Di era digital, permintaan untuk profesional IT yang sangat terampil terus meningkat. Hingga 97 juta pekerjaan baru di bidang AI dan otomatisasi dapat diciptakan di seluruh dunia pada tahun 2030, sementara 75 juta posisi akan dihilangkan karena kemajuan teknologi (Forum Ekonomi Dunia). Ini memberikan tantangan bagi HR untuk menemukan orang-orang dengan kompetensi yang tepat, yang sering kali unik.
Berkat kecepatan pemrosesan informasi, AI dapat membantu menyaring kandidat yang paling sesuai dengan kebutuhan organisasi dari sejumlah besar aplikasi. Akibatnya, otomatisasi proses dapat menciptakan tim yang terlibat dan selaras serta meningkatkan efisiensi departemen HR.
Di perusahaan kecil, di mana setiap karyawan sering kali melakukan berbagai fungsi, menghemat waktu dan sumber daya sangat berharga. Mengotomatiskan proses rekrutmen memungkinkan Anda untuk dengan cepat dan efisien menyaring ratusan resume, memilih hanya yang paling sesuai dengan persyaratan posisi. Ini memungkinkan tim HR untuk fokus pada kontak langsung dengan kandidat terpilih, yang sangat penting dalam membangun citra positif perusahaan sebagai pemberi kerja.
Mengotomatiskan rekrutmen dapat:
Juga perlu dicatat dampak positif otomatisasi terhadap pengalaman kandidat. Pencari kerja menghargai proses rekrutmen yang lebih singkat dan umpan balik yang cepat. Ini sangat penting bagi usaha kecil, yang sering bersaing untuk mendapatkan talenta dengan pemain yang lebih besar di pasar. Dengan menyediakan proses rekrutmen yang efisien dan ramah, perusahaan kecil dapat menarik kandidat berkualitas yang tertarik pada pendekatan yang lebih individual dan peluang pengembangan yang ditawarkan oleh organisasi yang lebih kecil.
Sumber: DALL-E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)
Metode tradisional untuk menemukan kandidat pekerjaan, seperti:
Di sisi lain, proses rekrutmen tradisional yang dilakukan dengan baik memberikan umpan balik berharga kepada kandidat dan memungkinkan dia untuk memilih orang yang akan cocok dengan tim perusahaan dalam banyak hal.
Tak diragukan lagi, otomatisasi rekrutmen membantu mempercepatnya dan menyelesaikan masalah bias pribadi, tetapi perhitungan pro dan kontra tidak memberikan hasil yang jelas. Di tempat masalah yang terkait dengan rekrutmen tradisional, masalah lain muncul:
Kecepatan | Risiko mengecualikan kandidat berharga |
Ruang lingkup yang luas | Kriteria evaluasi yang tidak jelas yang termasuk dalam algoritma |
Konsistensi | Kesulitan dalam menilai keterampilan lunak |
Biaya lebih rendah | Ketidakpercayaan kandidat |
Misalnya, sistem dapat menolak kandidat yang baik hanya karena resume-nya tidak mengandung kata kunci tertentu. Untuk alasan ini, kombinasi otomatisasi dan evaluasi manusia bekerja dengan baik.
Kecerdasan buatan dapat menganalisis ratusan aplikasi dalam hitungan detik dan memilih resume yang paling sesuai dengan persyaratan. Bagaimana ini mungkin?
Kuncinya adalah pembelajaran mesin. Algoritma menganalisis contoh rekrutmen yang berhasil dan belajar mengenali pola yang menunjukkan kecocokan kandidat yang baik. Berdasarkan ini, mereka dapat memprediksi derajat kecocokan antara aplikasi baru dan persyaratan perusahaan serta menyarankan yang paling menjanjikan.
Teknik lain adalah penciptaan yang disebut “kembaran digital” karyawan, yaitu profil rinci kandidat ideal yang dibuat oleh algoritma berdasarkan analisis data. Aplikasi baru dibandingkan dengan model semacam itu.
Alat otomatisasi rekrutmen berbasis AI – seperti:
Sumber: Beamery (https://beamery.com/talent-acquisition/)
Mereka berhasil mengidentifikasi kualitas seperti kreativitas, kemampuan untuk bekerja sama, atau inisiatif. Mereka juga memungkinkan untuk menganalisis komitmen dan kepuasan karyawan saat ini.
Bagaimana otomatisasi rekrutmen diterjemahkan ke dalam pengembangan dan keterlibatan tim?
Pertama, ini membantu membangun tim dengan kecocokan kompetensi yang tinggi terhadap kebutuhan perusahaan. Kedua, ini menghemat waktu departemen HR, yang dapat digunakan untuk pengembangan keterampilan dan integrasi tim. Ketiga, algoritma dapat menilai bakat dan motivasi kandidat, yang mendukung pembentukan tim yang terlibat.
Yang tidak kalah penting, penggunaan alat AI tidak berakhir dengan rekrutmen. Ini dapat memainkan peran penting dalam mengembangkan keterampilan karyawan. Misalnya:
– Sistem AI mengidentifikasi kesenjangan kompetensi dalam tim dan menyarankan pelatihan yang sesuai,Tren modern dalam HR yang disebut rekrutmen berbasis keterampilan sangat cocok dengan kemampuan AI. Dalam pendekatan ini, yang penting adalah keterampilan dan bakat spesifik kandidat, bukan hanya pengalaman atau gelar.
Pada saat yang sama, perkembangan AI dalam HR membuka peluang baru untuk mempersonalisasi rekrutmen dan pengembangan karyawan. AI dapat membantu mengidentifikasi kesenjangan keterampilan dan menyarankan jalur pengembangan individu, yang merupakan kunci untuk menjaga karyawan tetap terlibat dan puas.
Sebagai kesimpulan, meskipun AI belum umum digunakan dalam proses rekrutmen, potensinya di bidang ini sangat besar. Di masa depan, kita dapat mengharapkan AI memainkan peran yang semakin penting dalam mengidentifikasi dan mengembangkan bakat, menjadikannya alat yang sangat menjanjikan untuk masa depan HR. Namun, kita perlu memastikan transparansi algoritma penilaian dan kualitas data yang baik di mana model-model tersebut diajarkan, agar tidak mengandung bias.
Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas sibuk kami di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.
Ahli JavaScript dan instruktur yang melatih departemen TI. Tujuan utamanya adalah untuk meningkatkan produktivitas tim dengan mengajarkan orang lain bagaimana berkolaborasi secara efektif saat melakukan pengkodean.
Perusahaan menghadapi tantangan dalam mengelola sejumlah besar konten yang dipublikasikan secara online, mulai dari pos…
Di era transformasi digital, perusahaan memiliki akses ke jumlah data yang belum pernah terjadi sebelumnya…
Apakah Anda tahu bahwa Anda dapat mendapatkan inti dari rekaman multi-jam dari pertemuan atau percakapan…
Bayangkan sebuah dunia di mana perusahaan Anda dapat membuat video yang menarik dan dipersonalisasi untuk…
Untuk sepenuhnya memanfaatkan potensi Model Bahasa Besar (LLM), perusahaan perlu menerapkan pendekatan yang efektif dalam…
Pada tahun 2018, Unilever telah memulai perjalanan sadar untuk menyeimbangkan kemampuan otomatisasi dan augmentasi. Dalam…