Wie Sie Ihre Beschäftigungsstrategie mit Hilfe von StrategyBrain KI-intensiver gestalten

Heutzutage können viele Geschäftsprozesse mit künstlicher Intelligenz erleichtert werden, und die Einstellung ist keine Ausnahme. KI kann Tausenden von HR-Fachleuten, Personalvermittlern, Talentberatern und CEOs auf der ganzen Welt helfen, ihr Leben einfacher zu machen, Zeit zu sparen und die Qualität der Einstellungen zu verbessern. Dieser Artikel in Zusammenarbeit mit StrategyBrain-Experten zielt darauf ab, zu verstehen, wie genau KI und HR-Integration bei der Einstellung eingesetzt werden können und wie sie Unternehmen unterschiedlicher Größe helfen kann.

Die Entwicklung von KI in der Rekrutierung

Wofür KI eingesetzt werden kann

Es gibt heute viel Erfahrung in der KI-Einstellung. Wie Sie wahrscheinlich wissen, hat es ziemlich schnell an Dynamik gewonnen, wie ein Gartner-Bericht zeigt, dass 38 % der HR-Führungskräfte KI-Tools für die Einstellung implementiert oder erforscht haben. Es ist keine Überraschung, denn in der heutigen Welt mit ihren Big Data kann die Fähigkeit, die Informationen schnell zu verarbeiten und zu analysieren, den Unterschied im hart umkämpften Bereich der Talentakquise ausmachen. Darüber hinaus wünschen sich die meisten Personalfachleute bei den Tausenden von Lebensläufen, die ordnungsgemäß präsentierte Positionen erhalten, wahrscheinlich Hilfe bei der Bearbeitung aller sowie bei der Auswahl einiger wahrscheinlichster Kandidaten und der Sicherstellung, dass niemand ausgelassen wurde. All diese Aufgaben können mit Hilfe von KI erledigt werden:

• Effizienz: Mit KI-Hilfe kann das Personal Lebensläufe und Bewerbungen zehnmal schneller bearbeiten, sodass keine Gelegenheit verpasst wird.
• Genauigkeit: Die heutigen KI-Algorithmen können die Fähigkeiten und Erfahrungen von Menschen genauer mit geeigneten Positionen abgleichen.
• Konsistenz: Der KI-Algorithmus stellt sicher, dass alle Anträge auf die gleiche Weise und ohne menschliche Abweichungen verarbeitet werden.
• Lebenslaufverarbeitung: KI wie ChatGPT kann verwendet werden, um Lebensläufe schnell zu verarbeiten und sie anhand der wichtigsten Kriterien zu bewerten.
• Kandidatenabgleich: KI-Algorithmen können auf die Bewerberdaten des Unternehmens angewendet werden, um die eingehenden Lebensläufe mit geeigneten Stellen abzugleichen.
• Planung von Vorstellungsgesprächen
• KI-gesteuerte Automatisierung: KI-Chatbots können Interviews planen und so die Zeit der Personalabteilung für strategische Aufgaben freigeben

Reales Szenario

Wenn Sie HR-Manager in einem wachsenden Tech-Startup sind, haben Sie möglicherweise einen Zustrom von Lebensläufen in Ihrem Postfach erlebt. Wenn Sie sich im Einstellungsprozess für mehrere Positionen in verschiedenen Abteilungen befinden, kann das Filtern der Lebensläufe und das Einladen nur der richtigen Kandidaten ein zeitaufwändiger Prozess sein. Stellen Sie sich nun vor, Sie hätten ein KI-System, das die Qualität des Lebenslaufs automatisch bewerten und nur eine Benachrichtigung mit den relevantesten senden kann. Sie können die „zusätzliche“ Zeit damit verbringen, Beziehungen zu potenziellen Superstars zu pflegen. Ein weiteres Merkmal von KI-gestützten Chatbots ist, dass sie Vorstellungsgespräche planen, den zuständigen Managern zuweisen oder sogar selbst durchführen und das entsprechende Angebot an den erfolgreichen Kandidaten senden können.

KI-Marketing und Content-Erstellung

KI und Geschäftsfunktionen

KI hat die meisten Rekrutierungsprozesse revolutioniert und verspricht das gleiche Versprechen der Transformation in anderen Geschäftsfunktionen. Mit KI können Unternehmen ein neues Maß an Effizienz, punktgenauer Genauigkeit und Skalierbarkeit erreichen. Die folgende Liste von Bereichen ist nicht vollständig, aber dies sind die Hauptbereiche, in denen KI-Funktionen eine wesentliche Rolle spielen können.

KI im Kundenservice

Heutzutage implementieren viele Unternehmen bereits KI-Chatbots oder einen Kundenassistenten, um Anfragen zu verwalten. Solche Assistenten können eine Vielzahl von Problemen ansprechen und Kunden 24/7 unterstützen. In den seltenen Fällen, in denen eine Konversation an einen menschlichen Agenten weitergeleitet wird, ist das Problem bereits äußerst komplex. Dies reduziert die Arbeitsbelastung menschlicher Agenten und hilft ihnen, sich mehr auf die Lösung schwierigerer Fälle zu konzentrieren, und führt daher zu einem qualitativ hochwertigeren Service für die Verbraucher.

KI im Supply Chain Management

Dank KI-Funktionen und Predictive Analytics können Unternehmen ständig Daten sammeln, analysieren und auf der Grundlage dieser Daten ihre Abläufe automatisch optimieren. Von Anfang an helfen KI-Funktionen, die Kosten der Lieferkette zu senken, von Nachfrageprognosen, Produktionsplanung, Überbeständen und Logistik bis hin zu Lieferverzögerungen.

KI im Marketing

KI-gestützte Marketing-Tools können das Verhalten und die Vorlieben der Verbraucher analysieren, was es Unternehmen erleichtert, ihre Marketingstrategien an das Publikum anzupassen. Durch personalisierten Kontext, gezielte Anzeigen und dynamische Preismodelle helfen KI-Tools Unternehmen, sinnvoller mit dem Publikum zu interagieren und die Konversionsraten zu erhöhen. Darüber hinaus gibt es eine Reihe automatisierter Tools, mit denen Sie schnell mehr Marketinginhalte generieren können, sodass sich Kreativteams auf umfassendere Strategien und Innovationen konzentrieren können.

KI in Finanzdienstleistungen

KI-Tools können Anomalien in Transaktionsmustern zur Risikobewertung und Betrugserkennung erkennen, was bei der Bereitstellung sicherer und transparenter Finanzdienstleistungen hilft. Darüber hinaus können KI-gestützte Robo-Advisor Anlageempfehlungen basierend auf dem Profil der finanziellen Ziele und der Risikotoleranz des Benutzers geben, wie z. B. Wealthfront oder Betterment. . Edelman. behaupten, dass es ein mächtiges Instrument zur Demokratisierung der Vermögensverwaltung und der Finanzdienstleistungen ist.

KI im Gesundheitswesen

KI-Tools finden ihre Anwendung bei einer Vielzahl von Problemen im Gesundheitswesen, von der prädiktiven Diagnostik bis hin zu personalisierten Behandlungsplänen. Durch die Analyse von medizinischen Bildern und Patientenakten können KI-Algorithmen dazu beitragen, potenzielle Gesundheitsprobleme frühzeitig zu erkennen und zu empfehlen, welche Vorsichtsmaßnahmen getroffen werden können. Darüber hinaus können genetische Daten analysiert werden, um Interventionen für die Zukunft zu empfehlen. Darüber hinaus spielt KI eine entscheidende Rolle bei der Entdeckung neuer Medikamente und Behandlungsmethoden, da sie dazu beitragen kann, mehr Netzwerke von Signalwegen und wissenschaftlichen Arbeiten zu analysieren als jeder Mensch.

Die Integration von KI in eine Reihe von Geschäftsbereichen ermöglicht es Unternehmen, Innovationen zu fördern, den Betrieb zu rationalisieren und Kunden und Stakeholdern einen Mehrwert zu bieten. Gleichzeitig ist es wichtig, die Bereiche zu identifizieren, in denen KI-Initiativen den größten Nutzen bringen, und Lösungen zu entwickeln, die direkt zur Erreichung strategischer Ziele und zur Einhaltung von Vorschriften beitragen. Verbesserung der Lead-Qualifizierung

Um die Lead-Qualifizierung mit KI zu verbessern, muss das Unternehmen einen vollständigen Ansatz verwenden, der fortschrittliche Analysen und Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet. Zunächst muss das Unternehmen Instanzen finden, die qualifizierte Leads beschreiben. Sie können demografische Daten, Verhalten oder Engagement umfassen. Zweitens verwenden Unternehmen KI-Lösungen, um Leads auf der Grundlage der zuvor beschriebenen Instanzen zu bewerten und sicherzustellen, dass ein Vertriebsteam Leads mit dem höchsten Potenzial anspricht. Drittens sollte das Unternehmen KI-gestützte Chatbots für den ersten Kontakt mit Kunden einsetzen und die Reaktionsgeschwindigkeit erhöhen. KI-Lösungen ermöglichen es, Informationen zu analysieren und Erkenntnisse zu sammeln, wie immer das Interaktionsmodell zu verfeinern. Das Unternehmen sollte seinen Algorithmus auf der Grundlage der vom Vertriebsteam bereitgestellten Informationen über seine Kunden kontinuierlich aktualisieren. Schließlich sollte das Unternehmen auch KI-Erkenntnisse mit der CRM-Datenbank optimieren und alle qualifizierten Leads an einem einzigen Ort aufbewahren. Darüber hinaus sollten Unternehmen regelmäßig Schulungen für das Vertriebsteam anbieten, um die Anwendung von KI-Eingaben zu maximieren. Außerdem müssen alle Verkaufstools der Datenschutz-Grundverordnung entsprechen, was Datensicherheit impliziert. Mit diesem Ansatz können Unternehmen ihren Lead-Qualifizierungsprozess rationalisieren, die Konversionsrate erhöhen und das Einkommen steigern.

Beispiele für den erfolgreichen Einsatz von KI

Die spielbasierten Bewertungen von Unilever

Als konkretes Beispiel für eine solche Integration könnten wir Unilever untersuchen, das seine Einstiegseinstellung durch spielbasierte Bewertungen, die von KI gesteuert werden, revolutioniert hat. Im Wesentlichen werden die Bewerber online einer Reihe von Spielen unterzogen, bei denen es sich eigentlich um verschiedene kognitive, emotionale und soziale Bewertungen handelt, die als vermeintlich unterhaltsame Aktivitäten eingebettet sind. Nach Abschluss der Spiele verarbeiten KI-Algorithmen die nachfolgenden Daten und liefern Informationen über den IQ potenzieller Kandidaten sowie 30 zusätzliche Merkmale ihrer Persönlichkeit. Die durch solche Bewertungen generierten Daten haben es Unilever ermöglicht, sowohl seinen Einstellungsprozess zu vereinfachen als auch seine Einstellungen zu diversifizieren.

Anwendung: Hiltons Einsatz von KI-Chatbots

Eine weitere relevante Anwendung wäre der Einsatz von KI-Chatbots durch Hilton Hotels, um das anfängliche Bewerber-Screening und die Planung von Vorstellungsgesprächen zu verwalten. Connie, der KI-Chatbot des Unternehmens, trifft sich schnell mit Aspiranten, interagiert mit ihnen, um sofortige Antworten auf die Stelle zu geben, und vereinbart Interviewzeiten mit den menschlichen HR-Mitarbeitern. Infolgedessen wurde die Zeit, die Hilton Hotels für die Besetzung seiner Stellen benötigt, um 40 % reduziert, sodass die Personalabteilung des Unternehmens nun mehr Zeit für die strategische Einstellung und das breitere Engagement der Mitarbeiter aufwenden kann.

Abbildung: Googles Interview-Prozessautomatisierung

Google hat KI implementiert, um Teile seines Interviewprozesses zu automatisieren. KI-Tools werden verwendet, um Vorstellungsgespräche zu planen, personalisierte Kandidaten-Updates zu senden und die Feedback-Sammlung zu verwalten. Darüber hinaus wertet ihre KI Interviewtranskripte aus, um potenzielle Vorurteile zu identifizieren und einen fairen Einstellungsprozess zu gewährleisten. Dieser verfeinerte Ansatz hat Google geholfen, seine hohen Einstellungsstandards aufrechtzuerhalten und gleichzeitig den Prozess effizienter und integrativer zu gestalten.

Google nutzt KI auch, um seinen Einstellungsprozess zu rationalisieren und in mancher Hinsicht zu automatisieren. Die KI-Technologien des Unternehmens planen die Interviews, leiten personalisierte Nachrichten mit den neu relevanten Informationen an die Bewerber weiter und koordinieren die Berichte zu jedem Interview sowie deren anschließende Bewertung, um einen Gesamteindruck von allen Beteiligten zu erhalten. In der Zwischenzeit werden KI-gestützte Studien der Transkripte von Interviews durchgeführt, um sicherzustellen, dass das Gespräch nicht in irgendeiner Weise voreingenommen ist. So ist Google in der Lage, seine hohen Einstellungsstandards fortzusetzen und gleichzeitig weniger Ressourcen für den Prozess aufzuwenden. Auf der Bewerberseite schließlich nutzt L’Oréal KI, um ihnen einen kontinuierlichen Dialog und eine bessere Erfahrung zu bieten. Es verwendet die Konversations-KI der Mya-Plattform, die die Fragen der Bewerber beantwortet und ein allgemeines Screening durchführt.

Verbessertes maschinelles Lernen und KI

In Zukunft, da maschinelles Lernen und KI immer komplexer werden, werden sie auch die Aufgabe übernehmen, eine persönlichere Interaktion mit jedem Kandidaten aufrechtzuerhalten, was den Einstellungsprozess bequemer und ansprechender machen soll. Durch die persönlichere Ansprache von Kandidaten investieren die Personalverantwortlichen in die Erfahrung jedes einzelnen Kandidaten. Dies erhöht nicht nur die Zufriedenheit, sondern ist auch Voraussetzung für bessere Bindungsraten neuer Mitarbeiter. Zusammenfassend kann gesagt werden, dass diese Annahmen zwar einige negative Konnotationen haben können, wie z. B. die zahlreichen Verzerrungen des Systems oder seine ungerechten Methoden, aber all dies kann mit der Zeit leicht behoben werden. Da die neuen Lösungen erkannt werden und sich die Personalverantwortlichen der Unternehmen nicht mehr mit kurzfristigen Verbesserungen abfinden müssen, die nach mehreren Monaten nach dem Eintritt in die Belegschaft zu zahlreichen Ablehnungen führen, wird erwartet, dass neue KI die Einstellungsentscheidungen verbessert.

Integration mit anderen HR-Technologien

Das Aufkommen der KI-Technologie in der Talentakquise macht nicht vor der Rekrutierung halt. In Zukunft wird KI vollständig in andere HR-Technologien wie Personalinformationssysteme und Lernmanagementsysteme integriert sein. Dieses vernetzte Ökosystem erleichtert die Datenübertragung und bietet HR-Teams Einblicke in mehr Aspekte ihres Talentpools, damit sie fundiertere strategische Entscheidungen treffen können. Durch die Integration dieser Technologien in die bestehende Rekrutierungsstrategie kann man sich also gut auf die Zukunft der KI vorbereiten und sie nutzen, um Erfolge im Bereich der Talentakquise zu erzielen.

Schlussfolgerung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI die Rekrutierung erheblich verändern und sie effizienter, genauer und fairer machen kann. Dadurch können sich HR-Fachleute auf das konzentrieren, was sie am besten können, nämlich Beziehungen zu den Top-Talenten ihres Unternehmens aufzubauen, um ihren Unternehmen zum Erfolg zu verhelfen. Bei StrategyBrain sind wir immer bereit, Unternehmen dabei zu helfen, das Beste aus KI-gesteuerten Tools herauszuholen. Jetzt laden wir Sie ein, sich für Ihre kostenlose KI-Rekrutierungssoftware-Testversion anzumelden, um Ihre Rekrutierungsstrategie auf die nächste Stufe zu heben.