在過去的十年中，招聘和人力資源領域發(fā)生了很大變化。在幾個不同且主要是技術因素的影響下，人力資源部門已從人工分揀簡歷紙徹底轉變?yōu)榧夹g分揀簡歷，人工智能已經徹底改變了傳統的人才招聘技術。那么人工智能如何在人才管理和人力資源技術方面取得突破性變化？當前，所有先驅者都意識到了緊迫擁抱人工智能等新興技術的緊迫性，以重塑人們在組織中的工作方式以及人才的聘用方式。

人力資源專業(yè)人員還認為，為了彌合差距，組織必須專注于員工戰(zhàn)略以提高生產力，經驗，協作，簡化流程，簡化工作并設定新目標。借助AI之類的技術，組織可以發(fā)明，重塑和改造招聘流程。

　　人工智能改變了人力資源格局

人工智能和自動化的影響可能不會立即顯現出來，但仍然可以發(fā)現短期或長期的好處。

在考慮短期自動化時，就成本，改善的體驗，質量和準確性而言，可以使組織受益匪淺。從中期來看，擴充可以幫助開展自學活動，預測分析和交互。從長遠來看，放大可以幫助決策，自主任務并提高員工生產力。

　　人工智能不是人才和人力資源技術的未來，它正在改變現在

　　1.增強候選人體驗

招聘流程中AI的第一個用例是人才培養(yǎng)。在該領域中，組織可以看到顯著，即時和可衡量的結果，從而減少了聘用時間，提高了整體生產率并提供了出色的候選人經驗。

為此，可以使用由AI提供支持的虛擬招聘機器人來進行候選人篩選，這些候選人正在申請?zhí)囟üぷ鞑⑹盏酱罅可暾垺?/p>

該機器人可以根據所需技能篩選一堆簡歷，從而輕松選拔候選人，并對有能力的候選人做出回應。接下來，它還可以回答任何基本查詢，使招聘人員可以花更多時間共享組織的文化價值，而不用回到常見問題解答。

　　2. 補償決策支持

人力資源技術和人才管理中的人工智能可幫助雇主和人力資源專業(yè)人員根據見解做出明智的決策。這在賠償方面可能很棒。到目前為止，在大多數組織中，補償是在分析內部和外部數據點，了解派生數據然后標記正確的數量之后進行的。通過AI，可以輕松地訪問，解釋和上下文化數據;然后通知人力資源專業(yè)人員。但是決定必須自我解釋，以便雇主可以最終決定是否選擇建議。

3. 個性化的體驗

可以將AI有效地添加到員工的入職流程中。不知道與誰聯系的新員工可以通過與AI驅動的程序進行交談來獲取有關所有員工的機構信息。該程序還可以提供新員工文件，其中包含所有有用的信息，例如培訓模塊和組織準則。

　　4. 人員分析

企業(yè)需要從員工那里收集很多數據。在人員分析的支持下，人工智能可以在人力資源中發(fā)揮重要作用，以跟蹤，分析和管理人員。

強大的數字智商可以通過分析他們的陳述，情緒和意圖來帶來更深刻的見解。可以通過機器學習模型模擬人類行為，并可以定期驗證員工的經驗。這將成為一個新的層面，以戰(zhàn)略化員工隊伍以減少員工流失。

人工智能是一種基于技能和才能找到工作場所中人與機器的正確組合的有用方法，以保持組織中的平衡。

　　5. 自動執(zhí)行重復性任務

人工智能為自動執(zhí)行所有重復性和低價值的任務提供了重要機會，使人力資源團隊成員更加專注于戰(zhàn)略工作，并花費更多時間來處理入職，面試和招聘的步驟。

　　6. 行政管理

人工智能有助于建立數字化個人記錄，使員工可以在其任職期間更新和跟蹤就業(yè)里程碑。人力資源在監(jiān)督此類記錄中起著重要作用，并有助于確定要共享哪些信息，哪些不共享。

人工智能驅動的平臺允許員工訪問基本記錄并自己執(zhí)行簡單的HR交易。這些程序可以幫助系統在目標員工要求時推送特定數據。

　　7. 計劃勞動力

塑造員工隊伍是HR的新職責，但這需要某些技能，例如基于證據的，有洞察力的，進行分析的工作以及將組織視為一個復雜的系統，然后構建該系統。

AI程序可以通過數據進行預測，然后幫助HR專業(yè)人員了解組織的滯后，浪費的地方以及所有流程以簡化的方式運行的地方。這將有助于做出有關公司的明智決定。

　　8. 有效合規(guī)

人力資源團隊面臨的最大挑戰(zhàn)之一就是保持抱怨。政策和法規(guī)在不斷發(fā)展，需要大量的文書工作和數據。

人工智能和基于云的解決方案可以通過提供有效的存儲容量來簡化流程，并輕松解決復雜的，有時帶有政治色彩的合規(guī)性問題。

AI解決方案可以幫助理解和定義可行的方法。它可以應用靜態(tài)有效算法來定義對與錯。這也指出了要解決的問題以及用例。

　　采用人工智能

將AI嵌入到人才管理系統中似乎很可怕。但始終從最適合您的問題開始。此外，自然語言功能似乎是一開始的最佳選擇，它可以使員工互動并深入了解公司的員工隊伍。

人工智能是一項重要的計劃，可以根據信息，高度復雜的數據以及員工的經常需求做出決策。

其次，專注于將受益于組織的數據，經驗，專業(yè)知識和智能流程的機會。

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