പ്രവചനാത്മക നിയമന വിലയിരുത്തൽ: നിങ്ങളെ നിയമിച്ചതായി AI പറയുന്നു

• രചയിതാവ്:
• രചയിതാവിന്റെ പേര്

  Quantumrun ദീർഘവീക്ഷണം
• സെപ്റ്റംബർ 12, 2022

ഇൻസൈറ്റ് സംഗ്രഹം

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI) മുൻനിര സ്ഥാനാർത്ഥികളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും പക്ഷപാതം കുറയ്ക്കുന്നതിനും ജോലിസ്ഥലത്തെ വൈവിധ്യം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് റിക്രൂട്ട്‌മെന്റ് പുനർരൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നു. ഈ ഓട്ടോമേറ്റഡ് സംവിധാനങ്ങൾ നിയമന പ്രക്രിയകൾ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നു, ഉദ്യോഗാർത്ഥികൾക്ക് കൂടുതൽ വ്യക്തിപരമാക്കിയ അനുഭവം നൽകുമ്പോൾ കമ്പനിയുടെ കാര്യക്ഷമതയും ലാഭവും വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, അൽ‌ഗോരിതങ്ങളെ ആശ്രയിക്കുന്നത് ന്യായബോധത്തെക്കുറിച്ചും തൊഴിൽ വിപണിയിൽ ധാർമ്മിക ഉപയോഗം ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് സർക്കാർ നിയന്ത്രണത്തിന്റെ ആവശ്യകതയെക്കുറിച്ചും ചോദ്യങ്ങൾ ഉയർത്തുന്നു.

പ്രവചനാത്മക നിയമന വിലയിരുത്തൽ സന്ദർഭം

ഒരു കറുത്ത സ്വാൻ സംഭവത്തിന് എങ്ങനെ ഒറ്റരാത്രികൊണ്ട് തൊഴിൽ വിപണിയെ മാറ്റാൻ കഴിയുമെന്ന് മഹത്തായ രാജി സമൂഹത്തിന് കാണിച്ചുകൊടുത്തു. ലഭ്യമായ ഏറ്റവും മികച്ച പ്രൊഫഷണലുകളെ നിയമിക്കുന്നത് ഇരട്ടിയാക്കി കമ്പനികൾ പൊരുത്തപ്പെട്ടു. അനിശ്ചിതത്വം കുറയ്ക്കുന്നതിനും നിയമന പ്രക്രിയ ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നതിനും, തൊഴിലുടമകൾ പ്രവചനാത്മക ഡാറ്റയെ സ്വാധീനിക്കുന്ന AI- പവർ അസെസ്‌മെന്റ്, റിക്രൂട്ട്‌മെന്റ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ബിഗ് ഡാറ്റയുടെയും AIയുടെയും ഉയർച്ചയ്ക്ക് മുമ്പുതന്നെ, പല കമ്പനികളും സ്വമേധയാ ആണെങ്കിലും, പ്രവചനാത്മക നിയമന രീതികൾ ഉപയോഗിക്കാൻ തുടങ്ങിയിരുന്നു. മുൻ ജോലികളിലെ കാലാവധി, വിദ്യാഭ്യാസ പശ്ചാത്തലം, പ്രധാന നൈപുണ്യങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ, തുറന്ന റോളിനായി ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഉദ്യോഗാർത്ഥികളുടെ ഒരു കൂട്ടം ചരിത്രപരമായി പ്രദാനം ചെയ്ത സവിശേഷതകളെ ഈ സാങ്കേതികതകൾ ചുരുക്കി. എന്നിരുന്നാലും, ഈ മാനുവൽ നടപടിക്രമം വളരെ ആത്മനിഷ്ഠവും കൃത്യമല്ലാത്തതും നിയമന മാനേജർമാർക്കും റിക്രൂട്ട്‌മെന്റ് ടീമുകൾക്കുമിടയിൽ വൈരുദ്ധ്യം സൃഷ്ടിക്കുന്നതുമാണ്.

പ്രവചനാത്മക നിയമനത്തിനും കഴിവ് തിരിച്ചറിയൽ ഉപകരണങ്ങൾക്കും, AI പിന്തുണയ്‌ക്കുന്നു, പ്രതിദിനം ആയിരക്കണക്കിന് CV-കൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും ഒരു റോളിന് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ ഉദ്യോഗാർത്ഥികളെ തിരിച്ചറിയാൻ സഹായിക്കുന്ന നിർദ്ദിഷ്ട കീവേഡുകൾക്കും പാറ്റേണുകൾക്കുമായി തിരയാനും കഴിയും. തൊഴിൽ പരിജ്ഞാനം, പ്രായം, ശരാശരി ജോലി കാലാവധി, വ്യക്തിത്വം, ഭാഷാ വൈദഗ്ധ്യം, മുൻ പരിചയം എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ, ഒരു തൊഴിൽ ഉദ്യോഗാർത്ഥി നൽകുന്ന എല്ലാ വിവരങ്ങളും അളക്കാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും കഴിയും. ഇന്റർവ്യൂ പ്രക്രിയയുടെ ചില ആദ്യ ഘട്ടങ്ങൾ നടത്താൻ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ചാറ്റ്ബോട്ടുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഉയർന്ന മൂല്യമുള്ള ടാസ്ക്കുകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ ഹ്യൂമൻ റിക്രൂട്ട്മെന്റ് ടീമുകളെ സ്വതന്ത്രരാക്കുന്നു. 

തടസ്സപ്പെടുത്തുന്ന ആഘാതം

റിക്രൂട്ട്‌മെന്റ് പ്രക്രിയകളിലെ ഓട്ടോമേറ്റഡ് അസസ്‌മെന്റ് ടൂളുകളുടെ സംയോജനം, വൈജ്ഞാനികവും അബോധാവസ്ഥയിലുള്ളതുമായ പക്ഷപാതങ്ങൾ കുറയ്ക്കുന്നതിന് ലക്ഷ്യമിടുന്നു, ഇത് ജോലിസ്ഥലത്തെ വൈവിധ്യവും ഉൾക്കൊള്ളലും വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. ഉദ്യോഗാർത്ഥികളെ വിലയിരുത്തുന്നതിന് അൽഗോരിതങ്ങളെ ആശ്രയിക്കുന്നതിലൂടെ, തൊഴിൽദാതാക്കൾക്ക് വിദ്യാഭ്യാസ പശ്ചാത്തലം, സമ്പത്ത്, വംശം, ലിംഗഭേദം അല്ലെങ്കിൽ പ്രായം എന്നിവ പോലുള്ള ബാഹ്യ ഘടകങ്ങളേക്കാൾ അപേക്ഷകരുടെ കഴിവുകളിലും യോഗ്യതകളിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ കഴിയും. ഉപരിപ്ലവമായ കാരണങ്ങളാൽ മുമ്പ് അവഗണിക്കപ്പെട്ട സ്ഥാനാർത്ഥികൾക്ക് ഇപ്പോൾ തുല്യ പരിഗണന ലഭിക്കുന്നതിനാൽ, കൂടുതൽ വസ്തുനിഷ്ഠമായ റിക്രൂട്ട്‌മെന്റ് സമീപനത്തിലേക്കുള്ള ഈ മാറ്റം വിശാലവും വൈവിധ്യമാർന്നതുമായ ഒരു ടാലന്റ് പൂളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. കൂടാതെ, കോഗ്നിറ്റീവ് സ്ക്രീനിംഗ്, ആമുഖ അഭിമുഖങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള ചില അഭിമുഖ ഘടകങ്ങളുടെ ഓട്ടോമേഷൻ പ്രക്രിയയെ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നു, ഇത് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായ കാൻഡിഡേറ്റ് മൂല്യനിർണ്ണയത്തിന് അനുവദിക്കുന്നു.

പ്രവചനാത്മകവും സ്വയമേവയുള്ളതുമായ നിയമന സംവിധാനങ്ങൾ ദീർഘകാലമായി സ്വീകരിക്കുന്നത് തൊഴിൽദാതാക്കൾക്ക് കാര്യമായ നേട്ടങ്ങൾക്ക് കാരണമായേക്കാം, വർദ്ധിച്ച ആന്തരിക കാര്യക്ഷമതയും കുറഞ്ഞ നിയമന ചെലവും ഉൾപ്പെടെ. ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഉദ്യോഗാർത്ഥികളെ സ്ഥിരമായി റിക്രൂട്ട് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, കമ്പനികൾക്ക് അവരുടെ മൊത്തത്തിലുള്ള ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയും ലാഭക്ഷമതയും വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. കൂടാതെ, അപേക്ഷകന്റെ ഫീഡ്‌ബാക്കിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തത്സമയം ഓഫർ ചെയ്യുന്ന വേതനം ക്രമീകരിക്കാനുള്ള ഈ സംവിധാനങ്ങളുടെ കഴിവും ആവശ്യമായ ഡോക്യുമെന്റേഷൻ കാര്യക്ഷമമായി ഉറവിടവും നിയമന പ്രക്രിയ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഈ രീതി കൂടുതൽ നല്ല അപേക്ഷക അനുഭവം വളർത്തുന്നു, തൊഴിൽ വിപണിയിൽ തൊഴിലുടമയുടെ ആകർഷണം വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. 

സ്വയമേവയുള്ള നിയമന സംവിധാനങ്ങൾ കൂടുതൽ തുല്യതയുള്ള തൊഴിൽ വിപണിയിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം, വൈവിധ്യമാർന്നതും ഉൾക്കൊള്ളുന്നതുമായ തൊഴിൽ ശക്തികൾ, കുറഞ്ഞ വരുമാന അസമത്വങ്ങൾ, മെച്ചപ്പെടുത്തിയ സാമൂഹിക ഐക്യം എന്നിങ്ങനെയുള്ള വിശാലമായ സാമൂഹിക നേട്ടങ്ങൾക്ക് സംഭാവന നൽകുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, പ്രോഗ്രാമിംഗിലെ സാധ്യതയുള്ള പക്ഷപാതങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ഈ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ നിർവചിക്കപ്പെട്ട പാരാമീറ്ററുകൾക്കുള്ളിൽ ചേരാത്ത സ്ഥാനാർത്ഥികളെ ഒഴിവാക്കുന്നത് പോലുള്ള അൽഗോരിതങ്ങളെ ആശ്രയിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് ആശങ്കകൾ ഉണ്ടാകാം. തൊഴിലാളികളുടെ അവകാശങ്ങളും താൽപ്പര്യങ്ങളും സംരക്ഷിക്കുന്നതിനൊപ്പം നവീകരണത്തിന്റെ ആവശ്യകതയെ സന്തുലിതമാക്കിക്കൊണ്ട്, ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ധാർമ്മികമായും ഫലപ്രദമായും ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഗവൺമെന്റുകൾക്ക് നിയന്ത്രണങ്ങളും മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളും നടപ്പിലാക്കേണ്ടി വന്നേക്കാം. 

പ്രവചനാത്മക നിയമന ഉപകരണങ്ങളുടെ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ 

നിയമന പ്രക്രിയ കൂടുതൽ യാന്ത്രികമായി മാറുന്നതിന്റെ വിശാലമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉൾപ്പെടാം:

• പ്രാഥമിക അഭിമുഖങ്ങളും റിമോട്ട് ടെസ്റ്റുകളും നടത്താനും മുഴുവൻ റിക്രൂട്ട്‌മെന്റ് പ്രക്രിയയിലുടനീളം ഉദ്യോഗാർത്ഥികൾക്ക് 24/7 പിന്തുണ നൽകാനും ചാറ്റ്ബോട്ടുകളുടെ ഉപയോഗം. 
• ഉദ്യോഗാർത്ഥികൾക്ക് അവരുടെ അപേക്ഷയെക്കുറിച്ചുള്ള തത്സമയ സ്റ്റാറ്റസ് അപ്‌ഡേറ്റുകളും അഭിമുഖത്തിന് ശേഷമുള്ള ഫീഡ്‌ബാക്കും നൽകുന്നത് ഉൾപ്പെടെയുള്ള ഒരു ഇഷ്‌ടാനുസൃത അനുഭവം.
• നിയമന പ്രക്രിയ അതിവേഗം ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിനും ഭാവിയിലെ റോളുകൾക്കായി സാധ്യതയുള്ള ഉദ്യോഗാർത്ഥികളുടെ ഒരു അപ്‌ഡേറ്റ് പൂൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുമായി എച്ച്ആർ ടെക്‌നോളജി ബജറ്റുകളിലേക്കുള്ള വിഹിതം വർദ്ധിപ്പിച്ചു.
• അപേക്ഷകർ അവരുടെ ജോലി വേട്ടയും അഭിമുഖ സമീപനങ്ങളും മനുഷ്യർക്ക് പകരം അൽഗോരിതങ്ങൾ ആകർഷിക്കുന്നു.
• റിക്രൂട്ട്‌മെന്റ് പ്രക്രിയയുടെ ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഘട്ടങ്ങളിൽ ഫലപ്രദമായി അഭിമുഖം നടത്താനുള്ള ഡിജിറ്റൽ വൈദഗ്ധ്യം ഇല്ലെങ്കിൽ, മുതിർന്ന തൊഴിലാളികൾക്ക് തൊഴിൽ വിപണിയിൽ പരോക്ഷമായി വിവേചനം നേരിടാനുള്ള സാധ്യത.
• ഒരു റിക്രൂട്ട്‌മെന്റ് അൽഗോരിതം ഒരു കൂട്ടം അപേക്ഷകരോട് പക്ഷപാതം കാണിക്കുന്നതായി തെളിയിക്കപ്പെട്ടാൽ നെഗറ്റീവ് പ്രസ് സന്ദർഭങ്ങൾ.
• സ്വകാര്യ മേഖലയിലെ കമ്പനികൾക്ക് ഓട്ടോമേറ്റഡ് റിക്രൂട്ട്‌മെന്റ് സൊല്യൂഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കാനാകുന്നതിന്റെ പരിധി നിയന്ത്രിക്കാൻ സംസ്ഥാന/പ്രവിശ്യാ, ഫെഡറൽ ഗവൺമെന്റുകൾക്ക് മേൽ പൊതു സമ്മർദ്ദം.

പരിഗണിക്കേണ്ട ചോദ്യങ്ങൾ

• റോളും കമ്പനിയുമായി സാധ്യതയുള്ള സ്ഥാനാർത്ഥികളുടെ അനുയോജ്യത ഡാറ്റ സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് കൃത്യമായി പ്രവചിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് നിങ്ങൾ കരുതുന്നുണ്ടോ?
• ഭാവിയിൽ കമ്പനികൾ നിയമിക്കുന്ന രീതി മാറ്റാൻ ഓട്ടോമേറ്റഡ് അസസ്‌മെന്റ് ടൂളുകൾക്ക് മറ്റെങ്ങനെ കഴിയുമെന്ന് നിങ്ങൾ കരുതുന്നു?