Rumah Audio Apa saja cara agar sistem pembelajaran mesin dapat membantu sumber daya manusia?

Apa saja cara agar sistem pembelajaran mesin dapat membantu sumber daya manusia?

Anonim

Q:

Apa saja cara agar sistem pembelajaran mesin dapat membantu sumber daya manusia?

SEBUAH:

Di mana pun Anda melihat, pembelajaran mesin mengubah industri. Salah satu pengadopsi kemudian adalah bidang sumber daya manusia - pada awalnya, pembelajaran mesin sebagian besar diterapkan pada pemasaran dan perangkat lunak yang menghadapi pelanggan, tetapi sekarang, itu berkembang menjadi menawarkan manajer sumber daya manusia cara yang lebih baik untuk tetap di atas mengelola kantor dalam bentuk apa pun .

Salah satu cara yang paling sering dan populer dalam pembelajaran mesin digunakan dalam sumber daya manusia adalah untuk membantu menyiangi sejumlah besar resume dari pelamar. Ini adalah masalah yang sudah mapan di banyak perusahaan bahwa setiap tawaran pekerjaan menerima banyak lamaran. Sebagian dari hal itu berkaitan dengan pengangguran yang tinggi secara historis setelah krisis keuangan 2008, tetapi bahkan pada masa-masa sulit, banyak orang akhirnya menginginkan pekerjaan dan posisi yang sama.

Unduh Gratis: Pembelajaran Mesin dan Mengapa Itu Penting

Pembelajaran mesin dapat membantu membuat proses penyaringan jauh lebih sedikit padat karya. Dalam artikel Techopedia tentang tren dalam teknologi, Cristian Rennella, CEO & co-founder MejorTrato.com.mx, berbicara tentang bagaimana perusahaannya menggunakan alat kecerdasan buatan untuk melalui CV kandidat yang berbeda. Ini, katanya, mengambil sebagian besar waktu departemen sumber daya manusia sebelum pindah ke perangkat lunak, dan sekarang dilakukan dengan cepat dan mudah dengan alat otomatisasi.

Sistem pembelajaran mesin juga dapat meninjau resume dengan cara yang lebih dalam dan cerdas. Mereka dapat mencari keahlian tertentu dan hal-hal seperti lokasi geografis pelamar. Dalam beberapa hal, sistem pembelajaran mesin bahkan dapat mengambil alih banyak proses wawancara. Jika wawancara pertama hanya untuk menciptakan kecocokan kasar dalam hal keterampilan dan logistik, banyak dari ini sekarang dapat dilakukan dengan produk pembelajaran mesin yang canggih.

Departemen sumber daya manusia juga dapat menggunakan sistem pembelajaran mesin untuk mengawasi pergantian atau gesekan. Dalam terlalu banyak kasus, masalah-masalah ini hanya diperhatikan ketika model kepegawaian menjadi tegang, atau ketika lubang berkembang dalam jadwal. Tetapi pada saat itu, sering kali terlambat untuk benar-benar melakukan comeback yang cepat dan gesit dan melibatkan lebih banyak orang. Dengan memiliki pandangan mata tentang organisasi melalui platform pembelajaran mesin, sumber daya manusia orang memahami tren sebelum terlalu jauh di jalan.

Pada saat yang sama, sumber daya manusia juga dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk mendapatkan bakat. Sistem pembelajaran mesin dapat memilah-milah interaksi masa lalu untuk menemukan apa yang membuat perusahaan menarik bagi bakat, sehingga penulis dapat mempromosikan hal-hal itu dalam posting pekerjaan di masa depan.

Seperti yang ditunjukkan oleh banyak pakar perusahaan, iklan pekerjaan hari ini bukan hanya surat niat formal. Mereka diteliti dan dioptimalkan, dengan cara yang sama seperti perusahaan meneliti dan mengoptimalkan surat langsung dan bahan pelanggan lainnya. Itu karena bakat sangat penting di perusahaan saat ini - dan pembelajaran mesin membantu sumber daya manusia untuk pergi ke sana dan bersaing dalam lingkungan yang penuh tekanan.

Selain itu, pembelajaran mesin membantu dengan tanggung jawab umum komunikasi sumber daya manusia. Barang-barang seperti penggajian, tunjangan, waktu liburan, dan lainnya dapat dilacak, dianalisis, dan dikendalikan melalui beberapa jenis antarmuka pusat. Semua ini membantu merampingkan pekerjaan yang dilakukan departemen sumber daya manusia secara teratur, dan itulah alasan lain mengapa begitu banyak perusahaan mencari aplikasi pembelajaran mesin untuk SDM.

Apa saja cara agar sistem pembelajaran mesin dapat membantu sumber daya manusia?