K:
Milyen módon lehet a gépi tanulási rendszerek hasznos az emberi erőforrások szempontjából?
A:Bárhová is nézzen, a gépi tanulás átalakítja az iparágokat. Az egyik későbbi alkalmazó az emberi erőforrások területe - először a gépi tanulást nagyrészt a marketingre és az ügyfelek felé mutató szoftverekre alkalmazták, de most kibővíti azt, hogy az emberi erőforrás menedzsereknek jobb módszereket kínál arra, hogy bármilyen iroda vezetésén felül tegyenek lépéseket. .
A gépi tanulásnak az emberi erőforrásokban való felhasználásának egyik leggyakoribb és legnépszerűbb módja a gyomnövény elősegítése a pályázók nagyszámú önéletrajzán keresztül. Számos vállalatnál jól bevált probléma, hogy bármilyen állásajánlat jelentkezik jelentkezéssel. Ennek egy része a 2008-as pénzügyi válság utáni történelmileg magas munkanélküliséghez kapcsolódik, ám még a válság idején is sokan akarnak ugyanazokat a munkahelyeket és pozíciókat.
| Ingyenes letöltés: Gépi tanulás és miért számít? |
A gépi tanulás hozzájárulhat ahhoz, hogy a szűrési folyamat kevésbé munkaigényes legyen. A Techopedia a technológiai trendekről szóló cikkben Cristian Rennella, a MejorTrato.com.mx vezérigazgatója és társalapítója arról beszélt, hogy a vállalat miként használja a mesterséges intelligencia eszközöket a különböző jelöltek önéletrajzának átkutatására. Szerinte ez a humánerőforrás-osztály idejének nagy részét a szoftverre való átállás előtt tette meg, és most gyorsan és egyszerűen megtörténik az automatizálási eszközökkel.
A gépi tanulási rendszerek mélyebb és intelligens módon is áttekinthetik az önéletrajzot. Megkereshetnek konkrét készségeket és dolgokat, például a kérelmező földrajzi helyzetét. Bizonyos szempontból a gépi tanulási rendszerek az interjú folyamatának sok részét átvehetik. Ha az első interjú csak a készségek és a logisztika szempontjából durva egyezés megteremtésére irányul, akkor ez sok mindent megtehet kifinomult gépi tanulási termékekkel.
A humán erőforrás osztályok gépi tanulási rendszereket is használhatnak a forgalom vagy a kopás szemmel tartására. Túl sok esetben ezeket a problémákat csak akkor veszik észre, amikor a személyzet modellje feszültség alá kerül, vagy amikor lyukak alakulnak ki az ütemtervben. De abban az időben gyakran túl késő igazán gyors és agilis visszatérést elérni, és minél több embert bevonni. Azáltal, hogy a gépi tanulási platformon keresztül madártávlatból látja a szervezetet, az emberi erőforrások megértik a tendenciát, mielőtt túl messzire mennének az úton.
Ugyanakkor az emberi erőforrások az emberek gépi tanulást is használhatnak a tehetségek megszerzéséhez. A gépi tanulási rendszerek rendezhetik a múltbeli interakciókat, hogy megtalálják, mi vonzóvá teszi a társaságot a tehetségek számára, így az írók elősegíthetik ezeket a dolgokat a jövőbeli munkaközleményekben.
Amint sok vállalati szakértő rámutatott, a mai álláshirdetések nem csupán hivatalos szándéknyilatkozatok. Kutatásuk és optimalizálásuk ugyanúgy történik, mint a vállalatok kutatása és optimalizálása a közvetlen feladók és más vevői anyagok számára. Ennek oka az, hogy a tehetség annyira fontos a mai vállalatban - és a gépi tanulás elősegíti az emberi erőforrásokat, hogy odamenjenek és versenyezzenek a nagynyomású környezetben.
Ezenkívül a gépi tanulás hozzájárul az emberi erőforrásokkal kapcsolatos kommunikáció általános felelősségvállalásához. Az olyan tételek, mint a bérszámfejtés, az ellátások, a szabadság ideje és más, nyomon követhetők, elemezhetők és ellenőrizhetők valamilyen típusú központi felületen. Mindez elősegíti a humán erőforrás osztályok által rendszeresen végzett munka korszerűsítését, és ez egy másik ok, amiért oly sok vállalat keres gépi tanulási alkalmazásokat a HR számára.
