Перетин психометрії, штучного інтелекту та найму: переосмислення традиційних поглядів

Традиційний підбір персоналу цінує психометричні оцінки для прогнозування продуктивності роботи. Однак у цифрову еру роль психометрики у наймі потребує переосмислення. Ідея полягає у відході від звичайних норм найму на користь аналізу психометричних даних за допомогою штучного інтелекту (ШІ), зменшуючи роль відділу кадрів у цьому процесі. Це викликає традиційні процеси і підкреслює неефективність підбору персоналу від компаній. Запропонована зміна парадигми орієнтується на кандидата, а не на вакансію чи тестування.

Наявні процеси найму в багатьох компаніях є тривалими та неструктурованими, із значним навантаженням на відділ кадрів, що ускладнює обробку великих обсягів психометричних даних. ШІ обіцяє прискорити та поліпшити процес найму, аналізуючи великі набори даних точніше та швидше, уникуючи когнітивних упереджень і втоми, що є типовими для людських рекрутерів.

Нова ера рекрутингу, підкреслена ШІ, передбачає радикальну трансформацію вербування, зміщуючи акцент на кандидатів. Платформи, як Gyfted, роблять кандидатів центром уваги, відповідності їхніх навичок, досвіду та психометричних характеристик вимогам і культурі потенційних роботодавців. Це спрощує процес найму, підвищує ймовірність успішного підбору кандидатів і роботодавців, знижує ризик пропуску гідних кандидатів.

ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ: Десяток вакансій на ринку праці: яку роботу пропонують і скільки платять

Автоматизація аналізу психометричних даних через ШІ може звільнити відділ кадрів для інших важливих задач HR, сприяючи більшій співпраці між ШІ і відділом кадрів. Цей підхід не позбавлений негативних наслідків, таких як можлива втрата людського дотику під час найму, але ефективність і об'єктивність, що надаються ШІ, можуть переважити ці занепокоєння.

Ця публікація про Gyfted базується на результатах науково-дослідного проекту "Розробка та перевірка ІТ-платформи з використанням моделей штучного інтелекту та психометрії для автоматизації вибраних елементів процесів найму", проект № POIR.01.01.01-00-2039/20, співфінансований ЄФРР у рамках заходу 1.1 POIR 2014-2020.

×