Recruiting mit ML-Unterstützung

Infor Talent Science erhält Update

| Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

Im Bewerbungsprozess spielt intelligente Software eine immer größere Rolle.
Im Bewerbungsprozess spielt intelligente Software eine immer größere Rolle. (Bild: Startup Stock Photos / pexels.com)

Ab sofort ist ein umfangreiches Update für die Recruiting-Lösung „Infor Talent Science“ verfügbar. Die neue Version setzt unter anderem auf Machine Learning (ML), um Bewerber und Arbeitgeber besser zu unterstützen.

Bei Infor Talent Science handelt es sich um ein Cloud-basiertes System für Predictive Talent Analytics. Es soll Recruiter und Personalverantwortliche dabei helfen, Positionen mit optimalen Mitarbeitern zu besetzen. Dazu wertet die Anwendung große Mengen an Verhaltens- und Leistungsdaten aus und ermittelt auf dieser Basis Faktoren, die wiederum den tatsächlichen Erfolg innerhalb eines Unternehmens bestimmen. Über die Faktoren wird die Auswahl geeigneter Kandidaten für eine Stelle erleichtert, indem gezielt nach idealen Bewerbern gesucht werden kann.

Neuerungen im Überblick

Im Zuge des Updates führt Infor eine überarbeitete Benutzeroberfläche ein, die für einfachere Interaktion sorgen soll. Ebenfalls neu ist das Infor Personality Inventory, das den Zeitaufwand für die Bewertung von Kandidaten halbiert. Auch das Profilerstellungssystem erhielt ein Update: Es basiert nun auf Machine Learning und soll noch präzisere und aussagekräftigere Vorhersagemodelle liefern. Unternehmen können mit KI-Unterstützung Einstellungsbenchmarks aus riesigen Datenmengen erstellen, um Vorhersagemodelle mit maximaler Aussagekraft zu generieren.

Unternehmen können auf diese Weise hunderte Modelle für die gesamte Belegschaft simulieren, um Gültigkeit, Fairness und Nutzen des gewählten Modells fortlaufend zu gewährleisten. Kontinuierliche Datenvergleiche und Analysen stellen sicher, dass die Profile stets mit maximaler Kapazität arbeiten. Zudem soll den Bewerbern eine straff organisierte, moderne Erfahrung geboten werden. Arbeitgeber können die nötigen Informationen diskret von den Kandidaten einholen und gleichzeitig ihre Marke präsentieren.

„Diese Änderungen werden einen großen Einfluss darauf haben, wie die Kandidaten mit unserem System interagieren und wie wir unsere Vorhersagemodelle in Zukunft entwickeln. Unsere Modelle können sich dynamisch an veränderte Bedingungen innerhalb der Belegschaft und des Unternehmens anpassen, was letztendlich zu weniger Fluktuation und höherer Leistung führt“, erklärt Dr. Jill Strange, Vice President von Infor HCM Science Applications. „Mit der verbesserten Bewerbererfahrung und der gezielten Beurteilung sind wir in der Lage, Erfolg noch genauer zu prognostizieren und sicherzustellen, dass die Bewerber während des gesamten Einstellungsprozesses zufrieden und engagiert sind“, ergänzt sie.

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