Las asombrosas formas en que Indeed utiliza la IA para crear un compañero profesional

En los 18 años que lleva existiendo, Indeed ha evolucionado de un simple tablón de anuncios de empleo a una plataforma automatizada de búsqueda y contratación. Cada minuto se realizan más de 20 contrataciones a través de la plataforma, que es visitada por 300 millones de personas cada mes.

Las asombrosas formas en que Indeed utiliza la IA para crear un compañero profesional

Este crecimiento (que se ha duplicado en los últimos tres años) se ha logrado en tiempos económicos turbulentos, con acontecimientos globales que impactan las tendencias de contratación y la actividad de manera dramática. A lo largo de todo esto, la estrategia comercial se ha centrado en desarrollar nuevas soluciones tecnológicas sofisticadas basadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Como aprendí de Raj Mukherjee, vicepresidente ejecutivo y gerente general para empleadores de Indeed, cuando se unió a mí para una discusión en podcast, el enfoque ha sido comprender y satisfacer los requisitos individuales de los solicitantes y empleados para crear productos más personalizados y exitosos. conexiones.

Entonces, echemos un vistazo a cómo Indeed ha estado utilizando la IA y el aprendizaje automático, y profundicemos en algunas de las ideas de Mukherjee sobre cómo transformará su industria (así como muchas otras):

El compañero de carrera

Compañero de carrera es una frase que Mukerjee menciona durante nuestra conversación y sirve como una descripción perfecta de las ambiciones de IA de Indeed. En términos generales, los objetivos comerciales encajan en categorías generales. Estos incluyen alinear más el servicio con las preferencias del usuario o mejorar la velocidad de sus procesos.

Mukherjee me dice: "Nuestros principios fundamentales giraban en torno al aprendizaje automático.

"Usamos técnicas estándar de aprendizaje automático, también utilizamos aprendizaje profundo... y ahora estamos aprovechando... la IA generativa o grandes redes de lenguajes".

El concepto de compañero de carrera surge del desarrollo de la comprensión de que una plataforma de empleo de extremo a extremo no solo será útil para los candidatos una vez que estén buscando su primer trabajo. Hoy puede que estén buscando trabajo y mañana será un ascenso. Después de eso, es posible que ellos mismos comiencen a involucrarse en la contratación de personal.

Para ello, comprender las preferencias es clave: Indeed recopila más de 140 millones de puntos de datos cada día, lo que se denomina "cualificaciones". Estos se utilizan para desarrollar un conocimiento profundo de los solicitantes y cómo coinciden con los roles anunciados en la plataforma.

Al describir cómo la tecnología de inteligencia artificial ha permitido nuevas posibilidades de uso para impulsar la experiencia del cliente, Mukherjee dice: "Es posible que tengamos un currículum que he compartido con ustedes, y ese currículum tenga muchos datos sobre mí, mis experiencias pasadas, dónde trabajé". , qué tipo de habilidades tenía en esos.

“Vamos a entender eso. Usar tecnología de análisis, pero también comenzar a usar el aprendizaje automático a un nivel muy profundo para extraer las habilidades adecuadas”.

Coincidencia instantánea

La velocidad también es esencial. Debido a esto, las métricas sobre la rapidez con la que se pueden cubrir las vacantes se encuentran entre las más monitoreadas.

Mukherjee me dice: "Sabemos que los empleadores quieren contratar rápido... si utiliza nuestro producto pago, la contratación será un 19% más rápida".

Esto se debe al hecho de que los roles se asignan activamente a los solicitantes a través de IA, a quienes luego se les invita a postularse tan pronto como se publican las vacantes en el sitio.

Sin embargo, detrás de escena se están produciendo muchos emparejamientos complicados. Los algoritmos de Indeed descubren información basada tanto en preferencias “declaradas” como en preferencias no declaradas. Las preferencias indicadas las proporciona el usuario, como por ejemplo una indicación de que está interesado en vacantes en Londres o París.

Una preferencia no declarada, por otro lado, es aquella que se determina analizando los datos. Por ejemplo, si buscan constantemente trabajo en Londres, eso podría determinar que es donde quieren trabajar.

Se ha descubierto que la combinación de estas preferencias declaradas y no declaradas acelera de manera eficiente las métricas críticas de tiempo de llenado.

"Podemos empezar a crear una imagen en la máquina, y eso nos llevará a encontrar mejores oportunidades", dice Mukherjee.

"Lo mismo sucede en el lado de los empleadores porque tenemos miles de millones de descripciones de puestos que hemos extraído a lo largo de los años".

El agente personalizado

Con su estridente inversión en incorporar la IA al núcleo de su servicio desde el primer día, Indeed tiene sus sitios decididos a proporcionar a los solicitantes de empleo su propio "agente personalizado" totalmente automatizado.

Esto ayudará a mejorar una métrica que Mukerjee odia particularmente. Esto se debe a que, cuando solicitan empleo, tres de cada cuatro aspirantes simplemente nunca reciben respuesta.

Me dice: "Incluso un rechazo, aunque no sea bueno, es mejor que no recibir respuesta".

Un cambio simple surgió como la ruta más clara para reducir la cantidad de veces que los solicitantes de empleo experimentarían ese resultado frustrante: ¡reducir la cantidad de trabajos a los que deben postularse antes de ser contratados!

“Entonces, ¿cómo llegaremos a un mundo en el que quienes buscan empleo no tengan que postularse para tantos empleos? Pueden entrar y tener... Yo lo llamo un 'agente personalizado'.

“Entonces... compartes 140 millones de preferencias y calificaciones con una máquina, y esa máquina te entiende y te devuelve trabajos que tienes cerca del cien por ciento de posibilidades de recibir respuesta... Como industria, le estamos fallando a cada individuo que solicita un puesto. trabajo y nunca recibe respuesta."

El futuro de la IA en la contratación y el reclutamiento

Como Mukherjee claramente tiene una visión más profunda del cambiante mundo del trabajo y la forma del futuro mercado laboral, es aleccionador cuando dice: “muchos empleos desaparecerán”.

"Es un hecho", me dice, "ha sucedido antes; cada revolución tecnológica ha provocado la pérdida de puestos de trabajo".

"Pero se crean nuevos puestos de trabajo, y se crearán muchos nuevos puestos de trabajo como parte de esta revolución de la IA".

Aquellos atrapados en el medio (que no son despedidos ni se encuentran desempeñando roles completamente nuevos, como los de ingeniero rápido o especialista en ética de la IA) pueden encontrarse en un mundo nuevo y feliz.

En este mundo, la IA se encargará de hacer coincidir, determinar conexiones y automatizar los elementos mundanos del proceso de contratación.

Nosotros, por otro lado, seremos activos en el aspecto “humano” del rol de RR.HH., utilizando habilidades como nuestra empatía, habilidades de comunicación y capacidad de pensamiento creativo para crear resultados que promuevan los mejores intereses de todos en el negocio.

“Creo... que lo que terminará sucediendo es que todos disfrutaremos más de nuestros trabajos”, dice Mukherjee.

“Haremos menos cosas que no queremos hacer y haremos más cosas que queremos hacer. Ese es mi lado optimista o realista y quiero que eso suceda”.

Puedes ver mi entrevista con Raj Mukherjeeaquí, donde analizamos más profundamente las implicaciones transformadoras de la reunión de IA con RR.HH.

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