Как создать «безграничную» компанию с помощью ИИ и машинного обучения
По данным Morning Consult, около 85% технических работников трудятся полностью удаленно или используют гибридную модель. Удаленная работа постепенно становится привлекательной для большинства ведущих компаний после пандемии Covid-19. ML становится стратегией, которая помогает работодателям эффективно находить таланты и проводить набор.
Машинное обучение является подходящей технологией для найма, потому что оно обладает способностью изучать текущие ситуации, предсказывать будущие события и улучшать предсказанные случаи, используя доступные данные. Это породило мнение о том, что технологические компании возглавляют внедрение культуры удаленной работы, и это недалеко от истины.
Такие компании, как Turing, Twitter, Spotify, Twitter, Apple и Airbnb, полностью внедрили удаленную и гибридную систему для своих сотрудников. Хотя некоторые медленно перенимают эту тенденцию работы, в большинстве отраслей наблюдается рост внимания к культуре WFH (Work-From-Home).
Интересно, что большинство компаний Силиконовой долины в настоящее время пытаются внедрить эту культуру, поскольку она была опробована во время пандемии Covid-19, и было замечено, что она стимулирует быстрый рост и позволяет компаниям нанимать сотрудников из глобального кадрового резерва. Как выразился генеральный директор Turing Джонатан Сиддхарт: "Силиконовая долина перешла в облако, Remote-first — это новый способ создания единорогов".
Конкуренция за лучшие умы
Вы можете подумать, что только ведущие компании используют этот метод из-за его экономических преимуществ. Тем не менее, этот сдвиг парадигмы также принимается большинством стартапов, потому что экономически сложно конкурировать с ведущими компаниями Силиконовой долины за лучшие умы. Теперь большинство стартапов вынуждены задаваться вопросом: почему бы нам не искать таланты по всему миру и не работать удаленно?. "Безграничные" компании теперь стали нормой, и эта трансформация требует нового способа построения компаний с глобально распределенной рабочей силой.
Но как компании могут эффективно нанимать удаленно и поддерживать удаленную рабочую силу, дающие те же производственные показатели, что и рабочая сила на местах? Вот тут-то и появляются машинное обучение и искусственный интеллект.
ML решит проблему с набором персонала
Машинное обучение становится стратегией, которая помогает работодателям эффективно находить таланты и проводить набор. Это стало тенденцией из-за постепенного увеличения рабочей силы. По оценкам Бюро статистики США (BLS), с 2016 по 2026 год ежегодный прирост рабочей силы составит 0,7%, что приведет к увеличению к концу десятилетия на 11,5 миллионов человек. С этой целью машинное обучение постепенно становится инструментом, решающим проблемы с набором персонала, с которыми сталкиваются работодатели как при работе на месте, так и при удаленной работе.
С другой стороны, общий искусственный интеллект становится родственным термином удаленной работы. Теперь работодатели могут управлять сотрудниками, работающими на дому, с помощью решений на основе ИИ, которые позволяют связывать аналитику и указывают на низкую вовлеченность сотрудников.
Как машинное обучение меняет удаленный рекрутмент?
Уместно отметить, что машина, являющаяся подмножеством искусственного интеллекта, в основном используется для поиска и найма талантов в этой области. Машинное обучение является подходящей технологией для найма, потому что оно обладает способностью изучать текущие ситуации, предсказывать будущие события и улучшать предсказанные случаи, используя доступные данные. Машинное обучение способствует удаленному найму следующим образом.
Прогнозная аналитика
Поскольку текучесть кадров представляет собой серьезную проблему для удаленных компаний по всему миру, вовлечение и удержание сотрудников становится все более важным аспектом управления человеческими ресурсами. Машинное обучение использует прогнозную аналитику в подобных ситуациях, чтобы рекомендовать кандидатов, которые имеют более высокие шансы как можно быстрее вписаться в рабочую силу компании и, следовательно, дольше оставаться в ней.
Отслеживание и оценка кандидатов
Это, вероятно, самое популярное применение машинного обучения в поиске и найме талантов. Это особенно полезно, потому что большинство удаленных компаний, как правило, получают большие объемы резюме. В связи с этим машинное обучение помогает отслеживать заявки соискателей, подсчитывать баллы соответствия соискателей, отслеживать пути прохождения собеседования и ускоряет процесс получения упорядоченной обратной связи от соискателей.
Устранение предвзятости при найме
Текущий статус-кво в найме сильно искажен и подвержен влиянию таких причин, как предвзятый характер традиционных инструментов найма, игнорирование большого количества заявок и бессознательное человеческое предубеждение по отношению к меньшинствам. Машинное обучение улучшает процесс найма, устраняя предвзятость и оценивая большой поток кандидатов без предвзятости или человеческих ошибок из-за стресса. Однако многие по-прежнему утверждают, что машинное обучение не улучшит процесс найма в этом отношении, потому что оно по своей сути изучает поведение людей и следует им. На самом деле этого можно избежать. Машинное обучение не только изучает человеческие модели, но и может быть обучено улучшать их.
Привлечение удаленных талантов
Это одно из самых интересных применений машинного обучения. Такие компании, как LinkedIn, Seek, Indeed и Glassdoor, используют машинное обучение в этом отношении, чтобы рекомендовать лучшие таланты для подбора работы с использованием алгоритмов, построенных на основе истории поиска пользователей, картографических данных, публикаций и кликов. Как искусственный интеллект меняет удаленную работу
Искусственный интеллект имеет первостепенное значение для удаленной работы из-за его полезных приложений, которые помогли масштабировать удаленные компании с большим количеством удаленных сотрудников. Среди его многочисленных приложений:
Отслеживание времени и оптимизация расписания
Гибкость рабочего графика — одно из главных преимуществ удаленной работы. Искусственный интеллект повышает гибкость благодаря приложениям для планирования на основе ИИ. Эти приложения планируют рабочий день, используя различные переменные, которые не ограничиваются встречами, сроками или предполагаемым временем выполнения задачи. Они также помогают пользователям найти свободное время для других дел, которые могут быть связаны или не связаны с работой.
Повышение кибербезопасности
Компаниям с удаленными работниками стало сложнее поддерживать безопасность своей корпоративной инфраструктуры, потому что члены команды, которые работают из дома, с меньшей вероятностью будут следовать рекомендациям по кибербезопасности. Вот почему большинство компаний используют облачные средства защиты, которые могут помочь проверить доступ к их рабочим местам на основе текущих характеристик. Они используют машинное обучение и искусственный интеллект для создания и управления политиками, определяющими доступ пользователя к сети с нулевым доверием.
Поддержка в режиме реального времени
Компаниям, ориентированным на клиента, искусственный интеллект помогает удаленным работникам решать проблемы клиентов в режиме реального времени. ИИ может помочь с такими проблемами, как быстрое распределение жалоб клиентов в соответствующий отдел для быстрого разрешения. Это полезно, когда записи большие и ручная сортировка может оказаться утомительной и подверженной ошибкам.
Помощь в общении посредством управления электронной почтой и улучшения видеоконференций
Общение по электронной почте является одним из основных способов общения в удаленной команде. Это может показаться обычным, но ИИ улучшает общение по электронной почте многими удивительными способами для удаленных работников. Функции искусственного интеллекта в электронной почте могут помочь удаленным работникам группировать электронную почту по приоритету, применять функцию "Не беспокоить" или "Отложить", а также функции "Умный ответ/Умное написание". Более того, инструмент искусственного интеллекта под названием Flowrite создает контент электронной почты, запрашивая у пользователей маркированный список контента, который они хотели бы включить в электронное письмо. Это помогает повысить производительность, сэкономить время, улучшить грамматику и может помочь людям с дислексией.
Кроме того, общение в видеоконференциях также можно улучшить на удаленных групповых собраниях с помощью инструментов искусственного интеллекта, которые включают аналитику для отслеживания уровней вовлеченности и продолжительности собраний, а также вносят предложения по улучшению будущих собраний.
Оценка удаленных сотрудников
Руководителям команд может быть довольно сложно отслеживать производительность членов команды в условиях удаленной работы. Но ИИ может помочь отслеживать эффективность сотрудников с помощью данных о сотрудниках путем сравнения ключевых показателей в конкретном случае. Эта реализация всегда сопровождается человеческим контролем.
Вывод
Машинное обучение улучшает удаленное привлечение талантов в каждом из трех процессов: набор, поиск и проверка и привлечение кандидатов. Искусственный интеллект улучшает удаленную работу в условиях, ориентированных на сотрудников и клиентов. Это долгий путь, чтобы показать, насколько далеко внедряется ИИ, чтобы изменить методы удаленной работы. Тем не менее, AI и ML не лишены своих недостатков, но как развивающиеся технологии они продемонстрировали яркий свет и надежду на ближайшее будущее, которое может быть связано с удаленной работой.