LinkedIni kandidaatide otsing võib tekitada väga produktiivse tunde. Filtrid töötavad, profiilid avanevad, märkmeid tekib. Aga kui need profiilid ei jõua kiiresti õigesse projekti ja lühinimekirja, on suur osa tööst lihtsalt käsitsi sorteerimine.
Tehisintellekt aitab siis, kui see toetab ettevalmistust: profiili mõistmist, andmete lisamist, sobivuse selgitamist ja tööjärjekorra koostamist. Kui see saadab lihtsalt rohkem üldiseid sõnumeid, on kasu lühike ja mainekahju pikk.
Automatiseeri ettevalmistus, mitte suhe
Kandidaadid tunnevad masskirja kiiresti ära. “Teie profiil jäi silma” ei ole päris personaliseerimine. Eesti turul, kus valdkonnad on väikesed ja inimesed liiguvad samades võrgustikes, tasub esimese kontaktiga ettevaatlik olla.
Hea töövoog annab konsultandile tausta: miks inimene võiks sobida, mis on ebaselge, kas ta on varem agentuuriga suhelnud ja millist nurka tasub esimeses sõnumis kasutada. Sõnum ise peaks jääma inimese kirjutada.
Kus tehisintellekt aega säästab
Profiili tõlgendamine
Sama ametinimetus võib tähendada eri ettevõtetes erinevat tööd. “Operations Manager” võib olla tootmine, logistika, klienditugi või protsessijuhtimine. Tehisintellekt saab profiili jagada signaalideks: sektor, vastutuse tase, ettevõtte tüüp, karjääri suund ja võimalikud riskid.
Sobivuse põhjendus
Konsultandil ei ole vaja ainult nimekirja. Tal on vaja teada, miks kandidaat nimekirjas on. Kas sobib sektor? Kas juhtimistasand klapib? Kas kogemus on liiga kitsas? Kas profiil vajab enne ühendust lisakontrolli? Põhjendus hoiab inimese otsuse keskmes.
Andmete viimine ATS-i
Käsitsi kopeerimine tundub väike töö, kuni seda tehakse viiskümmend korda päevas. Nimi, amet, ettevõte, LinkedIni link, asukoht, märkus, projekt. Chrome'i laiendus, mis lisab profiili otse värbamistarkvarasse, võtab selle hõõrdumise maha.
GDPR: avalik profiil ei tähenda vaba kasutust
LinkedIni profiil võib olla avalik, kuid kandidaadiandmete töötlemisel peab olema selge eesmärk ja alus. EDPB nõusoleku suunised rõhutavad läbipaistvust ja teadlikku nõusolekut. Värbamisagentuur peab suutma selgitada, miks andmed süsteemi lisati ja kuidas kandidaat saab neid hallata.
Praktiline lahendus on lihtne: salvesta allikas, kuupäev, suhtluse ajalugu ja kandidaadi eelistused. Kui inimene ei soovi kontakte, peab see info liikuma kogu tiimis.
Profiilist lühinimekirjani
Terve protsess võiks välja näha nii: konsultant leiab profiili, lisab selle projektiga seotud ATS-i, tehisintellekt koostab sobivuse kokkuvõtte, inimene kontrollib nüansid ja otsustab, kas ning kuidas ühendust võtta. See ei ole ühe nupu värbamine. Õnneks.
Kiirus on kasulik ainult siis, kui see tõstab kvaliteeti. Kui süsteem aitab koostada parema lühinimekirja, näeb klient väärtust kiiremini. Kui süsteem saadab lihtsalt rohkem sõnumeid, väsib turg ära.
Kuidas Yena aitab
Yena aitab tuua LinkedIni profiili värbamisprojekti, siduda selle kliendi vajadusega ja koostada tehisintellekti abil sobivuse põhjenduse. Konsultant teeb otsuse, kuid kulutab vähem aega kopeerimisele ja esialgsele sorteerimisele.
Vaata lähemalt Yena värbamisplatvormi või loe, kuidas värbamisprotsessi tehisintellektiga automatiseerida.