Yapay zekalı işe alım; Hiringcycle.ai
Hemen hemen her yazımda, konuşmamda belirttiğim gibi önümüzdeki bir kaç yıl içinde yaş, unvan, meslek, görev, sorumluluk, sektör, vb. fark etmeksizin herkes ilk önce bakış açısını, sonra da yetkinliklerini, becerilerini çok acilen güncellemek, revize etmek, yükseltmek ve yenilerini eklemek zorunda (up-skilling, re-skilling, cross-skilling).
Kısacası, 4-5 yıl içinde tüm liderler, çalışanlar ve iş hayatına hazırlanan öğrenciler, yeni çağa uyumun gerektirdiklerini ancak ve ancak T-İnsan’laşacakları alana-konuya göre otodidakt yöntemle ve hibrid modda öğrenerek başarabilecekler. İçinden geçmekte olduğumuz dönem çok önemli. Her şey tam bir dönüşüm içinde.
O yüzden bireyler, yeni bir işe girebilse veya aynı şirket, kurum ya da sektörde kalabilse bile işi, görevi, bölümü, iş yapış araçları, yöntemleri, hedef kitlesi, hedef pazarları, vizyonları, stratejileri ve planları mutlaka çok büyük ölçüde değişecek. Belki yaptıkları iş, bölümleri tamamen ortadan kalkacak. O yüzden hiç kimse “aynı yerde kalamayacak”. Bunlara uyum sağlayamayan, adapte olamayanlar da işini kaybedecek veya değiştirecek.
2028’e kadar geçecek süre çok önemli
Tüm bu hareketlilik şirketlerde, özellikle içine girdiğimiz 2024-2028 yılları arasında sürekli bir yeniden değerlendirme (assesment), reorganizasyon, yoğun bir görev değiştirme, yeni dünyanın isterlerine göre yetenekleri cezbetme, işe alma, yerleştirme, tutundurma trafiğine neden olacak.
Ve her şey o kadar farklı, yapay zeka bütün iş süreçlerini öylesine yüksek bir hızda dönüştürme potansiyeline sahip ki klasik işe alım yöntemlerinin, İK ekiplerinin etkili ve verimli olması çok zor. Oysa “yetkin kadrolara, ekiplere sahip olmak ya da olmamak”; kazanan veya kaybeden olmak için rekabette (her zaman önemliydi ama) hiç bu kadar kritik hale gelmemişti. Dolayısı ile buradaki bir zafiyetin maliyeti tahminlerin çok ötesinde sonuçlara yol açacak güçte olacak…
İK ekiplerinin üzerindeki operasyonel yük çok fazla!
Yapılan araştırmalar, İK profesyonellerinin günümüz koşullarında, yukarıda bahsettiğimiz işleri hakkıyla yapabilecek zamanlarının, kendilerini yetiştirecek hallerinin kalmadığını gösteriyor.
Halen İK ekipleri zamanlarının %90'ını operasyonel ve manuel işlerde kullanıyorlar. Öte yandan LinkedIn Surveys ve SHRM verilerine göre yanlış bir işe alımın şirketlere zararı, milyonlarca dolarlarla ifade ediliyor. İşe alım süreçlerinde uzayan zaman ve gecikmeler şirket başarısına doğrudan olumsuz etki ediyor. Yetkin kadro, yetenek eksikliği içeride çalışanları ın iş yükü artırırken iş kalitesi, motivasyon düşüyor, güven azalıyor.
Bu durumda yapay zeka kullanımıyla iş verimliliğinin ve kalitesinin artması için en önce ele alınması gerekenler; İnsan Kaynakları yetkinlik arama, mülakat yapma, seçme, değerlendirme, yerleştirme fonksiyonlarıdır, şirketlerin ilk etapta İK için yapay zeka uygulamalarına geçmesi hayati önemdedir diyebiliriz. Hali hazırda pek çok yapay zeka startup’ı bu konuda önemli çalışmalar yapıyor. Onlardan birini (hiringcycle.ai ) sizin için inceledim. Uygulama yapay zeka tabanlı bir SaaS ürünü. Kurucuları 25 yıllık İK tecrübesine sahip.
Süre kısalıyor, hata azalıyor, gelir ve karlılık artıyor
HiringCycle.ai esas olarak işe alımda geçen süreyi optimize etmeyi ve yanlış işe alımın neden olduğu maliyetlerden kaçınmayı hedefliyor. İşe Alımda Adayları 21. YY yetkinliklerine göre değerlendiriyor. Aynı anda yüzlerce adayla görüşme yapabilirken, tüm adayları "Öğrenme Çevikliği" metodolojisini baz alarak 21. yüzyıl yetkinliklerine göre ve önyargısız bir biçimde yapay zeka ile son derece hızlı, oldukça sade-anlaşılır grafikler eşliğinde değerlendiriyor. Uzun aday listesinden kısa listeye geçiş aşamasını, çarpıcı raporlarıyla günlerden dakikalara indiriyor, subjektif insan gecikme, hata ve yargılarını elimine ediyor.
Bir göz atmanızı öneririm