Що таке предиктивний рекрутинг: переваги та недоліки

Чи знаєте ви, що таке прогнозний набір? Технологічні зміни на ринку та HR 4.0 зробили процеси відбору все більш гнучкими та ефективними, заохочуючи зміни та появу нових методологій і технологій, включаючи прогнозований найм.

Переважна більшість рекрутерів знають про труднощі пошуку професіонала, який володіє необхідними навичками, здібностями та ставленням, щоб заповнити вакансію в організації.

Крім того, підходить Культура є ключовим елементом, щоб внутрішньо компанія мала позитивне середовище з ефективними результатами та результатами.

Ми підготували контент, наповнений інформацією про те, що таке прогнозний рекрутинг, його переваги та недоліки, а також як правильно використовувати цей інструмент у вашій компанії. Цікаво? Тож не пропустіть читання!

Що таке прогнозний набір?

Перше, що вам слід знати, коли ви задаєтеся питанням про те, що таке прогнозний набір персоналу, це те, що метою компанії є найняти людину, яка зможе виконувати дії, передбачені цією посадою. Прогнозний найм прагне передбачити, на основі поточних даних або минулого досвіду, чи зможе професіонал якісно виконувати обов’язки на відповідній посаді.

Прогнозний набір проводився на основі відповідей кандидата рекрутеру, який за допомогою свого «відчуття» та досвіду намагався визначити, чи зможе професіонал добре працювати на цій посаді. Це якісне відчуття та сприйняття було доповнено та навіть замінено системами та технологіями, які передбачають вірогідність доброго дотримання через більш кількісний підхід.

Передбачуваний набір — це модель, яка все більше покладається на штучний інтелект під час найму та відбору. People Analytics збирає та аналізує дані від професіоналів, які успішно виконували цю роль, і, отже, встановлює параметри для пошуку інших професіоналів із подібними характеристиками для заповнення відповідної вакансії.

Яка мета предиктивного рекрутингу?

Розуміючи, що таке прогнозний набір, ви повинні уявити собі мету на етапах процесу набору та відбору.

Ідея прогностичного найму полягає в тому, що, розуміючи, які ключові фактори успіху професіонала на даній посаді, за допомогою фільтрів і технологій, рекрутер зможе фільтрувати базу даних, резюме з більшою дотриманням навички, необхідні для посади, таким чином підвищуючи шанси того, що новий фахівець також зможе виконувати посаду з досконалістю.

Крім того, за допомогою HR-платформи можна проводити тести поведінкових профілів, таких як DISC, і параметризувати, на додаток до технічних знань, бажані поведінкові характеристики для кожної посади.

Як здійснюється прогнозний набір?

Перш за все, для здійснення прогностичного набору персоналу за допомогою штучного інтелекту необхідно, щоб відділ кадрів мав базу даних із упорядкованими та структурованими даними, що дає змогу проводити кількісний аналіз і прогнози.

Завдяки великому збору даних і використанню великих даних стане можливим розробити кореляції та зв’язати елементи, щоб спробувати з певним ступенем достовірності передбачити сумісність кандидатів і ступінь наполегливості кандидата з необхідні вимоги до вакансії.

Коли компанія починає процес відбору, вона налаштовує всі параметри в системі, які є передумовами та бажаними умовами для посади.

Отримавши навчальну програму кандидата, параметри перетинаються з навчальною програмою професіонала та іншою інформацією, наданою в заявці, і це створить рейтинг зі ступенем наполегливості профілів, пропонуючи рекрутеру професіоналів з найбільшою прихильністю.

За допомогою цього ресурсу можна буде проаналізувати професіонала, беручи до уваги soft skills і hard skills, визначивши сильні сторони та точки для вдосконалення, щоб зменшити ризики того, що наймані таланти мають проблеми з адаптивністю, стилями лідерства їхніх менеджерів та бізнес-культурою.

Які переваги та недоліки предиктивного найму?

Використання інтелектуальних методів набору персоналу, будь то більш суб’єктивним або кількісним способом і з підтримкою даних і технологій, має переваги та недоліки. Отже, тепер, коли ми знаємо, що таке прогнозний рекрутинг, давайте розглянемо його переваги та недоліки. Дивись нижче:

Переваги предиктивного рекрутингу

Спритність

Чим повнішою та об’єктивнішою є база даних у HR-програмі, тим надійнішим буде перетин даних, і це значно скоротить час фільтрації для виявлення пропозицій найбільш відданих професіоналів.

напористість

Розуміючи параметри, необхідні для досягнення успіху на посаді, компанія може проводити тести, як поведінкові, так і технічні, і кількісно визначити професіоналів, які найбільше підходять для цієї посади.

Навіть якщо залишаються сумніви, ці проблеми можна більш точно поглибити під час співбесід, аналізу реальних навичок або іншої конкретної динаміки.

автоматизація

Щоб прогнозований набір персоналу був гарною інвестицією, він повинен мати хороші системи управління персоналом, а разом з цим компанія отримує переваги від інших ресурсів, які пропонує інструмент, а автоматизація процесів може стати великою конкурентною перевагою для організації.

Покращений клімат в приміщенні

Завдяки об’єктивності, яку може запропонувати прогнозований набір персоналу, «фаворитизм» може бути зменшений і, отже, може виникнути загальне відчуття більшої прозорості у прийнятті рішень щодо найму та просування по службі. І все-таки, якщо параметри успіху чітко визначені, професіонал зможе прагнути розвиватися для їх досягнення.

знижений товарообіг

Досягнувши наполегливого прогностичного найму, буде найнятий професіонал, який відповідає цій посаді, і, отже, причин для звільнення чи відставки буде менше.

Недоліки предиктивного рекрутингу

Проведення прогнозного рекрутингу на основі даних має багато недоліків. Нижче ми побачимо деякі з них:

ринковий динамізм

Ми живемо у світі VUCA та BANI, і дуже важко передбачити майбутнє. Те, що спрацювало в минулому, не вказує на те, що спрацює в майбутньому. Ключові компетенції для успіху можуть змінюватися, і, отже, профіль, необхідний для функції, також зміниться.

Різноманітність і інклюзивність

З огляду на те, що прогноз зроблено на основі минулих даних, компанії буде важко наситити свій персонал киснем і залучити в свою команду різні профілі.

стомлюючі процеси

Цей процес може пришвидшити процес відбору для компанії, але кількість тестів і кроків для кандидата може бути виснажливим і навіть змусити хороших професіоналів не подати заявку або відмовитися від процесу відбору.

Люди за автоматизацією

Незважаючи на те, що прогнозний набір на основі даних використовує технологію, параметризацію, вилучення та інтерпретацію даних виконують люди. Усі упередження, свідомі чи ні, існуватимуть і надалі. Потрібно бути дуже обережним, щоб «система» не легітимізувала і не поширювала помилки.

Інновація

Наймання професіоналів з однаковими профілями або виключення нестандартних кандидатів, безумовно, зменшить інноваційну здатність компанії.

Випадки винятків із правил

Немає двох однакових людей, і нестандартні або нестандартні заявники можуть бути несправедливо проігноровані. Виняткові кандидати можуть бути усунені ще до того, як вони повністю розкриють свій потенціал.

Висновок

Як ви могли бачити, важливо розуміти, що таке прогнозний найм і як цю методологію можна використовувати у сфері найму та відбору вашої компанії.

Необхідно розуміти переваги та недоліки предиктивного набору, а також розуміти ступінь автоматизації та гнучкості, які будуть використовуватися між свободою якісного рішення людини та жорсткими кількісними параметрами системи, щоб використовувати цей прогнозний процес набору персоналу, що максимізує переваги та зменшує недоліки.

За допомогою прогнозованого найму чи інших методів найму, компанія завжди прагне найняти найкращих професіоналів для виконання завдань певної функції. Таким чином, кандидат повинен завжди знати, чого шукає компанія, щоб зрозуміти, як додати цінність і підвищити свої працевлаштування.