Le statistiche attuali mostrano che la maggior parte delle aziende incorpora già l’IA nella propria strategia di reclutamento in una forma o nell’altra, con il numero in rapida crescita ogni anno, ma quanto comprendiamo davvero i processi coinvolti ? Mentre può accelerare le assunzioni, cosa possono fare le aziende per garantire che questi strumenti di automazione del reclutamento siano incorporati e utilizzati nel miglior modo possibile?
In questo articolo, esaminiamo due dei più grandi modi per incorporare l’automazione del reclutamento in una strategia di assunzione e processi di assunzione e confrontare i pro e i contro di questi approcci. Infine, ti daremo alcuni suggerimenti principali da parte di uno dei nostri esperti di reclutamento per migliorare la tua assunzione utilizzando la tecnologia e come mantenere l'”umano” nel tuo dipartimento delle risorse umane anche quando si utilizza l’intelligenza artificiale o i dati per aumentare la tua efficienza.
Comprendere l’automazione di reclutamento con l’IA e il reclutamento basato sui big data
Il reclutamento di automazione e il reclutamento dei dati sono due concetti correlati nell’acquisizione e nel reclutamento di talenti.
Automazione del reclutamento
Questo è l’uso di tecnologia e software per automatizzare vari aspetti del processo di reclutamento. Può tradizionalmente comportare l’utilizzo di più strumenti e sistemi per semplificare e ottimizzare le attività di reclutamento, aumentare l’efficienza, risparmiare tempo e ridurre lo sforzo manuale. Tuttavia, alcune aziende ora offrono sistemi HR che integrano ogni fase del processo di reclutamento in un’unica piattaforma.
Alcuni esempi comuni di automazione del reclutamento includono annunci di lavoro automatizzati, screening di curriculum utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale, risposte automatizzate e pianificazione assistita da AI.
L’automazione del reclutamento può aiutare i professionisti delle risorse umane e i reclutatori a concentrarsi su attività più strategiche e di alto valore, come l’impegno dei candidati, la costruzione di relazioni e la valutazione della misura culturale. Automando attività ripetitive e amministrative, è possibile migliorare la velocità e l’efficacia complessive del reclutamento.
Reclutamento basato sui dati
Ciò comporta l’utilizzo di dati e analisi per guidare le decisioni nel processo di reclutamento. Sottolinea la raccolta, l’analisi e l’interpretazione di dati rilevanti per prendere decisioni informate sui candidati. Si basa sulla raccolta di dati da varie fonti, come i sistemi di tracciamento dei candidati, le valutazioni dei candidati, i profili dei social media e le metriche delle prestazioni.
Il reclutamento basato sui dati ti consente di ottenere preziose informazioni sui processi e sui risultati di reclutamento e analizzando i dati risultanti, i reclutatori possono identificare tendenze, modelli e correlazioni. Questi modelli possono aiutare a ottimizzare le tue strategie di reclutamento successive, migliorare la qualità dei candidati e migliorare gli sforzi complessivi di acquisizione dei talenti.
Nel complesso, l’automazione del reclutamento e il reclutamento basato sui dati possono essere approcci complementari che semplificano e ottimizzano il processo di reclutamento attraverso la tecnologia. Combinando questi approcci, è possibile rendere gli sforzi di reclutamento più efficienti, efficaci e informati sui dati.
AI in Reclutamento: I Pro e i Contro di un Sidro Automatizzati di Tracciamento del Applicante (ATS)
Assumere e tracciare i candidati è più complesso che mai, grazie alla portata globale delle piattaforme di reclutamento. I responsabili delle assunzioni e i reclutatori devono spesso ora valutare centinaia di candidati provenienti da tutto il mondo per trovare il proverbiale ago in un pagliaio.
Quindi, per un processo più rapido, i reclutatori e i responsabili delle assunzioni possono ora rivolgersi al software di automazione e agli strumenti digitali, tra cui Applicant Tracking Systems (ATS), per migliorare quasi ogni aspetto del processo di reclutamento.
ATS è qualsiasi software che scansiona e valuta automaticamente il curriculum durante le fasi iniziali del processo di assunzione. Sempre di più, questo significa utilizzare sistemi con elementi di automazione del reclutamento per aiutare con il processo di archiviazione e ordinamento. Questo tipo di sistema quantifica quantità di massa di dati e consente di rimuovere rapidamente candidati non qualificati o non realistici.
I pro dell’utilizzo dell’IA attraverso un ATS
Il software ATS ti consente di automatizzare varie attività del processo di assunzione che possono farti risparmiare molto tempo e liberare il personale di reclutamento per altre attività di alto valore. Pubblicando su più bacheche di lavoro, monitorando le applicazioni candidate e automatizzando la configurazione e il feedback delle interviste, puoi aumentare la velocità e la qualità di screening complessive attraverso la standardizzazione.
Secondo il team di reclutamento di INS Global, semplicemente organizzare interviste può essere una delle parti più lunghe del processo. Tuttavia, con anche un piccolo elemento di automazione del reclutamento, questo può essere significativamente ridotto.
Un ATS può anche monitorare le prestazioni del team di reclutamento attraverso le metriche di reclutamento. Questo ti aiuta a ottimizzare il processo di reclutamento a lungo termine. Una parte essenziale di questo può essere l’utilizzo di un ATS per misurare l’efficienza di diversi consigli di lavoro nella fornitura di candidati idonei. Con alcune bacheche di lavoro, comprese costose opzioni di pubblicazione a pagamento, sapere che stai ottenendo il valore dei tuoi soldi è essenziale.
Non solo un ATS crea flussi di lavoro più efficienti, ma può anche migliorare la qualità dei candidati selezionati. In primo luogo, puoi gettare una rete più ampia pubblicando su bacheche di lavoro con messaggi standardizzati per attirare più candidati. In secondo luogo, il filtraggio automatico evidenzia i candidati che spuntano più caselle. Infine, raccogli informazioni più approfondite che possono essere adattate alle tue esigenze specifiche, in modo che i tuoi reclutatori prendano una decisione ben informata.
I migliori candidati sul mercato probabilmente si trovano con molte opportunità, ed è molto probabile che i reclutatori li stiano già raggiungendo. Se hai un processo di assunzione semplificato che utilizza l’automazione del reclutamento per accelerare i passaggi ripetitivi, un candidato è più probabile che attenerti attraverso di esso. Se il processo di assunzione è lungo e complicato, potrebbero passare al prossimo potenziale datore di lavoro.
In definitiva, l’intero processo è rafforzato e migliorato da una fase iniziale.
I Contro dell’utilizzo dell’IA per gestire un ATS
Mentre potrebbe sembrare che un ATS basato sull’intelligenza artificiale possa ridurre i pregiudizi, in effetti, anche il contrario è possibile. Utilizzando la combinazione errata di parole chiave o consentendo ai programmi di intelligenza artificiale di apprendere utilizzando set di dati difettosi, gli algoritmi possono favorire determinati candidati sopra altri in base a criteri discriminatori.
Devi stare attento quando si impostano i filtri software di automazione del reclutamento per riconoscere le parole chiave comuni intorno a ruoli e responsabilità. Anche piccoli errori qui potrebbero significare che si finisce per filtrare buoni candidati con esperienza atipica o prive di specifiche variazioni di parole chiave. Un’attenta considerazione dei tuoi filtri ti assicura di non rimuovere inconsapevolmente buoni candidati.
Infine, quando si automatizzano le risposte ai candidati, i messaggi possono sentirsi meno personalizzati e possono venire fuori come robotici. Può richiedere tempo per trovare un buon modello di comunicazione che può essere inviato in massa ma sentirsi personalizzato.
Big Data in Applicant Tracking Systems (ATS): i pro e i Contro dei Big Data nella gestione ATS
Il reclutamento basato sui dati è qualsiasi strategia di assunzione che utilizza fonti di dati per aiutare a trovare un candidato qualificato. I metodi di assunzione tradizionali possono fare molto affidamento sull’intuizione e sui sentimenti istintivi quando si seleziona una persona per un ruolo. Tuttavia, il reclutamento di automazione con analisi basate sui dati significa che gran parte delle congetture viene rimossa in quanto i reclutatori possono utilizzare i dati per aiutare a prendere decisioni di assunzione efficaci.
Se fatto in modo coerente e metodico, l’analisi dei dati nel reclutamento può aiutare a risolvere i candidati migliori e migliorare i piani di assunzione per un’azienda a lungo termine.
I pro dei Big Data in ATS
Con un processo di reclutamento che ordina manualmente i curriculum e tiene interviste apparentemente infinite, molte decisioni di assunzione si basano su concetti soggettivi o pregiudizi interni. Inoltre, molte persone metteranno i loro volti migliori semplicemente per ricevere un’offerta, rendendo difficili le decisioni oggettive. L’automazione del reclutamento basata sui dati riduce al minimo le decisioni di assunzione rischiose basate principalmente sul fattore di simpatia del candidato e sposta le decisioni di assunzione in base alle esigenze dell’azienda.
Quando la tua azienda ha bisogno di ricoprire un ruolo, l’obiettivo ovvio è quello di trovare il miglior candidato per aumentare le prestazioni a breve e lungo termine della tua azienda. I metodi di assunzione tradizionali possono renderlo più difficile perché è difficile valutare quanto bene una persona si svolga una volta nel ruolo.
Il reclutamento basato sui dati considera l’esperienza di un candidato più a lungo termine, quindi hai maggiori possibilità di fare una scelta più analitica e approfondita. Inoltre, crea pipeline di dati nel tempo, migliorando le tue scelte in futuro.
Semplificare il processo di assunzione rimuovendo passaggi non necessari può portare a un processo di assunzione molto più conveniente tagliando i tempi e sosticoltando rapidamente i candidati meglio qualificati dal pool.
I Coni dei Big Data in ATS
La maggior parte degli ATS offre la stessa esperienza di candidatura: compila un modulo, allega un curriculum, allega una lettera di presentazione e aspetta. Nella maggior parte dei casi, questo è l’unico punto di contatto che il richiedente abbia mai con un’organizzazione, poiché raramente vi è alcun feedback e la domanda può semplicemente terminare senza notifica.
Comprensibilmente, la maggior parte dei datori di lavoro non ha il tempo di dare ai candidati un feedback specifico. Tuttavia, la creazione di un’immagine aziendale negativa è facile se il processo di applicazione non si sente umano. Mentre questo può essere detto sia dell’intelligenza artificiale che di un processo di reclutamento basato sui dati, troppa dipendenza dall’analisi dei big data può rapidamente farti trascurare qualcuno in base ai punti dati quando la loro esperienza umana è importante.
Un grande svantaggio dei big data è che la maggior parte degli ATS inizia cercando di trasformare le persone in numeri. Potrebbero essere cose come la data in cui si applicavano, il numero di risposte al knock-out fallinti o l’ID del lavoro.
Un team di assunzione ordina quindi questi punti dati e può aggiungere note. Il problema è che questo può ancora lasciare la decisione finale a una combinazione di fortuna e istinto.
Anche se il tuo team di assunzione ha esaminato correttamente tutti i curriculum in dettaglio in questa fase del processo di candidatura, potrebbero comunque fraintendere il pool di candidati (o il mercato se stai cercando all’estero) abbastanza bene da prendere buone decisioni. Possono mancare di informazioni di base sulle altre “dimensioni” dei candidati, come la personalità, la preferenza culturale e l’attitudine alle competenze richieste nel ruolo.
AI vs. Big Data nella recruiting Automation
| Aspetti | AI in ATS | I Big Data in ATS |
| Elaborazione dei dati | Punti positivi: | Punti positivi: |
| 1. Abbinare ai candidati efficienti | 1. Approfondimenti completi dei candidati | |
| 2. Screening di ripresa più veloce | 2. Miglioramento delle capacità di ricerca dei candidati | |
| – 3. Programmazione automatizzata di interviste | – 3. Identificare i modelli e le tendenze di assunzione | |
| – 4. Riduce il pregiudizio umano nel processo decisionale | – 4. Una migliore analisi predittiva | |
| Contro: | Contro: | |
| 1. Possibili pregiudizi negli algoritmi di intelligenza artificiale | 1. I problemi di privacy con la raccolta di dati di grandi dimensioni | |
| 2. Difficoltà nello spiegare le decisioni di IA | 2. Problemi di qualità dei dati nel tempo | |
| Esperienza dei candidati | Punti positivi: | Punti positivi: |
| 1. Comunicazione personalizzata | 1. Raccomandazioni su misura | |
| 2. Tempi di risposta rapidi | 2. Miglioramento del coinvolgimento dei candidati | |
| – 3. Aggiornamenti di stato automatizzati | – 3. Processi di applicazione semplificati | |
| Contro: | Contro: | |
| 1. Mancanza di contatto umano nelle interazioni | 1. Potenziale per le interazioni impersonali | |
| 2. Glitch o errori tecnici | 2. Sovraspresagliamento sugli algoritmi | |
| I costi | Punti positivi: | Punti positivi: |
| 1. Risparmi sui costi a lungo termine | 1. Utilizzo efficiente delle risorse | |
| 2. Riduce il tempo manuale del personale HR | 2. Potenziale riduzione dei costi attraverso l’ottimizzazione | |
| Contro: | Contro: | |
| 1. Alto investimento iniziale | 1. Costizioni e manutenzione | |
| 2. Costitivi per addestrare e riqualificare i modelli AI | 2. Spese associate alla gestione dei dati |
3 modi per integrare meglio l’automazione del reclutamento nel processo di reclutamento globale: consulenza da parte di un esperto di reclutamento globale INS
I questionari standard
Dal momento in cui i candidati si candidano, possono essere invitati a rispondere a 8-10 domande che aiutano il tuo team a filtrarle. Un breve e semplice questionario all’inizio del processo può essere il modo migliore per ordinare i candidati in base alle tue esigenze rapidamente.
Automatizzando il sistema, puoi anche contattare automaticamente i candidati inadatti per fornire un feedback rapido e richiedere il loro permesso di mantenere i loro dettagli registrati per opportunità future.
Usa i chatbot per il contatto coerente dei candidati
I chatbot possono essere integrati nella tua strategia di reclutamento globale per fornire un coinvolgimento immediato con i candidati, rispondere alle domande frequenti e raccogliere informazioni di base. I chatbot consentono anche la disponibilità 24 ore su 24, assicurando che i candidati ricevano risposte e assistenza tempestive, indipendentemente dai fusi orari. Utilizzando i chatbot, è possibile fornire ai candidati un’esperienza senza soluzione di continuità ed efficiente e garantire una comunicazione coerente durante tutto il processo.
Lavorare con i vostri reclutatori per personalizzare gli strumenti di automazione del reclutamento secondo le vostre esigenze specifiche
Personalizza gli algoritmi, i modelli e le funzionalità per soddisfare le esigenze specifiche della tua strategia di reclutamento globale. Questa personalizzazione ti consente di adattare gli strumenti di intelligenza artificiale alla tua cultura organizzativa, al settore e ai profili dei candidati.
L’utilizzo di modelli di archiviazione dei modelli come moduli di raccolta o valutazioni tecniche per posizione per organizzare le informazioni dei candidati consente di archiviare e utilizzare rapidamente le informazioni durante il processo di reclutamento e come parte di un buon pool di talenti.
Anche se i questionari o i modelli non vengono inviati automaticamente, possono aiutare il tuo team a risparmiare tempo. Ogni documento può essere integrato nell’ATS finché i parametri sono impostati in anticipo.
I migliori strumenti di reclutamento dei dati e dell’intelligenza artificiale in questo momento
Queste piattaforme di automazione del reclutamento utilizzano l’intelligenza artificiale per aiutarti a trovare e qualificare i candidati in base a competenze, esperienze e altri fattori. Lo strumento giusto può esaminare i candidati, valutarli in base alle loro competenze, personalità e altri fattori e aiutarti a prendere decisioni più informate.
Il reclutamento di Zoho
Questo sistema di tracciamento dei candidati basato su cloud fornisce alle aziende soluzioni complete di automazione del reclutamento. Il suo software di automazione del reclutamento AI utilizza anche .
Il TurboHire
È una piattaforma di reclutamento intelligente basata sull’elaborazione dei dati profonda in grado di creare interviste personalizzate, raccomandazioni di assegnazione dei test automatizzati, valutazioni Chabot e classifiche dei candidati.
Il toptal
Questa piattaforma contiene dati su professionisti specializzati in machine learning, sviluppo end-to-end, blockchain, design, AI, gestione finanziaria e di progetto di tutto il mondo che le aziende possono assumere in un massimo di tre settimane.
Perché l’approccio tecnologico guidato da tecnologia di INS Global può aumentare la tua strategia di attribuzione globale
Il reclutamento internazionale è difficile per le aziende di tutte le forme e dimensioni. Ci vuole molto tempo e fondi, risorse che potrebbero non essere sempre disponibili. Per assicurarti di assumere le migliori persone locali nel tuo mercato di riferimento, pur mantenendo una rigorosa conformità normativa, devi pensare fuori dagli schemi.
Come per tutto ciò che utilizza l’intelligenza artificiale, anche l’integrazione di automazione di reclutamento sarà migliore di una sostituzione totale dell’elemento umano. Trovare il modo giusto per integrare strumenti e approcci di automazione del reclutamento significa avere le giuste competenze ed esperienze e INS Global può aiutarti.
INS Global fornisce soluzioni di outsourcing di reclutamento leader del mercato per soddisfare tutte le tue esigenze, in modo da ricevere sempre i migliori servizi di reclutamento, garantendo nel contempo che il tuo reclutamento sia conforme alle esigenze normative locali.
Aiutiamo le aziende a raggiungere i loro obiettivi di reclutamento ed espansione in oltre 100 paesi in tutto il mondo e offrire esperienza e conoscenze specialistiche in ogni fase, dalla scrittura di una descrizione del lavoro all’onboarding e oltre.
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