基于人工智能的自动化工具可以收集和处理候选人数据，以加快和简化候选人的采购、筛选、多样性和其他人力资源职能。随着辞职浪潮丝毫没有减弱的迹象，招聘人员正在寻求一切可能的帮助，以补充合格人才。人力资源管理市场（包括人才获取软件和服务）目前价值近200亿美元。在招聘和人力资源运营的持续数字化和自动化的支持下，预计到2028年，它的年增长率将超过12%。在世界各地，企业都在强调创造和留住最优秀、最聪明和最多样化的员工队伍。可以预期，人工智能、机器学习和预测建模的进步正在为企业以及中小企业提供前所未有的自动化招聘机会，即使它们正在应对行业的根本变化。涉及远程和混合工作的工作场所实践。事实上，在一项研究中接受调查的五分之四的招聘人员认为，如果他们能够完全自动化招聘候选人的过程，他们的工作效率会更高。他们一致认为，拥有更多数据将有助于他们确定候选人资格、评估候选人库、改善外联和改善招聘工作流程。尽管如此，仍有42%的招聘人员没有数据或时间来实施或深入分析，更不用说将数据转化为洞察力了。什么是招聘自动化，它有什么帮助？人力资源或人员管理作为一项职能始于招聘。每天，一个空缺的职位空缺都会以公司的底线和生产力为代价。基于人工智能的智能工具可以收集有关候选人的相关数据，将其提供给招聘人员，然后对其进行准确处理，以加速和简化多个子流程，包括候选人寻找、筛选、多元化和包容性、面试和申请人跟踪。“为每个董事会成员整理数百份简历并发布职位描述的日子已经结束，”Joonko的首席执行官IlitRaz说，Joonko是一家人才供应解决方案提供商，用于展示来自代表的代表。来自性弱势背景的候选人。“如果没有某种形式的自动化或人力资源技术，你总是会比竞争对手落后一步，尤其是在招聘方面，”他说。招聘自动化是一种可以作为软件即服务(SaaS)应用程序交付的技术，并且越来越多地由人工智能提供支持，企业可以使用它来管理员工队伍的各个方面。其核心目标包括：自动化招聘任务和工作流程以降低每次招聘的成本。提高HR员工和招聘人员的工作效率。更快地填补空缺职位。招聘无偏见。改善组织的整体人才概况。典型的基于人工智能的招聘自动化技术如何帮助招聘人员实现这些目标？以下是它可以发挥关键作用的不同功能：招聘广告：招聘软件可以在招聘平台和其他网站上自动购买广告。它利用程序化广告和品牌内容在目标候选人经常访问的特定行业网站上发布招聘信息。它还可以帮助招聘人员优化招聘广告预算并降低招聘成本。应用程序跟踪系统(ATS)：ATS是一种软件，可自动执行企业的完整招聘和雇用周期。它提供了一个集中位置来管理职位发布、对简历进行分类、筛选应用程序并确定空缺职位的最佳人选。这样，人力资源经理可以保持井井有条，并可以轻松访问候选人在招聘过程中所处位置的详细信息。简历筛选：人工筛选简历是招聘中最耗时的部分之一。基于人工智能的软件从列表中“学习和理解”工作要求，并根据候选人使用的关键字、术语和短语过滤简历。资格预审候选人：智能算法可以通过评估他们的技能、经验和其他特征，与之前的招聘人员和已发布的工作角色进行比较，从而确定可能的候选人。他们还可以在招聘过程中推动候选人前进时对这些候选人进行排名或评分。基于人工智能的聊天机器人可以收集基本信息，并通过发起与求职者的对话来了解更多关于求职者的信息。这些算法还可以扫描他们的LinkedIn、Twitter、Facebook和其他社交资料，以及他们活跃的行业特定平台（例如针对开发人员的StackOverflow），以更好地了解他们的个性、知识、能力和倾向.招聘自动化何时会出错？尽管招聘自动化软件取得了进步，但它并不是应对招聘挑战的灵丹妙药。没有任何技术可以处理繁琐的招聘流程。数据过载是一个关键问题。如今，招聘人员拥有如此多的数据（关于候选人和工作角色），以至于他们既没有时间也没有技能来分析这些数据并做出正确的决定。很多时候，访问和验证这些数据的成本和复杂性令人望而却步。另一个长期存在的问题是偏见。虽然招聘过程本身往往存在偏见（在很大程度上是由于企业倾向于依赖员工推荐），但在招聘中使用人工智能和自动化有时会使问题更加复杂。“如果没有描述招聘人员决定的任意数量特征的代表性数据集，那么当然不可能正确地找到和评估候选人。在一个例子中，亚马逊开发了一种基于人工智能的招聘工具，该工具分析了十多年来收到的简历中的模式，并最终歧视了女性求职者。亚马逊最终放弃了该工具。数据和人工智能面临的最大问题是保持多样性、公平性和包容性(DEI)。自动化和机器学习加剧了招聘中一些与多样性相关的错误，这些错误是不敏感的、精英主义的或包容性的职位发布。低语言（迫使不同的申请人放弃申请）。有限的来源和有限的申请人池（不包括来自其他地区或未就读某些学校的申请人）。没有远程办公政策（将残疾和访问受限的候选人拒之门外）一种有趣的DEI方法，旨在满足最低监管或行业标准。缺乏自动化。AI会导致问题，而分析是治疗方法虽然AI肯定不是招聘的灵丹妙药，但自从其开发的失败的招聘计划以来，亚马逊已经取得了长足的进步。研究发现，数据驱动的招聘团队表现优于同行。此外，84%的招聘人员批评他们在日常工作流程中使用人工智能和机器学习问题是：招聘自动化技术如何在招聘过程中使用人工智能算法而不增加（和放大）人为偏见？答案在于建立特定于业务的绩效基准，确定客观衡量候选人能力的关键指标，并使用人才分析来衡量招聘工作的成功和有效性。实现其构建目的的算法通常这样做是因为它们可以访问最大和最广泛的数据集。收集这些数据点并将其输入企业的人才管道或招聘自动化软件是企业的责任。这个过程在实施时是相反的，它在一小部分（但不同的）候选人上测试算法，并在使其成为企业的实际招聘解决方案之前手动审查其输出，这总是一个好主意。
