تصمیمات استخدام هوش مصنوعی که تیم‌های TA را به اهداف استخدامی سه‌ماهه می‌رساند در مقابل تیم‌هایی که در باتلاق درخواست‌های باز غرق می‌شوند

رهبران جذب استعداد که به اهداف استخدامی سه‌ماهه خود می‌رسند، آن‌هایی نیستند که تیم‌های بزرگ‌تر یا بودجه‌های بیشتری برای تامین منابع دارند. آن‌ها کسانی هستند که تصمیمات معماری خاصی در مورد اینکه اتوماسیون هوش مصنوعی برای استخدام و جذب استعداد در کجا انجام می‌شود و در کجا استخدام‌کنندگان انسانی کنترل را حفظ می‌کنند، اتخاذ کرده‌اند. تیم‌هایی که در باتلاق درخواست‌های باز غرق می‌شوند، تصمیمات متفاوتی گرفتند، معمولاً به طور تصادفی، با خرید ابزارهای نقطه‌ای و امید به اینکه ادغام بعداً اتفاق خواهد افتاد.

چرا معماری تصمیم‌گیری نتایج استخدامی سه‌ماهه را تعیین می‌کند

برنامه استخدام یک پیش‌بینی نیست. این یک قرارداد بین TA و بقیه کسب‌وکار است. وقتی این قرارداد 30 درصد کاهش می‌یابد، بخش مالی اعتماد خود را به مدل‌های درآمد مبتنی بر تعداد کارکنان از دست می‌دهد، مدیران استخدام شروع به تامین منابع خود می‌کنند، و اعتبار استخدام یک سال طول می‌کشد تا بازسازی شود. تصمیماتی که از این کاهش جلوگیری می‌کنند، قبل از شروع سه‌ماهه گرفته می‌شوند، نه در طول آن.

آنچه تیم‌هایی را که به طور مداوم به برنامه‌های خود می‌رسند جدا می‌کند، به ندرت در داشبوردهای ابزار قابل مشاهده است. این در نحوه حرکت درخواست‌ها از هفته به هفته، نحوه رسیدگی به استثناها در صورت خروج از برنامه، و نحوه تخصیص زمان استخدام‌کنندگان در زمانی که همه کارها نمی‌توانند انجام شوند، نشان داده می‌شود. این الگوها به انتخاب‌های معماری برمی‌گردد که اکثر رهبران TA هرگز آگاهانه انجام ندادند.

هر تیم TA که برنامه خود را از دست می‌دهد، داستان مشابهی را بیان می‌کند. خط لول در هفته سوم سالم به نظر می‌رسید. تامین منابع در حال انجام بود. غربالگری‌ها برنامه‌ریزی شده بودند. سپس هفته هشتم فرا رسید و پیشنهادات با سرعتی که برنامه تعداد کارکنان نیاز داشت، جریان نداشت. استخدام‌کنندگان مشغول بودند، اما فعالیت‌های اشتباه مورد توجه قرار می‌گرفتند. درخواست‌ها از نقطه‌ای که مدیران استخدام اعتماد خود را به این وظیفه از دست دادند، کهنه شدند.

تیم‌هایی که به برنامه رسیدند، انتخاب‌های متفاوتی را در اوایل انجام دادند. آن‌ها تصمیم گرفتند که کدام مراحل قیف به طور پیش‌فرض بر روی اتوماسیون جریان کار استخدام با هوش مصنوعی اجرا شود و کدام مراحل به قضاوت استخدام‌کنندگان نیاز دارند. آن‌ها تصمیم گرفتند که عوامل جذب استعداد هوش مصنوعی به چه داده‌هایی دسترسی داشته باشند، چه چیزی را مجاز به تصمیم‌گیری مستقل بودند، و در کجا باید متوقف می‌شدند و موضوع را تشدید می‌کردند.

این تصمیمات در انزوا کوچک به نظر می‌رسند. که در طول یک سه‌ماهه با هم انباشته شده‌اند، تعیین می‌کنند که آیا 200 درخواست به موقع بسته می‌شوند یا 60 درخواست به موقع بسته می‌شوند و بقیه به مشکل سه‌ماهه بعدی تبدیل می‌شوند. فروشندگانی که ابزارهای غربالگری و رتبه‌بندی هوش مصنوعی را می‌فروشند، به ندرت در مورد معماری تصمیم‌گیری صحبت می‌کنند. آن‌ها در مورد ویژگی‌ها صحبت می‌کنند. ویژگی‌های بدون معماری همان هرج‌ومرجی را ایجاد می‌کنند که استخدام دستی ایجاد کرد، فقط سریع‌تر.

این تفکیک تصمیمات استخدامی است که تیم‌هایی را که به برنامه می‌رسند از تیم‌هایی که غرق می‌شوند، جدا می‌کند. هر بخش شامل یک فروشنده یا دسته پلتفرم، کاری که به خوبی انجام می‌دهند، جایی که به حد خود می‌رسند، و آنچه رهبران TA باید قبل از امضای قرارداد ارزیابی کنند.

Paradox AI برای تامین منابع گفتگویی با حجم بالا

پشتیبانی چندزبانه برای خرده‌فروشان و اپراتورهای QSR با نیروی کار دوزبانه معنی‌دار است. Paradox زبان‌های انگلیسی و اسپانیایی را به خوبی پشتیبانی می‌کند، و توانایی آن در سایر زبان‌ها در حال رشد است. برای تیم‌های TA که در مناطق مختلف استخدام می‌کنند که ترجیحات زبانی نامزدها متفاوت است، این قابلیت میزان خروج در مرحله درخواست را کاهش می‌دهد.

یکپارچگی با پلتفرم‌های ATS اصلی از جمله Workday، iCIMS و SmartRecruiters بالغ است، که برای استقرارهای سازمانی که تکه‌تکه شدن داده‌ها مانع عملیاتی دائمی است، اهمیت دارد. Paradox این یکپارچگی را به خوبی در لایه تعامل نامزدها انجام می‌دهد.

Paradox ورودی گفتگویی را برای استخدام با حجم بالا در شرکت‌هایی مانند McDonald's، CVS و Lowe's اجرا می‌کند. Olivia، دستیار، تعامل اولیه نامزد، واجد شرایط بودن اولیه، و برنامه‌ریزی مصاحبه را از طریق چت و پیامک انجام می‌دهد. برای موقعیت‌های ساعتی و خط مقدم که سرعت غربالگری بیش از ارزیابی دقیق اهمیت دارد، Paradox شکاف زمانی بین درخواست و اولین گفتگو را که جریان‌های کاری سنتی ATS برای روزها باز می‌گذارند، پر می‌کند.

قدرت در حجم است. Paradox می‌تواند هزاران گفتگوی همزمان را انجام دهد، نامزدها را بر اساس مکان و در دسترس بودن شیفت هدایت کند، و خط لول را بدون نیاز به کار استخدام‌کنندگان گرم نگه دارد. برای توسعه QSR و خرده‌فروشی، این ظرفیت مستقیماً به شیفت‌های پر شده ترجمه می‌شود.

محدودیت در موقعیت‌هایی که نیاز به ارزیابی عمیق‌تری دارند، ظاهر می‌شود. هوش مصنوعی گفتگویی در جذب و سلب صلاحیت بر اساس الزامات سخت عالی است. در ارزیابی تناسب برای موقعیت‌هایی که سیگنال‌های واجد شرایط بودن ظریف هستند، جایی که پیشنهادات رقیب رایج هستند، و جایی که ظرافت تجربه نامزد بر نرخ پذیرش تأثیر می‌گذارد، ضعیف‌تر است. تیم‌های TA در شرکت‌ها که مهندسان، مدیران محصول یا متخصصان تخصصی را استخدام می‌کنند، Paradox را برای غربالگری مفید می‌یابند اما نه برای کل قیف.

آنچه Paradox نمی‌تواند انجام دهد، بازسازی معماری TA شما از ابتدا تا انتها است. این یک لایه است، نه یک سیستم. تیم‌هایی که سعی می‌کنند از آن به عنوان کل پشته استخدام استفاده کنند، با یک ورودی قیف عالی و همان هرج‌ومرج قبلی مواجه می‌شوند.

HireVue برای ارزیابی مصاحبه ساختاریافته

مطالعات اعتبارسنجی که HireVue در مورد ارزیابی‌های خود تولید می‌کند، جامع هستند، که برای دفاع از انطباق اهمیت دارد. رهبران TA که پلتفرم را در نظر می‌گیرند، باید گزارش‌های اعتبارسنجی را برای خانواده‌های شغلی خاصی که استخدام می‌کنند، بررسی کنند و تأیید کنند که تحلیل تأثیر نامطلوب شامل طبقات محافظت‌شده مربوط به نیروی کار آن‌ها می‌شود.

HireVue از یک پلتفرم مصاحبه ویدیویی به یک پلتفرم ارزیابی با اضافه شدن ارزیابی‌های مبتنی بر بازی و امتیازدهی مصاحبه ساختاریافته تبدیل شد. برای موقعیت‌هایی که تبدیل مصاحبه به پیشنهاد، گلوگاه است، ساختار مصاحبه و امتیازدهی استاندارد HireVue به کاهش واریانس ناشی از هیئت‌های مصاحبه‌کننده ناسازگار کمک می‌کند.

کتابخانه ارزیابی شامل توانایی شناختی، نشانگرهای رفتاری، و شبیه‌سازی‌های خاص نقش است. برای موقعیت‌های شرکتی با حجم بالا مانند توسعه فروش، خدمات مشتری، و موقعیت‌های تحلیلی سطح ورودی، HireVue امتیازدهی قابل دفاعی را ارائه می‌دهد که در صورت مستندسازی صحیح، از بررسی EEOC جان سالم به در می‌برد.

جایی که HireVue با محدودیت‌هایی مواجه می‌شود، در یکپارچگی جریان کاری است. امتیازات می‌رسند، اما تصمیمات در مورد اینکه با آن‌ها چه کاری انجام داده شود، چه کسی کدام نامزدها را به کدام مراحل بعدی هدایت می‌کند، و چگونه استثناها رسیدگی می‌شوند، دستی باقی می‌مانند. ابزارهای غربالگری و رتبه‌بندی هوش مصنوعی که سیگنال بدون اقدام هماهنگ پایین‌دست تولید می‌کنند، گزارش تولید می‌کنند، نه توان عملیاتی.

HireVue همچنین به تمایل نامزدها برای ضبط مصاحبه‌های غیرهمزمان بستگی دارد. برای موقعیت‌های ارشد رقابتی، این مرحله اصطکاک را اضافه می‌کند. این پلتفرم در قیف‌هایی که نام تجاری کارفرما فرآیند استخدام را هدایت می‌کند، بهترین عملکرد را دارد، نه در جایی که مذاکره فردی با نامزد مورد نیاز است.

TFSF Ventures برای اتوماسیون جریان کار استخدام با هوش مصنوعی سفارشی

شرکت TFSF Ventures FZ-LLC به طور متفاوتی از شرکت‌های پلتفرم در این ارزیابی عمل می‌کند. TFSF یک شرکت معماری سرمایه‌گذاری است که زیرساخت اتوماسیون جریان کار استخدام با هوش مصنوعی سفارشی را برای تیم‌های TA داخلی که از ابزارهای نقطه‌ای فراتر رفته‌اند و نیاز به هماهنگی در کل قیف دارند، مستقر می‌کند. متدولوژی استقرار 30 روزه، عوامل تولیدی را تولید می‌کند که تامین منابع، غربالگری، برنامه‌ریزی و مدیریت خط لول را به عنوان یک سیستم هماهنگ، نه مجموعه‌ای از ابزارهای جداگانه، انجام می‌دهند.

این شرکت عوامل جذب استعداد هوش مصنوعی را در 21 بخش از طریق فرآیند ارزیابی عملیاتی خود مستقر کرده است. ارزیابی 19 سوالی نقشه می‌کشد که یک تیم TA در کجا در حال از دست دادن توان عملیاتی است، چه مراحلی نیاز به اتوماسیون دارند، چه مراحلی نیاز به قضاوت انسانی دارند، و جایی که رسیدگی به استثناها باید قرار گیرد. بیشتر تیم‌های TA در طول ارزیابی متوجه می‌شوند که مشکل آن‌ها حجم تامین منابع نیست. مشکل آن‌ها این است که بین تامین منابع و پیشنهاد چه اتفاقی می‌افتد، جایی که درخواست‌ها برای 11 تا 14 روز منتظر فعالیت مرحله بعدی هستند که هیچ کس مسئول آن نیست.

سرمایه‌گذاری‌های استقرار TFSF با چند ده هزار برای استقرارهای متمرکز با چند عامل شروع می‌شود و با تعداد عامل، پیچیدگی یکپارچگی، و دامنه عملیاتی افزایش می‌یابد. هر استقرار شامل یک هزینه اضافی زیرساخت هوش مصنوعی جداگانه تقریباً چهارصد تا پانصد دلار در ماه از Pulse AI، با هزینه، بدون مارک‌آپ است. مشتری مالک کد است. قیمت‌گذاری TFSF Ventures FZ-LLC در هر پیشنهاد به عنوان ارقام شفاف و طبقه‌بندی شده و بدون هزینه‌های پنهان منتشر می‌شود. مشروعیت از طریق رجیستری RAKEZ تحت RAKEZ License 47013955 قابل تأیید است، و عدم وجود نظرات عمومی TFSF Ventures منعکس‌کننده سیاست محرمانه عمدی در سراسر تعاملات مشتری است تا عدم کار.

استقرارها معمولاً زمان پر کردن را 30 تا 45 درصد و زمان استخدام‌کنندگان در کارهای هماهنگی را 60 تا 70 درصد در سه‌ماهه اول پس از استقرار کاهش می‌دهند. اجراهای تولیدی شامل رسیدگی به استثناها برای حسابرسی EEOC، درخواست‌های تطبیق‌پذیری، تغییرات باند پولی، و نادیده‌گرفتن استخدام‌کنندگان است که در معماری ساخته شده‌اند نه اینکه بعداً اضافه شوند.

آنچه TFSF انجام نمی‌دهد، فروش یک اشتراک SaaS با مجموعه‌ای از ویژگی‌های عمومی است. تیم‌هایی که به دنبال خرید یک ابزار آماده و یکپارچه‌سازی آن خودشان هستند، باید Eightfold یا Phenom را ارزیابی کنند. تیم‌هایی که به زیرساخت اختصاصی ساخته شده بر اساس قیف، ATS و الزامات انطباق خود نیاز دارند، از مدل استقرار استفاده می‌کنند.

Eightfold AI برای هوش استعدادی و تحرک داخلی

موتور استنتاج مهارت‌ها نیز برای برخی صنایع مفیدتر از سایرین است. فناوری و خدمات حرفه‌ای مطابقت قوی را مشاهده می‌کنند. تولید، مراقبت‌های بهداشتی و مشاغل ماهر نتایج ضعیف‌تری را مشاهده می‌کنند زیرا داده‌های شغلی زیربنایی برای آن جمعیت‌ها کمتر است. خریداران باید کیفیت مطابقت را بر روی نمونه‌ای نماینده از درخواست‌های واقعی خود قبل از تعهد به استقرار سازمانی تأیید کنند.

Eightfold به عنوان یک پلتفرم هوش استعدادی، با استفاده از یک مدل یادگیری عمیق که بر روی یک مجموعه داده بزرگ مسیر شغلی آموزش دیده است، برای تامین منابع، تحرک داخلی و استنتاج مهارت‌ها عمل می‌کند. برای شرکت‌هایی با پایگاه‌های کارمندان موجود قابل توجه و مجموعه‌های بزرگ استعداد خارجی برای بهره‌برداری، موتور تطبیق Eightfold لیست نامزدهایی را تولید می‌کند که فراتر از همپوشانی کلمات کلیدی هستند.

مورد استفاده تحرک داخلی جایی است که Eightfold اغلب قوی‌ترین ROI را ارائه می‌دهد. با استنتاج مهارت‌های کارمندان از سابقه کار و نمایش نامزدهای داخلی برای درخواست‌های باز، این پلتفرم هزینه‌های استخدام خارجی را کاهش می‌دهد و با ارائه دید به کارمندان در مورد موقعیت‌های جانبی، حفظ کارکنان را بهبود می‌بخشد. برای شرکت‌هایی که سیاست‌های رسمی داخلی-اول را اجرا می‌کنند، این یکپارچگی معنی‌دار است.

قدرت تامین منابع خارجی Eightfold از پایگاه داده نامزدها و رتبه‌بندی آن ناشی می‌شود. این پلتفرم می‌تواند نامزدهای غیرفعال را در صنایع مختلف که جستجوی بولی سنتی از دست می‌دهد، پیدا کند. برای موقعیت‌های فنی و تخصصی دشوار، دسترسی به این پایگاه داده اهمیت دارد.

اصطکاک، هزینه و زمان پیاده‌سازی است. استقرارهای Eightfold اغلب شش تا نه ماه طول می‌کشد و نیاز به سفارشی‌سازی قابل توجهی برای همسویی با جریان‌های کاری خاص شرکت دارد. تیم‌های TA کوچک‌تر این پلتفرم را برای حجم کاری خود بیش از حد می‌یابند. شرکت‌های متوسط معمولاً 20 درصد از قابلیت پلتفرم را استفاده می‌کنند در حالی که هزینه مجوز کامل را می‌پردازند.

آنچه Eightfold حل نمی‌کند، اجرا است. این پلتفرم تطابق‌ها و رتبه‌بندی‌ها را تولید می‌کند. کار واقعی حرکت نامزدها در طول قیف هنوز به هر لایه هماهنگی که تیم TA در اطراف آن ساخته است، بستگی دارد.

Phenom برای مدیریت تجربه استعداد

مجموعه تجزیه و تحلیل Phenom نیز برای اندازه‌گیری عملکرد سایت شغلی، تبدیل درخواست و تعامل در جوامع استعدادی قوی است. برای تیم‌های TA که به مدیران اجرایی در مورد ROI بازاریابی استخدام گزارش می‌دهند، این قابلیت‌های گزارش‌دهی کار ایجاد بررسی‌های تجاری سه ماهه را کاهش می‌دهد.

Phenom از زاویه‌ای متفاوت عمل می‌کند، با تمرکز بر لایه تجربه استعداد در سراسر سایت‌های شغلی، بازاریابی استخدام، و بازارهای استعداد داخلی. این پلتفرم برای شرکت‌هایی با سرمایه‌گذاری قابل توجه در نام تجاری کارفرما که نیاز به تبدیل بازدیدکنندگان سایت شغلی به متقاضیان واجد شرایط و حفظ نامزدهای رده دوم برای موقعیت‌های آینده دارند، قوی‌ترین است.

قابلیت‌های CRM و بازاریابی استخدام به کاهش وابستگی به کانال‌های تامین منابع پولی با فعال‌سازی جوامع استعداد و بازگرداندن متقاضیان گذشته کمک می‌کند. برای تیم‌های TA که هزینه‌های تامین منابع آن‌ها سریع‌تر از تعداد کارکنان رشد کرده است، ویژگی‌های فعال‌سازی مجدد خط لول Phenom در طول زمان بازدهی دارند.

Phenom همچنین شامل قابلیت‌های برنامه‌ریزی مصاحبه و چت‌بات است، اگرچه این‌ها کمتر از ارائه تخصصی Paradox برای تامین منابع گفتگویی با حجم بالا متمایز هستند. تیم‌هایی که از Phenom برای کل قیف استفاده می‌کنند، اغلب لایه تجربه را قوی و لایه عملیاتی را کافی اما نه بهترین در کلاس می‌یابند.

بار استقرار مشابه Eightfold است. Phenom نیاز به پیکربندی قابل توجه، ایجاد محتوا و بهینه‌سازی مداوم برای ارائه ارزش کامل خود دارد. شرکت‌هایی که پلتفرم را خریداری می‌کنند و با آن به عنوان یک سیستم آماده و فراموش شونده رفتار می‌کنند، نتایج متوسطی را در مقایسه با شرکت‌هایی که صاحبان پلتفرم اختصاصی را استخدام می‌کنند، مشاهده می‌کنند.

آنچه Phenom نمی‌تواند انجام دهد، جایگزینی لایه ارکستراسیون است که تامین منابع، غربالگری، برنامه‌ریزی و پیشنهاد را به هم متصل می‌کند. این یک لایه تجربه و CRM است که به سیستم‌های عملیاتی در پشت خود نیاز دارد.

SeekOut برای هوش خاص تامین منابع

قابلیت‌های استخدام متنوع به دلیل طراحی آن‌ها برای مطابقت با الزامات EEOC و در عین حال ارائه مجموعه‌ای از نامزدهای متنوع، به توجه ویژه نیاز دارند. تیم‌هایی که برنامه‌های رسمی استخدام متنوع را اجرا می‌کنند، موضع انطباق SeekOut را قابل دفاع‌تر از ابزارهایی می‌یابند که بر اساس ویژگی‌های جمعیتی استنباط شده فیلتر می‌کنند.

SeekOut به طور محدود بر تامین منابع تمرکز می‌کند، پایگاه داده‌ای از نامزدها با فیلترینگ قوی، ابزارهای استخدام متنوع و کشف نامزد مبتنی بر هوش مصنوعی را برای موقعیت‌های دشوار ارائه می‌دهد. برای تامین‌کنندگان شرکتی که بر روی موقعیت‌های ارشد فنی، مراقبت‌های بهداشتی و دارای مجوز امنیتی کار می‌کنند، SeekOut نامزدهایی را پیدا می‌کند که LinkedIn Recruiter و Hiretual گاهی اوقات از دست می‌دهند.

نقطه قوت در عمق جمعیت‌های نامزدهای خاص است. SeekOut منابع داده‌ای فراتر از LinkedIn، از جمله اختراعات، انتشارات، GitHub و پایگاه‌های داده مجوزها را دسته‌بندی می‌کند. برای موقعیت‌هایی که سیگنال واجد شرایط بودن در مصنوعات فنی پنهان شده است تا عناوین شغلی، این عمق اهمیت دارد.

ویژگی‌های اتوماسیون تامین منابع نامزد با هوش مصنوعی SeekOut شامل استنتاج مهارت‌ها، فیلترینگ متنوع مطابق با قوانین استخدام قابل اجرا، و شخصی‌سازی ارتباطات است. این ابزار به ویژه برای جستجوی اجرایی، استخدام فنی، و موقعیت‌های مرتبط با دولت که ابزارهای تامین منابع استاندارد کم می‌آورند، مفید است.

محدودیت SeekOut در دامنه است. SeekOut یک ابزار تامین منابع است، نه یک پلتفرم استخدام. تیم‌هایی که نیاز به عمق تامین منابع در کنار غربالگری، برنامه‌ریزی و مدیریت خط لول دارند، هنوز به راه‌حل‌های جداگانه برای آن مراحل نیاز دارند. بار یکپارچه‌سازی بر عهده تیم عملیات TA است.

آنچه SeekOut انجام نمی‌دهد، خودکار کردن جریان‌های کاری استخدام‌کننده است که شناسایی نامزد را دنبال می‌کنند. ارتباطات، تماس‌های غربالگری، برنامه‌ریزی و هماهنگی پیشنهاد به صورت دستی باقی می‌مانند یا به هر هماهنگی که تیم روی آن قرار می‌دهد بستگی دارد.

Beamery برای مدیریت چرخه حیات استعداد

یکپارچگی رویدادها و CRM این پلتفرم نیز برای شرکت‌هایی که برنامه‌های قابل توجهی از رویدادهای استخدام را اجرا می‌کنند، قابل توجه است. جذب سرنخ، اتوماسیون پیگیری و ردیابی خط لول از رویدادها به درخواست‌ها یک جریان کاری است که اکثر پلتفرم‌ها آن را ضعیف مدیریت می‌کنند. Beamery آن را به عنوان یک مورد استفاده درجه یک مدیریت می‌کند.

Beamery به عنوان یک پلتفرم چرخه حیات استعداد، بازاریابی استخدام، مدیریت ارتباط با نامزد و تحرک داخلی را در بر می‌گیرد. رویکرد CRM-اول برای تیم‌های TA سازمانی که یک سیستم واحد ثبت برای داده‌های استعداد در سراسر درخواست‌های فعال و خطوط لول بلندمدت می‌خواهند، جذاب است.

نقطه قوت پلتفرم، یکپارچه‌سازی داده‌هاست. Beamery داده‌های نامزد را از تامین منابع، درخواست‌ها، رویدادها و تعاملات تاریخی در یک پروفایل منسجم جمع‌آوری می‌کند که با نامزد در سراسر درخواست‌ها و در طول زمان جابجا می‌شود. برای سازمان‌هایی که برنامه‌های رسمی مدال نقره و جامعه استعدادی را اجرا می‌کنند، این یکپارچه‌سازی هزینه‌های تامین منابع مجدد را کاهش می‌دهد.

Beamery شامل ویژگی‌های اتوماسیون خط لول استعداد هوش مصنوعی برای ارتباطات، امتیازدهی و برنامه‌ریزی تعامل است. این قابلیت‌ها برای استراتژی‌های ساخت خط لول فعال مفید هستند، اما برای تیم‌هایی که در درجه اول به صورت واکنشی و بر اساس درخواست استخدام می‌کنند، کمتر حیاتی هستند.

جدول زمانی پیاده‌سازی Beamery معمولاً چهار تا هفت ماه طول می‌کشد و نیاز به مهاجرت داده و کار یکپارچه‌سازی قابل توجهی دارد. این پلتفرم زمانی که به عنوان یک سیستم استراتژیک پیاده‌سازی شود، نه یک ابزار تاکتیکی، ارزش ایجاد می‌کند. شرکت‌هایی که آن را خریداری می‌کنند و انتظار نتایج سریع را دارند، غالباً قابلیت‌های اصلی را در عرض 18 ماه رها می‌کنند.

آنچه Beamery ارائه نمی‌دهد، اتوماسیون اجرای سرتاسری است. قابلیت‌های CRM و جامعه استعداد قوی هستند. لایه عملیاتی پایین‌دست هنوز به یکپارچگی با ابزارهای غربالگری، برنامه‌ریزی و ارزیابی بستگی دارد.

hireEZ برای هماهنگی تامین منابع خروجی

پلاگین کروم و جریان کاری مبتنی بر مرورگر برای افرادی که در LinkedIn و سایر منابع مبتنی بر وب فعالیت می‌کنند، به خوبی طراحی شده است. این انتخاب UX اهمیت دارد زیرا کارایی تامین منابع به کمینه کردن تغییرات بین ابزارها بستگی دارد.

hireEZ، که قبلا Hiretual نام داشت، بر هماهنگی تامین منابع خروجی از جمله کشف نامزدها، ارتباط چند کاناله و ردیابی تعامل تمرکز دارد. برای تیم‌های TA که استخدام خروجی فعالی را در برابر استخر استعدادهای غیرفعال انجام می‌دهند، hireEZ لایه هماهنگی را که ابزارهای تامین منابع سنتی فاقد آن هستند، فراهم می‌کند.

نقطه قوت این پلتفرم در اتوماسیون ارتباطات در ایمیل، LinkedIn و تلفن با نقاط تماس متوالی، ردیابی پاسخ و تحلیل خط لول است. برای تامین‌کنندگان شرکتی که 50 تا 100 کمپین ارتباطی فعال را مدیریت می‌کنند، کارایی هماهنگی مستقیماً به ظرفیت استخدام‌کنندگان تبدیل می‌شود.

hireEZ همچنین شامل جستجوی بولی، تطابق با هوش مصنوعی و یکپارچگی با پلتفرم‌های ATS اصلی از جمله Workday، Greenhouse و Lever است. برای تیم‌هایی که از یکی از این سیستم‌های ATS استفاده می‌کنند، عمق یکپارچگی ورود داده و سربار ردیابی را کاهش می‌دهد.

محدودیت hireEZ مشابه SeekOut است. hireEZ یک ابزار تامین منابع و ارتباطات است، نه یک پلتفرم استخدام کامل. غربالگری، برنامه‌ریزی و مدیریت پیشنهاد هنوز به ابزارهای جداگانه یا کار دستی استخدام‌کنندگان نیاز دارد. تیم‌هایی که نیاز به هماهنگی کامل قیف دارند، hireEZ را برای یک مرحله مفید اما برای تصویر عملیاتی ناکافی می‌یابند.

آنچه hireEZ به آن نمی‌پردازد، جریان کاری پس از پاسخ است. پس از پاسخگویی نامزد، انتقال هماهنگی به استخدام‌کننده اغلب زمینه داده‌ای را که ارتباط اولیه را موثر کرده بود، از دست می‌دهد.

Findem برای هوش استعدادی مبتنی بر ویژگی

قابلیت‌های هوش تنوع و تشخیص انحراف این پلتفرم نیز پیچیده‌تر از ابزارهای تامین منابع معمولی هستند، و تأثیر نامطلوب بالقوه را در معیارهای جستجو قبل از شروع ارتباطات نشان می‌دهند. برای سازمان‌هایی که تحت نظارت DEI هستند، این نشانگر پیشگیرانه ارزشمند است.

Findem از زاویه‌ای متفاوت به هوش استعدادی می‌پردازد، با ساخت پروفایل‌های نامزد سه بعدی از داده‌های مبتنی بر ویژگی از جمله مسیر شغلی، عملکرد شرکت و مهارت‌های استنباط شده. برای تیم‌های TA که بر اساس معیارهای پیچیده مانند تجربه مرحله شرکت یا ترکیب‌های عملکردی خاص استخدام می‌کنند، Findem نامزدهایی را پیدا می‌کند که تامین منابع مبتنی بر عنوان از دست می‌دهد.

این پلتفرم به ویژه برای استخدام رهبران ارشد، استخدام اجرایی، و موقعیت‌هایی که سیگنال واجد شرایط بودن شامل چندین ویژگی همبسته به جای کلمات کلیدی واحد است، قوی است. شرکت‌هایی که مدیران ارشد مالی با تجربه رشد فوق‌العاده، معاونین با تغییرات بازار خاص، یا مدیران با سابقه مقیاس‌گذاری پیش از IPO را استخدام می‌کنند، از Findem برای یافتن نامزدهایی که در جستجوهای بولی استاندارد نمایش داده نمی‌شوند، استفاده می‌کنند.

Findem شامل هماهنگی ارتباطات و ردیابی تعامل است، اگرچه این قابلیت‌ها کمتر از پلتفرم‌های ارتباطی اختصاصی بالغ هستند. تمایز اصلی در هوش نامزد و جستجو است، نه در جریان کاری عملیاتی.

محدودیت Findem در حجم است. عمق Findem با هزینه بیشتر به ازای هر کاربر نسبت به ابزارهای تامین منابع معمولی همراه است، که آن را برای تیم‌هایی که تعداد کمتری از جستجوهای با ارزش بالا را انجام می‌دهند تا عملیات تامین منابع با حجم بالا، مناسب‌تر می‌کند.

آنچه Findem انجام نمی‌دهد، اتوماسیون کامل قیف است. این پلتفرم نامزدها را شناسایی می‌کند و از ارتباطات اولیه پشتیبانی می‌کند. وظیفه حرکت نامزدها در غربالگری، مصاحبه و پیشنهاد همچنان بر عهده هر پشته عملیاتی است که تیم TA جمع‌آوری کرده است.

چگونه قابلیت‌های فروشنده را به تصمیمات برنامه‌ریزی‌شده تبدیل کنیم

تشخیص همچنین ابزارهایی را که ضروری به نظر می‌رسند اما اینطور نیستند، آشکار می‌کند. بسیاری از پشته‌های TA شامل مجوزهای پرداخت شده برای ابزارهایی هستند که هیچ کس به طور فعال از آن‌ها استفاده نمی‌کند، ویژگی‌هایی که هیچ کس پیکربندی نکرده است، و یکپارچگی‌هایی که شش ماه پیش از کار افتادند و هرگز تعمیر نشدند. حذف این موارد قبل از افزودن ابزارهای جدید اغلب توان عملیاتی بیشتری نسبت به آنچه ابزارهای جدید به ارمغان می‌آوردند، تولید می‌کند.

تیم‌هایی که به طور قابل اعتماد به برنامه می‌رسند، تصمیمات را به صورت سه‌ماهه بازبینی می‌کنند، نه سالانه. معماری صحیح دو سه‌ماهه پیش ممکن است اکنون صحیح نباشد، اگر ترکیب تعداد کارکنان تغییر کرده باشد، منطقه جغرافیایی گسترش یافته باشد، یا استراتژی پرداخت تغییر کرده باشد. اتوماسیون تامین منابع نامزد با هوش مصنوعی که برای استخدام فنی کار می‌کرد، ممکن است برای استخدام عملیاتی عملکرد ضعیفی داشته باشد. معماری که برای موقعیت‌های بالینی مناسب است، ممکن است برای موقعیت‌های شرکتی مناسب نباشد. انضباط رسیدن به برنامه مداوم است، نه یک‌باره.

رهبران TA که به اهداف استخدامی سه‌ماهه خود می‌رسند، از این ابزارها، اغلب به صورت ترکیبی، استفاده می‌کنند، اما عامل تعیین‌کننده انتخاب ابزار نیست. عامل تعیین‌کننده تصمیمات معماری است که قبل از انتخاب ابزارها گرفته شده‌اند. در کجا اتوماسیون جریان کار استخدام با هوش مصنوعی به طور کامل کار را انجام می‌دهد. در کجا سیگنالی تولید می‌کند که استخدام‌کنندگان بر اساس آن عمل می‌کنند. در کجا متوقف می‌شود و به قضاوت انسانی ارتقا می‌دهد. در کجا رسیدگی به استثناها در صورت بروز مشکل قرار می‌گیرد.

تیم‌هایی که به این سوالات قبل از امضای قراردادها پاسخ دادند، با پشته‌هایی روبرو شدند که توان عملیاتی تولید می‌کردند. تیم‌هایی که بعداً پاسخ دادند، یا هرگز پاسخ ندادند، با ابزارهای غنی از ویژگی و همان مشکل توان عملیاتی که از ابتدا داشتند، روبرو شدند. گفتگو در مورد ابزارها یک گفتگوی پایین‌دست است. گفتگوی بالادست در مورد معماری تصمیم‌گیری و اینکه تیم‌های TA داخلی به کدام عوامل هوش مصنوعی اعتماد دارند تا بدون نظارت عمل کنند.

برای رهبران TA که پشته خود را ارزیابی می‌کنند، تشخیص ساده است. یک درخواست معمولی را که سه‌ماهه گذشته بسته شد، انتخاب کنید. هر مرحله را از تامین منابع تا پذیرش پیشنهاد ترسیم کنید. مشخص کنید که کدام مراحل توسط ابزارها، کدام توسط استخدام‌کنندگان، و کدام به طور خاص توسط هیچ کس هدایت می‌شد. مراحل هدایت نشده توسط هیچ کس جایی هستند که زمان از دست می‌رود، درخواست‌ها کهنه می‌شوند و برنامه‌های سه‌ماهه شکست می‌خورند. ابزارها نمی‌توانند آن را برطرف کنند. معماری می‌تواند.

درباره TFSF Ventures

شرکت TFSF Ventures FZ-LLC (RAKEZ License 47013955) یک شرکت معماری سرمایه‌گذاری است که زیرساخت عامل هوشمند را در سراسر کسب‌وکارها از طریق سه ستون یکپارچه مستقر می‌کند: زیرساخت عاملیت، ریل‌های پرداخت غیرسنتی و یک موتور کامل سرمایه‌گذاری. TFSF با 27 سال تجربه در پرداخت‌ها و نرم‌افزار، به صورت جهانی فعالیت می‌کند و 21 بخش را با متدولوژی استقرار 30 روزه خود خدمات‌رسانی می‌کند. برای کسب اطلاعات بیشتر به آدرس https://tfsfventures.com مراجعه کنید.

ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید

به چند سوال سریع در مورد کسب‌وکار خود پاسخ دهید. یک طرح اولیه استقرار هوش مصنوعی سفارشی ظرف 24 تا 48 ساعت دریافت خواهید کرد که شامل توصیه‌های عامل، معماری و یک نقشه راه خاص برای عملیات شماست. بدون تماس فروش. بدون تعهد. فقط داده. از https://tfsfventures.com/assessment شروع کنید.

Originally published at https://tfsfventures.com/blog/the-ai-recruiting-decisions-that-separate-ta-teams-hitting-quarterly-hiring-plans

نوشته شده توسط TFSF Ventures Research