서류작업을 좋아하는 사람은 없습니다. 그리고 인재 확보만큼 중요한 것은 모든 조직에서 이력서를 살펴보고, 직무 설명을 게시하고, 신입 사원을 온보딩하는 등 많은 일을 포함합니다. 이러한 작업은 모두 지루한 작업이 아니며 실제로 인간 수준의 분별력이 필요한 경우가 많습니다. 그러나 이제 이러한 작업의 많은 구성 요소를 AI로 자동화되거나 강화됨을 통해 채용 관리자는 지원자와 보다 스마트하고 높은 수준의 참여를 제공하는 데 집중할 수 있습니다. 최신 AI 도구를 활용하는 방법을 배우는 조직은 직원의 시간을 확보할 수 있으므로 인적 자원 운영에 좀 더 "인간성"을 투입할 수 있습니다.

전형적인 목표는 인재 선발 과정 간단합니다. 가장 자격을 갖춘 후보자를 목표로 삼아 공석에 지원하고 조직에 가장 유리한 가격으로 계약을 체결하도록 설득하는 것입니다. 그러나 겉보기에 단순해 보이는 이 프로세스가 실패할 수 있는 경우는 여러 가지가 있습니다. 예를 들어, 직무 설명이 잘못 작성되면 지원서가 부족하거나 적절한 기술을 갖추지 못한 지원자의 지원서가 많아져 두 경우 모두 노력이 낭비되고 시간이 낭비될 수 있습니다. AI 도구를 사용하여 프로세스를 최적화하면 채용 팀이 점점 경쟁이 심화되는 고용 시장에서 필수적인 기능인 올바른 후보자를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

다음은 AI가 채용 요구 사항 파악부터 최고의 인재 유치, 구애, 온보딩 및 유지에 이르기까지 워크플로우 전반에 걸쳐 채용 프로세스를 향상시키는 몇 가지 방법입니다.

예측 분석

새 구인 목록이 작성되거나 공석이 확인되기 전에 AI 알고리즘은 과거 채용 동향, 직원 이직률, 비즈니스 성장 예측, 인력 인구통계와 같은 다양한 데이터 소스를 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 이 데이터를 처리하여 패턴과 상관관계를 식별하고 과거 추세와 조직 목표를 기반으로 향후 채용 요구 사항에 대한 통찰력을 제공합니다. AI는 특정 역량에 대한 수요 추세를 예측하는 데 도움이 될 수 있으며 채용 팀이 아직 문제가 되지 않았을 수도 있는 기술 격차에 대한 계획을 세우는 채용 전략을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI는 또한 외부 데이터를 분석하고 채용 공고 및 공공 급여 정보를 수집한 다음 다양한 시나리오를 모델링하고 고용주가 내부 채용으로 직책을 채울지, 채용 공고로 공백을 메울지 등에 대한 채용 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 보고서를 생성할 수 있습니다. 계약자 관계 또는 신규 채용을 위한 봄. 이러한 도구는 또한 조직이 DEI(다양성, 형평성, 포용성) 목표를 달성하기 위한 채용 계획을 개발하고 채용 정책 및 추세가 조직의 광범위한 DEI 전략에 맞춰 조정될 수 있는 영역을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

구인 공고

포괄적인 채용 전략이 개발되면 AI는 직무 설명 작성에 기여할 수 있습니다. 생성 AI 도구는 짧은 프롬프트를 기반으로 설명을 빠르게 개발할 수 있습니다. 그런 다음 이러한 내용이 채용 게시판에 게시되면 AI는 다양한 버전의 직무 설명에 대해 A/B 테스트를 수행하여 후보자 유치 효과를 평가할 수 있습니다. 클릭률, 입사 지원 전환율, 작성 시간 등의 지표를 분석함으로써 AI는 조직이 가장 성공적인 반복을 식별하고 그에 따라 접근 방식을 개선하는 데 도움을 줍니다. LinkedIn과 같은 고용 기반 소셜 미디어 회사는 AI를 사용하여 조직이 플랫폼에서 광고를 A/B 테스트하도록 돕습니다.

AI는 보다 포괄적이고 광범위하게 매력적인 직무 설명을 작성하는 데 기여합니다. 언어 편견과 의도하지 않은 제외로 인해 다양한 후보자가 지원하는 것을 방해할 수 있습니다. 방대한 데이터에서 파생된 통찰력으로 무장한 AI 알고리즘은 성별 중립적이고 문화적으로 민감할 뿐만 아니라 더 넓은 후보자 풀을 유치하도록 최적화된 직무 설명을 작성할 수 있습니다. 포괄성을 장려함으로써 조직은 더욱 다양한 인재 풀을 활용하여 활기차고 혁신적인 기업 문화에 기여하는 새로운 관점과 기술을 가져올 수 있습니다.

이력서 심사

이력서 검토는 아마도 많은 HR 전문가들이 반복적인 업무를 생각할 때 가장 먼저 상상하는 일일 것입니다. 그들은 자동화할 수 있기를 바랍니다. 그리고 다행스럽게도 AI 기반 선별 기술은 점점 더 똑똑해지고 있어 실수로 훌륭한 인재를 선별할 가능성이 줄어듭니다.

전통적인 방법을 사용하면 채용 담당자는 단일 역할에 대해 때로는 수천 개에 달하는 수많은 이력서와 자기 소개서를 처리해야 했습니다. HR 전문가가 적시에 건초 더미에서 바늘을 꺼낼 수 있다고 어떻게 기대할 수 있습니까? 반면 AI는 방대한 양의 이력서를 신속하게 분석하여 관련 정보를 추출하고 직무 사양에 가장 적합한 자격을 갖춘 최고의 후보자를 강조할 수 있습니다. 이를 통해 보다 객관적이고 일관된 심사 과정이 보장되어 자격을 갖춘 후보자를 간과할 위험이 줄어듭니다. AI 도구는 채용 관리자에게 후보 목록을 제공하여 수많은 이력서 더미를 선별하는 데 소요되는 시간을 줄이고, 지원자 경험을 향상하고 조직에 가치를 제공하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

초기 인터뷰

AI 채용 소프트웨어 또한 이 단계에서 후보자와 채용 담당자 사이에 사용 가능한 시간을 조정하여 인터뷰 일정을 잡는 데 유용할 수 있습니다. 이를 통해 채용 담당자의 관리 부담이 줄어들고 면접 절차가 간소화됩니다.

일부 채용에는 여러 차례의 인터뷰가 필요합니다. 특히 고위 관리자가 참여하는 경우 인터뷰를 수행하는 데는 비용이 상당히 많이 들 수 있습니다. 초기 인터뷰 질문의 요점은 후보자와 조직에 서로에 대한 기본 정보를 제공하는 것입니다. 이 "첫인상"에는 조직 측의 인간 에이전트가 반드시 포함될 필요는 없습니다. 챗봇은 후보자의 선호도, 가용성 및 역할 적격성에 대한 기본 정보를 수집하기 위해 대화에 후보자를 참여시킬 수 있습니다. 이는 이력서 심사 단계 위에 추가 필터 역할을 할 수 있습니다. 한편, 챗봇은 자주 묻는 질문(FAQ)에 답변하고 잠재적 후보자에게 조직에 대한 문서를 배포할 수 있습니다.

이러한 정보 교환은 후속 인터뷰를 양측 모두에게 더욱 유용하게 만들고, 이력서 심사에서 어떤 이유로든 파악하지 못한 필수 기술이 후보자에게 부족한 경우 양측 모두의 시간을 절약하는 데 도움이 됩니다. 반면에, 챗봇이 주도하는 인터뷰는 인터뷰 대상자에게 해당 위치가 자신이 생각했던 것과 다르다는 것을 알려주어 후속 인터뷰의 필요성을 제거할 수도 있습니다.

챗봇은 또한 후보자의 지식, 기술 또는 문제 해결 능력을 평가하기 위해 퀴즈나 기술 평가를 관리할 수 있습니다. 가상 비서는 최신 기술을 사용할 수 있습니다. 자연어 처리 (NLP) 평이한 언어로 개방형 답변을 입력할 수 있는 기능을 제공하고 해당 답변이 직원이 "문화적 적합성"이 좋은지 여부를 예측하는지 여부를 판단하는 데 도움을 줍니다. 이 단계에서 후보자가 특정 성과 기준을 충족하지 못하는 경우 조직은 HR 직원을 고용하지 않고도 더 적합한 후보자를 채용할 수 있습니다. 또한 AI는 구직자가 신원 조사를 위한 정보를 보다 원활하게 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

계약 협상

후보자를 선택하고 채용 제안을 작성한 후 조직은 협상 프로세스에 AI를 사용할 수 있습니다. AI는 관련 법률, 규정 및 산업 표준을 준수하도록 제안서 및 계약서의 정보를 구문 분석하는 데 점점 더 능숙해지고 있습니다. 잠재적인 법적 문제나 불일치를 표시함으로써 AI는 계약이 법적 요구 사항을 준수하도록 보장하여 분쟁이나 소송의 위험을 줄입니다. AI는 종료 조항, 비경쟁 계약, 지적 재산권과 같은 요소를 평가함으로써 협상가가 계약 조건의 잠재적 영향을 평가하고 그에 따라 협상하도록 돕습니다.

AI는 고용 계약 내의 조항을 분석하고 이를 업계 벤치마크 또는 표준 템플릿과 비교할 수 있습니다. AI는 편차나 비정상적인 조항을 식별함으로써 협상가가 각 조항의 의미를 이해하고 보다 효과적으로 협상할 수 있도록 도와줍니다.

AI는 과거 데이터, 업계 규범 및 협상의 구체적인 맥락을 기반으로 협상 전략에 대한 권장 사항을 조직에 제공할 수 있습니다. AI는 과거 협상 결과와 성공 요인을 분석하여 협상가가 목표 달성을 위한 정보에 입각한 전략을 개발하도록 돕습니다.

AI는 협상가의 입력을 기반으로 계약 수정 또는 개정의 수정 및 초안 작성을 자동화할 수 있습니다. 새로운 직함? 괜찮아요. NLP 기술을 사용하면 수동 편집이 필요 없는 빠른 업데이트가 가능합니다. 제안된 변경 사항과 대안을 생성함으로써 AI는 협상 프로세스를 간소화하고 당사자 간 계약 초안 교환을 가속화합니다.

온보딩 및 유지

온보딩 프로세스는 신입사원에게 관련 정보를 제공하고, 질의에 응답하고, 초기 단계를 안내하고, 신입사원의 원활한 전환을 보장하는 등 AI가 그 유용성을 입증할 수 있는 환상적인 무대입니다. AI 기반 챗봇 또는 가상 비서는 회사 정책, 혜택, IT 설정 및 기타 온보딩 관련 질문에 대해 자주 묻는 질문에 답변하여 신입사원에게 즉각적인 지원을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 HR 직원의 부담이 줄어들고 신입 직원이 독립적으로 신속하게 정보를 찾을 수 있습니다.

AI 시스템은 온보딩 문서의 생성 및 처리를 자동화할 수 있습니다. AI는 관리 작업을 간소화함으로써 HR 직원이 온보딩 프로세스의 하이 터치 측면에 집중할 수 있도록 하는 동시에 규제 요구 사항을 준수하도록 보장합니다.

의 확장으로서 전반적인 직원 경험, AI는 직원이 조직에 재직하는 동안 만족감을 유지하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. AI가 관련성을 추천할 수 있음 교육 및 개발 기회 직원의 성과, 기술 및 경력 목표를 기반으로 지속적인 전문성 개발에 기여합니다. AI는 개인의 목표에 맞춰진 맞춤형 교육 프로그램과 경력 경로를 제공함으로써 직원들이 가치를 느끼고 직업적 성장에 투자하도록 하여 회사에 계속 머물 가능성을 높입니다.

알고리즘은 직원 작업량, 생산성 수준 및 스트레스 지표를 분석하여 소진 위험이 있는 개인을 식별할 수 있습니다. AI는 워크로드 조정, 시간 관리 전략 또는 웰빙 이니셔티브를 권장함으로써 피로를 예방하고 일과 삶의 균형을 촉진하여 유지율을 높이는 데 도움을 줍니다. AI 알고리즘은 직원 프로필, 기술 및 관심사를 분석하여 새로운 팀원을 동료 및 멘토와 연결할 수 있습니다. AI는 지침과 지원을 제공할 수 있는 숙련된 동료와 신입 직원을 연결함으로써 통합 프로세스를 가속화하고 조직 내 지식 공유를 촉진합니다.

채용 프로세스에 자동화 도입

보다 효과적인 채용 프로세스를 개발할 수 있는 방법을 찾고 계십니까? AI가 포함되지 않으면 검색 결과에 누락된 내용이 있을 수 있습니다. IBM watsonx 오케스트레이트 HR의 여러 애플리케이션 워크플로우를 관리하고 단순화하기 위해 대화형 인터페이스로 반복적인 HR 작업을 자동화합니다. 견고한 것이 포함되어 있습니다 자동화 역량 채용. 채용 프로세스에서 반복적인 작업을 자동화하도록 구축된 watsonx Orchestrate는 이미 매일 사용하는 최고의 도구와 통합되어 채용 워크플로 전체에서 시간과 노력을 절약해 줍니다.

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