हायरिंग वैल्यू चेन को कितनी गहरी तकनीक बदल रही है | topgovjobs.com
सुधाकर राजा
हाल के वर्षों में, डीप टेक ने भर्ती मूल्य श्रृंखला सहित व्यापार जगत के विभिन्न पहलुओं में क्रांति ला दी है। डीप टेक्नोलॉजी जटिल समस्याओं को हल करने के लिए उन्नत तकनीकों जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग और बिग डेटा एनालिटिक्स के उपयोग को संदर्भित करती है। भर्ती उद्योग में, इसका उपयोग भर्ती प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने, इसे और अधिक कुशल बनाने और कंपनियों को सर्वोत्तम प्रतिभा को शीघ्रता से खोजने में मदद करने के लिए किया जा रहा है।
यहां कुछ ऐसे तरीके दिए गए हैं जिनसे डीप टेक हायरिंग वैल्यू चेन को बदल रहा है:
भर्ती प्रक्रिया स्वचालन:
डीप टेक्नोलॉजी विभिन्न हायरिंग प्रक्रियाओं को स्वचालित कर रही है, जैसे रिज्यूमे स्क्रीनिंग, कैंडिडेट स्क्रीनिंग और इंटरव्यू शेड्यूलिंग। स्वचालित भर्ती सॉफ्टवेयर सबसे योग्य उम्मीदवारों की पहचान करने और फिर से शुरू करने के लिए नौकरी का विवरण प्रदान करने के लिए हजारों रिज्यूमे का त्वरित और सटीक विश्लेषण कर सकता है। इससे समय की बचत होती है और मानवीय त्रुटि की संभावना कम हो जाती है। इसी तरह, कैंडिडेट स्क्रीनिंग टूल जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं, उम्मीदवारों का उनके कौशल, अनुभव और अन्य कारकों के आधार पर मूल्यांकन कर सकते हैं ताकि नौकरी के लिए सबसे उपयुक्त की पहचान की जा सके।
रिमोट कॉन्ट्रैक्टिंग को सुगम बनाना:
COVID-19 महामारी ने दूरस्थ कार्य में बदलाव को गति दी है, और गहरी तकनीक संक्रमण को आसान बना रही है। वीडियो कॉन्फ्रेंसिंग, ऑनलाइन सहयोग उपकरण और वर्चुअल ऑनबोर्डिंग प्रक्रियाएं अधिक व्यापक होती जा रही हैं, जिससे कंपनियां दूर से कर्मचारियों को नियुक्त और ऑनबोर्ड कर सकती हैं। इसने टैलेंट पूल को चौड़ा कर दिया है, जिससे कंपनियां स्थान की परवाह किए बिना सर्वश्रेष्ठ उम्मीदवारों को नियुक्त कर सकती हैं। इसके अतिरिक्त, वीडियो इंटरव्यू और वर्चुअल जॉब फेयर अधिक आम होते जा रहे हैं, जिससे उम्मीदवारों को अपने कौशल और व्यक्तित्व को अधिक आकर्षक और इंटरैक्टिव तरीके से प्रदर्शित करने की अनुमति मिलती है।
बेहतर उम्मीदवार अनुभव:
डीप टेक्नोलॉजी भर्ती प्रक्रिया के दौरान उम्मीदवार के अनुभव में भी सुधार कर रही है। चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट उम्मीदवारों के सवालों का जवाब दे सकते हैं और उन्हें उनके आवेदन की स्थिति के बारे में अपडेट प्रदान कर सकते हैं। यह मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता को कम करता है और प्रक्रिया को और अधिक कुशल बनाता है।
काम पर रखने के पूर्वाग्रह को कम करें:
भर्ती में सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक पक्षपात को कम करना है। पारंपरिक भर्ती प्रक्रिया व्यक्तिपरक हो सकती है और बेहोश पूर्वाग्रह से ग्रस्त हो सकती है। गहरी तकनीक उम्मीदवारों का मूल्यांकन करने के लिए वस्तुनिष्ठ डेटा और एल्गोरिदम का उपयोग करके भर्ती पूर्वाग्रह को कम करने में मदद कर रही है। उदाहरण के लिए, अचेतन पूर्वाग्रह को रोकने के लिए ब्लाइंड रिज्यूमे स्क्रीनिंग नाम, उम्र और लिंग जैसी पहचान वाली जानकारी को हटा सकती है। इसी तरह, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जॉब पोस्टिंग का विश्लेषण कर सकते हैं और पक्षपाती भाषा की पहचान कर सकते हैं, जिससे कंपनियों को अधिक समावेशी जॉब विवरण बनाने में मदद मिलती है। ऐसा सॉफ्टवेयर यह भी सुनिश्चित कर सकता है कि उम्मीदवार की यात्रा को पारदर्शी तरीके से ट्रैक किया जाए। यह आपको किसी भी व्यक्तिगत पक्षपात का ट्रैक रखने की अनुमति देता है जो भर्ती प्रबंधक तालिका में लाता है।
जोखिम निगरानी में सुधार:
लोगों के बड़े समूहों के साथ काम करने से जुड़े जोखिम बढ़ रहे हैं। अधिकांश कंपनियां जारी रखने के लिए संघर्ष करती हैं, और बहुत कम ही पृष्ठभूमि की जांच जैसी प्रक्रिया अपनाती हैं, जो महंगी और बोझिल होती है। टीआरएसटी स्कोर जैसे प्लेटफॉर्म मानव जोखिम शमन प्रक्रिया का लोकतंत्रीकरण करते हैं और कर्मचारियों, एजेंटों, अस्थायी कर्मचारियों आदि के जोखिमों की निगरानी में काफी प्रगति कर रहे हैं। ये प्लेटफॉर्म जोखिम परिदृश्यों की भविष्यवाणी करने और उन्हें कम करने में मदद करने के लिए गहरी तकनीक का उपयोग करते हैं। ऐसे अन्य प्लेटफ़ॉर्म हैं जो साक्षात्कार में उम्मीदवारों का आकलन करने और उनके व्यवहार को समझने के लिए वीडियो-आधारित एआई का उपयोग करते हैं। कंपनियां अब संगठन में शामिल होने या न होने का आकलन करने के लिए उम्मीदवार की प्रतिक्रियाओं में जुड़ाव के स्तर को मापने के लिए एआई का उपयोग कर रही हैं। इसी तरह की एआई-आधारित तकनीकों का उपयोग काम पर कर्मचारी की व्यस्तता के स्तर को निर्धारित करने के लिए भी किया जा रहा है ताकि उन स्थितियों से बचा जा सके जहां कर्मचारी चांदनी या कोई अन्य अभ्यास जो संगठन के लिए हानिकारक है। ये केवल कुछ पहलें हैं जो उन्नत मानव जोखिम न्यूनीकरण की दिशा में की जा रही हैं।
कर्मचारी प्रतिधारण में सुधार करें:
डीप टेक्नोलॉजी भी संभावित मुद्दों की जल्द पहचान करके कंपनियों को कर्मचारी प्रतिधारण में सुधार करने में मदद कर सकती है। प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स पैटर्न और ट्रेंड की पहचान करने के लिए कर्मचारी डेटा का विश्लेषण कर सकता है जो प्रतिधारण जोखिम का संकेत दे सकता है। यह कंपनियों को इन मुद्दों को हल करने और शीर्ष प्रतिभा को बनाए रखने के लिए सक्रिय कदम उठाने की अनुमति देता है। इसके अतिरिक्त, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम सुधार के लिए क्षेत्रों की पहचान करने और किसी भी चिंता को दूर करने के लिए कर्मचारियों की प्रतिक्रिया और भावना का विश्लेषण कर सकता है।
अंत में, गहरी तकनीक भर्ती प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करके, उम्मीदवार के अनुभव में सुधार, पूर्वाग्रह को कम करने और कर्मचारी प्रतिधारण में सुधार करके भर्ती मूल्य श्रृंखला को बदल रही है। जैसे-जैसे कंपनियां डिजिटल परिवर्तन को अपनाना जारी रखती हैं, भर्ती उद्योग में गहरी तकनीक और भी महत्वपूर्ण हो जाएगी। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग, और बिग डेटा एनालिटिक्स की शक्ति के साथ, कंपनियां सर्वश्रेष्ठ प्रतिभा को जल्दी और कुशलता से खोज सकती हैं, जिससे उन्हें बाज़ार में प्रतिस्पर्धात्मक लाभ मिल सके।
लेखक टेक्नोलॉजी स्टार्टअप TRST Score HR के संस्थापक और सीईओ हैं। विचार व्यक्तिगत हैं.