Narzedzia do projektowania przyszego pracownika - analityka predykcyjna w HR

— Żeby jak najlepiej wykorzystać zgromadzone dane, firmy korzystają z systemów ATS (Applicant Tracking System). Te programy organizują informacje i dokumenty dotyczące rekrutacji oraz pomagają analizować dane z przeszłości, aby zrozumieć, które źródła kandydatów są najskuteczniejsze oraz jakie cechy charakteryzują najlepszych pracowników. Takie rozwiązania stanowią ważną pomoc dla specjalistów HR, szczególnie w sytuacji nadmiaru aplikacji – tłumaczy Paulina Król, Chief People and Operations Officer w No Fluff Jobs. Radosław Mechło, Head of AI BUZZcenter, ekspert ds. sztucznej inteligencji i konsultant biznesowy podkreśla, że istotne wskaźniki analizy predykcyjnej w rekrutacji to czas potrzebny na obsadzenie stanowiska, sukcesy nowo zatrudnionych pracowników oraz ich staż pracy. Analiza tych danych pozwala zrozumieć trendy i cykle związane z zapotrzebowaniem na pracowników. Uzupełnieniem mogą być dane dotyczące wieku, wykształcenia, doświadczenia zawodowego oraz zachowania kandydatów, co umożliwia ich lepsze dopasowanie do stanowiska i kultury organizacyjnej. — Nie jest już tajemnicą, że coraz częściej specjaliści HR sięgają również po informacje z mediów społecznościowych oraz innych źródeł online, co dostarcza dodatkowych danych o umiejętnościach i zainteresowaniach kandydatów – dodaje ekspert. Mechło zaznacza, że równie istotne są dane zewnętrzne, takie jak trendy rynkowe, wskaźniki ekonomiczne czy informacje o działaniach konkurencji. Te dane pozwalają prognozować przyszłe potrzeby rekrutacyjne i dostosować strategie zatrudnienia do dynamicznie zmieniającego się otoczenia biznesowego. Ułatwiają też określenie wysokości wynagrodzeń zgodnie z aktualnymi standardami rynkowymi. Wyzwania i zagrożenia związane z analityką predykcyjną Mimo że analityka predykcyjna ma ogromny potencjał, jej wdrożenie wiąże się także z pewnymi wyzwaniami. odgrywają kluczową rolę w efektywności algorytmów. — W procesie wdrażania nowych rozwiązań IT liczy się wiele elementów, które ostatecznie wpływają na sukces. Dane muszą być precyzyjne, aktualne i kompletne – mówi Radosław Mechło. Ekspert tłumaczy, że jeśli zależy nam na zachowaniu , konieczne jest wprowadzenie ograniczeń i zasad, które będą kształtować działanie algorytmów. Ważne jest również zapewnienie wobec kandydatów, aby takie cechy jak wiek, płeć czy rasa nie wpływały na wynik procesu rekrutacyjnego. — Dobrą praktyką jest testowanie różnych scenariuszy, co pozwala upewnić się, że wszystkie grupy są sprawiedliwie reprezentowane w analizie — dodaje. Brak przejrzystości w działaniu algorytmów może budzić wątpliwości wśród rekruterów i kandydatów, szczególnie gdy nie wiadomo, na jakiej podstawie podejmowane są decyzje. — , ale w erze sztucznej inteligencji ich wartość stale rośnie. Firmy coraz bardziej świadomie zarządzają swoimi danymi wewnętrznymi, wiedząc, że są one kluczem do skutecznego wykorzystania AI. Dlatego zawsze warto upewnić się, w jaki sposób nasze informacje są przetwarzane i jakie mają zastosowanie, aby chronić ich wartość oraz zapewnić zgodność z regulacjami— podkreśla Mechło. Należy również pamiętać, że wykorzystanie danych osobowych wymaga zgodności z przepisami prawnymi, takimi jak , co wymaga szczególnej ostrożności. — Ograniczenie ilości przetwarzanych danych do absolutnego minimum nie tylko ułatwia spełnianie regulacji, ale także zmniejsza ryzyko naruszeń – radzi ekspert do spraw sztucznej inteligencji. Jego zdaniem, wdrożenie polityki "zero trust" dodatkowo zwiększa bezpieczeństwo. Zakłada ona przyznawanie pracownikom wyłącznie niezbędnych do wykonania określonych zadań, co ogranicza ryzyko przypadkowych lub celowych szkód. To szczególnie ważne w kontekście systemów AI, które mogą przetwarzać ogromne ilości danych – kontrola dostępu minimalizuje ryzyko błędów i nieautoryzowanego wykorzystania informacji. Analityka predykcyjna ma ogromny potencjał. Z czasem możemy spodziewać się jeszcze większej automatyzacji procesów rekrutacyjnych oraz ich integracji z innymi narzędziami do zarządzania talentami. Paulina Król uspokaja jednak, że to nie zastąpi rekruterów. — Algorytmy wspierają decyzje, ale to ostatecznie rekruterzy i menedżerowie muszą wyciągnąć wnioski na podstawie zebranych danych. Równowaga między danymi a intuicją człowieka pozwala na pełne wykorzystanie potencjału tych narzędzi.