עולם הגיוס עובר מהפכה. בטוח שכבר קראתם את זה איפשהו, אבל הפעם זה באמת. כמו בכל תחומי החיים – הטכנולוגיה נכנסה גם כן לשוק העבודה. קורות חיים מודפסים? שיחת טלפון? רושם ראשוני בפגישה קצרה? וכן, גם הבדיחה ההיא על “סגור את הדלת”, כשהדלת סגורה. כל אלה מתחלפים, או מנוהלים, ליתר דיוק, על ידי אלגוריתמים, למידת מכונה ומערכות חכמות שיודעות לזהות כישרונות. מהר יותר, מדויק יותר.
בתחום ההשמה הטכנולוגית, שם המאבק על כל טאלנט הולך וגובר, שימוש בבינה מלאכותית, או בשמה המוכר – AI – כבר מזמן איננו רק בגדר של “טרנד”. מדובר בכלי עבודה מרכזי שמשפיע על כל שלב בתהליך. אבל מה זה אומר בפועל מהצד של המגייסים והמועמדים? ומתי בכל זאת, המגע האנושי מנצח? הרבה שאלות, הרבה תשובות (מיד).
AI בגיוס עובדים – לא רק טרנד
עוד לפני שנולד ה-AI, מערכות סימון ואוטומציה השתלבו בתהליכי הגיוס. כן, כן, אלו הידועות לשמצה שאם לא סימנתם איזו מילת-מפתח בקורות החיים שלכם, ישר העבירה אתכם לסל המחזור. הבינה המלאכותית, לאחרונה, הוסיפה רובד עמוק עוד יותר. לא מדובר בסינון על פי חוקים וכללים מוגדרים מראש, אלא על למידת מכונה ועיבוד שפה טבעית של ממש (NLP).
והשינוי הוא דרמטי. למידת מכונה ואי-תלות בכללים מוכתבים, מאפשרת:
- חילוץ מידע מתוך קורות חיים – גם אם הפורמט שונה או המידע לא מוצג בצורה ישירה
- ניתוח עומק של פרופילים מקצועיים – כולל ניסיון, טכנולוגיות, תארים ומגמות בקריירה
- השוואה חכמה לדרישות התפקיד – עם אפשרות לזהות התאמות, גם כשהניסוח שונה
- זיהוי אוטומטי של חוסרים מהותיים – כדי לחסוך זמן על מועמדים לא רלוונטיים
- חישוב ציון התאמה – שמסייע למגייס למיין במהירות את המועמדים המובילים
הטכנולוגיה מספקת למגייסות ולמגייסים אמצעים לשפר את רמת הדיוק וההתאמה, על בסיס, ובכן, האימון והלמידה העצמית של הבינה, אבל לא רק. ניתוח איכותי של אלפי קורות חיים בשניות בודדות, מביא לחיסכון אדיר – בזמן שמאפשר להתמקד בבניית הקשר האישי עם המועמד. בשטח, ארגונים שמיישמים כלי AI בתהליכי הגיוס שלהם מדווחים על ירידה ניכרת בזמן הגיוס ועלייה בשיעור ההתאמה.
יותר AI – יותר טאלנטים
זה לא סוד. אחד האתגרים הגדולים בגיוס להייטק הוא התחרות על הטאלנטים. הבינה המלאכותית, בהקשר זה, מסייעת למגייסות להרחיב את מאגר המועמדים שלהן, גם אם הם לא באמת מחפשים עבודה.
מה זה אומר? במקום להשקיע שעות על גבי שעות באיתור של מועמדים, הבינה יכולה לסרוק עשרות מקורות מגוונים כמו פרופילים מקצועיים, פלטפורמות קוד פתוח, אתרי פרויקטים אישיים, רשתות חברתיות ועוד, ובכך לאתר מועמדים פוטנציאליים. ושוב, הניתוח הזה מגדיל את סיכויי ההתאמה. למשל, מועמדים עם ניסיון רלוונטי אך לא ישיר, או כאלה שעדיין לא מחפשים עבודה באופן פעיל אבל עובדים רחוק מהרכבת, ובמקרה, החברה המגייסת פתחה משרד חדש בציר בגין, כל אלה הופכים לפוטנציאל לגיוס, והפוטנציאל הזה הדדי.
קבלת החלטות מבוססת נתונים וגם אינטואיציה
קבלת החלטות בגיוס נשענת לא מעט על תחושת בטן, התרשמות כללית מהריאיון ועל בסיס הניסיון המצטבר של מגייסים. בעידן ה-AI, ניתן לשלב את האינטואיציה יחד עם הטכנולוגיה וליצור תהליך קבלת החלטות איכותי וכמותי גם יחד.
המערכות לומדות מדפוסי גיוס קודמים בארגון, מזהות אילו מועמדים הצליחו להשתלב לאורך זמן, מנתחות פרמטרים של הצלחה ומסייעות לחזות מי צפוי להצליח גם בעתיד. בהחלט לא נתונים שאינטואיציה של מגייס או מגייסת יכולה לכלול, לפחות לא באופן סדור ועקבי.
במובן הזה, הבינה יכולה ליצור קטגוריות חדשות לבחינה וגם להפחית את רעשי הרקע והדעות הקדומות, למשל:
- לזהות תכונות שמשפיעות על הצלחה בתפקידים דומים, כמו יציבות תעסוקתית, תחומי התמחות טכנולוגיים או סגנון עבודה
- לנתח את מסלולי הקריירה של עובדים מוצלחים ולהצליב אותם עם מועמדים חדשים
- להפחית הטיות לא-מודעות ולהתמקד בקריטריונים אובייקטיביים
- לקבל החלטות מושכלות ומבוססות על ראייה מערכתית ולא על התרשמות רגעית או העדפות אישיות
וכוכבית בהקשר זה. אנחנו לא תמימים. כולנו משתדלים, אבל הטיות ודעות קדומות, לעתים, טבועות בנו גם מבלי משים. הסיכון, בהקשר ה-AI, שגם הוא כמערך לומד, עלול לסבול מהטיות ולהגביר תת-ייצוג. למשל, אם בעבר גויסו בעיקר מועמדים מקבוצות מסוימות, האלגוריתם עלול לזהות זאת כתבנית רצויה ולהעדיף מועמדים דומים בעתיד.
כדי להבטיח שמערכות ה-AI תתמוך ביעדי הגיוון, ארגונים צריכים לפעול באופן מודע ולוודא שהנתונים עליהם מתבססת המערכת מייצגים אוכלוסיות מגוונות. לכל הפחות נדרש להגדיר קריטריונים אובייקטיביים לבחינת מועמדים, ולעבור באופן קבוע על תוצאות הסינון כדי לזהות תבניות בעייתיות. הבקרה האנושית היא חלק חשוב בתהליך, עדיין.
פתרונות AI מתקדמים לגיוס עובדי הייטק עם Experis
היתרונות של הבינה המלאכותית ברורים. אבל אנחנו יכולים להגיד שהיא לא מחליפה לגמרי את שיקול הדעת האנושי, בייחוד בתהליכי גיוס והשמה. כמו כל דבר בחיים (כמעט), המודל ההיברידי מתאים גם כאן.
שילוב AI בשלבים שונים בתהליך הגיוס והתאמתו לצרכים של הארגון, הוא צו השעה. היכולת להתייעל ולפנות את המגייסות לאזורים הרכים, אלו שדורשים רגש, אינטואיציה והבנה אנושית בלתי אמצעית, צפויה להגביר את האפקטיביות של כל גיוס והשמה.
ומה איתנו? ב-Experis אנחנו עושים שימוש במערכות AI מתקדמות כדי לאתר במהירות מועמדים איכותיים מעל או מתחת לרדאר, ולייצר התאמה מושלמת בינם לבין הארגון הבא שלהם. המשרות המופיעות בעמוד משרות הייטק שלנו זמינות בזכות המערכות האלה.
מחפשים עבודה? אל תפספסו את ההזדמנות לעלות למגרש של הגדולים. תנו לטכנולוגיה, ולאנשים המעולים שלנו, לעשות את השאר.