Elménk memórialábnyomok (beszélgetések, élmények, érzelmek) összetett tárháza, amelyek különböző cselekvéseket váltanak ki, vagy különböző érzékszerveket/intuíciókat riasztanak különböző esetekben.

o A prefrontális kéreg (a mi homlokunk) a képzelet székhelye.

Az o Parietal Lobe az emlékek székhelye – az úgynevezett megérzéseink!

o A nyakszirt lebeny a félelem és a szorongás székhelye.

Erről a lányom jut eszembe, amikor körülbelül 2 éves volt, és ráhangolódott a körülötte lévő világra. A „Naudy” nevű kedvencünk, egy sptiz kutya elbűvölte a kicsikémet. Egyszer kint voltunk kirándulni, és ez volt az első alkalom, hogy tehénnel találkozott.

Döntő nyilatkozata az volt, hé, ez a „nagy Naudy”

Megszólalt egy csengő, és újra hangsúlyozta azt a meggyőződésemet, hogy elménk erősebben értelmezi a képeket, mint a verbális vagy szöveges információkat. Elménk motorként működik, amely az esetek korlátozott halmazától függően folytatja a képzést, attól függően, hogy milyen információt veszünk fel vagy tesszük ki magunknak.

Ebben a bonyolult adatok korszakában az eredmény logikus levezetése olyasvalami, ahová a dolláromat rátenném. Valós döntéshozatali esetekben bármely döntési fa rengeteg szimuláció, feltételezés és egyenlet eredménye, amelyek igaznak bizonyultak az adott használati esetekre. Ezek a használati esetek lehetnek egyének, folyamatok, rendszerek, megszemélyesítés stb.

Én személy szerint a döntési fa tudományával rezonálok a tehetség felmérésében. Több mint 14 évet töltöttem termékmérnöki szervezetben, és amikor tehetségeket keresek, nagy valószínűséggel érkeznek emberek

oHasonló környezetek

oHasonló munkát végzett

o Ugyanazon a nyelven beszél

o Ugyanazon adatmutatókról beszélünk.

jól igazodjak a nyitott szerepekhez, mivel úgy látom, hogy a tehetségek felkutatása során gyorsan be tudnak illeszkedni, hogy sikeresek legyenek.

Tudta-e, hogy a pályázónak a kereséstől a jelentkezésig megtett út egyenlete?

Ismerem a szerepemet + Hol találhatok ilyen szerepet?+ A szervezet társadalmi kulturális hangulata = Jelentkezés

Ennek a szuperegyenlet-készletnek rengeteg mögöttes adata van, amelyek modellezhetők és megjósolhatók. Például észrevett-e valaha, hogy a tehetségek szűk köre mozog az olyan szervezetek között, mint az Adobe › Microsoft ›Amazon›LinkedIn, és most a tehetségmozgalom egy újabb trendje a b2c alapú startup/termékmérnöki szervezetek egy egészen sajátos zsebében.

A közelmúltban a gépi tanulás egyik vezető szervezetével való kapcsolatunk révén (többé-kevésbé pontosan) előre jelezhetjük az időjárást, előre jelezhetjük a természeti katasztrófákat és a népességnövekedést, és még sok minden mást konkrét felhasználási esetekkel, például ingatlanokkal kapcsolatban.

És igen, megjósolhatjuk a felvételi sikert is.

Prediktív munkaerő-felvétel?

A munkaerő-felvételi megközelítés előzményadatokat használ a jövőre vonatkozó előrejelzésekhez. A technológia az adatok és az értékelési tudomány kombinációján keresztül észleli a jelenlegi alkalmazottak mintáit.

Az interjúfolyamathoz kapcsolódó, önéletrajzon alapuló döntéshozatalhoz képest a prediktív munkaerő-felvétel azonban gazdag adathalmazokra és intelligens algoritmusokra támaszkodik, hogy a legmegfelelőbb jelölteket ajánlja a toborzóknak és a munkaerő-felvételi vezetőknek.

Az alapján, amit tudni szeretne, több forrásból gyűjt adatokat. Az adatforrás bármi lehet. Ha például méri az egy alkalmazottra jutó produktív órák számát, ez egy adatforrás.

A döntési fa pontosabbá tételének kulcsa az, hogy több adatot indexelnek a modellen keresztül, annál jobbak az előrejelzések. Természetesen, ha a források helyesek. Az összes releváns adat összegyűjtése után itt az ideje az előfeldolgozásnak. Ez azt jelenti, hogy az adatokat megtisztítják, formázzák, mintavételezik, és mi nem, így készen állnak a prediktív modellben való felhasználásra. A prediktív modellt egy adathalmazra fedik át a jogsértések származtatása érdekében.

Egy példa: 100 000 adatminta után közösségi profilok vagy önéletrajzok formájában (a képzési adatok), ezek 78%-a 6 hónap után is a cégnél van. Ez azt jelenti, hogy nagy biztonsággal mondhatja az adatkészletet. Vannak más kulcsfontosságú származékok is, amelyek származtathatók:

o Van-e összefüggés az oktatással kapcsolatban: teljesítések vagy egyéb?

o A munka bizonyos fajtáinak szempontja, hogy bevonja az embereket.

o Kiugró értékek, amelyek megtörhetik a torzítás mértékét.

Miért használjunk prediktív munkaerő-felvételt? ‹néhány részlet a harver.com oldalról›

1. Önéletrajz (Old World)

Az önéletrajz mint eszköz jó információszerzéshez, bár nem a legjobb módja a jelöltek előzetes kiválasztásának. Az önéletrajzra, mint előválasztó eszközre való hagyatkozásnak az az oka, hogy elveszti relevanciáját, mert - elfogultságot okoz

Amint egy toborzó vagy munkaerő-felvételi menedzser látja a jelölt nevét, a várost, ahol él, és azt az iskolát vagy egyetemet, ahová járt, véleményt alkot róla. Adjon meg további információkat a jelentkező neméről, életkoráról és korábbi munkáiról, és azt fogja hinni, hogy mindenre rájött az adott jelölt. Akár tetszik, akár nem, mindannyian ki vannak téve olyan helyzeteknek, amelyekben elfogultak vagyunk.

De a nevünk, a születési helyünk és a nemünk nem jelzi előre, mennyire leszünk jók a megpályázott álláson. Mint ilyenek, az önéletrajzunkban felsorolt ​​tények nem jósolják a sikert.

2. A kölcsönzés minősége
A munkaerő-felvétel minősége minden toborzási mutató anyja. Azt az értéket méri, amelyet egy új alkalmazott ad a szervezetnek. A mérőszám annak értékelésére szolgál, hogy az újonnan felvett személyek mennyiben járulnak hozzá a vállalat hosszú távú sikeréhez a teljesítményük és a vállalatnál eltöltött idő alapján. A munkaerő-kölcsönzés minőségét a vállalat toborzási erőfeszítéseinek teljes sikerének mérésére is használják.

A prediktív felvétel a tényleges adatokon és az értékelési eredményeken alapul. Azok a jelöltek, akik a legmegfelelőbbnek bizonyulnak a munkához és a szervezethez, valószínűleg sikeresek lesznek a szerepükben – ez javítja a munkaerő-felvétel minőségét.

De még csak nem is ez a legjobb rész. Az újonnan alkalmazottak teljesítményének nyomon követésével, például 6 hónap múlva, majd 9 hónap elteltével, hasznos betekintést nyerhet, amely lehetővé teszi előrejelző munkaerő-felvételi erőfeszítéseinek további optimalizálását.

3. Ideje kitöltenit

A felvételi idő egy másik fontos toborzási mutató. Információt ad arról, hogy mennyi időbe telik egy nyitott pozíció betöltése. Az időtartam mindenre kiterjed, attól a pillanattól kezdve, hogy nyilvánvalóvá válik, hogy új alkalmazottra van szükség, egészen az alkalmazott első irodájában töltött napjáig.

A prediktív munkaerő-felvétel használata a toborzás során lehetővé teszi a különböző hatékonysági hiányosságok kiküszöbölését, és ezáltal gyorsabb és jobb felvételt. Egyrészt azért, mert automatizálja a folyamat egy részét, mivel minden jelölt ugyanazon a munkavállalás előtti értékelésen esik át.

Nincs többé szükség manuális (CV) szűrésre. Másodszor, a prediktív munkaerő-felvétel felgyorsítja a döntéshozatali folyamatot, amikor annak eldöntéséről van szó, hogy mely jelöltek jutnak tovább a következő szakaszba. A szoftver felsorolja a legjobb pontszámot elért jelentkezőket, így a toborzóknak és a munkaerő-felvételi menedzsereknek adatvezérelt biztonsági mentést ad, amely segíti őket a döntésben.

4. Következetesebb felvételi döntések

A prediktív munkaerő-felvétel azt jelenti, hogy ki kell vonni a folyamatot, és hideg kemény adatokkal kell helyettesíteni. Ez önmagában következetesebb felvételi döntésekhez vezet. Végül is az adatok és az algoritmusok nem változnak attól függően, hogy van-e jó érzésük egy jelöltről vagy sem.

Ahogy fentebb láttuk, a prediktív munkaerő-felvétel javítja a bérbeadás minőségét. Ez is (idővel) segíti a toborzókat és a munkaerő-felvételi vezetőket, hogy következetesebb felvételi döntéseket hozzanak. Főleg, hogy a folyamat megállás nélkül finomhangolható.

5. A jelöltek elkötelezettségének növelése / A jelöltek tapasztalatának növelése

Többek között a hatékonyabb felvételi folyamatnak és a gyorsabb felvételi időnek köszönhetően a toborzóknak több idejük lesz beszélni a legjobb jelöltekkel. Ez természetesen jó hír a jelölt tapasztalata szempontjából.

A munkavállalás előtti értékelő eszköz használata szintén növelheti a jelölt tapasztalatát. Tapasztalatból tudjuk, hogy a pályázók általában szeretik, ha önállóan végezhetik el az online értékelést; jó képet ad nekik a cégről, a munkáról és potenciális jövőbeli kollégáikról.