Узнай о роли искусственного интеллекта и компьютерного зрения в задачах управления персоналом, включая подбор персонала, прокликивание и посещаемость, а также изучи их основные преимущества.
Человеческие ресурсы - это сердце каждой индустрии, они стимулируют рост и определяют успех бизнеса по всему миру. Они обеспечивают бесперебойное управление такими операциями, как прием на работу, начисление зарплаты и соблюдение норм. Со временем отделы кадров превратились в динамично развивающуюся область, ориентированную на повышение удовлетворенности сотрудников, воспитание талантов и создание позитивной рабочей атмосферы.
Сегодня HR-специалисты сосредоточены на лидерстве, инновациях и решениях, ориентированных на людей. Искусственный интеллект (ИИ) поддерживает этот сдвиг, упрощая процессы, повышая эффективность принятия решений и позволяя HR-команде сосредоточиться на людях и стратегии. Учитывая, что мировой рынок ИИ в HR, по прогнозам, вырастет до ошеломляющих $27,30 млрд к 2033 году, очевидно, что технологии ИИ формируют будущее того, как мы работаем.
В частности, компьютерное зрение (КЗ), направление ИИ, позволяющее машинам интерпретировать и понимать визуальную информацию, все чаще используется в качестве движущей силы этой трансформации. От оптимизации подбора персонала до улучшения аналитики рабочих мест - компьютерное зрение оптимизирует бизнес-процессы HR, как никогда раньше.
В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение переосмысливает HR-процессы и какие преимущества это дает. Мы также обсудим потенциал Vision AI в том, чтобы переосмыслить то, как организации управляют своим самым ценным активом - своими людьми.
Идеальное рабочее место - это то, где каждый сотрудник чувствует, что его ценят и мотивируют на работу. Такое рабочее место может повысить производительность на 21%. Именно такое влияние на компанию может оказать отдел кадров.
За кулисами HR-специалисты следят за тем, чтобы каждая часть опыта сотрудника была бесшовной, продуманной и приносящей удовлетворение. Все начинается с привлечения бренда. HR подчеркивает сильные стороны компании, показывая ее как привлекательное место для работы и привлекая нужные таланты. Далее следует подбор персонала, который фокусируется на поиске наиболее подходящих для компании людей с помощью тщательного отбора, собеседований и сотрудничества с менеджерами.
Как только новые сотрудники приходят на работу, HR-команда компании проводит их через процесс онбординга, способствуя формированию чувства приветствия и готовности внести свой вклад. Как только сотрудники освоятся, HR-служба переходит к управлению эффективностью, ставя четкие цели, обеспечивая регулярную обратную связь и признавая усилия. Исследования Gartner показывают, что хорошо продуманная программа признания способна повысить эффективность работы сотрудников на 11,1%.
HR также поддерживает повышение квалификации через обучение, наставничество и возможности карьерного роста, помогая удерживать таланты. В случае если сотрудник покидает компанию, HR-команда организует уважительный процесс увольнения, который сохраняет добрую волю и репутацию компании.
Управлять этими этапами может быть непросто из-за сложности и объема задач, но на помощь могут прийти технологии вроде компьютерного зрения. Анализ изображений и видео с помощью Vision AI позволяет автоматизировать такие задачи, как отслеживание производительности и выявление закономерностей в поведении сотрудников, что делает HR-процессы более эффективными. Это позволяет HR-командам сосредоточиться на том, что действительно важно: на сотрудниках.
Vision AI открывает новые возможности для ИИ в HR, делая задачи, которые раньше требовали ручных усилий, более эффективными и точными. Давай рассмотрим подробнее, как эта технология меняет управление персоналом.
Распознавание лиц меняет систему управления посещаемостью, заменяя ручную регистрацию и свайп-карты. Передовые системы искусственного интеллекта могут использоваться для проверки личности с помощью одного лишь быстрого взгляда. Vision AI может обеспечить точный и безопасный учет посещаемости, сканируя и проверяя людей по их уникальным чертам лица.
Вот как это работает:
Компьютерное зрение делает регистрацию входа и выхода из офиса компании простой и безопасной для сотрудников. Оно гарантирует, что только уполномоченный человек, стоящий перед камерой, заходит на работу, пресекая любые попытки подделать посещаемость. Это умный и надежный способ следить за посещаемостью без проблем, связанных с ручными ошибками.
Когда дело доходит до онлайн-оценки персонала, искусственный интеллект может помочь гарантировать, что все останется честным и безопасным, спокойно работая в фоновом режиме. Это может показаться концепцией из будущего, но благодаря компьютерному зрению теперь это реальность.
По мере того как растет потребность в удаленной работе и виртуальных оценках, роль компьютерного зрения в HR становится еще более существенной. С помощью ИИ зрения HR-отделы смогут оптимизировать удаленные экзамены и обучение, снизив чрезмерную зависимость от человеческого контроля.
Вот как компьютерное зрение может помочь, шаг за шагом, сохранить справедливость тестов для собеседований с HR:
Видеособеседования стали одним из самых популярных методов найма, поскольку они предлагают удобство и гибкость. Но что, если бы видеособеседования могли предоставлять информацию, основанную на данных, и уменьшать человеческую предвзятость при принятии решений о найме? Компьютерное зрение может улучшить удаленные собеседования, предлагая более глубокое понимание эмоций и вовлеченности кандидатов, обеспечивая лучшее понимание их невербальных сигналов и мыслительных процессов на основе языка тела.
Во время собеседования решения на основе компьютерного зрения могут снимать видео и аудио в реальном времени по ходу беседы. При этом можно сосредоточиться на том, как кандидаты выражают свои мысли, отслеживая язык тела, позу и жесты.
Методы компьютерного зрения, такие как оценка позы, могут быть использованы для отслеживания движений тела путем определения ключевых точек на теле, таких как голова, плечи и конечности. Такие модели, как YOLO11 , можно обучить определять такие изменения в позе, поскольку они могут указывать на состояние сотрудника. Например, наклон вперед может указывать на любопытство и вовлеченность, а сутулость - на дискомфорт или незаинтересованность.
Система собирает все сведения по мере завершения собеседования, генерируя подробный отчет, в котором оценивается эмоциональная устойчивость и уверенность кандидата. Этот отчет помогает HR-командам принимать более обоснованные и объективные решения о найме.
Возьми, к примеру, Unilever, компанию по производству потребительских товаров. Внедрив компьютерное зрение в процесс приема на работу, Unilever смогла сократить время собеседования более чем на 50 000 часов. Vision AI позволил анализировать язык тела, мимику и движения глаз. В результате время найма сократилось на 90 %, а разнообразие увеличилось на 16 % при сохранении высокой вовлеченности кандидатов.
Внедрение компьютерного зрения в HR приносит множество преимуществ, предлагая инновационные решения для улучшения процессов и преодоления проблем. Вот несколько заметных преимуществ:
Однако внедрение компьютерного зрения в HR также сопряжено со своим набором проблем, которые требуют тщательного рассмотрения:
ИИ и компьютерное зрение в HR меняют то, как компании управляют своими кадровыми функциями. Эти технологии делают повседневные задачи более быстрыми и плавными. От легкого отслеживания посещаемости с помощью распознавания лиц до более глубокого понимания, которое помогает нанимать нужных людей, - эти инструменты позволяют HR-командам тратить больше времени на поддержку сотрудников и создание для них позитивного рабочего места. По мере того как эти технологии будут становиться все более распространенными, они будут прокладывать путь к лучшему, более эффективному и ориентированному на людей будущему на работе.
Узнай, как YOLO11 стимулирует инновации в таких отраслях, как здравоохранение и производство. Посети наш репозиторий на GitHub и присоединяйся к нашему сообществу, чтобы узнать о последних достижениях в области искусственного интеллекта.
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
