Bazı yerler hala işe alıyor. AP Fotoğraf / Lynne Sladky

Milyonlarca Amerikalı işsiz ve iş arıyor. İşe alma devam ediyorancak arzdan çok daha fazla iş talebi var.

Alimleri olarak insan kaynakları ve yönetimYapay zekanın bugünkü gibi sıkı bir işgücü piyasasında avantaja ihtiyaç duyan iş arayanlar için bir nimet olabileceğine inanıyoruz.

Daha ne, Araştırmamız tüm iş bulma ve değiştirme sürecini çok daha az zahmetli, daha etkili ve potansiyel olarak daha kazançlı hale getirebileceğini öne sürüyor.

Bana bir kibrit yap

Son üç yılda yoğun bir şekilde çalışıldı görevi İşe alımda AI. Bu araştırma, adayların işe alım sürecinde yapay zekayı kullanmaya ve geleneksel analog yaklaşımlardan daha uygun bulmaya olumlu bir şekilde eğilimli olduklarını göstermektedir.

Şirketler olmasına rağmen Kullanıyordum İşe alımda AI İş başvurusu yapanlar, birkaç yıldır yapay zekanın arayışlarında onlara yardımcı olacak gücünü keşfetmeye yeni yeni başladılar.

Eski günlerde, orada hangi işlerin olduğunu görmek isteseydiniz, şu şekilde bir iş panosuna gitmeniz gerekirdi. Monster.com, bazı anahtar kelimeler yazın ve ardından kullandığınız anahtar kelimelere bağlı olarak yüzlerce, hatta binlerce açık pozisyonu geri alın. Hepsinin içinden geçmek bir acıydı.

Bugün, yapay zeka ve benzer şirketlerle sekiz misli, Beceri yolları ve kırk, iş arama hakkında daha az ve eşleştirme hakkında daha fazlası. Yetenekleriniz ve tercihleriniz hakkında birkaç soruyu yanıtlar ve LinkedIn veya diğer profiller. Sadece açık işleri değil, aynı zamanda açıkların arkasındaki şirketleri de analiz eden yapay zeka sistemleri - itibar, kültür ve performans gibi şeylere dayanarak - daha sonra iş ve şirket açısından sizin için en uygun olanları gösteren eşleşme raporları üretir.

Tipik olarak, her iş için% 0 ile% 100 arasında bir yüzde olarak ifade edilen genel bir eşleşme puanı vardır. Çoğu durumda, rapor size hangi becerilere veya yeteneklere sahip olmadığınızı veya dahil etmediğinizi ve bunların dahil edilmesinin maç puanınızı ne kadar artıracağını bile söyleyecektir. Amaç, işe alındıktan sonra işe alınmanıza ve işten ve şirketten mutlu olmanıza neden olma olasılığı daha yüksek olan fırsatlara zaman ayırmanıza yardımcı olmaktır.

Kazanan bir CV hazırlamak

Genellikle bir iş aradığınızda aynı anda birçok açık pozisyona ve şirkete başvurursunuz. Bu, iki seçenek anlamına gelir: her birine çoğunlukla genel özgeçmiş göndererek zamandan tasarruf edin, her biri için küçük ayarlamalar yapın veya özgeçmişinizi belirli işlere daha iyi uyacak şekilde ayarlamak ve uyarlamak için zaman ve çaba harcayın.

Bugün, AI araçları özgeçmişinizi ve kapak mektubunuzu sizin için özelleştirmenize yardımcı olabilir. Özgeçmişinize hangi yetenekleri eklemek isteyebileceğinizi söyleyebilir, bu tür eklemelerin işe alınma şansınızı nasıl etkileyeceğini gösterebilir ve hatta özgeçmişinizi belirli bir işe veya şirkete daha iyi uyacak şekilde yeniden yazabilirler. Ayrıca sizi, işi ve şirketi analiz edebilir ve özelleştirilmiş bir kapak mektubu hazırlayabilirler.

Araştırmacılar, insan ve yapay zeka tarafından hazırlanmış kapak mektuplarının kalitesini henüz sistematik olarak incelememiş olsa da, incelediğimiz yapay zeka tarafından oluşturulmuş örnekleri, MBA mezunlarının son 30 yılda kendileri için yazdıklarını gördüklerimizden ayırt etmek zor. profesörler. Pek çok alt düzey iş için, kapak mektupları geçmişin kalıntılarıdır. Ancak daha üst düzey işler için hala bir önemli tarama mekanizması.

Bu kapak mektuplarından biri bir MBA öğrencisi tarafından yazılmıştır. Diğeri ise yapay zeka tarafından oluşturuldu. Hangisinin hangisi olduğunu söyleyebilir misin? Yazar sağladı, 

Bana parayı göster

Tazminat konusundaki müzakereler, iş aramada bir başka çetrefilli meseledir.

Geleneksel olarak, başvuru sahipleri farklı bir bilgi dezavantajı yaşadılar, bu da başkalarının benzer işler için kazandıklarına dayalı olarak hak ettikleri maaş için pazarlık yapmayı zorlaştırıyor. Artık AI destekli raporlar PayScale.com, Salary.com, LinkedIn Maaş ve diğerleri, iş unvanı, eğitim, deneyim, konum ve diğer faktörlere göre özelleştirilmiş maaş ve toplam tazminat raporları sağlar. Veriler, şirket tarafından bildirilen rakamlardan, hükümet istatistiklerinden ve kişi tarafından bildirilen tazminatlardan gelir.

Kendi kendine bildirilen veriler için, en iyi siteler Verilerin geçerliliğini ve doğruluğunu sağlamak için istatistiksel testler yapmak. Bu yalnızca büyük veritabanları ve ciddi sayı hesaplama yetenekleriyle mümkündür. Örneğin PayScale.com, 54 milyondan fazla yanıtlayan var raporlarını güncel tutmak ve veri tabanını büyütmek için veritabanında ve anketlerinde ayda 150,000'den fazla kişi var.

Henüz hiçbir akademisyen bu raporların eski günlere göre daha iyi tazminat paketleriyle sonuçlanıp sonuçlanmadığını test etmemiş olsa da, araştırma uzun zamandır kuruldu genel olarak müzakere yapmanın adaylara daha iyi tazminat teklifleri getirdiği ve bu süreçte daha fazla bilginin daha azından daha iyi olduğu.

İşe alımda artan yapay zeka kullanımı

Bu araçların kullanımı özellikle gençler arasında artmaktadır.

Bir anket 2018'de yaptığımız bulundu 18 ila 36 yaşları arasındaki çalışan işçilerin yarısı, iş arama ve başvuru sürecinde yapay zeka araçlarını kullanma olasılıklarının yüksek olduğunu veya büyük olasılıklarının yüksek olduğunu söyledi. Ankete katılanların% 64'ü yapay zeka destekli araçların daha kullanışlı olduğunu düşünüyor.

İşe alma sürecinde yapay zekanın kullanımına ilişkin araştırmaların çoğu - bizimki de dahil - işe alım ve teknolojinin kullanımına odaklanmıştır. iki katına çıkması bekleniyor önümüzdeki iki yıl içinde. Biz onu bulduk şirketler için geçerlibu yüzden iş adayları için de çok faydalı olabileceği mantıklı görünüyor. Aslında, en az 2 milyar ABD doları tutarında yatırım, iş adaylarına yardımcı olmak için yapay zeka kullanmayı amaçlayan insan kaynakları girişimlerini besliyor. Crunchbase iş verileri.

Bu yapay zeka özellikli araçların gerçekte ne kadar etkili olduğunu belirlemek için daha fazla araştırmaya ihtiyaç duyulurken, koronavirüs nedeniyle işlerini kaybeden Amerikalılar alabilecekleri tüm yardımı kullanabilir.

Yazarlar Hakkında

Küresel Liderlik ve Strateji Yönetim Uygulaması Profesörü Stewart Black, INSEAD ve AUT Business School, Pazarlamada Kıdemli Öğretim Görevlisi Patrick van Esch, Auckland Teknoloji Üniversitesi

Bu makale şu adresten yeniden yayınlandı: Konuşma Creative Commons lisansı altında. Okumak Orijinal makale.