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APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
y big data para los RR. HH.
y big data para los RR. HH.
La ciencia de datos es una herramienta excelente para desarrollar soluciones únicas para la analítica en los RR. HH. basada en el aprendizaje automático y big data. Estas soluciones pueden reducir sustancialmente los costos de contratación, optimizar el proceso de contratación, anonimizar los métodos de evaluación de las habilidades de los candidatos, así como ayudar a prevenir problemas relacionados con la selección manual de CV y procesamiento de las solicitudes de los candidatos.
Ejemplos de las soluciones de la ciencia de datos para los recursos humanos:
Ejemplos de las soluciones de la ciencia de datos para los recursos humanos:
Optimización del proceso de selección de CV
Detección más rápida de los candidatos más convenientes
Selección automatizada basada en tipos de personalidad (modelo similar)
Estimación de la probabilidad de renuncia del empleado y prevención de su agotamiento
Plan de retención de empleados
Desarrollo de bots conversacionales para responder las preguntas típicas de los empleados (días de salario, instrucciones, información de contacto de los colegas, etc.)
Elaboración de recomendaciones para los empleados: movilidad vertical y horizontal
DATOS FUENTE
Trabajando con candidatos fuertes, es crucial ofrecerles trabajo antes de la competencia. El análisis predictivo de RR. HH. puede ayudar aquí significativamente. La solución basada en el aprendizaje automático filtra automáticamente todos los CV recibidos, realiza una evaluación multidimensional de un candidato y proporciona un informe automático sobre sus habilidades. Esta solución aplica la metodología de puntuación social basada en la inteligencia artificial.
Perfiles en redes sociales (Facebook, LinkedIn, etc.)
Perfiles en Internet (por ejemplo, en Google)
CV en sitios web de reclutamiento en línea
Historial de navegación en Internet
BENEFICIOS
Análisis objetivo y profundo de los datos internos y externos
Evaluación y selección de candidatos más rápida
Evaluación multidimensional de candidatos: selección basada en el tipo de personalidad y experiencia laboral previa
No hay necesidad de completar solicitudes manualmente y realizar pruebas de tipo de personalidad fuera de línea
Menos problemas relacionados con la selección manual de CV y procesamiento de solicitudes
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