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AI-Assisted Candidate Discovery
LinkedIn宣布在招聘和学习中推出人工智能的功能
本周,LinkedIn 在其两款旗舰产品中宣布了一些大规模的 Gen AI(生成式人工智能) 功能:LinkedIn Recruiter 和 LinkedIn Learning。让我给你一个概述。 让我从 LinkedIn 学习开始。 如您所知,学习是一个复杂的过程。员工希望提出问题,从一个主题跳到另一个主题,并就下一步需要了解的内容获得建议。LinkedIn Learning的产品团队刚刚推出了他们新的人工智能辅导功能,允许用户提出问题,并根据对他们的技能和角色的洞察,从为他们量身定制的课程中获得叙述性答案。 考虑下面的演示。正如您从“Learn with AI”按钮中看到的那样,用户现在可以提出问题并获得课程生成的叙述性答案。LinkedIn最初专注于软技能 ( PowerSkills ),并计划随着时间的推移将此功能扩展到其他课程。 这一功能很可能出现在许多其他学习平台(例如我们的 JBA Copilot)上,对市场产生巨大影响。我们不再需要参加一小时的课程或在互联网上搜索有关某个主题的提示:整个学习图书馆突然解锁以提供内容、参考和支持。 这不仅为 LinkedIn Learning 增加了巨大的价值,还引出了教练网络走向何方的问题。我不会详细讨论这个话题,但随着时间的推移,这些类型的“助教”或“一线教练”可以帮助员工解决心理健康问题、个人关系挑战,当然还有有关技术、工具、编码和数据分析的问题。 LinkedIn 正从管理和软技能课程开始,但你可以看到它的发展方向。其他供应商(例如 Udemy)也在致力于此。 LinkedIn Recruiter 招聘人员有许多手册写作和分析任务。我们必须编写职位描述、设置采购查询、向候选人发送电子邮件、回答候选人问题、安排面试、记录和分析面试、撰写工作机会,甚至分析和协商薪资。所有这些步骤都需要时间、需要数据,并且常常成为瓶颈,因为涉及审批和其他因素。 输入 LinkedIn Recruiter 的“自动化工具”。看看这个演示,它真的会让你大吃一惊。 LinkedIn 将这些产品创新分为四类: 人工智能辅助候选人发现:快速、轻松地寻找、筛选、选择、技能分析 更智能的建议:建议地点、职位、技能、公司和其他可扩展搜索结果的条件 简化候选人外展:人工智能辅助的 InMail、自动 InMail 后续消息、CRM 和电子邮件集成。 可操作的数据和见解:用于分析招聘广告、发布绩效、流量和许多其他内容的深入报告和见解。 正如您所看到的,人工智能可以帮助和自动化我们在招聘过程中所做的许多耗时的事情。在每一步中,“生成”或自动化流程都可以由 LinkedIn Economic Graph 或您自己公司的庞大员工和候选人信息数据库中的数据驱动。 考虑一下招聘人员的人工智能辅助消息传递的演示。您可以看到 Gen AI 如何节省数小时的时间,并以高度调整的“助手”方式利用技能数据、劳动力市场信息和公司价值。 搜索同样重要。正如该演示所示,用户可以轻松替代招聘人员必须学习的复杂“多面搜索”或布尔逻辑。人工智能可以提示用户并迭代搜索路径,而不必强迫用户了解系统中的每个搜索条件和数据元素。他们可以用自己的话进行搜索。 底线:生成式人工智能将改变我们招聘、雇用、设定薪酬和学习的方式。作为招聘和学习市场的强大领导者,LinkedIn 向我们展示了 Gen AI 如何成为提高生产力、改善运营并帮助员工和招聘人员在工作中变得“超级强大”的工具。
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