Data di pubblicazione: 17 aprile 2024
Autore: Cole Stryker
La recruiting automation è l'utilizzo di software per semplificare e ottimizzare il processo di assunzione. Questo può includere l'automazione di attività per casi d'uso come il reperimento di candidati, lo screening dei curriculum e la programmazione dei colloqui.
Non è facile trovare e attrarre candidati eccellenti in un ambiente caratterizzato da un crescente divario di competenze e da un reclutamento competitivo di talenti nei settori emergenti. I team di recruiting che sono in grado di far arrivare le offerte di lavoro al maggior numero possibile di talenti e di incanalare i candidati migliori attraverso il processo di selezione, sono avvantaggiati.
Mantenere una pratica agile ed efficace di acquisizione di talenti è un vantaggio competitivo cruciale per qualsiasi azienda. Il workflow di assunzione, tuttavia, comporta l'esecuzione di diverse attività, come la revisione dei curriculum, la creazione di offerte di lavoro e la facilitazione dell'integrazione dei nuovi assunti, che possono essere ripetitive, lunghe e noiose. Molte di queste attività possono ora essere automatizzate o potenziate dall’intelligenza artificiale (AI) e dal machine learning, che consente ai professionisti delle risorse umane di concentrarsi su mansioni di livello superiore. Le organizzazioni in grado di sfruttare gli strumenti di AI emergenti possono far risparmiare tempo ai reclutatori, consentendo a questi lavoratori di sviluppare una funzione di selezione più solida e più strategica e di applicare un tocco più "umano" alle interazioni con i candidati.
Ci sono molti vantaggi nell'automazione HR nel workflow delle assunzioni.
I responsabili delle risorse umane vivono in un mondo sempre più carico di informazioni e i dati in entrata spesso superano la capacità dei team di tenere il passo. L'automazione semplifica le attività ripetitive come lo screening dei curriculum, la ricerca dei candidati e la pianificazione dei colloqui, riducendo il tempo e lo sforzo richiesti al personale delle risorse umane. In questo modo si riducono i costi di impiego dei lavoratori che altrimenti dovrebbero svolgere queste attività manualmente.
L'automazione può migliorare l'esperienza del candidato fornendo risposte più rapide, comunicazioni personalizzate e un processo di candidatura più fluido. Ciò consente di avere tempi di assunzione più rapidi, livelli di soddisfazione più elevati tra i candidati e, di conseguenza, un pool di potenziali candidati di qualità superiore per l'organizzazione.
I sistemi automatizzati seguono regole e criteri in modo coerente, riducendo la probabilità di errore umano e incoraggiando valutazioni dei candidati eque e imparziali. L'automazione consente alle organizzazioni di scalare le proprie attività di selezione in modo efficiente, sia che si tratti di assumere per poche posizioni o di gestire campagne di assunzione con volumi elevati. I sistemi automatizzati possono inviare centinaia di messaggi a candidati passivi ogni giorno, una strategia potenzialmente remunerativa che è difficile da gestire manualmente.
La recruiting automation consolida gli strumenti dello stack tecnologico per fornire una vista completa del processo di selezione. I sistemi di selezione raccolgono e analizzano grandi quantità di dati, fornendo preziosi insight sulle metriche di recruiting, sulle prestazioni dei candidati e sulle tendenze nelle assunzioni, consentendo alle organizzazioni di prendere decisioni di assunzione basate sui dati.
Automatizzando le attività di routine, i professionisti delle risorse umane possono dedicare più tempo e risorse ad attività strategiche come l'employer branding, lo sviluppo dei talenti e la pianificazione della forza lavoro. Questa riallocazione delle risorse consente alla funzione HR di passare da un ruolo amministrativo a un ruolo realmente strategico.
Introducendo strumenti automatizzati, i dipartimenti delle risorse umane possono combattere i pregiudizi inconsci che potrebbero impedire loro di raggiungere gli obiettivi DEI o di aderire agli standard e alle best practice DEI. La recruiting automation può rendere anonimi i profili, creare pool di candidati diversificati e attirare l'attenzione su potenziali pregiudizi umani nel processo decisionale.
Qualsiasi processo che utilizzi l'automazione per semplificare i workflow potrebbe essere considerato recruiting automation, ma l'uso dell'AI nelle risorse umane è attualmente quello in cui si trova il maggior valore. Gli strumenti di AI non hanno lo scopo di sostituire gli operatori umani delle risorse umane, ma di aumentare la loro capacità di svolgere il proprio lavoro e liberarli da mansioni amministrative monotone in modo che possano fornire un servizio migliore sia ai candidati che alle organizzazioni. L'AI non deve prendere decisioni sulle assunzioni, ma può contribuire a fornire maggiori informazioni in modo che gli stessi responsabili delle risorse umane possano prendere decisioni migliori.
L'AI è in grado di individuare modelli nascosti e di ricavare insight da grandi quantità di dati non strutturati. Tuttavia, poiché la qualità del processo decisionale basato sull'AI si basa sul volume, sulla qualità e sull'accessibilità dei dati, è essenziale che le organizzazioni pensino in modo critico al modo in cui i dati vengono trattati all'interno dell'organizzazione. Dove risiedono i dati? Chi ha il permesso di accedervi? I dati potenzialmente sensibili dovrebbero essere nascosti ad alcuni utenti? Quali set di dati possono essere raccolti per l'analisi con il machine learning? Si tratta di domande sull'architettura delle informazioni, sulla gestione dei dati e sulla governance a cui le organizzazioni devono rispondere prima di procedere con l'adozione della recruiting automation basata sull'AI.
Immagina un ipotetico candidato di nome Eda, una professionista del marketing interessata a lavorare per un'azienda fittizia chiamata BizCorp. Sul suo sito dedicato alle opportunità di lavoro preferito, LinkedIn, EDA si imbatte in un messaggio chatbot che condivide un interessante annuncio di lavoro per una posizione di responsabile dello sviluppo software presso BizCorp. Invia quindi il suo curriculum vitae e la lettera di presentazione.
Prima ancora che Eda veda l'annuncio di lavoro, il software di automazione delle assunzioni è al lavoro. La responsabile delle risorse umane che ha pubblicato l'opportunità di lavoro ha utilizzato l'AI per creare l'annuncio con l'analitica predittiva, che ha attinto dalle tendenze storiche delle assunzioni, dai tassi di turnover dei dipendenti, dalle proiezioni di crescita aziendale e dai dati demografici della forza lavoro. Gli strumenti di AI generativa l'hanno aiutata a sviluppare rapidamente una descrizione della posizione sulla base di un breve prompt. L'intelligenza artificiale, invece, è stata utilizzata per individuare e inviare messaggi proattivi a Eda sulla sua bacheca, in modo che non dovesse cercarli.
Poco dopo aver inviato la sua candidatura, Eda riceve un'email automatica di conferma che la sua candidatura è stata ricevuta. L'e-mail include i dettagli sulle fasi successive del processo di selezione.
Il sistema di tracciamento dei candidati dell'azienda scansiona automaticamente il curriculum di Eda alla ricerca di parole chiave e qualifiche pertinenti delineate nella descrizione del lavoro. Sulla base di questa analisi, la sua domanda viene contrassegnata per un ulteriore esame.
Eda riceve un'altra e-mail automatica che la invita a completare un breve questionario preliminare con la facilitazione in tempo reale da parte di un chatbot. Le domande valutano la sua esperienza, le sue competenze e le sue qualifiche in relazione ai requisiti del lavoro.
Colpito dalle risposte di Eda alle domande di pre-screening, un chatbot programma un video colloquio automatico di follow-up. Eda riceve un'e-mail con un link alla piattaforma per il colloquio, che registra le sue risposte a una serie di domande.
Dopo che Eda ha completato il video colloquio, le sue risposte vengono analizzate dalla piattaforma di colloquio AI, che valuta le sue capacità comunicative, la sua sicurezza e la sua idoneità al ruolo in base a criteri predeterminati.
Eda supera con successo la valutazione automatica ed è invitata per un colloquio di persona con il team addetto alle assunzioni. Durante questa fase, incontra il responsabile delle assunzioni e gli altri membri del team per discutere della sua esperienza, delle sue qualifiche e della sua idoneità al ruolo.
Dopo il colloquio, Eda esegue un test di programmazione, che viene valutato automaticamente con strumenti di AI. Infine, un chatbot facilita un controllo delle precedenti esperienze.
Eda riceve una lettera di offerta automatizzata via e-mail, che delinea i termini e le condizioni del lavoro. Accetta l'offerta elettronicamente tramite il portale delle risorse umane dell'azienda, avviando il processo di onboarding automatico, che include la compilazione di documenti, il completamento dei moduli di formazione e la pianificazione del suo primo giorno.
Durante l'intero processo di assunzione, l'automazione ha snellito le attività amministrative, ha fornito una comunicazione tempestiva e ha permesso una valutazione efficiente dei candidati. In definitiva, ha migliorato l'esperienza di Eda come persona in cerca di lavoro e ha facilitato una transizione senza problemi nel suo nuovo ruolo.
Una domanda importante che molte organizzazioni si pongono è quando passare ai workflow automatizzati. Questo richiede spesso l'acquisto di nuovi ecosistemi di software e la formazione dei lavoratori, in modo che possano orientarsi in modo efficace. La decisione su se e quando adottare strumenti di recruiting automation richiede un'attenta considerazione.
Il primo motivo ovvio per spingere verso i sistemi automatizzati è l'esigenza di gestire un elevato volume di attività legate alle assunzioni che il tuo team HR non può soddisfare adeguatamente utilizzando processi manuali. Quando le posizioni aperte non vengono occupate rapidamente da candidati di qualità, si tratta di un costo opportunità significativo. Un motivo correlato potrebbe essere il burnout dei dipendenti esistenti. Se la funzione HR non riesce a trattenere persone valide, è segno che è sovraccarica di lavoro o che dedica troppo tempo a noiose attività di reclutamento piuttosto che a mansioni di livello superiore che sfruttano meglio l'intelligenza umana.
Un'altra metrica a cui prestare attenzione è l'abbandono dei candidati. Se i candidati qualificati abbandonano il processo di assunzione, potrebbe essere un segno che l'esperienza del candidato è peggiore di quanto potrebbe essere. Le tecnologie di recruiting automation possono accelerare e semplificare il processo di assunzione. Consentono inoltre alle organizzazioni di fornire punti di contatto più frequenti e altri servizi con un "tocco umano". Di conseguenza, queste organizzazioni hanno meno probabilità di vedersi sottrarre i candidati da organizzazioni concorrenti con dipartimenti HR in grado di accelerare i tempi di assunzione. Allo stesso modo, se il coinvolgimento dei candidati è basso - un benchmarking interno delle azioni dei candidati può essere utile in questo caso - questo può indicare che l'automazione potrebbe aggiungere valore alla gestione delle relazioni con i candidati.
Le organizzazioni possono anche fare un sondaggio tra i capi reparto per cercare di capire meglio se le esigenze di personale vengono soddisfatte a livello base. Se i manager ritengono che l'azienda non sia in grado di acquisire i migliori talenti, potrebbero essere necessari processi di assunzione migliori. L'automazione può facilitare questi processi e aiutare le organizzazioni a individuare e assicurarsi i migliori candidati per il lavoro.
Le posizioni non coperte mettono a dura prova i talenti del tuo team. Riuscire a coprire queste posizioni con nuove assunzioni è fondamentale, ma può essere impegnativo nel mercato competitivo di oggi. Ora puoi rompere il ciclo con Orchestrate.
In qualità di società leader nella consulenza per l'acquisizione di talenti e lo sviluppo delle competenze, IBM® Consulting lavora a stretto contatto con i clienti per personalizzare soluzioni specifiche in base alle loro esigenze di acquisizione delle competenze e reclutamento.
La serie "Ripensa e automatizza" di IBM invita i leader a reimmaginare i processi aziendali e IT comuni affrontandoli da una prospettiva completamente nuova e adottando l'automazione.
Poiché si prevede che il lavoro da remoto e gli strumenti virtuali continueranno ad affermarsi nel prossimo futuro, i responsabili delle assunzioni e i candidati devono avere la flessibilità di adattare il quando, il dove e il come del processo di selezione per allinearsi a ciò che funziona meglio per entrambe le parti.
Il miglioramento delle competenze dei dipendenti consiste in un processo di formazione e sviluppo per ridurre al minimo le lacune di competenze e preparare i dipendenti a nuovi incarichi o ruoli.
Le organizzazioni devono investire in opportunità di sviluppo dei talenti per assicurarsi che i dipendenti stiano imparando ciò di cui hanno bisogno per avere successo.
L'intelligenza artificiale (AI) può aiutare a inaugurare una nuova era della gestione delle risorse umane, in cui la data analytics, il machine learning e l'automazione possono collaborare per far risparmiare tempo alle persone e offrire risultati di qualità superiore.
In passato, il termine "lavoratore digitale" descriveva un dipendente umano con competenze digitali, ma più recentemente il mercato lo ha definito come una categoria di robot software, addestrati a svolgere attività o processi specifici in collaborazione con i loro colleghi umani.