چگونه از تحلیل‌های پیش ‌بینی‌ کننده (Predictive Analytics) برای تقویت فرآیند استخدام خود استفاده کنیم؟

مزایای تحلیل‌های پیش ‌بینی ‌کننده در استخدام

در اینجا نحوه سود رساندن تحلیل‌های پیش ‌بینی  ‌کننده نیروی کار به ذینفعان، مراحل و وظایف مختلف در فرآیند استخدام آورده شده است:

تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده در استخدام می‌تواند کارایی را افزایش دهد، سوگیری را کاهش دهد و بینش‌های بهتری ارائه دهد. ارزیابی‌های استخدامی پیش ‌بینی ‌کننده می‌توانند با خودکارسازی فرآیند غربالگری اولیه، در زمان شما صرفه‌جویی کنند. به عنوان مثال، به جای بررسی دستی صدها رزومه، سیستم می‌تواند به طور خودکار آن‌ها را امتیازدهی و رتبه‌بندی کند.

در عین حال، با تکیه بر بینش‌های مبتنی بر داده، تحلیل‌های پیش ‌بینی ‌کننده می‌تواند سوگیری‌های ذهنی را که می‌تواند بر تصمیمات استخدامی شما تأثیر بگذارد، به حداقل برساند. همچنین می‌تواند بینش‌های بهتری برای تصمیم‌گیری با تولید طیفی از نقاط داده برای مشاهده جامع‌تر نقاط قوت، قابلیت‌ها و پتانسیل رشد هر نامزد فراهم کند.

مزایای برای سازمان‌ها

برای شرکت‌ها، تحلیل‌های پیش ‌بینی ‌کننده می‌تواند زمان استخدام را کوتاه کند، نرخ ماندگاری کارکنان را بهبود بخشد و هزینه‌های استخدام را کاهش دهد. این ابزار می‌تواند شرکت‌ها را قادر سازد تا استعدادهای برتر را سریع‌تر شناسایی و جذب کنند و با تطبیق نامزدها با نقش‌هایی که در آن به احتمال زیاد موفق می‌شوند، ترک خدمت کارکنان را کاهش دهد.

این مزایا می‌تواند به کاهش هزینه‌های استخدام نیز منجر شود. استخدام نامزدهای مناسب در یک بازه زمانی کوتاه‌تر از هزینه‌های غیرضروری فرآیندهای استخدامی طولانی جلوگیری می‌کند، در حالی که به حداقل رساندن ترک خدمت، پولی را که شرکت‌ها در غیر این صورت صرف آموزش استخدام‌های جدید می‌کردند، صرفه‌جویی می‌کند.

مزایای برای نامزدها

در صورت استفاده صحیح، تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده در استخدام می‌تواند با به حداقل رساندن سوگیری، بهبود ارتباطات و کمک به تناسب نقش، به نفع نامزدها باشد. به عنوان مثال، اگر سوگیری ناخواسته را از مدل پیش ‌بینی ‌کننده خود حذف کرده باشید، نامزدها از یک فرآیند ارزیابی عادلانه و بی‌طرفانه سود خواهند برد.

علاوه بر این، سیستم‌های پیش‌ بینی ‌کننده می‌توانند بازخورد به موقع و دقیق‌تری، همراه با بینش‌هایی در مورد عملکرد، به نامزدها ارائه دهند. این می‌تواند به نوبه خود برند کارفرمایی شما را تقویت کند. تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده همچنین می‌تواند به نامزدها کمک کند تا مشاغلی را پیدا کنند که متناسب با مهارت‌ها و اهداف شغلی آن‌ها باشد و آن‌ها را با نقش‌هایی که به احتمال زیاد در آن موفق می‌شوند، مطابقت دهد.

۹ گام برای استفاده مؤثر از تحلیل‌های پیش ‌بینی ‌کننده در استخدام

در اینجا یک راهنمای عملی و گام به گام برای کمک به شما در پیاده‌سازی مؤثر تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده در فرآیند استخدام آورده شده است:

گام ۱: اهداف استخدامی خود را تعریف کنید

مانند هر برنامه عملی، مهم است که ابتدا اهداف خود را مشخص کنید. آیا هدف شما کاهش زمان استخدام، افزایش کیفیت استخدام، ترویج تنوع یا به حداقل رساندن ترک خدمت استخدام‌های جدید است؟ اهداف به وضوح تعریف شده، استراتژی تحلیل‌های پیش ‌بینی ‌کننده شما را هدایت کرده و به شما کمک می‌کنند تا اثربخشی آن را کارآمدتر و دقیق‌تر ارزیابی کنید.

گام ۲: داده‌های با کیفیت جمع‌آوری کنید

اثربخشی هر مدل پیش‌بینی‌کننده به کیفیت داده‌های شما بستگی دارد. داده‌های جامع را از چرخه‌های استخدامی گذشته، سوابق عملکرد و نتایج شغلی جمع‌آوری کنید و اطمینان حاصل کنید که داده‌های شما پاک و سازگار هستند. به عنوان مثال، مطمئن شوید که همه درخواست‌های شغلی حاوی فیلدهای استاندارد شده برای تحصیلات و تجربه باشند.

گام ۳: ابزارها و پلتفرم‌های مناسب را انتخاب کنید

نرم‌افزارها و پلتفرم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را انتخاب کنید که برای تحلیل‌های پیش ‌بینی ‌کننده طراحی شده‌اند. همچنین مهم است که ابزارهایی را در اولویت قرار دهید که بتوانند به خوبی با سیستم‌های منابع انسانی موجود و مجموعه‌های فناوری شما ادغام شوند. در هر کجا که امکان دارد، نسخه‌های نمایشی را امتحان کنید تا مطمئن شوید راه حل‌های مورد نظر قابلیت‌های تحلیل داده‌های منابع انسانی مورد نیاز سازمان شما را ارائه می‌دهند.

گام ۴: مدل‌های استخدامی مرتبط بسازید

با مشاوران تحلیل داده یا فروشندگان همکاری کنید تا مدل‌های پیش ‌بینی ‌کننده‌ای را توسعه دهید که متناسب با اهداف استخدامی خاص شما باشند. این مدل‌ها باید الگوها و همبستگی‌هایی را که نتایج کلیدی را پیش ‌بینی می‌کنند، شناسایی کنند. یک مثال می‌تواند مدلی باشد که پیش‌بینی می‌کند کدام نامزدها به احتمال زیاد بر اساس داده‌های عملکرد گذشته، از اهداف فروش فراتر خواهند رفت.

گام ۵: مدل‌های خود را آزمایش و اعتبارسنجی کنید

مدل‌های پیش‌ بینی ‌کننده خود را در مقیاس کوچک و برای یک دوره زمانی مشخص به صورت آزمایشی اجرا کنید تا دقت و اثربخشی آن‌ها را ارزیابی نمایید. پس از استقرار کامل مدل‌هایتان، به طور مداوم آن‌ها را بر اساس نتایج دنیای واقعی نظارت و تنظیم کنید تا مطمئن شوید که با اهداف استخدامی شما همسو هستند، عدالت و ثبات را حفظ می‌کنند و داده‌های دقیق و مفیدی ارائه می‌دهند.

گام ۶: تیم منابع انسانی خود را برای استفاده از ابزارهای جدید آموزش دهید

تیم منابع انسانی خود را برای تفسیر و استفاده از بینش‌های تولید شده توسط ابزارهای تحلیل‌های پیش ‌بینی ‌کننده آموزش دهید. بر اهمیت استفاده از این بینش‌ها برای تکمیل، و نه جایگزینی، قضاوت انسانی تأکید کنید. ابزارهای تحلیل‌های پیش‌ بینی‌ کننده باید به ساده‌سازی فرآیندها کمک کنند و به تیم شما اجازه دهند بر استراتژی و تصمیم‌گیری تمرکز کند.

سؤال داغ منابع انسانی: چگونه می‌توانم از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده در برنامه‌ریزی نیروی کار استفاده کنم؟

دکتر مارنا ون در مرو، کارشناس موضوعی AIHR، می‌گوید: “تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده می‌تواند با پیش‌بینی نیازهای استعدادی آینده بر اساس عوامل مختلف، برنامه‌ریزی نیروی کار را تقویت کند. این ابزار از داده‌های داخلی و خارجی برای انجام پیش‌بینی‌های دقیق استفاده می‌کند. داده‌های داخلی شامل جمعیت‌شناسی کارکنان، سابقه کار، نرخ ترک خدمت، موجودی مهارت‌ها و ارتقاءها است، در حالی که داده‌های خارجی شامل اطلاعات بازار کار، مخازن استعداد در دسترس، شاخص‌های اقتصادی و داده‌های معیار است.

با تجزیه و تحلیل این داده‌ها، سازمان‌ها می‌توانند ترک خدمت (Attrition) را پیش‌بینی کنند، خواسته‌های استعدادی آینده را درک کنند، شکاف‌های مهارتی بالقوه را شناسایی کنند و سناریوهای مختلف را شبیه‌سازی نمایند. این قابلیت پیش‌بینی، برنامه‌ریزی نیروی کار آگاهانه‌تر، فعال‌تر و سازگارتر را در مقایسه با روش‌های سنتی و ایستا، امکان‌پذیر می‌سازد.”

گام ۷: مدل‌های خود را نظارت و بهبود بخشید

استخدام یک فرآیند پویا است، بنابراین مهم است که با تکامل اهداف و نیازهای استخدامی شرکت شما در طول زمان، تنظیمات لازم را در مدل پیش‌بینی‌کننده خود اعمال کنید. به‌روزرسانی‌های به موقع مدل‌های تحلیل‌های پیش ‌بینی ‌کننده شما برای اطمینان از ادامه ارائه داده‌ها و بینش‌های دقیق مورد نیاز است.

گام ۸: استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی را تضمین کنید

هنگام پیاده‌سازی تحلیل‌های پیش ‌بینی ‌کننده، تیم منابع انسانی شما باید هوشیار باشد تا از کاربرد اخلاقی هوش مصنوعی (AI) اطمینان حاصل کند. ممیزی‌های منظمی را بر روی الگوریتم مورد استفاده برای امتیازدهی به نامزدها اجرا کنید تا هرگونه سوگیری علیه جمعیت‌شناسی خاص را حذف نمایید. این کار به محافظت در برابر نتایج تبعیض‌آمیز کمک می‌کند و شفافیت در استفاده از داده‌های نامزد را تضمین می‌کند.

گام ۹: با ذینفعان ارتباط برقرار کنید

موفقیت پروژه خود را ردیابی کنید و بینش‌های مرتبط از تحلیل‌های پیش ‌بینی ‌کننده را با ذینفعان کلیدی، از جمله مدیران استخدام و رهبری ارشد، به اشتراک بگذارید. ارتباطات ثابت و شفاف برای جلب حمایت و پشتیبانی از تصمیم‌گیری مبتنی بر داده در چارچوب استراتژی کلی کسب‌وکار سازمان شما ضروری است.