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Labeling – Das Fundament einer erfolgreichen Talentakquise

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Das Zeitalter der künstlichen Intelligenz wird durch Automatisierungsmethoden vorangetrieben, die darauf abzielen, Unternehmen schlanker und effizienter zu gestalten. Aktuell befinden wir uns in der 4. industriellen Revolution. Diese besteht aus neuen Technologien und Trends wie:

  • Dem Internet der Dinge (Internet of things)
  • Dem Themengebiet der Robotik
  • Dem Feld der virtuellen Realität (VR) und
  • Der künstlichen Intelligenz (KI), die nicht nur unsere Arbeits- und Lebensweise, sondern auch unsere Art zu interagieren verändern wird.

Durch jahrelange Erfahrung im Recruiting wissen wir, dass keine zwei Organisationen dieselbe Kultur, dieselben Werte und dieselben Prozesse besitzen.

Dieser Ansatz dient dazu, nicht nur die aktuellen, sondern auch die langfristigen Bedürfnisse eines Unternehmens zu stillen. Neue Technologien wurden entwickelt, um einen Teil des Recruiting-Workflows zu rationalisieren und automatisieren, insbesondere bei sich wiederholenden, umfangreichen Aufgaben. Aufgrund dessen können HR Manager heutzutage Ihre Zeit effizienter nutzen, um neben dem täglichen Geschäft auch eine langfristige TA-Strategie zu erarbeiten.

Labeling – der Garant für eine hohe Datenqualität

Um datenbasierte Einblicke zu gewinnen, die das Fundament einer TA-Strategie bilden und im Recruiting darüber hinaus zur Steigerung der Effizienz angewendet werden können, ist es für eine Organisation unerlässlich, einen KI-Lernapparat einzurichten, der wertvolle Daten über alle menschlichen Interaktionspunkte hinweg erfassen kann. Technisch gesehen ist im Falle eines solchen KI-Lernapparates die Datenkennzeichnung (Das Labeling) unerlässlich, um eine hohe Datenqualität und somit auch eine zuverlässige TA-Strategie aufzubauen.

Das Labeling nimmt einen so hohen Stellenwert ein, da selbst modernste Technologien immer noch Probleme damit haben, die enorme Datenmenge, die ihnen zur Verfügung steht, effizient zu verwalten. Als Personalvermittler, die jeden Tag mit potenziellen Kandidaten interagieren, generieren wir täglich Millionen von Datenpunkten. Was wäre, wenn wir Ihnen sagen würden, dass Sie jede Interaktion dazu nutzen könnten, eine Maschine anzulernen, die irgendwann Ihre Arbeit vereinfachen wird?

Gekennzeichnete Daten sind Datensätzen, die neben der normalen Anreicherung mit einem oder mehreren Kennzeichen versehen werden, um bestimmte Eigenschaften, Merkmale, Klassifizierungen oder enthaltene Objekte zu kennzeichnen. Diese gekennzeichneten Daten werden im maschinellen Lernen weiterverwendet um sicherzustellen, dass das intelligente System später bei der Einspeisung von nicht gekennzeichneten Daten ähnliche Merkmale erkennen kann, um eine Vorhersage zu erstellen.

Das Labeln von Daten spielt eine entscheidende Rolle bei der Erstellung einer Strategie für Unternehmen, die ihre internen Strukturen, vor allem aber ihre Belegschaft an die Veränderungen des Arbeitsmarktes anpassen können. Entscheidend ist dies für Mitarbeiter, die umgeschult oder weiterqualifiziert werden können. Das Unternehmen kann verstehen, wie sich seine Belegschaft verändert und welche Qualifikationen für zukünftige Arbeitsplätze erforderlich sind.

Warum? Weil die Welt sich schnell verändert und Unternehmen in der Lage sein müssen, diese Veränderungen zu verstehen, um sich so schnell wie möglich anzupassen. Der Bericht des Weltwirtschaftsforums zur Zukunft der Beschäftigung 2018 prognostizierte, dass bis 2022 in den 20 größten Volkswirtschaften 75 Millionen Arbeitsplätze verdrängt werden. Es wird erwartet, dass 133 Millionen neue Arbeitsplätze geschaffen werden – angetrieben durch den technologischen Fortschritt und die kontinuierliche digitale Transformation.

Mit Labeling Weiterbildungspotenziale erkennen

Da die Nachfrage nach neuen Fähigkeiten weiterhin zunimmt, kann Ihr Unternehmen durch Umschulungen und Weiterbildungen die Fähigkeiten in der Belegschaft weiterentwickeln, die erforderlich sind, um auch zukünftig wettbewerbsfähig zu bleiben. Sowohl Umschulung, als auch Weiterbildung sind heutzutage wirksame Strategien für Arbeitgeber, um dem zu begegnen, was sich voraussichtlich zu einem dauerhaften Mangel an neuen Fähigkeiten entwickeln wird.

Umschulung bedeutet, nach Menschen mit "angrenzenden Fähigkeiten" zu suchen, die den neuen Fähigkeiten, die Ihr Unternehmen benötigt, nahe kommen. Es bietet eine laterale Lernerfahrung. Das Weltwirtschaftsforum schätzt, dass mehr als die Hälfte aller Arbeitnehmer (54%) bis 2022 "erhebliche" Umschulungen benötigen werden.

Eine Kultur der Höherqualifizierung hingegen bedeutet, den Mitarbeitern neue, fortgeschrittene Fähigkeiten beizubringen, um Talentlücken erfolgreich zu schließen. Diese Strategie bezieht Ihre Teammitglieder in die kontinuierliche Weiterbildung ein und hilft ihnen, auf ihrem derzeitigen Karriereweg voranzukommen. Diese Mitarbeiter sind möglicherweise seit mehreren Jahren in Ihrer Organisation tätig und verfügen über ein tiefes Verständnis gegenüber Ihren Kunden und Ihrem Geschäftsmodell.

Organisationen sind bereit, in diese Strategien zu investieren, weil sie sich langfristig als die kosteneffizienteste Methode erwiesen haben. Zukünftige Talente werden immer häufiger innerhalb des Unternehmens entwickelt und nicht erworben. Es ist wichtiger denn je, eine Talentakquise Strategie mit modernen Technologien, zu denen auch die künstliche Intelligenz zählt, zu bestärken, um Risiken und Chancen berechenbarer zu machen.

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