인공 지능이 새로운 일자리를 찾는 데 가장 좋은 친구가 될 수있는 이유

인공 지능이 새로운 일자리를 찾는 데 가장 좋은 친구가 될 수있는 이유일부 장소는 여전히 채용 중입니다. AP 사진 / 린느 슬래 디키

수백만 명의 미국인이 실업자입니다 일자리를 찾고 있습니다. 계속 채용하지만 일자리에 대한 수요는 공급보다 훨씬 더 많습니다.

학자로서 인적 자원관리, 우리는 인공 지능이 오늘날과 같이 타이트한 노동 시장에서 우위를 필요로하는 구직자에게 도움이 될 수 있다고 믿습니다.

또 뭔데, 우리의 연구 그것은 일자리를 찾고 변화시키는 전체 과정이 훨씬 덜 고통스럽고 효과적이며 잠재적으로 더 유리할 수 있다고 제안합니다.

나를 짝짓기

지난 XNUMX 년 동안 우리는 열심히 공부했다 ~의 역할은 AI 모집. 이 연구는 채용 후보자가 채용 프로세스에서 AI를 사용하고 기존 아날로그 방식보다 더 편리하다는 것을 긍정적으로 생각하고 있음을 보여줍니다.

회사가 사용하고있다 채용의 AI 몇 년간, 구직 신청자들은 최근에야 인공 지능의 힘을 발견하여 검색에 도움을주기 시작했습니다.

예전에는 어떤 직업이 있는지 알고 싶다면 다음과 같은 직업 게시판에 가야했습니다. Monster.com, 일부 키워드를 입력 한 다음 사용한 키워드에 따라 수백 또는 수천 개의 오픈 포지션을 되 찾으십시오. 그것들을 정리하면 모두 고통 스러웠습니다.

오늘날, AI와 같은 기업은 여덟, 스킬로드Fortay, 구직보다는 중매에 관한 것입니다. 귀하의 능력과 선호도에 대한 몇 가지 질문에 답하고 귀하의 링크드 인 또는 다른 프로필. 이미 열린 일자리뿐만 아니라 평판, 문화 및 성과와 같은 것들을 기반으로 오프닝 뒤에있는 회사를 분석 한 AI 시스템은 일자리와 회사 측면에서 귀하에게 가장 잘 맞는 경기 보고서를 생성합니다.


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일반적으로 각 작업에 대해 0 %에서 100 % 사이의 백분율로 표시되는 전체 일치 점수가 있습니다. 대부분의 경우 보고서에는 부족하거나 포함하지 않은 기술 또는 기능과 포함 정도가 경기 점수를 얼마나 높일 지 알려줍니다. 그 목적은 고용 된 후 고용 된 후 직장과 회사에 만족할 가능성이 더 높은 기회에 시간을 할애하도록 돕는 것입니다.

이력서 제작

일반적으로 일자리를 찾을 때 많은 구인과 회사에 동시에 지원합니다. 즉, 두 가지 선택을 의미합니다. 각각에 대해 사소한 조정을 통해 대부분 일반적인 이력서를 보내 시간을 절약하거나 특정 작업에 더 잘 맞도록 이력서를 조정하고 조정하는 데 시간과 노력을 기울이십시오.

오늘, 인공 지능 도구 이력서와 자기 소개서를 사용자 지정할 수 있습니다. 이력서에 어떤 기능을 추가하고 싶은지 알려주고, 이러한 추가가 채용 기회에 어떤 영향을 미치는지 보여줄 수 있으며, 특정 직업이나 회사에 더 잘 맞도록 이력서를 다시 작성할 수도 있습니다. 그들은 또한 당신, 직업 및 회사를 분석하고 맞춤형 커버 레터를 만들 수 있습니다.

연구자들은 아직 인간 대 AI 제작 커버 레터의 질을 체계적으로 조사하지 않았지만, 우리가 검토 한 AI 생성 샘플은 지난 30 년 동안 MBA 졸업생들이 직접 작성한 샘플과 구별하기 어렵습니다. 교수님 물론 많은 저급 직업의 경우 커버 레터는 과거의 유물입니다. 그러나 더 높은 수준의 작업의 경우 여전히 중요한 심사 메커니즘.

인공 지능이 새로운 일자리를 찾는 데 가장 좋은 친구가 될 수있는 이유

인공 지능이 새로운 일자리를 찾는 데 가장 좋은 친구가 될 수있는 이유
이 표지 중 하나는 MBA 학생이 작성했습니다. 다른 하나는 인공 지능에 의해 생성되었습니다. 어느 것이 어느 것인지 알 수 있습니까?
저자는

돈을 보여줘

보상에 대한 협상은 구직 활동에서 또 다른 어려운 문제입니다.

전통적으로, 지원자들은 뚜렷한 정보상의 단점이있어 다른 사람들이 비슷한 업무를 위해 벌어들이는 것에 근거하여 그들이받을만한 급여에 대해 협상하기가 더 어려워졌습니다. 이제 AI 지원 보고서 PayScale.com, Salary.com, LinkedIn Salary 그리고 다른 사람들은 직책, 교육, 경험, 위치 및 기타 요소에 맞는 급여 및 총 보상 보고서를 제공합니다. 데이터는 회사가보고 한 수치, 정부 통계 및 자체보고 된 보상에서 가져온 것입니다.

자체보고 된 데이터의 경우 최고의 사이트 데이터의 타당성과 정확성을 보장하기 위해 통계 테스트를 수행합니다. 이것은 큰 데이터베이스와 심각한 숫자 처리 능력에서만 가능합니다. 예를 들어 PayScale.com은 54 만 명 이상의 응답자가 데이터베이스 및 설문 조사에서 한 달에 150,000 만 명 이상의 사람들이 보고서를 최신 상태로 유지하고 데이터베이스를 계속 확장하고 있습니다.

이 보고서가 예전보다 더 나은 보상 패키지를 제공하는지 아직 테스트 한 학자는 없지만 연구는 오랫동안 확립되었습니다 일반적으로 협상은 후보자에게 더 나은 보상 제안을 제공하고 그 과정에서 더 많은 정보를 제공하는 것이 적을수록 좋습니다.

채용에서 AI 사용 증가

이러한 도구의 사용은 특히 젊은이들 사이에서 증가하고 있습니다.

설문 조사 2018 년에 실시한 결과 18 ~ 36 세 고용 근로자의 절반이 구직 및 지원 과정에서 AI 도구를 사용할 가능성이 높거나 높을 가능성이 높다고 답했습니다. 응답자의 64 %는 AI 지원 도구가 더 편리하다고 느꼈습니다.

그러나 채용 과정에서 AI를 사용하는 것에 관한 대부분의 연구 (우리 자신을 포함)는 채용과 기술의 사용에 초점을 맞추 었습니다. 두 배로 예상됩니다 향후 XNUMX 년 동안. 우리는 그것을 발견했습니다 기업에 효과적, 따라서 구직자에게도 매우 유용 할 수 있다는 것이 논리적으로 보입니다. 실제로 최소 2 억 달러의 투자가 AI를 사용하여 구직자를 돕는 것을 목표로하는 인적 자원 스타트 업에 연료를 공급하고 있습니다. Crunchbase 비즈니스 데이터.

이러한 AI 지원 도구가 실제로 얼마나 효과적인지 정확히 결정하려면 더 많은 연구가 필요하지만 코로나 바이러스로 인해 실직 한 미국인은 얻을 수있는 모든 도움을 사용할 수 있습니다.대화

저자에 관하여

스튜어트 블랙, 글로벌 리더십 및 전략 경영 실무 교수, 인시 아드 AUT Business School의 마케팅 선임 강사 인 Patrick van Esch는 오클랜드 기술 대학교

이 기사는에서 다시 게시됩니다. 대화 크리에이티브 커먼즈 라이센스하에 읽기 원래 기사.

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