机器学习如何改变员工入职

2020年9月23日

在寻找合适的员工方面,每个行业都有自己的障碍。在每个公司(无论大小)中,人力资源部门都在努力工作,以寻找适合企业文化并随着业务增长的新人才。

但是,人们待在一家公司直到退休的日子早已一去不复返了。这意味着人力资源部门以及高层管理人员和高管都必须找到保留新员工并获得忠诚度的方法。

简而言之,该过程并不只是签订合同而已。企业还必须考虑将新员工融入他们的文化中,找到合适的地点和项目,并检查他们的幸福感。这是什么 人力资源人员呼吁入职.

对于有兴趣维持和增长员工队伍的组织而言,此过程至关重要。更重要的是,由于劳动力已由千禧一代接管,因此这一步骤变得很有必要(千禧一代被冠以 跳槽一代)。  

尽管如此,该过程仍然非常耗时,并且需要人力资源或IT等部门的额外资源。那’这就是为什么公司寻求最佳策略以通过将其技术投入到 机器学习培训 将AI技术融入他们的日常工作中。

ML如何改变入职

大小公司的入职情况有所不同。小型组织可以密切关注他们雇用的每一个新人才,但是当您定期有新人来时,这方面会发生变化。

因此,大公司必须找到不同的方法来帮助员工感到融合和赞赏。

结果公司 分布在多个大洲的企业组织使用各种AI和ML技术来减轻入职负担。该公司管理着来自不同文化背景的22,000多名员工,并且很难为每个人进行适当的入职(和离职)。

因此,他们决定实施支持AI的机器人流程自动化(RPA),以减少每位新员工所花费的时间。这带来了更好的培训,减轻了人力资源部门的工作量,并提高了IT安全性。

使用机器学习进行的培训使大型公司可以基于各种变量向新员工授予访问信息的权限。另外,可以基于信息的个性类型和偏好(由智能系统评估)来执行所述信息的传递。总体而言,使用ML培训新员工,使他们可以在正常工作时间之外从远程位置访问信息,从而使整个过程更加直观和互动。

此外,入职(和离职)还需要许多通常由人力资源员工执行的繁琐任务(尽管 斯玛普 认为这是一种误解,而不是成功的做法)。招聘之前发生的所有事情以及新员工在公司花费的头几个月,都需要文档和耗时的活动,这些活动现在可以由智能系统接管。

一种解决方案是根据每个部门的需求来自动化上架(和下架)系统。因此,机器学习算法可用于为新员工提供访问他们应该知道的电子邮件帐户,信息和其他公司资源的权限。但更重要的是,可以使用其他算法来删除过去员工的访问权限(这对于全球大多数组织而言都是一个巨大的安全问题)。

最后,公司可以使用AI和ML来确保其做法符合GDPR等数据隐私法。

优点&使用机器学习的缺点

毫无疑问,AI和ML算法对于减少日常任务(如审查简历或根据可访问性选项为每位员工创建帐户)所花费的时间很有用。这使操作员可以将精力集中在其他重要方面,例如将新员工与合适的团队整合在一起,以及在前90天内跟踪他们在公司中的进步。 

但是,我们有一个缺点需要提及:在尘埃落定之前,新员工与人力资源代表或高管之间的人际接触将减少。将为他们提供信息并访问可以提供一些答案的智能系统,但这也意味着减少了面对面的时间。

当然,这可以转化为优势,特别是对于新员工而言,他们从第一天开始就不那么问问题。此外,整个入职系统可以通过游戏化来完成 包括一些礼物,这使过程变得更加有趣和互动。

包起来

归根结底,如果我们设法在新技术和人机交互之间取得平衡,则AI和ML可以解决人为错误导致的人力资源代表劳累和安全问题。