為什麼自動化與集成先於人工智能

客座博客作者:TargetRecruit。

本文作者:TargetRecruit總裁Andy Wigderson

人工智能無處不在。越來越多的招聘人員被科技對其業務的潛在好處所吸引。但在人工智能之前，招聘公司需要考慮以下問題:自動化和集成。

我們來看看為什麼自動化和集成應該放在人工智能之前的關鍵原因。

正確的技術堆棧

擁有正確的技術堆棧是關鍵，不僅是成功部署人工智能的關鍵，也是數據的一般管理的關鍵。高質量的數據是AI運行的基礎，因此對數據質量進行正確的控製也是關鍵。

為什麼這很重要?如今的人工智能通常是線性的，並且在做非常具體的事情時非常出色和快速。一般來說:今天的人工智能不像人類那樣跳出框框思考，它會專門做你讓它做的事情。因此，為了從中獲得任何有意義的東西，您需要有正確的數據(特別是幹淨的數據)，以使其正確工作。

擁有高質量的幹淨數據是讓AI表現良好的最佳實踐。因此，您需要集成您的技術堆棧，以防止筒倉數據。

在質量。質量。

由於人工智能如此依賴高質量的數據，招聘公司將需要確保他們的係統擁有可靠和相關的數據，以便人工智能發揮作用。如果係統的數據糟糕且不準確，任何人工智能投資都將永遠無法實現其真正的潛力。那麼，如何確保隻將高質量數據輸入係統呢?

自動化可以幫助解決這個問題。例如，當涉及到你的辦公室中間，即時間捕獲，工資和賬單時，取消人工數據輸入。

你還可以激勵招聘人員在一開始就把正確的數據輸入係統。管理層需要考慮如何激勵招聘人員在正確的時間將正確的信息輸入係統。如果它對招聘人員有利，那麼企業也會因此受益。自動化和集成在這裏也有幫助，因為如果你有一個完全集成的技術堆棧，那麼數據總是在係統內，而不是事後才想到的。精簡的流程將使招聘人員更容易，因為所需的人工輸入將減少。bwin线路

人工智能與自動化和集成之間的主要區別

如今大多數人工智能應用程序都是基於數據構建的基於決策的任務和流程。重要的是你對這些數據做了什麼，你如何報告以獲得進一步的洞察，然後根據這種洞察采取行動。

自動化和集成是為了確保你的數據有一個真實的來源，所以無論你在哪個係統中查找，數據總是相同的。許多企業使用他們的招聘CRM作為一個真實的來源，然後一切都通過CRM集成——這是招聘技術堆棧的基石。如果你有孤立的信息，如果你還沒有準備好完全集成，那麼你必須決定在你的業務中真相的來源是什麼。然而，如果沒有適當的集成，結果將是跨係統的數據不匹配，或者需要手動工作來更新所述係統，這既低效又有人為錯誤的風險。

關鍵在於正確的流程

在考慮實現任何人工智能之前，您需要考慮業務中的流程。考慮一下人類智能和數據的位置。數據是否在您的業務範圍內，在您的員工之間正確地共享(在您的係統內或係統外)?自動化(正確執行)是一種比手動更有效的處理方法。

然而，如果你有低效率的流程，那麼通過自動化這些流程，你隻是在擴展低效率——所以在擴展之前，你需要考慮這些流程以及數據是如何共享的。

關於技術堆棧的其他考慮

當你能夠很好地自動化流程時，你可以做更多的事情，擁有更多的覆蓋範圍，更快更有效地運營，從本質上發展你的業務，提高你的盈利能力。

對於招聘業務所有者和運營商來說，最重要的事情是，無論他們考慮部署什麼技術解決方案，他們都應該確保它具有開放的api。有了開放api，世界就在你的掌握之中——你可以在未來對它們進行集成和修改，以適應你的業務。如果沒有開放的api，而你認為你的技術棧中的一部分不太好用，那麼你就隻能用它了。

因此，如果你考慮在你的業務中投資任何類型的人工智能，請確保你首先實現了自動化和集成。最重要的是數據的質量——這應該放在第一位。

這是一位客人博客為REC作出的貢獻網絡網站。客座作者所表達的觀點反映了個人的觀點。