人工智能和机器学习已经让我们在观看电影和电视，商店，和旅行的方式产生巨大影响，但如何将这些新的技术进步影响你作为一个采购或招聘专业？
这一切都归结于它能够快速分析大量数据，并在此基础上做出决定和预测，at的数据科学高级总监Summer Husband说任仕达Sourceright，在演示SourceCon上周，他在加州的阿纳海姆市(Anaheim)接受了采访。
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生存分析
在医疗环境中，丈夫说，可以使用算法来进行生存分析，机器学习技术，分析时间的事件，如疾病或死亡的复发之前，患者的预期时间。
这个过程对于医疗情况发展，这是一个很好的比喻来采购和招聘除了没有生存分析，职位发布的数据进行检查。最终的目标是要回答这个问题，“什么时候填？”
“所以，我们承担的工作，我们已经在过去充满了客户端的数据，多长时间了这些，有多少考生，开放的角色，对公司从类似的BLS和CareerBuilder来源的信息，以及就业市场数据，例如，找出如何所有这些事情影响我们的开放式作业的“存活率”。显然，我们翻转脚本，因为我们希望我们的空缺职位死得快，但过程是相同的，”丈夫说。
她说，在这个过程中，招聘人员可以为客户设定合理的期望，并将适当的资源分配给更难招人的职位。“现在,我们的目标是,当我们看到一个新的请求(请求),我们可以马上收集这些特性我们可以看到是否这将是困难的一年,然后我们可以决定我们是否应该把额外的资源,现在的等待并没有潜在的候选人,”她说。
丈夫表示，人工智能和机器学习技术还可以帮助确定数据源和招聘人员在工作量方面需要帮助的方式和时间，方法是查看哪些人在可能需要额外时间或资源来完成的中高风险请求中占了不成比例的比例。
“当我们调用一些高风险的REQ，我们看到的，那些错过他们的目标时间来一补。所以85％，我们可以看到谁拥有这些类型的请求数的负荷较重，然后做出什么样的决定做的。我们是否需要这些工作负载游移？我们是否需要额外sourcers和招聘人员对这些工作？”她说。
准确的结果
对于能够评估算法的精确度也很重要，这有助于寻找和招聘专业人士，确保他们提供了正确的候选人，丈夫说。
然而，她补充说，准确性并不是一切。“有时候，整体的准确性并不是最重要的。在招聘过程中，如果你失去了一些可能很适合你的人，这没什么大不了的。我们宁愿这样做，也不愿发送一大堆糟糕的结果——或者不合适的候选人，”她说。
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三种类型的搜索所有返回结果
这些技术也可以帮助解决这一问题的语言和语义——格伦Cathey,高级副总裁全球数字战略和创新发展,描述为“当你意识到所有的搜索工作,“你盯着一群候选人领导不知道他们的概率被“正确的健康。”
“作为招聘人员，有什么问题，我们试图解决？我们正试图找到‘最好的人。’这是说起来容易，但它并没有真正转化为一个传统的布尔搜索。做什么“最好的人”是什么样子？什么是“合适人选”像样子？”他说。
Cathey把它比作Waldo在哪里?拼图系列;他说，现在搜索并不难，更重要的是数据问题，这就是语义搜索、概念搜索和隐式搜索的用武之处。
语义搜索旨在了解在其中进行搜索，以提高结果的相关性搜索者的意图和背景。概念搜索不需要精确的措辞查询，但只是在其周围几个关键字形成一个概念。根据已承担或收集的信息隐搜索推送信息和结果给你，就像谷歌如何当你走出门来上班通勤你所在区域的自动推餐厅的建议，或弹起交通咨询。
你可以输入一个单词搜索，它会工作。它将返回结果。但是你要找的是技能、经验、文化适应能力和软技能的人，他们可能在特定的地域范围内，在你的薪酬范围内能够负担得起，并且对这份工作感兴趣。当这么多的人看起来都很相似的时候，你怎么能从这些结果中找到那个人呢?”
Cathey说，在词汇和/或短语层面上，组织、候选人、采购人员和招聘人员可能会使用不同的术语来描述工作头衔、角色、职责和目标，语言问题也会出现。
“假设你正在寻找一个‘Web开发人员。’如果您使用的是标准的关键字搜索，你在得到结果！搜索的作品。你可以填补职位空缺与搜索，但你只返回谁使用确切的措辞考生描述他们做什么。就每个人角色使用该语言吗？也许不是。你怎么找到谁在那个出类拔萃，但使用不同的语言伟大的人民？他们怎么会说吗？我可以用什么措辞来识别他们？”卡西说。
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暗物质结果
他们提到这些类型在谁自己的简历和应用程序“暗物质”的结果用不同的语言伟大的候选人，卡西说。还有更多的结果摆在那里，你只是没有看到他们。这产生了一个问题，许多sourcers和招聘不想坦白到。“如果我们真的试图找到最佳人选，不过，你要排除的人与那些搜索，否则它你只是寻找最好的最简单的考生发现这样的手段，而这是很难承认吧？但是，这是这里发生了什么，”他说。
关注人的因素
人工智能和机器学习正在以惊人的速度发展，它们是sourcer或招聘人员工具箱中一个很好的工具。Cathey表示，通过加快流程并确保更相关的结果，寻找和招聘专业人士可以专注于联系候选人，与他们接触，并让他们被聘用。
特别是使用这些搜索技巧，即使我找不到我能直接确定的合适人选，我也能找到非常可能认识合适人选的人。这就是这个职业的人的因素。你可以使用人工智能将这些平凡的任务自动化，从而让你能够专注于客户，而不是专注于无法计费的研究。所以，你可以把重点放在招聘上，而不是寻找人才。”
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这个故事，“如何AI，机器学习将影响高科技招募”最初发表CIO 。