紹介
COVID-19のパンデミックによってもたらされた注目すべき変化の1つは、リモートワークへの移行が例外ではなく標準になったことです。2021年には、15歳から69歳のカナダ人の32%が在宅勤務をしており、2016年のわずか4%から大幅に増加しています。この変化は、パンデミック自体を超えて広がる職場環境と慣行の変革におけるより広範な傾向を反映しています。米国では、労働人口の半数以上がリモートワークの選択肢を持つようになったため、非居住型ワークスペースが見直され、社内作業機器の需要が高まっています。パンデミック以前は、労働力の43%が時折在宅勤務をしており、これらの傾向がすでに動いていたことを示しています。これは、AI採用テクノロジーとデジタルコミュニケーションツールが、アウトブレイク前に観察された傾向を反映して、より柔軟な配置を統合するための作業慣行を再考する上で重要な役割を果たしていることを浮き彫りにしています。これらの開発の実際の影響と潜在的な影響はまだ完全に評価されていませんが、仕事の未来が過去とは著しく異なることは明らかです。
リモートワークの生産性向上におけるニューノーマル
ニューノーマル
Slack ワークスペースで 9,000 人以上のナレッジワーカーを対象に行った調査では、72% がハイブリッドワークモデルを好むことが明らかになりました。リモートワークを好むと回答した人は12%で、残りの16%はフルタイムでの勤務に戻ることを望んでいました。リモートワークの利点は間違いなく存在し、証明する必要はほとんどありません。もちろん、主な利点は、オフィスへの「通勤」に費やされていた時間とお金を節約できることです。労働者が自分の私生活をよりよく管理できるようにすることで、従業員ははるかに生産性を高め、仕事に満足することができます。同様に、仕事の効率の低さは、主要な仕事の日の間に時間を無駄にしていると考えるべきではありません。同時に、オフィスワークのための集団的な仕事には選択肢がありません – チームビルディング、個人的なコミュニケーションの自発性、そして集合的な潜在意識環境の開発は、間違いなくこの仕事の利点です。特に、特定の企業文化やビジネスを維持することに関しては、他の方法では伝えるのが困難です。さらに、そのような作業は、このフレームワークの硬直性も提供しており、これは一定数の従業員にとって注目に値します。これらのモダリティのバランスは、テクノロジーがオフィスワークを完全に置き換えるのではなく、オフィスワークを容易にするために使用される、完全に実行可能で非常に繁栄したアプローチになる可能性があります。さらに、正確な作業モデルは別として、リモートモードへの移行は労働効率の大幅な向上につながります。
リモートワークの生産性とその導入による経済的メリット
このようなアプローチにより、リモートワークは労働生産性を向上させるだけでなく、従業員や雇用主にとっても経済的な意味で非常に役立つことが重要です。従業員は自宅でより効果的に活動することが注目されており、その大きな理由は、情報のない会話やオフィスのストレスによるストレスレベルの減少です。これにより、エラーレベルが10倍に減少します。さらに、「既存の従業員が何時間いるかを数える」よりも結果が優先されるスペシャリストのためにリモートで働きます。また、同社はほとんどのコストを見なくなったり、特に大規模なオフィスを借りたりしてコストを削減しています。
企業がオフィススペースのレンタルと維持に関連するコストを削減しようとする中、企業と従業員の両方がリモートワークによってお金を節約できます。企業は、オフィスの貸し出し、光熱費、従業員向けのジムなどのオンサイトサービスの提供に充てられる資金の一部を、従業員の育成やその他の革新的なプロジェクトの実行に振り向けることができます。同様に、従業員は旅費だけでなく、昼食、作業服、自宅から職場への移動に関連するものなどの日常の支出も節約できます。多くの点で、企業がニューノーマルに順応するにつれて、リモートワークの取り決めは生産性を向上させるだけでなく、前のテキストで述べた一部の業務に関連するコストを節約することも非常に明白になっています。
リモートオンボーディングとAI
COVID-19(新型コロナウイルス感染症)とリモートワークは、採用オンボーディングプロセスの意味を再定義しました。ビデオ会議ソフトウェアなどのツールや、求人応募の分析、潜在的な従業員の選別、応募者とのエンゲージメントに使用できるAIベースのアプリケーションを含むAIは、ニューノーマルに適応する採用マネージャーにとって特に貴重なものとなっています。企業は、世界のどこからでも、または最高の人材が配置されている可能性のある他の場所から、そのランクの任意のポジションを埋めることができます。さらに、このようなテクノロジーやプロセスを使用して新入社員を引き付けるリモートオンボーディングに依存するようになったのは、COVID-19の発生に至るまでの期間に、新規求人の最大20%がすでにオンラインで掲載されていた時期に発生しています。言い換えれば、COVID-19関連の混乱は、オンボーディングのプロセスに対する他の手作業の少ないアプローチの成長を加速させただけでなく、採用も加速させました。同時に、AI採用ツールは、分散したアプリケーションをより効率的にスクリーニングし、採用マネージャーが何千もの求人応募を精査するという面倒なプロセスを経ることなく、特定の仕事に適した従業員を特定できるため、特に貴重です。同様に、AIを使用して従業員を採用することで、採用プロセスで十分な精度を達成し、企業が偏見で告発されるリスクを低く抑えることができます。
以上のことから、採用プロセスでのAIの使用は、雇用主と従業員の両方に多くのメリットをもたらすことがわかります。一方では、企業は膨大な量のデータを処理することで、最も有望な採用パターン、候補者、およびソースを特定できます。特に、この手法は、過去の仕事のマッチングと在職期間に基づいて適合性の程度を特定するのに効果的であり、したがって、採用およびオンボーディングプロセスのすべての段階で大きな影響を及ぼします。さらに、AIソフトウェアを使用すると、雇用市場の絶え間なく変化する需要を考慮しながら、検証済みの適合を見つけるための基準を簡単に調整できます。これにより、人事チームは最も有望な候補者の発見と採用を迅速化し、スムーズなオンボーディングプロセスを確保するための作業負荷を軽減できます。すべての利点を念頭に置いて、AIテクノロジーを使用することで、企業はより統合されたより適応性の高いチームを構築できると結論付けることができます。
ハイブリッドワークのニューノーマルとAI採用との関係
ハイブリッドワークモデルが普及するにつれ、AI採用との関係は、最高の候補者を採用し、維持しようとする雇用主にとってより重要になっています。AIソリューションの助けを借りて、採用マネージャーは、通常、リモートプールとオフィス内プールの両方から採用する必要があることを考えると、タスクをより迅速に実行できます。AIツールは、提出された履歴書やその他の情報をふるいにかけ、雇用主が設定した基準に従って最適な候補者を見つけ、専門家のデータセット知識の助けを借りて誤った決定を下すのを防ぐことができます。さらに、ハイブリッドワークのシナリオでは、従業員がチーム内で適切に行動することが重要であり、そのためには企業文化にしっかりと適合する必要があります。AIツールは、この側面を他のデータとともに分析して、従業員がオフィスのリモートセクションとライブセクションでのハイブリッドワークに適していることを確認できます。つまり、ニューノーマルでは後戻りはなく、採用などにAIを活用する必要性は選択の余地なく、ニューノーマルの環境で活躍できる多感覚で多様なスタッフを構築するための前提条件なのです。
バーチャルファーストの職場環境におけるAI採用ツールの役割
AI採用ツールは、効率的なリモート採用を確保し、チームをまとめるのを助けるため、バーチャルファーストの職場環境に大きく貢献します。これらのツールは採用プロセスを合理化するのに役立ち、組織はそのようなAIを活用して、世界中で最高の人材を特定して引き付けることができます。AIを採用目的で使用することで、企業の競争力を高めることができます。さらに、これらのツールにより、候補者のスクリーニングや面接のスケジューリングなど、多くの日常的なプロセスの自動化が可能になります。その結果、人事担当者は時間を大幅に節約し、それを使用して候補者との関係を築き、候補者を従業員、臨時労働者、またはその他のカテゴリーの新入社員に変えることができます。
これらのテクノロジーを使用することで、組織は採用活動だけでなく、チームビルディングの演習も実施し、リモートで働くチームが一緒にいられるようにすることができます。多くの場合、このようなツールは、チームの相互作用の頻度と品質に関する情報を提供できる高度な分析を使用します。その結果、組織はサポートが必要な場所を確認し、仮想チームビルディングセッションを開始できます。さらに、人事担当者は、このような調査の結果と行動計画をチームに伝えて、従業員が関与し、サポートされていると感じられるようにすることができます。AI採用ツールは、バーチャルファーストの職場環境での採用プロセスに、強固でまとまりのあるチームを作り、オフィスで働く人々と可能な人事プロセスを改善することを目的とした他の活動を伴うようにするのに役立ちます。
AIを採用に統合するためのベストプラクティス
全体として、組織はAIを採用プロセスに統合する際に、いくつかのベストプラクティスを実装する必要があります。最も重要なことは、人事担当者は、AIツールの導入で達成したい目標を明確に定義することです。これらの目標には、採用までの時間を短縮したり、候補者の質を向上させたりすることが含まれます。さらに、これらの目標は具体的である必要があります。たとえば、組織は、採用までの時間をいつまでにどれだけ短縮したいかを定義する必要があります。
第二に、採用チームのトレーニングに最大限に投資する必要があります。テクノロジーの使用方法を適切に教えることで、雇用主はAIツールからより多くの価値を引き出し、その利点を育み、それらを意味のあるものに活用します。ツールの機能と潜在的な欠点についてより深く理解することで、従業員はツールの使用に対してより責任を持つことができ、間違いを犯すことに懐疑的になったり恐れたりすることが少なくなります。トレーニングは、開発技術に適応し、スクリーニングの品質を常に向上させるために継続的に行う必要があります。人間の能力に関連して、AIは取って代わるのではなく、強化し、貢献するべきです。履歴書の自動処理と面接のスケジューリングにより、最も時間のかかる日常的なタスクの一部が排除されます。さらに、候補者は、人間の採用担当者との共感的な面接に参加することを楽しみ、感謝しています。潜在的な従業員からの個人的な注意も、組織の雇用主のブランディングにプラスの影響を与えるでしょう。最後に、雇用主はツールの有効性を監視する必要があります。具体的には、プロセスによる候補者の満足度、労働力の多様性、適切な採用者の割合などの要素に注意する必要があります。斬新な要素に柔軟かつ機敏に適応する雇用主は、目標が変わるたびに戦略をシフトする必要があります。これらすべてを考慮に入れると、このテクノロジーは、効果的なツールを介して現在および将来の要求に対処し、リスクを利点に変換するのに役立ちます。
事例研究
事例1:グローバルテック企業
グローバルリーダーの国際技術組織は、履歴書の自動AIスクリーニングと世界中の面接の事前スケジューリングを利用しており、各従業員はその恩恵を受けることができます。この組織では、手続きが中断することなく半分の時間で行われるため、採用までの時間が30%短縮されたと報告されています。したがって、人事マネージャーは、より高い従業員の成功率でより多くの人を雇うことができ、今後2年間で役割の離脱率が25%低いことを示しています。最も重要なことは、BREWソフトウェアアプリケーションが、ソフトウェアの能力、教育、およびチームの組織的な一致の適切性のためにキャストされ、無意識の性別バイアスを回避するのに役立つことです。その結果、採用マネージャーがより広範で実り多いマッシュに関与するようになったため、蓄積された文化的嗜好を通じて維持された以前の利用は、技術リーダーの競争力のあるパックに残りました。
ケース2:大手医療機関
このプロバイダーは、さまざまな側面に関連する偏見に対処し、より多様なチームを採用するために、AI採用テクノロジーを実装しました。特に、組織は公平な選択基準を確保するように設計されたアルゴリズムを使用しました。その結果、過小評価されているグループからの応募数は40%増加しました。AIの使用により、スクリーニングプロセスが自動化され、提出された履歴書のブラインドオーバービューが可能になり、意図しない偏見が根絶されました。この医療機関は、より多様で包括的なチームを構築し、職場の士気と患者ケアの向上に大きな影響を与えました。このように、AI採用テクノロジーのもう一つの成功した応用は、組織の包括性への影響に関連しています。
ケース3:小売大手
同社は、ハイブリッドな職場環境を作るという決定に基づいて、AI採用テクノロジーを実装しました。この場合、会社は採用慣行を新しい運用構造に合わせ、従業員の互換性の新しい基準に焦点を当てる必要がありました。その結果、初期のオンボーディングの失敗が 35% 減少しました。AIプラットフォームは、採用マネージャーがこれらの基準を考慮して決定を下した場合、最終的な従業員の可能性と候補者とハイブリッドワークとの間の互換性の評価に焦点を当てました。在宅勤務と店舗勤務の両方に適した従業員を採用できたことは、従業員満足度指数にプラスの影響を与え、新モデルの導入後には向上しました。このホワイトペーパーで紹介した2つの例は、AI採用テクノロジーが企業の従業員の採用と成功に大きく影響するだけでなく、現在の社会動向と運用慣行に関連する組織の戦略的目標に対処することを証明しています。
結論
採用プロセスにおけるAIの役割は、単なるトレンドではなく、新しい競争環境における採用慣行の効率性と洗練を促進する根本的な変化です。組織は、AIツールを導入して日常業務を最適化し、新たな課題に迅速に適応できる包括的で多様な労働力を生み出すことができます。さらに、いくつかのケーススタディでは、AIは採用を改善するだけでなく、企業がより効果的でまとまりのあるチームを開発するのにも役立つことが示されています。ただし、AIを効率的かつ責任を持って採用するには、ツールの目的の定義、従業員のトレーニング、インセンティブ、人間味の保証、一貫したツール調整など、ベストプラクティスを順守する必要があります。このようにして、企業はAIテクノロジーの能力を活用しながら、急速に変化する環境によってもたらされる新たな機会と脅威に適応することができます。