēlēties cerētos kvalitatīvos kandidātus, jo 74% darba devēju atzīst, ka ir pieņēmuši darbā nepareizo cilvēku (saskaņā ar Career Builder).
Tehnoloģiskās pārmaiņas apvieno sociālo tīklu izmantošanu personāla atlasē, kandidātu izsijāšanu un to spēju novērtēšanu tiešsaistē, izmantojot mākonī balstītus risinājumus. Personāla atlases paņēmieni vēl aizvien nepalīdz izvēlēties cerētos kvalitatīvos kandidātus, jo 74% darba devēju atzīst, ka ir pieņēmuši darbā nepareizo cilvēku (saskaņā ar Career Builder).
Saskaņā ar neseno Bekera-Frīdmana institūta pētījumu "Covid-19 ir arī resursu pārdales šoks" - vairāk nekā 40% pandēmijas dēļ zaudēto darba vietu visā pasaulē netiks atjaunotas.
Tas nozīmē, ka ātrums, izmaksas un efektivitāte apvienojumā ar talantu atlases procesa kvalitāti būs vitāli svarīgi. Kvalitatīvu datu, mākslīgā intelekta (MI) un automatizācijas izmantošana radikāli izmainīs personāla atlasi uz visiem laikiem. Atcerieties, ka, pat ja kandidātu loks ir plašs, labākie tiks izķerti jau pirmajās 10 dienās (saskaņā ar OfficeVibe)!
DATI
Jebkurai personāla atlases nodaļai ir svarīgi spēt saskatīt:
- Savus panākumus attiecībā uz "savas artavas došanu" visa uzņēmuma līmenī, nevis tikai viena procesa ietvaros;
- Iespējas izmērāmiem nemitīgiem uzlabojumiem;
- Visas personāla daļas vienotību, kas iet roku rokā ar komerciālajiem mērķiem.
Sociālo tīklu izmantošana personāla atlasē ir panākusi to, ka 73% tūkstošgades paaudzes pārstāvju jeb mileniāļu savu jaunāko darbu ir atraduši sociālajos tīklos (saskaņā ar Aberdeen Group), un dati liecina par gudrāku personāla atlases veidu. Bet, tuvojoties jaunai globālai recesijai, būs jāizsijā aizvien vairāk kandidātu profilu un ierastie personāla atlases paņēmieni nebūs efektīvi.
Atšķirībā no ierastās personāla atlases prognostiskā personāla atlase izmanto datus un algoritmus, lai ieteiktu piemērotākos kandidātus, balstoties uz pieejamo informāciju. Izmantojot datus un algoritmus, lai izvēlētos potenciālos darbiniekus, labākie kandidāti tiek nodoti personām, kas atbildīgas par pieņemšanu darbā. Šis process ietaupa laiku un palīdz nekļūdīties izvēlē, jo kandidāti ar vislielāko potenciālu netiek atraidīti aizspriedumu dēļ. Prognostiskā personāla atlase spēj atsijāt potenciālus sliktos kandidātus, izvērtējot to spējas, pieredzi un uzvedību. Savukārt dati par spējīgākajiem darbiniekiem var palīdzēt uzlabot pārējo darbinieku darbu un produktivitāti.
Atšķirībā no ierastās personāla atlases prognostiskā personāla atlase izmanto datus un algoritmus, lai ieteiktu piemērotākos kandidātus, balstoties uz pieejamo informāciju. Izmantojot datus un algoritmus, lai izvēlētos potenciālos darbiniekus, labākie kandidāti tiek nodoti personām, kas atbildīgas par pieņemšanu darbā. Šis process ietaupa laiku un palīdz nekļūdīties izvēlē, jo kandidāti ar vislielāko potenciālu netiek atraidīti aizspriedumu dēļ. Prognostiskā personāla atlase spēj atsijāt potenciālus sliktos kandidātus, izvērtējot to spējas, pieredzi un uzvedību. Savukārt dati par spējīgākajiem darbiniekiem var palīdzēt uzlabot pārējo darbinieku darbu un produktivitāti.
MODELĒŠANA
Tas kļūs par ļoti svarīgu personāla daļas darba jomu, kam jāpievērš uzmanība "Jaunajā realitātē":
- Uzņēmuma jaunās nākotnes organizācijas aprišu modelēšana;
- Jaunu, pārveidotu un pārkonfigurētu amatu un procesu modelēšana, ko pieprasīs automatizācija un jauni darba veidi;
- Tādu jaunu darbaspēka spēju noteikšana, kas būs pieprasītas.
Tagad ir laiks pārskatīt esošos personāla atlases paņēmienus un novērtēt iespējas pārmaiņām, piemēram, pārejai no klātienes uz tiešsaistes darba pārrunām. Unilever ir pārveidojis savu pieeju personāla atlasei, radot tiešsaistes platformu, kur kandidātus var novērtēt ar simulāciju palīdzību, kas pārbauda viņu spējas, loģiku, argumentāciju un gatavību riskēt. Uz mašīnmācīšanos (MM) balstīti algoritmi pēc tam novērtē viņu piemērotību amatam, salīdzinot kandidātu profilus ar iepriekš panākumiem bagātiem darbiniekiem. Tam seko viedā video intervija, kur MM algoritmi novērtē dažādus datu punktus. Visbeidzot kandidātam jātiekas ar personāla daļas pārstāvjiem un uzņēmuma vadītājiem Discovery Centre, kur, balstoties uz apkoptajiem datiem, tiek pieņemts galīgais lēmums. Jaunais automatizētais personāla atlases process ir saņēmis ļoti pozitīvas atsauksmes no kandidātiem un ir ietaupījis 70 000 stundu personāla atlases procesā vien. Tas ir iespaidīgi gan laika, gan naudas izteiksmē!
DIGITALITĀTE
Digitālā personāla daļa ir saistīta ar procesu optimizāciju, kurā tiek izmantotas sociālās, mobilās, analītikas un mākonī balstītas tehnoloģijas, lai personāla daļa un personāla atlases komanda būtu efektīvākas. Šo jomu digitālu padara nevis jaunu tehnoloģiju izmantošana, bet gan uzņēmuma kultūras saskaņošana, darbinieku pilnveide un procesi, kas līdzsvaro efektivitāti un jaunievedumu iespējas ar ietekmi uz uzņēmējdarbību.
Interese par MI (tās ir mašīnas, kas strādā un reaģē kā cilvēki) tehnoloģijām personāla atlasē ir liela. Daudzi šādu risinājumu izstrādātāji apgalvo, ka viss, ko viņi izstrādā, ir balstīts uz MI. Protams, uz algoritmiem balstīta tehnoloģija, kas atrod pareizos cilvēkus pareizajiem darbiem, pastāv, un mēs zinām, ka, attīstoties viedajām tehnoloģijām, parādās MM elementi. Sarunboti, kas veicina kandidātu iesaisti, automatizēta darbinieku meklēšana, algoritmi, kas rāda vakances konkrētai mērķauditorijai, un citi rīki virzās uz MI pasauli personāla atlasē, taču tie nav tik labi attīstīti, kā to pasniedz reklāma.
Pieaugot uz MI un MM balstītiem risinājumiem, ir viegli pieņemt, ka to sniegtie dati un algoritmi ir pareizi. Šeit ir daži svarīgākie jautājumi, ko uzdot šādu risinājumu izstrādātājiem par viņu produktiem:
Interese par MI (tās ir mašīnas, kas strādā un reaģē kā cilvēki) tehnoloģijām personāla atlasē ir liela. Daudzi šādu risinājumu izstrādātāji apgalvo, ka viss, ko viņi izstrādā, ir balstīts uz MI. Protams, uz algoritmiem balstīta tehnoloģija, kas atrod pareizos cilvēkus pareizajiem darbiem, pastāv, un mēs zinām, ka, attīstoties viedajām tehnoloģijām, parādās MM elementi. Sarunboti, kas veicina kandidātu iesaisti, automatizēta darbinieku meklēšana, algoritmi, kas rāda vakances konkrētai mērķauditorijai, un citi rīki virzās uz MI pasauli personāla atlasē, taču tie nav tik labi attīstīti, kā to pasniedz reklāma.
Pieaugot uz MI un MM balstītiem risinājumiem, ir viegli pieņemt, ka to sniegtie dati un algoritmi ir pareizi. Šeit ir daži svarīgākie jautājumi, ko uzdot šādu risinājumu izstrādātājiem par viņu produktiem:
- Ko īsti algoritms mēra un kādus mainīgos lielumus tas izmanto?
- Kāda mērķa grupas izlase tika izmantota, lai radītu algoritmu?
- Kādi pierādījumi apliecina, ka tas ir labs algoritms? Kā algoritms vērtē darbiniekus?
- Kādi pasākumi ir veikti, lai novērstu negatīvo ietekmi? Tas ir svarīgi, lai dati tiktu apstrādāti godīgi un lai tie atainotu mērķa grupu.
- Kādas atsauksmes vai rezultātus visi kandidāti var gaidīt no procesa?
Raksts tapis sadarbībā ar Hieroglifs International