عادة ما يحصل أي شخص يبحث عن وظيفة جديدة على معلومات من مواقع الشركات على الإنترنت أو عبر بوابات الوظائف. لكن بمساعدة الذكاء الاصطناعي ، يجب أن تكون مسألة وقت فقط قبل أن يجد الباحثون عن عمل والباحثون عن الموظفين بعضهم البعض بسرعة أكبر بفضل أدوات المطابقة الجديدة.
العديد من الخيارات عند البحث عن عمل
عند البحث عن وظيفة ، من الشائع أن تسأل ، أو تقرأ إعلانات الوظائف ، أو تسأل دائرة معارفك الخاصة ، أو تبحث على محرك البحث Google أو بوابات الوظائف. تستخدم أدوات المطابقة الأولى الآن الذكاء الاصطناعي للعثور بسرعة على الموظفين أو الوظائف المناسبة لمقدمي التوظيف والمتقدمين المحتملين.
ومع ذلك ، فقد أظهرت التجربة أن الأمر يستغرق بعض الوقت قبل شغل الوظيفة فعليا. وفقا لتحقيقات شركة التوظيف Workwise ، استغرق البحث عن الموظف المناسب في عام 2020 ما مجموعه 78 يوما. لكن منذ ذلك الحين ، تفاقم النقص في العمال المهرة إلى درجة أنه من المحتمل أن يستغرق الأمر وقتا أطول اليوم للعثور على الأشخاص المناسبين.
النجاحات الأولى
يسيطر المزيد من شركات التكنولوجيا على هذه الفجوة في التوظيف بشكل متزايد ، والتي تستخدم التطبيقات وغيرها من الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي بحيث يمكن لأصحاب العمل والباحثين عن العمل المحتملين العثور على بعضهم بسهولة.
وخير مثال على ذلك شركة التكنولوجيا Empion ، التي صممت خوارزمية للتعلم الذاتي بحيث يتطابق أصحاب العمل والباحثون عن العمل. وفقا للشركة ، يستغرق التوظيف بموجب هذا النظام 27 يوما فقط. وفقا لمعلوماتها الخاصة ، قدمت Empion المرشحين الأوائل في غضون 48 ساعة.
الأسئلة الفردية
تم إطلاق الشركة في عام 2021 ، وتستخدم الشركة مستشارا آليا يعمل عن طريق الذكاء الاصطناعي. ويمكن للمتقدمين المحتملين استخدام هذا المرشد مع الإعدادات الفردية.
لتحقيق هذا الغرض ، يقوم النظام بإنشاء أسئلة فردية من خلال الدردشات ويأخذ في الاعتبار أيضا مدى انتباه الشخص. يلاحظ المستشار الآلي مدى سرعة وشغف العملاء المحتملين في الإجابة على الأسئلة. لهذا السبب ، يطرح النظام فقط العديد من الأسئلة المطلوبة لإنشاء ملف تعريف لكل فرد.
الحاجة المستمرة للتحسين
تقوم الخوارزمية بتعيين الشركات إلى ما يسمى بنمط الثقافة من أجل الجمع بين المرشحين المناسبين. وفقا للمعلومات الحالية ، فإن معدل نجاح Empion أعلى بثلاث مرات من معدل بوابات الوظائف الكلاسيكية عبر الإنترنت. ومع ذلك ، سيستمر العمل في المستقبل لتحسين توليد الأسئلة بشكل كبير.
ربما يكون التحدي الأكبر للذكاء الاصطناعي هو تحقيق درجة عالية من الفردية ، كما هو شائع ، على سبيل المثال ، من خلال التوظيف الشخصي من قبل الباحثين عن الكفاءات. بعد كل شيء ، لدى المتقدمين والشركات مجموعة واسعة من الأفكار والمتطلبات الفردية التي يجب أخذها في الاعتبار عند البحث عن وظيفة افتراضية. في هذه الحالة ، فإن الأدوات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي مطلوبة لمعالجة المعلومات المقابلة بشكل مناسب.
الوساطات المحايدة
هذه المتطلبات معقدة للغاية ، حيث أن العديد من الباحثين عن عمل مهتمون بقطاعات مختلفة. ومما زاد الأمر تعقيدا ، أن بعض الخوارزميات تتبنى أنماط التفكير البشري.
نتيجة لذلك ، غالبا ما ينتهي الأمر بالنساء في شكل من أشكال التمييز ، أو في مجالات الدراسة التي يهيمن عليها الذكور مثل الهندسة. لذلك يجب أن تكون منصات المطابقة موجهة بشكل أكبر نحو التصرف بشكل محايد في المستقبل.
طرق جديدة لبوابات البحث عن عمل
لا تزال بوابات البحث عن الوظائف الأكبر حجما مثل إنديد أو ستيبستون تحتوي على بيانات أكثر بكثير من أدوات المطابقة الأصغر. تم تسجيل أكثر من 500 شركة الآن في Empion. ومع ذلك ، فإن 150.000 شركة مسجلة في Stepstone (شركة ألمانية للبحث عن وظائف) . بالإضافة إلى ذلك ، فإن مجالس العمل التقليدية تدرك جيدا إمكانات الذكاء الاصطناعي عند البحث عن وظيفة.
لهذا السبب أعلنت Stepstone بالفعل عن تعاونها مع شركة أمريكية ناشئة من أجل استخدام الدردشات المدعومة من AI في المستقبل. بالفعل يستخدم الذكاء الاصطناعي في الخلفية للعثور على إعلانات الوظائف المناسبة للمستخدمين. لا تزال بوابات المطابقة القائمة على الذكاء الاصطناعي في بدايتها. ومع ذلك ، تظهر بالفعل كفاءة واضحة.
