Преодоление проблем на рынке труда с помощью применения ИИ к расширенным данным о рабочей силе

Сегодняшний рынок труда требует гибкости. Уровень безработицы низок, работники хотят больше от своих постоянных ролей, и бизнесу трудно найти квалифицированных кандидатов, соответствующих их потребностям. Одним из способов для работодателей преодолеть эту проблему является использование расширенной рабочей силы, состоящей из фрилансеров, контингентных работников, сотрудников на гиг-основе и талантов, поставляемых поставщиками. Но часто эта информация распределена по различным системам, что делает ее трудной для управления вместе с остальной информацией о занятости.

К этому добавляется сложность ИИ. С одной стороны, применение ИИ к вашим данным о рабочей силе может помочь вам оставаться конкурентоспособными в сфере HR, заполняя вакансии быстрее и создавая лучший опыт для сотрудников. Но эта невозможность агрегировать все ваши данные о рабочей силе – включая контингентных работников – в одном месте делает инициативы ИИ в сфере HR гораздо более трудными для реализации.

Как давление возрастает, чтобы заполнить вакансии быстро, сохраняя при этом низкие затраты, стоит изучить, как организации могут адекватно подготовить свои данные о рабочей силе, чтобы ИИ мог помочь им заполнить вакансии с правильными работниками из как полной, так и расширенной рабочей силы.

Текущий рынок труда

Это особенно сложное время для компаний, чтобы найти персонал сейчас, частично из-за исторически низкого уровня безработицы. По состоянию на июнь 2025 года он составлял всего 4,1%, продолжая тенденцию, установленную за последние несколько лет. Поскольку большинство работников уже заняты, есть просто меньше людей, от которых можно выбирать – примерно три четверти организаций (74%) сообщают о трудностях в поиске квалифицированных работников для заполнения своих вакансий.

Интересно, что есть много работников, но многие сотрудники теперь являются контрактными работниками, которые не обязательно ищут постоянную работу. Расширенная рабочая сила США увеличилась до 72,7 миллиона из примерно 170 миллионов общих работников США (около 42%). Многие из этих независимых контрактных работников являются полными контрактными работниками (почти 40%), а почти 80% из них являются либо миллениалами, либо поколением Z.

Почему контингентные работники используются не в полной мере

Ясно, что контингентные работники теперь являются важной частью общей рабочей силы и должны быть рассмотрены тщательно вместе с постоянными работниками. Но существует разрыв между системами, который приводит организации к неэффективному использованию их, особенно когда инициативы ИИ в сфере HR не включают контрактных работников вообще.

Чтобы ИИ мог полностью учитывать вашу доступную рабочую силу, с контрактными и постоянными работниками, включенными, вам необходимо включить данные из вашей системы управления поставщиками (VMS), а также финансовых и закупочных систем. Агрегация всех этих данных в одной VMS и маркировка их одинаково помогает вашим инструментам ИИ получить полную картину того, кто доступен для заполнения любых открытых вакансий, которые у вас могут быть.

Что ИИ может помочь вам сделать с расширенными данными о рабочей силе

Объединение ваших данных о рабочей силе для инициатив ИИ может, очевидно, помочь вам заполнить вакансии свежими талантами. Но это также может помочь вам уменьшить предвзятость против кандидатов с нестандартными трудовыми историями (что характерно для многих контингентных работников). Это крайне важно для избежания любого вида дискриминации в ваших практиках найма.

Хотя многие организации могут колебаться, чтобы инвестировать в новые системы управления поставщиками или инициативы ИИ в сфере HR из-за беспокойства о затратах, это может фактически помочь сдержать чрезмерные расходы на контрактных работников. С профессиональными услугами (включая контрактных работников), занимающими от 45% до 65% общих расходов организаций на некорпоративных сотрудников, это расход, который может быстро выйти из-под контроля, если его не управлять должным образом. Использование ИИ на ваших данных о рабочей силе может помочь вам более легко увидеть, на какие контрактные работники или организации вы можете чрезмерно тратить средства, и скорректировать соответственно.

В конечном итоге, использование ИИ на расширенной рабочей силе является инвестицией, которая может окупиться в виде меньшего количества вакантных позиций, большей эффективности в повседневных hoạtностях HR, лучшего соблюдения анти-дискриминационных правил и экономии средств при оптимизации использования контингентных работников.

Как вы можете реализовать ИИ на ваших собранных данных о рабочей силе

Как только вы соберете свои данные, пришло время приступить к работе. Инструменты ИИ могут просматривать заявки, просматривать резюме и анализировать другие соответствующие данные в вашей базе данных. Если все сделано правильно, ИИ может просмотреть как полную, так и расширенную рабочую силу гораздо быстрее, чем люди, помогая вам получить действенные идеи гораздо быстрее.

Просто помните, что ваш результат зависит от качества данных, которые вы вводите, и насколько четко вы формулируете свои инструкции. Это требует терпения и обучения, поскольку ИИ должен рассматриваться как “стажер” для планирования и управления рабочей силой. Вам необходимо быть очень конкретным в своих запросах и дать ему бизнес-контекст того, что вы делаете. Например:

• Я набираю на [должность]. Перечислите 10 ключевых навыков, которые должны быть включены в объявление о вакансии.
• Рекомендуйте изменения в этом объявлении о вакансии, чтобы сделать его более привлекательным для [целевой аудитории].
• Анализируйте рыночную ставку для этой роли в этом месте.

С этими идеями вы можете быстро начать публиковать вакансии на нескольких рынках, общаться с кандидатами и вести переговоры о зарплате – все это, сохраняя время, деньги и риск несоблюдения требований.

Что следует помнить

Когда речь идет об использовании ИИ для вашей расширенной рабочей силы, вам не следует тратить больше денег, чтобы получить эти данные – все дело в том, чтобы сделать максимальное использование данных, которые у вас уже есть. Вы, вероятно, имеете здоровый состав контингентных работников, состоящий из текущих контрактных работников и бывших сотрудников, например. Вы просто можете не использовать их максимально, чтобы удовлетворить ваши текущие потребности в вакансиях.

Соблюдение требований является ключевым, поскольку ИИ может помочь вам уменьшить предвзятость. Однако ИИ может ввести свою собственную предвзятость, что является причиной, по которой важно включить человека в процесс проверки результатов. Также важно безопасно подключить ваши данные о рабочей силе к внутреннему инструменту, который не будет непреднамеренно раскрывать информацию внешнему миру, поскольку публичные инструменты ИИ могут делиться данными, которые с ними делятся.

Частная версия популярных инструментов ИИ, таких как ChatGPT или Microsoft Copilot, может помочь снизить этот риск, но также существует проблема фактического подключения этих данных. Система управления поставщиками, в которой уже встроен ИИ, может максимизировать ваши экономию средств и времени при агрегировании ваших контингентных и постоянных данных о рабочей силе и подключении их к инструментам, которые могут выполнить обещания ИИ.

В конечном итоге, цель ИИ – дополнить ваши усилия, а не заменить человеческий элемент, который вы привносите в свою работу. Уменьшение неэффективности и ошибок является целью. Сильная политика ИИ, тщательная интеграция данных и надлежащее обучение могут помочь вам использовать ИИ, чтобы сэкономить деньги, нанять правильных кандидатов и найти полных и контингентных работников, чтобы заполнить пробелы в вашей рабочей силе. Все это дает вам больше времени, чтобы сосредоточиться на стратегических приоритетах и выполнить работу, которая наиболее важна для вас.

Без ИИ нет возможности поспевать за конкурентами, которые уже используют его, чтобы заполнить вакансии в трудном для работодателей рынке. Время имеет решающее значение – чем раньше вы начнете, тем раньше ваши пробелы в навыках и занятости станут вещью прошлого.