A toborzás hagyományos módszerei használhatatlanok az olyan vállalatok esetében, mint például a Google, ahol emberek tömegei jelentkeznek egy-egy nyitott pozícióra, így HR-esek százainak kell értékelni jelentkezők ezreit, minden egyes pozíció esetében. Ami még nagyobb gond, hogy a toborzók gyakran homályos, szubjektív kritériumok alapján értékelnek és így igyekeznek egy-egy szerepet ráhúzni a jelöltekre, ahelyett, hogy egyértelműen lefektetett, objektív és általános szempontrendszer szerint történne az értékelés.
Új szereplő nyújt segítséget
A múlt csütörtökön, 18 millió dolláros tőkével elstartolt Uncommon.co azt tűzte ki céljául, hogy ezt az elavult manuális modellt újítja meg a mesterséges intelligencia használatának segítségével, úgy, hogy pontosan meghatározza a követelményeket az adott pozícióhoz, és összepárosítja a tökéletes jelölttel. Amir Ashkenazi elnök és Teg Grenager vezérigazgató 2016-ban alapították a céget. Grenager, aki a Stanfordon folytatott AI tanulmányokat, az elmúlt két évét azzal töltötte, hogy mintegy 5 millió álláshirdetés és 50 millió önéletrajz áttanulmányozásával feltérképezze a kiválasztási folyamatok pontos modelljét. Ő úgy nevezi az új platformot, hogy a világ első érdem-alapú tehetségpiaca. Ashkenazi szerint az adat-alapú rendszer használatával a munkáltatók mostantól elérhetik, hogy kizárólag megfelelő képzettséggel és tapasztalattal rendelkező jelöltek közül válogathassanak, míg a munkakeresők számára könnyebbséget jelent, hogy sokkal könnyebben a vállalatok látóterébe kerülhetnek, amennyiben tényleg rendelkeznek a pozícióhoz szükséges képzettséggel.
A vállalatok toborzói a rendszerben egy pozíció létrehozásakor megadnak hagyományos szempontokat, mint képesítés, képességek, iparági háttér, tapasztalati szint, valamint olyan tényezőket is, mint például a korábbi munkahelyen eltöltött átlagos idő. Ezután a rendszer mesterséges intelligencia segítségével szűri, kik a tökéletesen megfelelő jelöltek, míg a nem tökéletesen megfelelő jelölteket sorba rendezi aszerint, mennyire közelítik meg az elvárásokat. A vállalat a saját munkavállalóit is a saját szoftvere segítségével találta meg, és úgy tapasztalták, több száz jelentkező közül mindössze 30 fő felelt meg teljes egészében az elvárásoknak. A mesterséges intelligenciának abban is szerepe van, hogy pusztán szóhasználati, fogalmi eltérések miatt ne soroljon az alkalmatlanok közé egy esetlegesen alkalmas jelöltet.
A rendszer üzleti modellje sem az egyszerű kattintás alapú elszámolásra épít: a szolgáltatást igénybevevő vállalatoknak csak a rendszer által kiszűrt olyan jelöltek után kell fizetni, akik megfelelnek a beállított kritériumoknak.
Zsúfolt piacra lép be az Uncommon.co, kíváncsian várjuk, hogy tud majd érvényesülni. Mindenesetre az objektivitás és mérhetőség fontos, és egyre fontosabb szempontok a kiválasztás területén is, így voltaképpen egy ilyen rendszerrel minden szereplő jól jár.
Amennyiben szeretnél hasonló tartalmakat olvasni, kövess minket a Facebook oldalunkon is!
