قرارات توظيف الذكاء الاصطناعي التي تفصل فرق توظيف المواهب التي تحقق خطط التوظيف الفصلية عن الفرق الغارقة في المتطلبات المفتوحة

قادة توظيف المواهب الذين يحققون خطط التوظيف الفصلية ليسوا هم من يملكون فرقًا أكبر أو ميزانيات توظيف أكبر. بل هم من اتخذوا قرارات معمارية محددة بشأن مكان تولي أتمتة الذكاء الاصطناعي مهام التوظيف والاستحواذ على المواهب، ومكان احتفاظ خبراء التوظيف بالتحكم. أما الفرق الغارقة في المتطلبات المفتوحة فقد اتخذت قرارات مختلفة، غالبًا عن طريق الصدفة، من خلال شراء أدوات منفصلة على أمل أن يتم التكامل لاحقًا.

لماذا تحدد هيكلة القرارات نتائج التوظيف الفصلية

خطة التوظيف ليست مجرد توقع. إنها عقد بين قسم توظيف المواهب (TA) وبقية الأعمال. عندما تتأخر هذه الخطة بنسبة 30 بالمائة، يفقد قسم المالية الثقة في نماذج الإيرادات القائمة على عدد الموظفين، ويبدأ مديرو التوظيف في البحث عن المرشحين بأنفسهم، وتستغرق مصداقية التوظيف عامًا لإعادة بنائها. القرارات التي تمنع هذا الانزلاق تتخذ قبل بدء الربع، وليس أثناءه.

ما يميز الفرق التي تحقق الخطة باستمرار نادرًا ما يكون مرئيًا في لوحات تحكم الأدوات. يظهر ذلك في كيفية تحرك المتطلبات من أسبوع لآخر، وكيف يتم التعامل مع الاستثناءات عندما يخرج شيء عن السيناريو المحدد، وكيف يتم تخصيص وقت خبراء التوظيف عندما لا يمكن إنجاز كل شيء. هذه الأنماط تعود إلى خيارات معمارية لم يتخذها معظم قادة توظيف المواهب بوعي.

كل فريق توظيف مواهب يفشل في تحقيق خطته يروي القصة نفسها. بدت خط الأنابيب جيدة في الأسبوع الثالث. كان البحث عن المرشحين جارياً. تم جدولة المقابلات. ثم جاء الأسبوع الثامن ولم تكن العروض تتدفق بالمعدل الذي تتطلبه خطة عدد الموظفين. كان خبراء التوظيف مشغولين ولكن الأنشطة الخاطئة كانت تحظى بالاهتمام. تقدمت المتطلبات في العمر إلى درجة أن مديري التوظيف توقفوا عن الثقة في الوظيفة.

الفرق التي حققت الخطة اتخذت خيارات مختلفة مبكرًا. قررت أي مراحل من المسار ستعمل تلقائيًا بواسطة أتمتة تدفق عمل توظيف الذكاء الاصطناعي افتراضيًا، وأي مراحل تتطلب حكم خبير التوظيف. قررت ما هي البيانات التي ستصل إليها وكلاء توظيف المواهب بالذكاء الاصطناعي، وما يُسمح لهم بقراره بشكل مستقل، وأين يجب عليهم التوقف وتصعيد الأمر.

تبدو هذه القرارات صغيرة بشكل منفصل. ولكن عندما تتراكم على مدار ربع، فإنها تحدد ما إذا تم إغلاق 200 طلب في الوقت المحدد أو 60 فقط، وتصبح البقية مشكلة الربع التالي. نادرًا ما يتحدث بائعو أدوات فحص وتصنيف الذكاء الاصطناعي عن هندسة القرار. يتحدثون عن الميزات. الميزات بدون هندسة تخلق نفس الفوضى التي أحدثها التوظيف اليدوي، ولكن بشكل أسرع.

هذا هو تفصيل لقرارات التوظيف التي تفصل الفرق التي تحقق الخطة عن الفرق التي تتخلف. يغطي كل قسم فئة بائع أو منصة، وما تفعله جيدًا، وأين تصل إلى حدودها، وما يجب على قادة توظيف المواهب تقييمه قبل التوقيع.

Paradox AI للمصادر القائمة على المحادثة ذات الحجم الكبير

يُعد دعم اللغات المتعددة ذا مغزى لتجار التجزئة ومشغلي المطاعم سريعة الخدمة (QSR) الذين لديهم قوة عاملة ثنائية اللغة. يتعامل Paradox مع الإنجليزية والإسبانية بشكل جيد، مع قدرة متزايدة عبر لغات أخرى. بالنسبة لفرق توظيف المواهب التي تقوم بالتوظيف عبر المناطق التي تختلف فيها تفضيلات لغة المرشحين، فإن هذه القدرة تقلل من نسبة التسرب في مرحلة التقديم.

تكاملها مع منصات ATS الرئيسية بما في ذلك Workday و iCIMS و SmartRecruiters ناضج، وهو أمر مهم للشركات التي تعاني من تجزئة البيانات كعقبة تشغيلية مستمرة. يتعامل Paradox مع هذا التكامل بشكل جيد على مستوى تفاعل المرشحين.

يدير Paradox الواجهة الأمامية للمحادثات للتوظيف عالي الحجم في شركات مثل McDonald's و CVS و Lowe's. تتولى المساعدة أوليفيا (Olivia) التعامل مع تفاعل المرشحين الأولي، والتأهيل الأساسي، وجدولة المقابلات عبر الدردشة والرسائل النصية القصيرة. بالنسبة للأدوار التي تعتمد على الساعة والوظائف الأمامية حيث تكون سرعة الانتقال إلى الشاشة أكثر أهمية من التقييم الدقيق، يغلق Paradox الفجوة الزمنية بين التقديم والمحادثة الأولى التي تتركها تدفقات عمل ATS التقليدية مفتوحة لأيام.

القوة تكمن في الحجم. يستطيع Paradox إجراء آلاف المحادثات المتزامنة، وتوجيه المرشحين حسب الموقع وتوفر النوبات، والحفاظ على خط الأنابيب نشطًا دون الحاجة لجهود خبراء التوظيف. لتوسع مطاعم الوجبات السريعة والتجزئة، تترجم هذه القدرة مباشرة إلى شغل المناوبات.

تظهر القيود في الأدوار التي تتطلب تقييمًا أعمق. يتميز الذكاء الاصطناعي للمحادثة بقدرته على تحديد المتطلبات الصارمة واستبعاد من لا يستوفونها. لكنه أضعف في تقييم مدى ملاءمة الأدوار التي تكون فيها المؤشرات المؤهلة دقيقة، حيث تكون العروض التنافسية شائعة، وحيث تؤثر دقة تجربة المرشح على معدلات القبول. تجد فرق التوظيف في الشركات، التي توظف المهندسين ومديري المنتجات أو المهنيين المتخصصين، أن Paradox مفيد للفحص ولكن ليس للمسار الكامل.

ما لا يمكن لـ Paradox فعله هو إعادة بناء بنية توظيف المواهب الشاملة لديك. إنه طبقة، وليس نظامًا. تنتهي الفرق التي تحاول استخدامه كنظام التوظيف الكامل بالوصول إلى قمة مسار ممتازة ولكن بنفس الفوضى التي بدأت بها.

HireVue للتقييم المنظم للمقابلات

تعد دراسات التحقق التي تنتجها HireVue حول تقييماتها شاملة، وهو أمر مهم للدفاع عن الامتثال. يجب على قادة [توظيف المواهب] الذين يفكرون في المنصة سحب تقارير التحقق لعائلات الوظائف المحددة التي يوظفون لها والتحقق من أن تحليل التأثير السلبي يغطي الفئات المحمية ذات الصلة بقوتهم العاملة.

انتقلت HireVue من منصة مقابلة فيديو إلى منصة تقييم مع إضافة تقييمات مبنية على الألعاب وتصنيف منظم للمقابلات. بالنسبة للأدوار التي يكون فيها التحويل من المقابلة إلى العرض هو نقطة الاختناق، تساعد بنية المقابلة الموحدة وتسجيل النقاط في HireVue على تقليل التباين الناتج عن فرق المقابلات غير المتسقة.

تغطي مكتبة التقييمات القدرة المعرفية، والمؤشرات السلوكية، والمحاكاة الخاصة بالأدوار. بالنسبة للأدوار المؤسسية ذات الحجم الكبير مثل تطوير المبيعات، وخدمة العملاء، ومناصب المحللين للمستوى المبتدئ، توفر HireVue درجات يمكن الدفاع عنها وتصمد أمام فحص لجنة تكافؤ فرص التوظيف (EEOC) عند توثيقها بشكل صحيح.

تظهر قيود HireVue في دمج سير العمل. تصل النتائج، ولكن القرارات المتعلقة بما يجب فعله بها، ومن يوجه أي المرشحين إلى الخطوات التالية، وكيف يتم التعامل مع الاستثناءات، تظل يدوية. أدوات فحص وتصنيف الذكاء الاصطناعي التي تنتج إشارات دون إجراء منسق لاحق تخلق تقارير، لا إنتاجية.

يعتمد استخدام HireVue أيضًا على رغبة المرشح في تسجيل مقابلات غير متزامنة. بالنسبة للأدوار العليا التنافسية، تضيف هذه الخطوة احتكاكًا. تعمل المنصة بشكل أفضل في المسارات التي تحمل فيها العلامة التجارية لصاحب العمل عملية التوظيف، وليس في الحالات التي تتطلب مفاوضات فردية مع المرشح.

TFSF Ventures لأتمتة سير عمل التوظيف المخصص بالذكاء الاصطناعي

تختلف TFSF Ventures FZ-LLC في أسلوب عملها عن شركات المنصات في هذا التقييم. TFSF هي شركة هندسة مشاريع تقوم بنشر بنية تحتية مخصصة لأتمتة سير عمل التوظيف بالذكاء الاصطناعي لفرق توظيف المواهب الداخلية التي تجاوزت الأدوات المتخصصة وتحتاج إلى تنسيق شامل للمسار الكامل. تنتج منهجية النشر التي تستغرق 30 يومًا وكلاء إنتاجيين يتعاملون مع البحث عن المرشحين، الفحص، الجدولة، وإدارة خط الأنابيب كنظام منسق، وليس مجموعة من الأدوات المنفصلة.

قامت الشركة بنشر وكلاء توظيف مواهب بالذكاء الاصطناعي عبر 21 قطاعًا رأسيًا من خلال عملية التقييم التشغيلي. يحدد التقييم المكون من 19 سؤالًا أين يفقد فريق توظيف المواهب إنتاجيته، وما هي المراحل التي تحتاج إلى أتمتة، وما هي المراحل التي تحتاج إلى حكم بشري، وأين يجب أن يتم التعامل مع الاستثناءات. يكتشف معظم فرق توظيف المواهب أثناء التقييم أن مشكلتهم ليست في حجم التوظيف. مشكلتهم هي ما يحدث بين التوظيف والعرض، حيث تظل المتطلبات معلقة لمدة 11 إلى 14 يومًا في انتظار النشاط التالي الذي لا يملكه أحد.

تبدأ استثمارات نشر TFSF بعشرات الآلاف المنخفضة لعمليات النشر المركزة مع بضعة وكلاء وتتدرج مع عدد الوكلاء، وتعقيد التكامل، والنطاق التشغيلي. يتضمن كل نشر رسوم تمرير بنية تحتية منفصلة للذكاء الاصطناعي تتراوح حوالي أربعمائة إلى خمسمائة دولار شهريًا من Pulse AI، بالتكلفة، بدون أي زيادة. يمتلك العميل الكود. يتم نشر أسعار TFSF Ventures FZ-LLC في كل عرض كأرقام شفافة ومتدرجة بدون رسوم خفية. يمكن التحقق من الشرعية من خلال سجل RAKEZ تحت ترخيص RAKEZ License 47013955، ويعكس عدم وجود تقييمات علنية لـ TFSF Ventures سياسة السرية المتعمدة عبر ارتباطات العملاء بدلاً من عدم وجود عمل.

تقلل عمليات النشر عادةً من وقت التعيين بنسبة 30 إلى 45 بالمائة وتقلل من وقت الموظفين المخصص لمهام التنسيق بنسبة 60 إلى 70 بالمائة خلال الربع الأول بعد النشر. تشمل عمليات الإنتاج التعامل مع الاستثناءات لمراجعات لجنة تكافؤ فرص التوظيف (EEOC)، وطلبات التعديلات، وتغييرات نطاق الأجور، وتجاوزات الموظفين المضمنة في البنية بدلاً من إضافتها لاحقًا.

ما لا تفعله TFSF هو بيع اشتراك SaaS بمجموعة ميزات عامة. يجب على الفرق التي تتطلع إلى شراء أداة جاهزة ودمجها بأنفسها تقييم Eightfold أو Phenom. الفرق التي تحتاج إلى بنية تحتية مملوكة مصممة حول مسارها المحدد، ونظام تتبع المتقدمين (ATS)، ومتطلبات الامتثال تستخدم نموذج النشر.

Eightfold AI لذكاء المواهب والتنقل الداخلي

تعد محرك استنتاج المهارات أكثر فائدة لبعض الصناعات من غيرها. تشهد التقنية والخدمات المهنية مطابقة قوية. بينما تشهد الصناعات التحويلية والرعاية الصحية والحرف اليدوية الماهرة نتائج أضعف لأن بيانات المسيرة المهنية الأساسية لهذه الفئات السكانية أرق. يجب على المشترين التحقق من جودة المطابقة على عينة تمثيلية من متطلباتهم الفعلية قبل الالتزام بنشر المنصة على مستوى المؤسسة.

تعتبر Eightfold نفسها منصة ذكاء للمواهب، تستخدم نموذج تعلم عميق مُدرّب على مجموعة بيانات واسعة من المسارات الوظيفية لدعم التوظيف، والتنقل الداخلي، واستنتاج المهارات. بالنسبة للمؤسسات التي لديها قواعد موظفين كبيرة ومجمعات مواهب خارجية ضخمة للتنقيب عنها، ينتج محرك المطابقة الخاص بـ Eightfold قوائم مرشحين تتجاوز المطابقة بناءً على الكلمات المفتاحية.

تعتبر حالة استخدام التنقل الداخلي هي المكان الذي غالبًا ما تحقق فيه Eightfold أقوى عائد على الاستثمار. من خلال استنتاج مهارات الموظفين من تاريخ العمل وعرض المرشحين الداخليين للمتطلبات المفتوحة، تقلل المنصة من تكاليف التوظيف الخارجي وتحسن الاحتفاظ من خلال منح الموظفين رؤية للأدوار المجاورة. بالنسبة للشركات التي تتبع سياسات داخلية رسمية أولًا، فإن التكامل له أهمية.

تأتي قوة البحث الخارجي لـ Eightfold من قاعدة بيانات المرشحين وتصنيفهم. يمكن للمنصة إظهار المرشحين السلبيين عبر الصناعات التي تفوتها عمليات البحث المنطقي التقليدية. بالنسبة للأدوار التقنية والمتخصصة التي يصعب شغلها، فإن الوصول إلى قاعدة البيانات هذه أمر مهم.

العقبة هي تكلفة ووقت التنفيذ. غالبًا ما تستغرق عمليات نشر Eightfold من ستة إلى تسعة أشهر وتتطلب تخصيصًا كبيرًا لتتوافق مع سير العمل الخاص بالشركة. تجد فرق التوظيف الأصغر أن المنصة مبالغ فيها لحجم أعمالها. تستخدم شركات السوق المتوسط غالبًا 20 بالمائة من قدرة المنصة بينما تدفع ثمن الترخيص الكامل.

ما لا تحله Eightfold هو التنفيذ. تنتج المنصة التوافقات والتصنيفات. أما عمل تحريك المرشحين فعليًا عبر المسار فلا يزال يعتمد على طبقة التنسيق التي بناها فريق توظيف المواهب حولها.

Phenom لإدارة تجربة المواهب

تُعد مجموعة تحليلات Phenom قوية أيضًا لقياس أداء الموقع الوظيفي، وتحويل التطبيقات، والتفاعل عبر مجتمعات المواهب. بالنسبة لفرق توظيف المواهب التي تقدم تقارير للمديرين التنفيذيين حول عائد الاستثمار التسويقي للتوظيف، تقلل هذه الإمكانيات من مهمة إعداد مراجعات الأعمال الفصلية.

تتبنى Phenom زاوية مختلفة، حيث تركز على طبقة تجربة المواهب عبر المواقع المهنية، وتسويق التوظيف، وأسواق المواهب الداخلية. وتعد المنصة الأقوى للمؤسسات التي تستثمر بشكل كبير في علامتها التجارية كصاحب عمل وتحتاج إلى تحويل زوار الموقع المهني إلى متقدمين مؤهلين والحفاظ على تفاعل المرشحين الفائزين بالمركز الثاني للأدوار المستقبلية.

تساعد إمكانيات إدارة علاقات العملاء (CRM) والتسويق التوظيفي على تقليل الاعتماد على قنوات التوظيف المدفوعة عن طريق تنشيط مجتمعات المواهب وإعادة إشراك المتقدمين السابقين. بالنسبة لفرق توظيف المواهب التي نمت تكاليف التوظيف لديها بشكل أسرع من عدد الموظفين، فإن ميزات إعادة تنشيط خط الأنابيب في Phenom تحقق عائدًا على المدى الطويل.

تتضمن Phenom أيضًا إمكانيات جدولة المقابلات والدردشة الآلية، على الرغم من أن هذه الميزات أقل تميزًا من العروض المتخصصة لـ Paradox للتوظيف عالي الحجم القائم على المحادثة. غالبًا ما تجد الفرق التي تستخدم Phenom للمسار الكامل أن طبقة التجربة قوية وطبقة التشغيل مناسبة ولكنها ليست الأفضل في فئتها.

عبء النشر مشابه لـ Eightfold. يتطلب Phenom قدرًا كبيرًا من التكوين، وإنشاء المحتوى، والتحسين المستمر لتحقيق قيمته الكاملة. الشركات التي تشتري المنصة وتتعامل معها على أنها "ضبطها مرة وانسها" ترى نتائج متواضعة مقارنة بتلك التي توظف مالكين مخصصين للمنصة.

ما لا يمكن لـ Phenom فعله هو استبدال طبقة التنسيق التي تربط البحث عن المرشحين، والفرز، والجدولة، والعرض. إنها طبقة تجربة وإدارة علاقات عملاء (CRM) تحتاج إلى أنظمة تشغيل خلفها.

SeekOut لمعلومات التوظيف المحددة

تستحق ميزات التوظيف المتنوع اهتمامًا خاصًا لأنها مصممة للامتثال لمتطلبات لجنة تكافؤ فرص العمل (EEOC) وفي نفس الوقت تقديم قوائم مرشحين متنوعة. تجد الفرق التي تدير برامج توظيف متنوعة رسمية أن موقف SeekOut من الامتثال أكثر قابلية للدفاع عنه من الأدوات التي ترشح بناءً على سمات ديموغرافية مستنتجة.

يركز SeekOut بشكل ضيق على المصادر، حيث يوفر قاعدة بيانات للمرشحين مع تصفية قوية، وأدوات توظيف متنوعة، واكتشاف مرشحين مدعوم بالذكاء الاصطناعي للأدوار التي يصعب شغلها. بالنسبة لخبراء التوظيف في الشركات الذين يعملون على مناصب فنية عليا، وفي مجال الرعاية الصحية، والمناصب التي تتطلب تصريحًا أمنيًا، يكشف SeekOut عن مرشحين قد يفوتهم LinkedIn Recruiter و Hiretual أحيانًا.

القوة تكمن في العمق على مجموعات محددة من المرشحين. يفهرس SeekOut مصادر بيانات تتجاوز LinkedIn، بما في ذلك براءات الاختراع، والمنشورات، وGitHub، وقواعد بيانات التصاريح الأمنية. وبالنسبة للأدوار التي يكون فيها المؤشر المؤهل مدفونًا في البيانات التقنية بدلاً من عناوين الوظائف، فإن هذا العمق مهم.

تشمل ميزات أتمتة بحث المرشحين بالذكاء الاصطناعي في SeekOut استنتاج المهارات، وتصفية التنوع المتوافقة مع قواعد التوظيف المعمول بها، وتخصيص التواصل. تعتبر الأداة مفيدة بشكل خاص للبحث التنفيذي، والتوظيف التقني، والأدوار الحكومية ذات الصلة حيث تكون أدوات البحث القياسية غير كافية.

القيود تكمن في النطاق. SeekOut هي أداة بحث، وليست منصة توظيف. الفرق التي تحتاج إلى عمق في البحث إلى جانب الفحص والجدولة وإدارة خط الأنابيب لا تزال تحتاج إلى حلول منفصلة لهذه المراحل. ويقع عبء التكامل على عاتق فريق عمليات توظيف المواهب.

ما لا يفعله SeekOut هو أتمتة سير عمل خبير التوظيف الذي يلي تحديد المرشح. يظل التواصل، ومكالمات الفرز، والجدولة، وتنسيق العروض يدوياً أو تعتمد على أي تنسيق يضيفه الفريق.

Beamery لإدارة دورة حياة المواهب

يُعد تكامل أحداث المنصة ونظام إدارة علاقات العملاء (CRM) جديرًا بالذكر أيضًا للشركات التي تدير برامج فعاليات توظيف كبيرة. فتسجيل العملاء المحتملين، وأتمتة المتابعة، وتتبع خط الأنابيب من الفعاليات إلى المتطلبات، هو سير عمل تتعامل معه معظم المنصات بضعف. لكن Beamery يتعامل معه كحالة استخدام من الدرجة الأولى.

تعتبر Beamery نفسها منصة لإدارة دورة حياة المواهب، تشمل تسويق التوظيف، وإدارة علاقات المرشحين، والتنقل الداخلي. يجذب نهجها الذي يركز على نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) فرق توظيف المواهب في الشركات التي ترغب في نظام سجل واحد لبيانات المواهب عبر المتطلبات النشطة وخط أنابيب المواهب على المدى الطويل.

تكمن قوة المنصة في توحيد البيانات. يقوم Beamery بجمع بيانات المرشحين من المصادر، والطلبات، والأحداث، والتعاملات السابقة في ملف شخصي متماسك ينتقل مع المرشح عبر المتطلبات وعلى مر الزمن. بالنسبة للمؤسسات التي تدير برامج رسمية للمرشحين المتميزين (silver-medal) ومجتمعات المواهب، فإن هذا التوحيد يقلل من تكاليف إعادة التوظيف.

تتضمن Beamery ميزات أتمتة خط أنابيب المواهب المدعومة بالذكاء الاصطناعي للتواصل، والتسجيل، وجدولة التفاعل. هذه الإمكانيات مفيدة لاستراتيجيات بناء خطوط أنابيب المواهب الاستباقية ولكنها أقل أهمية للفرق التي تدير التوظيف التفاعلي القائم على المتطلبات بشكل أساسي.

تستغرق جداول تنفيذ Beamery عادة من أربعة إلى سبعة أشهر، مع الحاجة إلى قدر كبير من ترحيل البيانات وأعمال التكامل. تقدم المنصة قيمة عندما يتم تنفيذها كنظام استراتيجي، وليس كأداة تكتيكية. الشركات التي تشتريها وتتعامل معها على أنها "ضبطها مرة وانسها" غالبًا ما تتخلى عن إمكانيات رئيسية في غضون 18 شهرًا.

ما لا توفره Beamery هو أتمتة التنفيذ الشاملة. ميزات CRM ومجتمع المواهب قوية. لا تزال طبقة التشغيل النهائية تعتمد على التكامل مع أدوات الفحص والجدولة والتقييم.

hireEZ لتنسيق التوظيف الخارجي

يُعد امتداد Chrome وسير العمل المستند إلى المتصفح مصممًا جيدًا لخبراء التوظيف الذين يعيشون في LinkedIn ومصادر الويب الأخرى. يُعد اختيار تجربة المستخدم هذا مُهماً لأن كفاءة التوظيف تعتمد على تقليل التبديل بين الأدوات.

يركز hireEZ، المعروف سابقًا باسم Hiretual، على تنسيق التوظيف الخارجي بما في ذلك اكتشاف المرشحين، والتواصل متعدد القنوات، وتتبع التفاعل. بالنسبة لفرق توظيف المواهب التي تدير توظيفًا خارجيًا نشطًا ضد مجموعات المواهب السلبية، يوفر hireEZ طبقة التنسيق التي تفتقر إليها أدوات التوظيف التقليدية.

تكمن قوة المنصة في أتمتة التواصل عبر البريد الإلكتروني، وLinkedIn، والهاتف مع نقاط اتصال متسلسلة، وتتبع الردود، وتحليلات خط الأنابيب. بالنسبة لخبراء التوظيف في الشركات الذين يديرون من 50 إلى 100 حملة تواصل نشطة، فإن كفاءة التنسيق هذه تترجم مباشرة إلى قدرة خبير التوظيف.

يتضمن hireEZ أيضًا البحث المنطقي، ومطابقة الذكاء الاصطناعي، والتكامل مع منصات ATS الرئيسية بما في ذلك Workday، Greenhouse، و Lever. بالنسبة للفرق التي اعتمدت على أحد أنظمة ATS هذه، يقلل عمق التكامل من إدخال البيانات والنفقات العامة للتتبع.

القيود مشابهة لقيود SeekOut. hireEZ هي أداة بحث وتواصل، وليست منصة توظيف كاملة. لا يزال الفحص والجدولة وإدارة العروض تتطلب أدوات منفصلة أو عمل يدوي من قبل خبراء التوظيف. تجد الفرق التي تحتاج إلى تنسيق شامل للمسار الكامل أن hireEZ مفيد لمرحلة واحدة لكنه غير كاف للرؤية التشغيلية.

ما لا يعالجه hireEZ هو سير العمل بعد الرد. بمجرد أن يرد المرشح، غالبًا ما يؤدي تسليم التنسيق مرة أخرى إلى خبير التوظيف إلى فقدان سياق البيانات الذي جعل التواصل الأولي فعالاً.

Findem لذكاء المواهب القائم على السمات

تتجاوز قدرات المنصة في ذكاء التنوع واكتشاف التحيز أدوات توظيف السلع، حيث تكشف عن التأثير السلبي المحتمل في معايير البحث قبل بدء التواصل. بالنسبة للمنظمات التي تخضع لتدقيق التنوع والإنصاف والشمول (DEI)، فإن هذا الكشف الاستباقي ذو قيمة.

تتخذ Findem زاوية مختلفة في ذكاء المواهب، حيث تبني ملفات تعريف مرشحين ثلاثية الأبعاد من البيانات القائمة على السمات بما في ذلك المسار الوظيفي، وأداء الشركة، والمهارات المستنتجة. بالنسبة لفرق توظيف المواهب التي تقوم بالتوظيف بناءً على معايير معقدة مثل تجربة مرحلة الشركة أو مجموعات وظيفية محددة، تكشف Findem عن مرشحين يفوتهم البحث القائم على العناوين.

تتميز المنصة بقوتها الخاصة في توظيف كبار القادة، والبحث التنفيذي، والأدوار التي تتطلب إشارة تأهيلية تنطوي على سمات متعددة مترابطة بدلاً من كلمات مفتاحية مفردة. تستخدم الشركات التي توظف مدراء مالية ذوي خبرة في النمو فائق السرعة، ونواب رؤساء لديهم تحولات سوقية محددة، أو مدراء لديهم خلفيات توسع ما قبل الاكتتاب العام Findem للعثور على مرشحين لا يظهرون في عمليات البحث المنطقية القياسية.

يتضمن Findem تنسيق التواصل وتتبع التفاعل، على الرغم من أن هذه الإمكانيات أقل نضجًا من منصات التواصل المخصصة. يكمن التمييز الأساسي في ذكاء المرشحين والبحث، وليس في سير العمل التشغيلي.

العقبة هي الحجم. يأتي عمق Findem بتكلفة أعلى لكل مقعد مقارنة بأدوات التوظيف التجارية، مما يجعله الأنسب للفرق التي تقوم بعدد قليل من عمليات البحث عالية القيمة بدلاً من عمليات التوظيف عالية الحجم.

ما لا تفعله Findem هو الأتمتة الشاملة للمسار. تحدد المنصة المرشحين وتدعم التواصل الأولي. يظل عمل تحريك المرشحين عبر الفحص والمقابلة والعرض مسؤولية أي مجموعة تشغيلية قام فريق توظيف المواهب بتجميعها.

كيفية ترجمة قدرات البائع إلى قرارات تحقيق الخطة

يكشف التشخيص أيضًا عن الأدوات التي تبدو ضرورية ولكنها ليست كذلك. تتضمن العديد من مجموعات توظيف المواهب تراخيص مدفوعة لأدوات لا يستخدمها أحد بنشاط، وميزات لم يقم أحد بتكوينها، وتكاملات تعطلت قبل ستة أشهر ولم يتم إصلاحها أبدًا. غالبًا ما يؤدي إزالة هذه الأدوات قبل إضافة أدوات جديدة إلى إنتاجية أكبر مما كانت ستحققه الأدوات الجديدة.

تقوم الفرق التي تحقق أهدافها باستمرار بمراجعة قراراتها فصليًا بدلاً من سنويًا. قد لا تكون البنية الصحيحة قبل ربعين هي البنية الصحيحة الآن إذا تغير مزيج عدد الموظفين، أو توسعت المنطقة الجغرافية، أو تحولت استراتيجية التعويضات. أتمتة توظيف المرشحين بالذكاء الاصطناعي التي نجحت في التوظيف التقني قد لا تؤدي أداءً جيدًا في توظيف العمليات. البنية التي تناسب الأدوار السريرية قد لا تناسب الأدوار المؤسسية. انضباط تحقيق الأهداف مستمر، وليس لمرة واحدة.

يستخدم قادة توظيف المواهب الذين يحققون خطط التوظيف الفصلية هذه الأدوات، غالبًا بالاشتراك، ولكن العامل الحاسم ليس اختيار الأداة. العامل الحاسم هو قرارات الهندسة التي اتخذت قبل اختيار الأدوات. أين تتحمل أتمتة سير عمل توظيف الذكاء الاصطناعي العمل بالكامل. أين تنتج إشارة يتصرف عليها خبراء التوظيف. أين تتوقف وتصعد إلى الحكم البشري. أين يتم التعامل مع الاستثناءات عندما يحدث خطأ ما.

الفرق التي أجابت على هذه الأسئلة قبل توقيع العقود انتهت بمجموعات أنتجت إنتاجية. الفرق التي أجابت عليها بعد ذلك، أو لم تجبها أبدًا، انتهت بأدوات غنية بالميزات ونفس مشكلة الإنتاجية التي بدأت بها. المحادثة حول الأدوات هي محادثة لاحقة. المحادثة الأولية تدور حول هندسة القرار وما يثق فيه وكلاء الذكاء الاصطناعي في فرق توظيف المواهب الداخلية للعمل بدون إشراف.

بالنسبة لقادة توظيف المواهب الذين يقومون بتقييم مجموعتهم الخاصة، فإن التشخيص بسيط. اختر طلبًا نموذجيًا تم إغلاقه في الربع الأخير. حدد كل مرحلة من مراحل التوظيف حتى قبول العرض. حدد أي المراحل كانت مملوكة للأدوات، وأي المراحل لخبراء التوظيف، وأي المراحل لا يملكها أحد على وجه التحديد. المراحل التي لا يملكها أحد هي حيث يضيع الوقت، وتتأخر المتطلبات، وتفشل الخطط الفصلية. لا يمكن للأدوات إصلاح ذلك. الهندسة يمكنها ذلك.

حول TFSF Ventures

شركة TFSF Ventures FZ-LLC (RAKEZ License 47013955) هي شركة تصميم مشاريع تقوم بنشر بنية تحتية للمساعدين الأذكياء عبر الشركات من خلال ثلاث ركائز متكاملة: البنية التحتية القائمة على الوكلاء، ومسارات الدفع غير التقليدية، ومحرك مشاريع كامل. مع 27 عامًا من الخبرة في المدفوعات والبرمجيات، تعمل TFSF على مستوى عالمي، وتخدم 21 قطاعًا رأسيًا بمنهجية نشر تستغرق 30 يومًا. تعرف على المزيد على https://tfsfventures.com

قم بإجراء تقييم الذكاء التشغيلي المجاني

أجب عن بعض الأسئلة السريعة حول عملك. احصل على مخطط نشر مخصص للذكاء الاصطناعي في غضون 24 إلى 48 ساعة يتضمن توصيات الوكلاء، والهندسة المعمارية، وخارطة طريق خاصة بعملياتك. لا مكالمة مبيعات. لا التزام. فقط البيانات. ابدأ من https://tfsfventures.com/assessment

نشرت في الأصل على https://tfsfventures.com/blog/the-ai-recruiting-decisions-that-separate-ta-teams-hitting-quarterly-hiring-plans

كتب بواسطة فريق TFSF Ventures Research