Tehnoloogiaga muudame värbamise efektiivsemaks

Rainer Aunpu - Skillificu asutaja ja juht, Finesta äriarendusjuht
28.09.2017

Arvestades tehnoloogia arengutaset maailmas, on omajagu üllatav, kuidas mõned majandussektorid suudavad muudatuste tohutule jõule vääramatu jonnakusega vastu seista. Personaliteenuste ja värbamise valdkond on ilmselt üks suuremaid majandusvaldkondi maailmas, mis oma tehnoloogia kasutuse tasemelt on valdavalt kusagil 20 aasta taguses ajas. Viimane tõeline innovatsioon näib pärinevat ajast, kui CV muutus elektrooniliseks ja leidis tee kesksetesse CV-andmebaasidesse.

Personaliteenuste ja värbamise tõhustamiseks on maailmas loodud juba hulk nutikaid lahendusi, kuid nende leviala ja turuosa võrreldes inimeste leidmise traditsiooniliste meetoditega on veel kaduvväike. Isegi professionaalsed värbamisettevõtted tuginevad täna sellistele lahendustele nagu ohtrate märkmetega varustatud väljatrükitud CV-de kuhi lauanurgal, Exceli tabel värbamisprotsessi haldamiseks ja CV-de „diagonaalis“ lugemine kandidaatide sobivuse tuvastamiseks. Rääkimata siis sadade samasisuliste e-kirjade käsitsi saatmisest kandidaatidele või kandidaatide isikuandmete töötlemise seadusele vastavuse küsitavusest.

Progressiivsemad ja investeerimisele avatumad ettevõtted on kasutusele võtnud või võtmas tarkvaralahendusi, mis aitavad isikuandmeid ja protsesse paremini hallata. Kuid ka need lahendused ei küüni esialgu veel sellise intelligentsuse tasemeni, mida tänapäeva tehnoloogialt võiks oodata ja mida see tegelikult võimaldab.

Muretsemiseks pole siiski põhjust. Suhteline tehnoloogiline mahajäämus tähendab ühtlasi tohutut arengupotentsiaali. Turule tuleb juurde üha uusi teenuseid, mis aitavad kogu värbamistegevuse efektiivsust järk-järgult parandada. Mis siis tulemas on?

·       Elektrooniline andmehaldus – paberkandjate aeg värbamises saab peagi läbi. Selleks, et andmeid efektiivselt töödelda, peavad need uuenema reaalajas, olema masinloetavad ja samaaegselt kasutatavad mitme tiimiliikme poolt. Kandidaatide andmed, värbajate kommentaarid, kirjavahetus, ankeedile lisatud failid – kõik kolib elektroonilisse vormi.

·       Värbamisprotsessi juhtimiseks spetsiaalsed lahendused – Excel on suurepärane töövahend. Teatud asjade tegemiseks. Kuid mitte protsesside haldamiseks. Värbamisprotsessi efektiivseks haldamiseks on vaja väga palju paremaid töövahendeid ja väga head kasutajaliidest. Tahame ju, et kõik meie värbamisprojektid oleksid kontrolli all; et suudaksime lennult mõista, mis seisus me mingi teemaga oleme; et miski oluline ei ununeks ning et suudaksime ülesandeid ja andmeid mõistliku töömahuga hallata. Tahame, et kõik oleks nö nupulevajutuse kaugusel.

·       Võrdlusalgoritm otsib parimad kandidaadid välja – kogenud värbaja on suuteline CV-de kuhjast loetud minutitega parimad kandidaadid välja selekteerima. Aga mis siis, kui värbaja pole parasjagu oma parimas vormis, kui ta on väsinud või kui tähelepanu hajub? Mitu tundi jaksab üks värbaja järjest efektiivselt CV-sid lugeda? Ja kas see CV-de sirvimine ei tundu üleüldse üks paras kilplasetöö? Kui me suudame otsingukriteeriumid kirjeldada ja meil on kandidaatide andmed masinloetaval kujul olemas, siis saab selle raske võrdlustöö lasta arvutil ära teha. Tulemus esitatakse paremuse järjestuses, otsuse alused on läbipaistvad, inimlikke eksimusi ei ole, masin ei väsi kunagi. Kvaliteetne tulemus sekundi murdosaga.

·       Masinõpe parandab pidevalt tulemusi. Loogika on väga lihtne. Inimene õpib aeglaselt ja piiratud andemete hulgale toetudes. Kui arvuti teeb valiku mingi kandidaadi kasuks ja see kandidaat osutub tegelikkuses sobimatuks, teeb arvuti igast juhtumist oma järeldused. Seejuures pole inimesel vaja arvutile öelda muud, kui et kandidaat sobis või ei sobinud. Algoritm võrdleb paljusid õnnestunud ja ebaõnnestunud kandidatuure ning selekteerib ise välja parameetrid, mis tõenäoliselt kandidaadi sobivust positiivselt või negatiivselt mõjutavad. Järgmisel korral sobivust analüüsides võtab ta need järeldused arvesse ja pakub sellest lähtudes parimad kandidaadid välja juba kohandatud valemi alusel. Ja nii üha uuesti ja uuesti. Selliselt muutuvad sobivuse tuvastamise tulemused ajas järjest paremaks. Inimene ei suudaks kuidagi sellise ajaga läbi töötada nii suurt hulka andmeid, mis pealegi pidevalt uuenevad. Masin õpib oma vigadest suure andmete hulga põhjal ja reaalajas.

·       Kogu info ühest kohast. Uuringutes on väidetud, et 80% täna maailmas eksisteeriva info hulgast on loodud viimase kahe aasta jooksul. Info hulga kasvutempo on meeletu. Kui kogu selles virr-varris orienteerumiseks mitut erinevat andmebaasiteenust kasutada, läheb juba ainuüksi sobivate kandidaatide leidmiseks tohutu aeg. Siin tulevad mängu uudsed teenused, mis koondavad (agregeerivad) andmeid erinevatest allikatest. Piltlikult öeldes on see nagu Google inimeste leidmiseks. Üks otsing ühes keskkonnas katab kogu saadaoleva infovälja. Tulemuseks on suur ajavõit.

Neid trende mõistes ja sooviga muuta oma teenused efektiivsemaks ning konkurentsivõimelisemaks, otsustas Finesta sel kevadel investeerida talendiotsingumootorisse Skillific.

Skillificu asutaja Rainer Aunpu on töökohtade ja inimeste kokkuviimise viiside uuendamisele pühendanud viimased viis ja pool aastat. Selle töö tulemusena on sündinud kontseptsioon, mis koondab endas oskustepõhise allikaülese otsingu, masinõppel põhineva kandidaadi ja töökoha sobivuse tuvastamise ning värbamisprotsessi efektiivse ja mugava halduse suurepärases kasutajaliideses. Skillific muudab õigete inimeste leidmise oluliselt kiiremaks ja kergemaks.

Skillificu plaanime lansseerida 2018. aasta alguses.

Loe lisa aadressilt www.skillific.com