より良い候補者を採用するための人事部門向けの高度なツール

人工知能により、採用の手間が軽減されます。

求人市場について積極的に関心を持っていないSleuthing応募者から、検索から無意識の偏見を取り除くまで、これらの真新しい人工知能ツールは、人事部門にハイテクアップデートを提供します。

より好奇心旺盛な応募者を受け入れる方法

AI仲人

• 2人の元GoogleテクノロジーエグゼクティブがLeap.aiを構築しました。これは、機械学習を使用して履歴書、個人的な価値、プロジェクトの説明を調べ、受容的な役割に最適な応募者を示すプラットフォームです。人々の飛躍的な前進の70％以上が、インタビューラウンドを超えています。
• Peloton、Netflix、ESPNなどの企業で利用されているVetteryのアルゴリズムは、データベースから数万人の応募者の一致を示しています。機械学習のおかげで、さらに採用担当者がこれとやり取りするほど、独自のAIがよりスマートになり、組織が望んでいることを正確に実現できます。

開口部を公表する

• 数年前、いくつかの求人掲示板でポジションを宣伝することはガイドスローグに変わりました。しかし現在、PandoLogicは予測分析に困難な仕事を実行させます。アルゴリズム数え切れないほどの求人広告と数千のWebサイトに関する10年分の履歴データを利用して、的を絞った取り組みを行います。その後、広告をリアルタイムで監視して、入札と予算のレートを微調整し、アプリケーションとビューを最大化できるようにします。

過去のアプリケーションを確認する

通常、企業はオープニングごとに250の履歴書を受け取ります。そして、そのギグを上陸させない希望に満ちた採用者の多くは、もう1つの役割にとって素晴らしい試合になる可能性があります。

• 4月に、Googleは、中小企業を対象とした独自のHire byGoogle採用プログラムでCandidateDiscoveryと呼ばれる機器のベータテストを開始しました。直感的な検索を利用して過去の履歴書を他の情報とともにスキャンし、以前の応募者が現在の機能のゲームである可能性を評価します。

受動的な申請者を探す

最近のReallyの調査によると、失業率は17年間で最低レベルに近づいていますが、70％以上の労働者が、新しいギグを積極的に探している、またはオープンになっていると述べています。

その呼び出しをフィネス

認定候補者のコールドメッセージングに成功すると、スキルが選択され、多くのアウトリーチが耳が聞こえなくなります。 Textioの世論調査で報告されているように、過去3か月のリクルーターメッセージに反応したのはアメリカ人のわずか5％です。

• Textio Hireの拡張された作成プラットフォームは、先行するメッセージの数万のデータポイント（フレーズや単語は機能し、機能しなかった）を利用して、並べ替え時にリアルタイムのヒントと深紅色のフラグを提供します。 Zillowが機器を分析したとき、企業は、メールの募集による反応率が16％増加したと述べています。
• 機能を果たすのに苦労している人のために、 Talenyaは、LinkedIn、GitHub、Stack Overflow、Diceなどの何万ものサイトを他の人のページに加えて参照して、豊富な候補者プロファイルを構築します。次に、人々のCVとオープンな場所を対比し、ゲームの確率をスコアリングします。
• 誰が仕事の見通しに飛び込む可能性が高いかを知ることは素晴らしいことではないでしょうか？ AIステージのEngageTalentは、業績、従業員の変化、情報データなどの「予測可能なアクセシビリティシグナル」を利用して、受動的な候補者が間もなく履歴書を破棄する可能性を把握します。

大幅に短い時間で採用を行う

チャットボットを利用する

自然言語処理と機械学習を使用して構築されたチャットボットは、候補者が基本的な資格とプログラムの面接のために表示するしつこい質問に答えることができます。

求愛を自動化する

• Myaは、受動的で関心のある候補者とチャットし、応募者追跡システムのダイアログトランスクリプトを表示、認定、送信します。あなたが会議を青信号にする（または彼女が実際に行う）場合、彼女はグループ内のすべての人のために機能する期間を見つけ、すべての楽観的な雇用で組織し、すべての人のカレンダーをアップグレードします。

テキストを介してウー

• IBMのWatsonTechnologyは、TextRecruitのチャットボットであるAriをプッシュします。しかし、人々はまた、スケールで測定し、パーソナライズされたテキストメッセージを送信することができます。すべての応募者の3分の1以上が、12分以上かけてテキストに反応します。

人事アシスタントを取得する

• HiringSolvedのRaiプログラムは、まだベータモードであり、採用担当者を使用して通信するようになりました。そのため、採用スタッフはそれを仕事に使用できます。候補者を見つけ、調査を評価し、メールとやり取りしてアウトリーチを取得します。

ボットを自由にさまよいましょう

• ParadoxのOliviaチャットボットを脇に置いているのは、個人が彼女と対話するために申請者の楽器を維持する必要がないということです。彼らは彼女の態度に疑問を投げかける可能性があります-なぜ私はあなたのビジネスで働く必要がありますか？文化はどのようなものですか？何ですか？休暇の補償範囲？ -Web、セルラー、またはソーシャルチャネルを介して。

専門家を見つけるためのはるかに良い方法

最高のパフォーマンスを発揮するクローンを作成してみてください

• Pymetricsは、一連の神経科学の一致を介して最高の労働者を導き、リスクテイク、集中、公平性などの特性を評価します。その後、応募者はペースを調整されます。アルゴリズムは、その特性が高いチームメンバーの特性とどの程度一致しているかをスコアリングします。テスラ、ユニリーバ、LinkedInは、このゲーム化されたAIプラットフォームに飛びつきました。

未来の日を予測する

• 追加の基本ツールが再起動をスキャンする場合があります。ただし、 2月にベータ版から移行したUncommonには、予測コンポーネントが含まれています。候補者の過去の専門知識とともに、名前、年齢、大学を編集して、AIプラットフォームがプロファイルを生成します。それは、履歴書に特定の能力が組み込まれていない場合でも、個人が仕事の要求をどれだけうまく満たすか、超えるかを示します。珍しいものを立ち上げる前に、グループは600万のプロジェクトの説明とともに5000万以上の履歴書でステージを訓練しました。その後、Amazon、Lyft、Etsyなどの企業に乗ってもらいました。人間がシステムの選択を調べたとき、彼らは瞬間の98パーセントで一致していました。

あなた自身の偏見の目隠しを入れてください

多くの採用マネージャーは、デフォルトでIvy Leaguersを使用するか、ビジネスの時代や文化的構成に類似していない機能を持つ人々を排除します。信じられないほどのアートを、あなたのように見えないという理由だけでテーブルに置いたままにしないでください。

• AirbnbとTwitterは、とりわけ、Blendoorを分析しました。これは、使用している候補者追跡システムから候補者情報を取得し、タイトル、写真、日付などの情報を削除します。これは、人種、年齢、性別などの詳細の外側をストリップします。
• 女性の声や外国語のアクセントでさえ、あなたの採用決定に影響を与えることができますか？おそらく、厳密な模擬面接に合格した技術志願者のために音声マスキングツールを使用して面接を実施するInterviewing.ioではありません。 Twitch、Lyft、およびAsanaは古代の抱擁者です。

彼らの発言点ではなく、彼らの能力を調べてください

• 基礎から上級までの数万の演習のFilteredのデータベースを使用して、（コードの記述方法がわからない場合でも）スケジュール面接を設定できます。
• GapJumpersは、「fire」や「team player」などの抽象的なフィラーから職務記述書を導き、4,000を超える能力の課題から撤退して、候補者の客観的な評価を生成します。 「これは、採用マネージャーが個人を見るまで口径を見るので、品質の基準を下げるかもしれないという不安から起こります」とCEOのKedarIyerは述べています。