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使用AI解决方案赢得人才争夺战

作者:a5idc 时间:2023年02月15日16时21分59秒 阅读:133 评论:0

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根据数字基础设施公司研究,62%的全球IT决策者将缺乏具备IT技能的人员视为其业务面临的主要威胁之一。

事实上,44%的受访者表达了他们对求职技能不正确的求职者以及为留住现有人才而进行的持续斗争表示担忧。

该行业正在迅速扩张,但有明确迹象表明,除非情况有所改变,否则目前的增长速度是不可持续的。

而且,与该行业的无数其他领域一样,技术将被证明对于解决这一紧迫问题至关重要。具体而言,新的人工智能技术是解决当前人才危机的最广泛引用的解决方案之一。世界各地的先锋人才专家正在利用AI帮助客户实现更高效、支持和直观的入职和人才保留方法。

这是一个有趣的概念,但并非没有风险。而且,就目前而言,它肯定不是万无一失的解决方案。那么,人工智能技术是否真的适用于增强和扩充数据中心内的人才?

1、解决数据中心面临的最大威胁之一——人才危机

尽管人工智能通常与对人们工作的威胁联系在一起,但该技术实际上越来越多地被用于在该领域带来——并且至关重要的是,留住——更多人才。

人才是数据中心面临的最大挑战之一,无论是吸引新的团队成员还是留住现有同事。人是任何企业的中心,人们常常担心人工智能会被用来取代人来推动变革——然而,事实并非如此。

事实上,对于业内许多人来说,人才计划的数字化转型是一项早该开展的工作。大流行和当前人才短缺的结合使这一延迟成为全球关注的焦点。

全球COVID危机不仅使技术发展的必要性(尤其是对底线而言)成为人们关注的焦点,而且也使人们关注到有多少企业在将意图转化为行动时已经固步自封太久了。这个重要领域。

但现在,在招聘中部署人工智能的范围正在迅速扩大。继在无数其他领域取得非凡成功之后,业界热切期待它在这里的影响。

AI不断突破局限并改变我们的工作方式,我们自然会想知道如何使用AI来解决数据中心行业内的其他问题。

有了正确的系统,企业可以通过自动化繁重的任务来节省大量成本,例如CV审查和面试管理,以及评估任务-甚至是面试过程本身的某些阶段。

然后,一旦新人才成功入职,人工智能就可以用来帮助公司在整个工作期间更好地支持个人。

这种方法的长期好处是多方面的。除了明显的金钱利益外,人工智能还为企业提供了获得重要数据和分析的可能性,以表明其员工的长期绩效指标,跟踪员工从申请到离职面谈的旅程。

在支持人才方面,人工智能可以非常有效地作为支持增强现实培训场景的工具,提供高效的实时运营分析,并通过展示企业正在利用新兴技术为员工提供更有趣的方式来吸引人才。和面向未来的角色。

2、首先需要克服的问题——用人工智能来培养更大的DE&I

根据最近的一项调查,76%的求职者和员工表示,多元化的员工队伍是评估潜在新公司和工作机会时的一个重要因素。

如今,DEI战略是任何成功公司的重要组成部分。因此,在将AI用作入职流程的基础之前,它需要与明确的DEI目标保持一致。从历史上看,这是许多公司都认为具有挑战性的事情。

即使是雄心勃勃的公司也可能难以衡量其DEI计划的绩效。部分原因是缺乏清晰可衡量和可理解的数据。

尽管人才智能软件已经在帮助招聘流程,但如何使用它来建立多元化和有代表性的团队呢?

人工智能在人才计划中的部署面临的最大问号是透明度。通过更透明的算法以及对这些算法的持续评估,人工智能可以成为一种合乎道德的长期解决方案。

传统上,多样性和包容性是根据自我披露的人口统计数据来衡量的,仅此而已。然而,还有更有意义的方式可以使用数据来评估计划。

下一个前线是企业如何在人才决策方面更加公平和公正。这就是为什么透明度——了解算法和人们为什么以及如何做他们所做的事情——是DEI效率之外的新前沿,因为它可以更深入地了解基本原理,并有助于发现流程中潜在的不公平和可能隐藏在表面之下的算法偏差。

3、人工智能增强了整个员工旅程——培训、风险管理和技能提升

那么,在持续支持人才的过程中,我们对人工智能未来的作用有何预测?

公司提供了一种非常专业的数据中心培训和技能提升方法。它也是世界上第一个为数字基础设施行业提供能力和信心评估模型(CCAM)的企业。

CCAM培训使我们能够通过不断评估我们的人员对相关技术和技术学科的能力和信心来满足对智能设施的需求,并通过综合培训计划弥补工程人员中发现的任何差距。

使用人工智能在数据中心内培训我们的团队,使我们能够拥抱新技术,并确保我们的人才为下一代技术做好准备,并保持‘正确的技能’。通过采用这种方法,CBRE正在帮助确保我们的员工在瞬息万变的市场中保持持续的就业能力。

通过利用基于AI的洞察平台,还显着降低了其团队面临的风险。

人工智能为团队提供相关的实时信息和预测趋势,这样他们就可以在任何潜在异常成为问题之前就采取行动。例如,人工智能可以检测冷却泵故障的领先指标。它会提醒团队,他们可以在它对现场人员构成任何实际威胁之前很久就纠正这种情况。

这种物理到数字再到物理的循环使用人工智能实时识别模式、模拟潜在的未来场景并学习预测未来事件。

这些重要信息使我们的员工能够主动避免停机,对意外的需求变化做出更快的反应,在面对以前不可预测的环境变化时更加灵活地工作,并让他们做好准备应对设施内部和外部可能的挑战。

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文章来源:a5idc

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