banner_kontur_15
 

5 ключевых направлений в рекрутинге в 2018 году

« Назад

21.12.2017 09:48

Изменения в рекрутинге будут касаться четырех основных принципов, на которых строится рекрутинг 3.0: данные, технологии, маркетинг и определение приоритетов. Тем не менее даже эти важные направления затмит появлением того, что можно назвать «война за таланты в области искусственного интеллекта». Именно это направление будет доминировать во всех компаниях-лидерах в течение следующих нескольких лет.

1. Значительный сдвиг в бизнес-процессах привел к войне за таланты в области искусственного интеллекта

Руководители крупнейших компаний (Apple, Alphabet, Microsoft, Amazon и Facebook) уже дали понять всему миру, что в их бизнес-процессах в скором времени будут доминировать машинное обучение и искусственный интеллект. 

Машинное обучение окажет влияние на такие приоритетные области, как распознавание голоса, автономный транспорт, распознавание фотографий и поиск. Искусственный интеллект/машинное обучение также станут доминирующими технологиями почти во всех операционных областях в каждой крупной корпорации, поскольку они способны демонстрировать конкретные результаты.

Внезапный спрос на таланты в области машинного обучения может превысить текущее предложение в 10 раз. Как показывает исследование Tencent Research Institute, в мире всего 300 000 специалистов-практиков в области искусственного интеллекта, а спрос выражается в миллионах открытых вакансий. И поскольку большинство из этих редких специалистов трудоустроены, чтобы выйти на них, компаниям придется использовать сложные рекрутинговые инструменты.

рекрутинг

Другой пример – американские университеты способны ежегодно выпускать около 100 студентов с необходимыми навыками. При этом за эти таланты США конкурируют с другими странами, включая Японию, Великобританию, Израиль, Китай и Канаду.

Поскольку успех в развитии технологии машинного обучения определяется качеством и слаженной работой команд, привлечение необходимых специалистов в эти команды будет усложняться еще и тем, что в процессе их поиска невозможно сосредоточиться на какой-то одной единственной профессиональной области. Применительно к машинному обучению рекрутеров могут интересовать специалисты, которые занимают должности инженеров по разработке алгоритмов машинного обучения, специалистов по обработке данных, специалистов по глубинному обучению. Ситуация усугубляется еще и тем, что в большинстве компаний мало кто из рекрутеров в принципе специализируется на подборе персонала в области машинного обучения. В совокупности внезапный экстремальный уровень спроса и слишком ограниченный круг специалистов станут причиной возникновения «войны за таланты в области искусственного интеллекта».

2. Данные, наконец, стали играть ключевую роль в рекрутинге

Очевидно, что машинное обучение – это подход, основанный на данных, поэтому все бизнес-функции постепенно перейдут к модели, основанной на данных. И, конечно же, рекрутинг не станет исключением. Поэтому специалисты по подбору персонала будут вынуждены использовать данные, чтобы точнее определять требования к работе, которые прогнозируют успех, лучшие источники подбора и наиболее эффективные методы оценки кандидатов. 

3. Технологии пронизывают функцию рекрутинга

В 2018 году высокий уровень интереса к технологиям в сфере рекрутинга выразится в желании максимально освоить эти технологии. Как компании, так и поставщики ускорят развитие технологий и машинного обучения в частности в критических областях поиска, оценки кандидатов и сокращения предвзятого отношения в процессе рекрутинга. 

Но этот переход будет проблематичным, потому что многие в рекрутинге не разбираются в технологиях, а есть и те, кто просто сопротивляется этому. И, конечно же, по мере распространения технологии на поиск и оценку персонала многие задачи, связанные с наймом, начнут исчезать. И только те, кто преуспевает в продажах / маркетинге, и те, кто берет на себя роль консультанта по талантам, обретут гарантию занятости.

4. Рекрутинг ориентируется на маркетинговый подход

Все, кто пытается параллельно анализировать процессы рекрутинга и продаж, считают, что их цели удивительно похожи. Однако при детальном рассмотрении этих процессов становится понятно, что они совершенно разные. 

Маркетинговые процессы гораздо более ориентированы на данные, сегментированы и научно обоснованы. Благодаря этому маркетологи знают гораздо больше о своих целях и о том, как они принимают решения. Функция рекрутинга слишком часто опирается на интуицию и традиции. Однако по мере роста влияния данных на рекрутинговые процессы специалисты постепенно узнают, что именно они знают о целевых кандидатах, ​​какониищути нанимают персонал. Осознание этих проблем приведет к тому, что компании станут исследовать и анализировать больше процессов на стадии рекрутинга. И это позволит усовершенствовать механизмы привлечения и удержания персонала.

5. Рекрутинг переходит к модели приоритизации

Любая бизнес-функция основывается на приоритизации, это необходимо для распределения ограниченных ресурсов на наиболее уязвимые проблемы. Благодаря данным рекрутеры могут выяснить, что не все позиции и не все кандидаты имеют одинаковое влияние на бизнес. Следовательно, чтобы максимально влиять на результаты бизнеса, им необходимо сосредоточить свои ресурсы на наиболее значимые направления. 

В первую очередь эйчарам следует уделять внимание привлечению специалистов в стратегически важные команды, а также на позиции, генерирующие доходы и характеризующиеся высокой эффективностью.

Автор: Джон Салливан, эксперт в области управления персоналом

Перевод: Инга Хамми

Источник


Актуальные и интересные HR-кейсы в нашем Telegram. Подписывайтесь на канал!

 

Копирование и любая переработка материалов с сайта neohr.ru запрещены




Комментарии


Комментариев пока нет

Добавить комментарий *Представьтесь:


*Комментарий:


*Подтвердите, что Вы не робот:
Loading ...




Копирование и любая переработка материалов
с сайта neohr.ru запрещены

Copyright © Neo HR 16+
О проекте
Политика конфиденциальности

Сетевое издание Neo HR. Свидетельство о регистрации средства массовой информации в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций
ЭЛ № ФС 77 – 57596 от 08.04.2014

Яндекс.Метрика