人工智能将减少招聘的麻烦。
从不积极寻找工作市场的求职者到消除搜索中的无意识偏见，这些全新的人工智能工具将为您的人力资源部门提供高科技的更新。
如何接收更多好奇的申请人
AI媒人
- 两名前Google技术主管构建了Leap.ai，该平台使用机器学习来检查简历，个人价值和项目描述，以指示具有完美作用的应聘者。超过70％的人的飞跃位置使其超出了面试轮次。
- 佩洛顿（Peloton），奈飞（ Netflix）和ESPN等公司使用的维特里算法（Vettery Algorithms）表示数据库中有成千上万的申请人匹配。得益于机器学习，招聘主管与之进行的进一步互动，使自己的AI变得更聪明，它可以准确地满足您组织的需求。
公开开口
- 几年前，在几个工作板上刊登职位的广告变成了指导口号。但是现在，PandoLogic使预测分析执行起来很困难：算法利用无数的招聘广告和数千个网站上十年的历史数据来进行有针对性的工作。随后，它可以实时监视广告以调整出价和预算率，从而能够最大化应用程序和观看次数。
回顾过去的申请
通常，公司每个职位空缺都会得到250张简历，而很多没有希望获得这份工作的有希望的员工可能会再担任一个职位。
- 早在4月，Google就开始针对自己的Google招聘计划，对面向中小型公司的名为Candidate Discovery的工具进行Beta测试。它利用直观的搜索来扫描过去的简历以及其他信息，以评估以前的申请人可能是当前功能的游戏。
寻找被动的申请人
一项真正的调查显示，失业率接近17年来的最低水平，但超过70％的工人表示，他们正在积极寻找或愿意参加一些新工作。
欺骗那个电话
成功地对合格的候选人进行冷话选择了一项技能，许多外展活动充耳不闻。根据Textio民意调查，在过去3个月中，只有5％的美国人对某些招聘信息产生了反应。
- Textio Hire的增强型合成平台利用了先前消息上的成千上万个数据点-短语和单词有效，而没有-在您进行排序时提供了实时提示和深红色标记。当Zillow分析了该工具后，该企业表示由于招聘邮件增加了16％，因此反应率很高。
- 对于那些努力执行某项功能的人，除了其他人页面之外，Talenya还引用了成千上万个站点，例如LinkedIn，GitHub，Stack Overflow和Dice，以构建丰富的候选人资料。然后将人们的简历与空旷的地方进行对比-并对游戏的可能性进行评分。
- 知道谁有可能跳入工作前景难道不是很好吗？ AI阶段Engage Talent利用诸如业务绩效，员工变更和信息数据之类的“可预测性可访问性信号”来确定被动候选人可能很快就dust污简历的可能性。
大大减少招聘时间
利用聊天机器人
通过自然语言处理和机器学习构建，聊天机器人也可以回答候选人针对基本资格和计划面试展示的坚持性问题。
自动求爱
- Mya与被动和感兴趣的候选人聊天，然后显示，限定资格，并发送申请人成绩单系统的对话记录。如果您批准了一次会议（或者她确实参加了），她将为团队中的每个人找到一个可以运作的时期，与所有乐观的员工一起组织会议，并升级每个人的日历。
透过文字求爱
- IBM的Watson Technology推出了TextRecruit的聊天机器人Ari。但是人们也可以进行衡量，并按比例发送个性化文本消息。超过三分之一的申请人在12分钟内对文本做出了反应。
获取人力资源助理
- HiringSolved的Rai程序仍处于beta模式，现在可以与招聘人员进行交流，因此您的招聘人员可以将其用于工作-查找候选人，评估研究并与您的电子邮件进行联系以进行宣传。
让您的机器人自由漫步
- 使Paradox的Olivia聊天机器人搁置一旁的是，个人无需维护申请人的工具即可与她互动。他们可能会大声质疑她的举止-我为什么要在您的公司工作？文化是什么样的？是什么？假期覆盖率？ -通过网络，蜂窝或社会渠道。
寻找专家的更好方法
尝试并尝试克隆表现最佳的人
- Pymetrics通过一串神经科学比赛带领您最好的工人进行评估性状（例如冒险，专心和公平），然后按部就班地安置申请人。算法对他们的特质与高级团队成员的特质紧密程度进行评分。特斯拉（Tesla），联合利华（Unilever）和领英（LinkedIn）都已经借助这个游戏化的AI平台而跃升。
预测未来的一天
- 其他基本工具可能会扫描重新启动。但是，从2月份开始测试版的Uncommon包括一个预测性组成部分：借助候选人过去的专业知识-加上编辑的姓名，年龄和大学，AI平台会生成个人资料。它确定了个人将完成或超过工作要求的能力，即使他们的简历没有具备给定的能力也是如此。在启动“反常”活动之前，该小组对超过5,000万张简历以及600万个项目说明进行了培训。随后，它让亚马逊，Lyft和Etsy等公司兜风。当人们检查系统的选择时，他们在98％的时间内达成了一致。
摆上自己的偏见盲人
许多招聘经理默认为常春藤联盟成员或淘汰具有与业务时代或企业文化特征不相似的功能的人员。不要仅仅因为它们看起来不像您而在桌子上留下令人难以置信的艺术品。
- Airbnb和Twitter等机构分析了Blendoor，该公司从您使用的任何候选人跟踪系统中捕获候选人信息，然后消除诸如标题，照片和日期之类的信息。这会剥夺外部细节，例如种族，年龄和性别。
- 女性的声音甚至外国口音会影响您的招聘决定吗？也许不是通过Interviewing.io进行的，该会议使用语音掩盖工具为通过严格的模拟面试的技术申请人进行面试。 Twitch，Lyft和Asana是古老的拥护者。
检查他们的能力，而不是他们的口语
- 您可以使用Filtered的成千上万次练习的数据库来设置计划面试（即使您不了解如何编写代码），范围从基础到高级。
- GapJumpers从抽象的Filler（例如“ fire”和“ team player”）中引导工作描述，并为候选人提供客观的评估，从而避免了4,000项以上的能力挑战。首席执行官Kedar Iyer表示：“这是因为招聘经理可能会降低质量标准，因为他们看到了才干直到看到了个人，这是焦虑症。”