Barona on jo vuosia kehittänyt rekrytoinnin tueksi älykkäitä ratkaisuja. Työ jatkuu vilkkaana, sillä tekoälyn potentiaalista on hyödynnetty vasta murto-osa.
Osaamisen tarve ja työnkuvat muuttuvat koko ajan. Työntekijöiden ja työpaikkojen tehokas kohtaaminen edellyttää uusia välineitä. Tulevaisuuden rekrytoinnissa tarvitaan suuret määrät tasokasta dataa ja älykkäitä keinoja sen hyödyntämiseksi. Korkealaatuisen datan ja sen tehokkaiden analysointikeinojen avulla työnantaja löytää suuresta hakijajoukosta sopivimmat kandidaatit. Lisäksi uudet teknologiat ja edistyneet työkalut hyödyttävät työnhakijaa parantamalla ja lyhentämällä työnhakuprosessia.
Baronan kehittämä Jelpp on tekoälyä hyödyntävä, uuden sukupolven rekrytointityökalu, jolla rekrytointi on tehty virtaviivaiseksi ja työnhaku miellyttäväksi.
”Jelpissä on tekoälyn lisäksi kehittyneitä perinteisiä ominaisuuksia”, kertoo teknologiajohtaja Kirsi Louhelainen. ”Jo hyvin toimivat julkaisu- ja seurantatyökalut tehostavat rekrytointia huomattavasti.”
Louhelainen mainitsee tehokkaana työkaluna myös nettipohjaisen evaluoinnin, joka auttaa sopivien työntekijöiden kartoittamisessa. Lisäksi Jelppiin on integroitu videohaastattelumahdollisuus, joka nopeuttaa rekrytointiprosessia.
Tekoäly hyötykäyttöön
Pitkälle kehitetyt perinteisetkin työkalut helpottavat, nopeuttavat ja tehostavat rekrytointia. Tulevaisuutta on kuitenkin etenkin tekoälyn käyttö. Tekoälyn hyödyt korostuvat varsinkin silloin, kun hakijoita on paljon. Tekoäly auttaa etsimään esimerkiksi väliaikaista työvoimaa niiden tehtävään soveltuvien joukosta, jotka ovat käytettävissä. Jo nyt voidaan tavanomaisin hakuehdoin etsiä esim. henkilöitä, joilla on työturvallisuuskortti. Fiksulla tekoälyllä päästään vielä pidemmälle: tulevaisuudessa voidaan myös kartoittaa vaikkapa ne hakijat, joilla olisi lisäkoulutuksen jälkeen potentiaalia vaikka hakuhetkellä koulutus ei vielä olekaan riittävä. Tekoälystä ei ole päätöksentekijäksi, mutta se on huipputehokas assistentti.
”Tekoäly ei pääse tekemään vääriä päätöksiä, sillä ketään ei hylätä tai valita automatiikan avulla”, Louhelainen muistuttaa. ”Tekoälystä on kuitenkin tietojen
järjestelyssä erittäin paljon hyötyä.”
Tulevaisuudessa tekoälyä halutaan käyttää myös työllisyystilanteiden muutosten arviointiin. Työllisyysennusteiden ja koulutusdatan yhdistäminen auttaa jatkossa muun muassa oikea-aikaisessa jatkokoulutukseen ohjaamisessa.
Teksti: Terhi Paavola
