几年前,Jason Freeman遇到一个经典的招聘难题。
Freeman 创办了一家线上地产交易平台,名为42Floors.com,那时只有10名员工,但公司处于快速发展阶段,急需人手。
Freeman,作为公司CEO并且曾经担任过无数重要职位,这时也不得不耗时数小时浏览成堆的简历,他简直要发疯了。
但是Interviewed公司的一个人工智能软件拯救了他,这款软件能在线模拟新人入职的第一天可能面对的情况,考察求职者的知识和个人素质。通过NLP和机器学习技术刻画求职者的心理状况,以预测其是否契合公司文化。具体过程包括:求职者喜欢哪种词汇——倾向使用“请”、“谢谢”等词汇的求职者一般很有同理心并且能得体地与客户交流;同时,评估求职者与人沟通状况和对细节的敏锐程度。“我们评估了4000名求职者,并且几天里,就将范围锁定到80~120人,” Freeman称,现如今,他的公司员工已经有45人了。“48h后,我已经雇到人了。”他说尽管并非完美,但总是比人力更快、更好。
不仅是创业公司借由这样的软件招聘,巨头也是如此,人工智能的触角已经延伸到招聘领域。
预测性算法和机器学习作为一种锁定最佳候选人的工具快速兴起,公司借由AI快速评估求职者的个人素质,通过对用语偏好、微动作、心理情绪到社交媒体用语等的考察得出结论。这款软件可被用于早期招聘阶段以缩小候选者范围,到了招聘后期,雇主多会选择于求职者面对面交流,人为判断。
一大波创业公司在提供这类服务,旧金山的Entelo公司通过挖掘互联网和社交媒体上的信息预测哪些求职者喜欢跳槽;一家California的创业公司Talent Sonar通过机器学习算法撰写招聘简章,以改善职场的男女失衡状况,这款软件甚至能隐藏求职者姓名、性别和个人特征以消除HR的无意识偏见;犹他州的HireVue通过视频面试,以求职者的用语、音调变化和细小动作等作为线索,判断求职者的面部表情与话语是否相抵触。
Google内部也配备了招聘软件。去年秋天,公司发布了一个全新的项目Cloud Jobs。强生、联邦快递等巨头使用了Google的软件与求职者沟通。Goggle扫描了互联网上上万份职位空缺信息以发现某些工作属性与绩效之间的联系,然后再应用分析和机器学习模型。
通过AI招聘是“火爆的并且市场竞争很大,”咨询巨头德勤(Dloitte)的人力资源部门负责人Josh Bersin表示。约有75家创业公司进入这个1000亿美元的招聘市场。“我每天都会收到创业公司介绍他们的AI方案邮件”,Bersin说道。
雷锋网注:本文编译自《财富》
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