एआई कैसे कौशल का आकलन करने के लिए रिज्यूमे का विश्लेषण करता है? क्या आप जानना चाहते हैं कि भर्ती प्रक्रिया में एआई रिज्यूमे का विश्लेषण कैसे करता है? आइए इस लेख में INVIAI के साथ विस्तार से जानें!
आज की भर्ती में एआई
आज के प्रतिस्पर्धी नौकरी बाजार में, भर्ती प्रक्रिया में एआई सर्वव्यापी हो गया है। सर्वेक्षण बताते हैं कि लगभग 85% बड़ी अमेरिकी कंपनियां (जिसमें 99% फॉर्च्यून 500 कंपनियां शामिल हैं) अब उम्मीदवारों को छांटने और रैंक करने के लिए एआई या स्वचालित उपकरणों का उपयोग करती हैं।
इसका मतलब है कि अधिकांश रिज्यूमे (CV) जो आप जमा करते हैं, पहले एक मशीन द्वारा पार्स किए जाते हैं।
ये सिस्टम प्रत्येक रिज्यूमे को स्कैन करते हैं ताकि मुख्य विवरण जैसे शिक्षा, कार्य इतिहास और विशेष रूप से सूचीबद्ध कौशल निकाले जा सकें, और फिर उन्हें नौकरी की आवश्यकताओं के साथ तुलना करते हैं। पर्दे के पीछे, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) एआई को केवल शब्दों के मेल से आगे जाकर समझने में सक्षम बनाता है।
जैसा कि एक उद्योग स्रोत ने कहा है, एआई "रिज्यूमे का बड़े पैमाने पर विश्लेषण करता है, उन उम्मीदवारों की पहचान करता है जो कौशल, अनुभव और अन्य महत्वपूर्ण कारकों के आधार पर भूमिकाओं के लिए सबसे उपयुक्त हैं।"
एआई कैसे रिज्यूमे (CV) का विश्लेषण करता है
आधुनिक एआई रिज्यूमे पार्सर तो कागजी CV की फोटो से भी जानकारी निकाल सकते हैं। मशीन लर्निंग का उपयोग करते हुए, ये उपकरण असंरचित रिज्यूमे टेक्स्ट को संरचित डेटा में बदलते हैं, जैसे शिक्षा, कार्य इतिहास और कौशल के अनुभागों की पहचान करते हैं।
उदाहरण के लिए, एआई यह पहचान सकता है कि "जावा प्रोग्रामिंग" और "सॉफ्टवेयर विकास" अलग-अलग सूचीबद्ध होने के बावजूद दोनों कोडिंग क्षमताओं को दर्शाते हैं।
आज के सिस्टम केवल सरल कीवर्ड मिलान के बजाय संदर्भ और पर्यायवाची शब्दों को समझने के लिए NLP का उपयोग करते हैं। उद्योग मार्गदर्शक बताते हैं कि ऐसा एआई "रिज्यूमे स्कैन कर सकता है और कुछ कीवर्ड्स के आधार पर आवेदन प्राथमिकता दे सकता है" साथ ही अर्थ को पकड़ने के लिए सैमान्टिक विश्लेषण भी लागू करता है।
कौशल का आकलन और उम्मीदवारों का मिलान
प्रत्येक रिज्यूमे को पार्स करने के बाद, एआई यह मूल्यांकन करता है कि उम्मीदवार के कौशल नौकरी के लिए कितने उपयुक्त हैं। भर्तीकर्ता आमतौर पर प्रत्येक भूमिका के लिए कौशल प्रोफ़ाइल परिभाषित करते हैं (जैसे आवश्यक प्रोग्रामिंग भाषाएं, सॉफ्ट स्किल्स या प्रमाणपत्र), और एआई इन मानदंडों के आधार पर उम्मीदवारों को अंक देता है।
कुछ एआई सिस्टम अनुभव के वर्षों या परियोजना की संख्या को कौशल स्तर के संकेतक के रूप में लेकर दक्षता का अनुमान भी लगाते हैं।
इस प्रकार, भर्ती प्रक्रिया अधिक कौशल-आधारित हो जाती है। एक विशेषज्ञ के अनुसार, संगठन "वास्तविक दुनिया के कौशल और क्षमताओं पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, जो विभिन्न स्रोतों से, जिनमें रिज्यूमे भी शामिल हैं, लिए गए हैं।" एआई प्लेटफ़ॉर्म आमतौर पर आवेदकों को आवश्यक कौशल की संख्या या पिछले सफल नियुक्तियों के प्रोफाइल से समानता के आधार पर रैंक करते हैं, जिससे पारंपरिक स्क्रीनिंग में छूटे हुए मजबूत उम्मीदवार सामने आ सकते हैं।
एआई संचालित CV विश्लेषण के लाभ
एआई संचालित स्क्रीनिंग से समय की भारी बचत और पैमाने की सुविधा मिलती है। उदाहरण के लिए, एयरएशिया की एचआर टीम ने अपने सिस्टम में एआई उपकरण जोड़ने के बाद रिज्यूमे प्रोसेसिंग समय में लगभग 60% की कटौती की।
इसी तरह, एक हालिया तकनीकी सम्मेलन में, भर्तीकर्ताओं ने 10,000 उम्मीदवारों के रिज्यूमे अपलोड किए और एआई ने कुछ ही सेकंड में रैंक की गई शॉर्टलिस्ट तैयार कर दी।
इसका मतलब है कि भर्ती टीम पहले की तुलना में कहीं अधिक आवेदन मूल्यांकन कर सकती है। एआई विविधता में भी सुधार कर सकता है: एक रिपोर्ट में पाया गया कि एआई आधारित सोर्सिंग से 91% अधिक महिला और 30% अधिक काले और हिस्पैनिक उम्मीदवार एक कंपनी के लिए आए।
पृष्ठभूमि या कीवर्ड्स के बजाय वास्तविक कौशल पर ध्यान केंद्रित करके, एआई अक्सर योग्य उम्मीदवारों को खोजता है जो पारंपरिक फ़िल्टर से छूट सकते हैं।
एआई छिपे हुए प्रतिभा को भी उजागर कर सकता है और कार्यबल योजना में मदद कर सकता है। कुछ प्लेटफ़ॉर्म "संबंधित कौशल" वाले लोगों की खोज की अनुमति देते हैं – ऐसे उम्मीदवार जिनके रिज्यूमे में सही शीर्षक नहीं है लेकिन लगभग सभी आवश्यक कौशल मेल खाते हैं। इससे कंपनियां आंतरिक या गैर-पारंपरिक उम्मीदवार पूलों का लाभ उठा सकती हैं जिन्हें मानव स्क्रीनर मिस कर सकते हैं।
समय के साथ, कार्यबल कौशल प्रोफाइल का विश्लेषण कंपनियों को भविष्य की आवश्यकताओं का अनुमान लगाने में मदद करता है: पूर्वानुमान विश्लेषण संभावित कौशल की कमी और भर्ती की मांगों की भविष्यवाणी कर सकता है।
संक्षेप में, एआई न केवल भर्ती प्रक्रिया को तेज करता है बल्कि इसे अधिक रणनीतिक बनाता है, CV डेटा को दीर्घकालिक प्रतिभा लक्ष्यों से जोड़कर।
चुनौतियां, पक्षपात और नैतिकता
यदि सावधानी न बरती जाए तो एआई उपकरण मानव पक्षपात को दोहरा या बढ़ा सकते हैं। ये सिस्टम ऐतिहासिक भर्ती डेटा से सीखते हैं, इसलिए अतीत में मौजूद कोई भी पक्षपात बढ़ सकता है।
उदाहरण के लिए, अमेज़न ने एक एआई भर्ती प्रोटोटाइप को त्याग दिया जब उसने "महिलाओं के" शब्द वाले रिज्यूमे को कम रैंक देना शुरू कर दिया (जैसे "महिलाओं के शतरंज क्लब कप्तान")।
शोधकर्ता यह भी चेतावनी देते हैं कि कुछ NLP एल्गोरिदम ने "सफेद-समान" नामों को प्राथमिकता दी या महिलाओं के कॉलेजों के आवेदकों को बाहर रखा। ये घटनाएं दिखाती हैं कि बिना नियंत्रण के एआई योग्य लोगों को अनुचित रूप से बाहर कर सकता है।
नियामक इस पर ध्यान दे रहे हैं: यूरोपीय संघ एआई भर्ती उपकरणों को "उच्च जोखिम" के रूप में वर्गीकृत करने की दिशा में बढ़ रहा है, जिससे विक्रेताओं को अपने डेटा और एल्गोरिदम को निष्पक्ष और पारदर्शी बनाने के लिए बाध्य किया जाएगा, और न्यूयॉर्क जैसे अमेरिकी शहर इन सिस्टमों के ऑडिट के नियम लागू कर रहे हैं।
विशेषज्ञ मानव निगरानी पर जोर देते हैं: एआई मॉडल को नियमित रूप से पक्षपात के लिए परीक्षण किया जाना चाहिए, और अंतिम भर्ती निर्णय हमेशा मानव निर्णय के साथ लिए जाने चाहिए।
भर्ती में एआई का भविष्य
आगे देखते हुए, एआई भर्ती में और भी व्यापक भूमिका निभाने वाला है। जनरेटिव एआई अब डेटा-आधारित नौकरी विवरण स्वचालित रूप से तैयार कर सकता है जो आवश्यक कौशल को अधिक सटीक रूप से दर्शाता है।
यह आंतरिक गतिशीलता का समर्थन भी कर सकता है, कर्मचारियों के कौशल अंतराल की पहचान करके प्रशिक्षण मार्ग सुझाता है।
कुछ कंपनियां पहले से ही उभरती कौशल आवश्यकताओं की भविष्यवाणी करने और कर्मचारियों को सक्रिय रूप से पुनःप्रशिक्षित करने के लिए एआई का उपयोग कर रही हैं। प्रभावी रूप से, एआई भर्ती को कौशल-प्रथम मॉडल की ओर बढ़ाता रहेगा, CV डेटा का उपयोग केवल छंटनी के लिए नहीं बल्कि रणनीतिक कार्यबल योजना और उम्मीदवार विकास के लिए भी करेगा।
>>> और जानें कि कैसे: एआई उम्मीदवार रिज्यूमे की जांच करता है ?
एआई-संचालित CV विश्लेषण भर्ती प्रक्रिया को तेज़ और कौशल-केंद्रित बना रहा है। यह कंपनियों को हजारों आवेदन जल्दी से छांटने और अक्सर ऐसी प्रतिभा खोजने की अनुमति देता है जो वे अन्यथा खो देते।
हालांकि, इस शक्ति के साथ जिम्मेदारी भी आती है। बिना नियंत्रण के एल्गोरिदम पक्षपात को बढ़ा सकते हैं, इसलिए पारदर्शिता और निष्पक्षता के उपाय आवश्यक हैं।
सबसे अच्छा तरीका एआई की दक्षता को मानव निर्णय के साथ मिलाना है – यह सुनिश्चित करते हुए कि तकनीक अवसरों को बढ़ाए, न कि असमानता को गहरााए।
अंततः, एआई का लक्ष्य उम्मीदवारों को वास्तविक कौशल और क्षमता के आधार पर नौकरियों से मिलाना है, जिससे नियोक्ताओं और नौकरी चाहने वालों दोनों को भविष्य में लाभ हो।
