Hỗ trợ : mileytran121191@gmail.com

Unilever đã sử dụng Trí Tuệ Nhân Tạo trong việc tuyển dụng và đào tạo hàng ngàn nhân viên như thế nào

Unilever using AI in recruitment and trainingHàng tiêu dùng của công ty Unilever ngày càng trở nên thiết yếu so với đời sống của nhiều hộ mái ấm gia đình trên khắp quốc tế, Unilever sản xuất và phân phối hơn 400 tên thương hiệu từ thực phẩm, nước giải khát đến loại sản phẩm làm sạch và vệ sinh cá thể .Với khối lượng quy trình tiến độ quản lý và mạng lưới hệ thống quản trị khổng lồ và phức tạp, trí tuệ tự tạo đang nhanh gọn trở thành một phần không hề thiếu trong hoạt động giải trí của tổ chức triển khai. Nó vận dụng cho cả 2 quy trình điều tra và nghiên cứu và tăng trưởng cũng như là sự tương hỗ hạ tầng thiết yếu cho doanh nghiệp có hơn 170,000 nhân viên cấp dưới này .Gần đây, Unilever công bố rằng họ đã tăng trưởng những thuật toán máy móc có năng lực đánh hơi bộ phận khung hình của bạn và cho biết liệu bạn có đang bị mùi khung hình hay không. Ở một nghành khác công nghệ tiên tiến này còn được sử dụng để theo dõi độ tươi của thực phẩm, giúp xử lý yếu tố sản xuất thừa và giải quyết và xử lý chất thải ra xã hội .

Bên cạnh những sáng kiến thông minh hướng tới cộng đồng như trên, trí tuệ nhân tạo còn được đưa vào sử dụng để giúp sàng lọc và đánh giá hồ sơ của hơn 1 triệu người ứng tuyển vào Unilever mỗi năm. Nếu ứng viên trúng tuyển và trở thành một trong số hàng ngàn người được mời làm việc, Unilever có các công cụ AI hỗ trợ để giúp họ làm quen với vai trò mới và bắt đầu làm việc ngay lập tức.

Tăng cường sử dụng AI (Trí Tuệ Nhân Tạo) trong tuyển dụng

Unilever tuyển dụng hơn 30,000 nhân viên cấp dưới và giải quyết và xử lý hơn 1.8 triệu đơn xin việc mỗi nămĐể làm được việc này cần một lượng thời hạn và tài nguyên khổng lồ. Là một tên thương hiệu hoạt động giải trí trên 190 nước, ứng tuyển trên toàn quốc tế, việc tìm kiếm đúng người đúng việc là thiết yếu cho sự thành công xuất sắc của Unilever .Để xử lý yếu tố này, Unilever hợp tác với Pymetrics, một chuyên viên trong nghành nghề dịch vụ tuyển dụng bằng AI, để tạo ra một nền tảng trực tuyến mà ở đó việc nhìn nhận hồ sơ ứng viên hoàn toàn có thể được thực thi một cách linh động về cả thời hạn và khu vực .Đầu tiên, ứng viên được nhu yếu chơi 1 số ít game show để nhìn nhận về năng khiếu sở trường, năng lực tư duy logic và phản biện, năng lực giải quyết và xử lý rủi ro đáng tiếc. Các thuật toán được sử dụng để nhìn nhận năng lực thích nghi của họ cho vị trí mà họ ứng tuyển, bằng cách đối chứng hồ sơ của họ với hồ sơ của những nhân viên cấp dưới thành công xuất sắc trước đây .Giai đoạn thứ hai của quy trình tiến độ là một cuộc phỏng vấn video. Một lần nữa, người nhìn nhận không phải là một con người mà là một thuật toán máy móc. Thuật toán kiểm tra những video của ứng viên vấn đáp những câu hỏi trong vòng 30 phút và trải qua một chuỗi giải quyết và xử lý ngôn từ tự nhiên và nghiên cứu và phân tích ngôn từ khung hình, từ đó xác lập mức độ tương thích của ứng viên .Quản lý nhân sự của Unilever, Leena Nair, nói rằng khoảng chừng 70,000 giờ phỏng vấn và giải quyết và xử lý hồ sơ ứng viên đã được cắt giảm nhờ vào mạng lưới hệ thống tự động hóa này .“ Chúng tôi tìm kiếm những người có mục tiêu thao tác rõ ràng – tư duy mạng lưới hệ thống, năng lực phục sinh nhanh, và có sự nhạy bén trong kinh doanh thương mại. Dựa trên hồ sơ ứng viên, những game show và cuộc phỏng vấn video sẽ được lập trình để tìm kiếm những tín hiệu trong hành vi của họ và giúp chúng tôi biết được ai sẽ tương thích với Unilever. ”Hệ thống này cũng được phong cách thiết kế để gửi feedback cho hàng loạt ứng viên, cả so với những ứng viên không tương thích .“ Điều tôi thích ở tiến trình mới này là toàn bộ ứng viên gửi hồ sơ cho chúng tôi đều sẽ nhận được feedback ”

“Thường thì khi ứng viên gửi hồ sơ xin việc cho một tập đoàn lớn, nó có thể đi vào “hố đen” – cảm ơn rất nhiều vì đã ứng tuyển, chúng tôi sẽ phản hồi sớm cho bạn – và đó cũng là lần cuối bạn nghe từ họ”.

“ Tất cả ứng viên ứng tuyển cho công ty chúng tôi đều sẽ nhận được một vài trang feedback, họ đã chơi game show như thế nào, họ đã bộc lộ trong video phỏng vấn ra sao, những tính cách nào của họ tương thích, và những cái nào không tương thích, nguyên do nào khiến họ không được nhận và những quan điểm góp phần từ phía công ty mà chúng tôi nghĩ là sẽ tương thích cho những lần xin việc trong tương lai của bạn. ”“ Đó là một ví dụ về trí tuệ tự tạo được cho phép tất cả chúng ta ứng xử giống con người hơn ” .

Robot giúp nhân viên ổn định công việc

Tri thong minh nhan taoSau khi được ứng tuyển, bước sau đó của mạng lưới hệ thống sẽ giúp nhân viên cấp dưới mới mở màn thích nghi với vai trò của họ – làm quen với việc làm hằng ngày, cũng như học hỏi văn hoá doanh nghiệp .Unabot là một bot giải quyết và xử lý ngôn từ tự nhiên – “ Natural Language Processing ” ( NLP ) được kiến thiết xây dựng trên nền tảng Microsoft Bot, được phong cách thiết kế để hiểu những yếu tố nhân viên cấp dưới cần biết và tìm nạp thông tin cho họ khi được nhu yếu .Unabot không chỉ vấn đáp những câu hỏi về mặt Nhân Sự, câu hỏi về bất kỳ điều gì tác động ảnh hưởng đến nhân viên cấp dưới Unabot đều hoàn toàn có thể vấn đáp. Họ hoàn toàn có thể hỏi về mạng lưới hệ thống Công Nghệ Thông Tin hoặc về trợ cấp của họ .Thông qua việc tương tác với nhân viên cấp dưới, Unabot đã học được thêm cách vấn đáp những dạng câu hỏi như : nơi đỗ xe, thời hạn đưa đón của xe buýt, ngày được review lương, …Unabot còn có năng lực lọc và vận dụng thông tin dựa trên người mà họ đang chuyện trò. Nó có năng lực phân biệt thông tin mà nó được truyền qua dựa trên cả vị trí địa lý của người dùng và mức độ thâm niên của họ trong công ty .Unabot lần tiên phong được tiến hành cho những nhân viên cấp dưới thuộc trụ sở Philippines và hiện đang hoạt động giải trí tại 36 vương quốc. Nó đã được chọn là mạng lưới hệ thống AI được tiến hành trên toàn thế giới – tại toàn bộ những thị trường của Unilever .Hiện tại, tổng thể tài liệu của nó đến từ những nguồn nội bộ, ví dụ điển hình như hướng dẫn của công ty, lịch trình, tài liệu, chủ trương và câu hỏi do chính nhân viên cấp dưới hỏi. Trong tương lai, điều này hoàn toàn có thể được lan rộng ra để gồm có thêm tài liệu bên ngoài .

“Chúng tôi đã học được rằng bạn phải làm bất cứ điều gì để tương tác với nhân viên hoặc người tiêu dùng một cách dễ dàng” – Nair

Mọi người tương tác theo những cách khác nhau, ví dụ về một chủ trương của công ty – “ đề ra những việc mà nhân viên cấp dưới không nên vi phạm ”. Nhưng mỗi nhân viên cấp dưới có xu thế đặt câu hỏi khác nhau như : “ Điều này ảnh hưởng tác động đến đời sống của tôi như thế nào, tôi sẽ tìm thấy điều này ở đâu, tôi hoàn toàn có thể làm gì ? ”Machine Learning – đơn cử là NLP ( Natural Language Processing – hoàn toàn có thể khắc phục điều này nhờ năng lực phát hiện câu hỏi nào được hỏi nhiều lần, ngay cả khi chúng được hỏi theo những cách khác nhau . Theo Bernard Marr – Forbes. com

Chuyên mục

Đăng ký nhận bản tin từ chúng tôi