Переборювання трудностей на ринку праці за допомогою застосування штучного інтелекту до розширених даних про робочу силу

Сучасний ринок праці вимагає гнучкості. Безробіття низьке, працівники хочуть більшого від своїх повноцінних ролей, а бізнесам важко знайти кваліфікованих кандидатів, які відповідають їхнім потребам. Одним із способів для роботодавців подолати цю проблему є використання розширеної робочої сили, яка складається з фрілансерів, контингентних працівників, працівників на гіг-умовах та талантів, наданих постачальниками. Але часто ці дані розкидані по різних системах, що робить їх важкими для керування поряд з іншими даними про зайнятість.

До цього додається ускладнення штучного інтелекту. З одного боку, застосування штучного інтелекту до даних про робочу силу може допомогти вам залишатися конкурентоспроможними на ринку HR, заповнюючи вакансії швидше та створюючи кращий досвід для працівників. Але ця нездатність агрегувати всі дані про робочу силу – включаючи контингентних працівників – в одному місці робить ініціативи штучного інтелекту в галузі HR ще більш складними для реалізації.

Як тиск зростає, щоб швидко заповнювати вакансії, зберігаючи при цьому низькі витрати, варто розглянути, як організації можуть належним чином підготувати дані про робочу силу, щоб штучний інтелект міг допомогти їм заповнювати вакансії правильними працівниками як з повноцінної, так і з розширеної робочої сили.

Поточний ринок праці

Це особливо складний час для компаній знайти правильне штатування зараз, частково через історично низьке безробіття. Станом на червень 2025 року воно становило лише 4,1%, продовжуючи тенденцію, встановлену за останні кілька років. З більшою частиною працівників, які вже зайняті, є просто менше людей, яких можна вибрати – близько трьох чвертей організацій (74%) повідомляють про труднощі у tìmанні кваліфікованих працівників для заповнення вакансій.

Цікаво, що є багато працівників, але багато працівників зараз контрактні працівники, які не обов’язково шукають повноцінну роботу. Розширена робоча сила США становила 72,7 мільйона з приблизно 170 мільйонів загальних працівників США (близько 42%). Багато цих незалежних контрактників є повноцінними незалежними (близько 40%), а майже 80% з них належать до поколінь мілленіалів чи Зет.

Чому контингентних працівників недооцінюють

Чиятно, що контингентні працівники зараз є важливою частиною загальної робочої сили і повинні бути розглянуті разом з повноцінними працівниками. Але існує розрив між системами, який веде організації до недооцінки контингентних працівників, особливо коли ініціативи штучного інтелекту в галузі HR не включають контрактників зовсім.

Для того, щоб штучний інтелект міг повністю враховувати вашу доступну робочу силу, включаючи контрактників і повноцінних працівників, вам потрібно включити дані з системи управління постачальниками (VMS), а також фінансових і закупівельних систем. Агрегування всіх цих даних в одному VMS і маркування їх однаково допомагає вашим інструментам штучного інтелекту отримати повну картину тих, хто доступний для заповнення будь-яких вакансій, які у вас є.

Що штучний інтелект може допомогти вам зробити з розширеними даними про робочу силу

Об’єднання даних про робочу силу для ініціатив штучного інтелекту може очевидно допомогти вам заповнювати вакансії свіжими талантами. Але це також може допомогти вам зменшити упередженість проти кандидатів з нетрадиційними трудовими історіями (що описує багатьох контингентних працівників). Це важливо для уникнення будь-якої ознаки дискримінації в ваших практиках найму.

Хоча багато організацій можуть вагатися інвестувати в нові системи управління постачальниками або ініціативи штучного інтелекту в галузі HR через побоювання щодо витрат, це може фактично допомогти зменшити надмірні витрати на контрактників. З професійними послугами (включаючи працівників на гіг-умовах) займають між 45% і 65% загальних витрат організацій на працівників, які не є працівниками, це витрати, які можуть швидко вийти з-під контролю, якщо їх не керувати належним чином. Використання штучного інтелекту на даних про робочу силу може допомогти вам легше побачити, на яких контрактників або організаціях ви можливо надмірно витрачаєте та скоригувати відповідно.

У кінцевому підсумку, використання штучного інтелекту на розширеній робочій силі є інвестицією, яка може окупитися у вигляді меншої кількості вакансій, більшої ефективності в щоденних діяльності HR, кращої відповідності антибієсовим регуляціям та економії коштів при оптимізації використання контингентних працівників.

Як ви можете реалізувати штучний інтелект на зібраних даних про робочу силу

Як тільки ви зібрали дані, пора приступити до роботи. Інструменти штучного інтелекту можуть просіювати кандидатів, переглядати резюме та аналізувати інші відповідні дані в вашій базі даних. Виконано правильно, штучний інтелект може просіювати дані про повноцінну та розширену робочу силу значно швидше, ніж люди, допомагаючи вам отримувати дієві висновки значно швидше.

Просто пам’ятайте, що ваш вихід залежить від якості даних, які ви вводите, і наскільки ви чітко формулюєте свої інструкції. Це вимагає терпіння та навчання, оскільки штучний інтелект повинен розглядатися як “стажер” для планування та управління робочою силою. Вам потрібно бути дуже конкретним щодо своїх запитів і надати йому бізнес-контекст того, що ви робите. Наприклад:

• Я наймаю на посаду [посада]. Перелічіть 10 ключових навичок, які повинні бути включені в оголошення про вакансію.
• Рекомендуйте зміни в цьому оголошенні про вакансію, щоб зробити його більш привітним для [цільової аудиторії].
• Аналізуйте ринкову ставку для цієї посади в цьому місці.

З цими висновками ви можете швидко почати публікувати вакансії на різних ринках, спілкуватися з кандидатами та вести переговори про зарплату – все це при збереженні часу, грошей та ризику невідповідності.

Що пам’ятати

Коли мова йде про використання штучного інтелекту для розширеної робочої сили, вам не потрібно витрачати більше грошей на придбання цих даних – все про те, щоб зробити найкраще використання даних, які у вас вже є. Вам, ймовірно, є здоровий склад контингентних працівників, який складається з поточних контрактників та колишніх працівників, наприклад. Ви просто можливо не робите найкращого використання з них для задоволення поточних потреб у вакансіях.

Відповідність є ключем, оскільки штучний інтелект може допомогти вам зменшити упередженість. Однак штучний інтелект може також вводити свою власну упередженість, тому важливо включити людину в цикл для перевірки результатів. Також важливо безпечно підключити дані про робочу силу до внутрішнього інструменту, який не буде ненавмисно розкривати інформацію зовнішньому світу, оскільки публічні інструменти штучного інтелекту можуть поділитися даними, які з ними діляться.

Приватна версія популярних інструментів штучного інтелекту, таких як ChatGPT або Microsoft Copilot, може допомогти зменшити цей ризик, але також існує питання про фактичне підключення цих даних. Система управління постачальниками, яка вже має штучний інтелект, побудований в неї, може максимізувати ваші економії часу та коштів при агрегуванні даних про контингентних та повноцінних працівників та підключенні їх до інструментів, які можуть виконувати обіцянки штучного інтелекту.

У кінцевому підсумку, мета штучного інтелекту полягає в тому, щоб доповнити ваші зусилля, а не замінити людський елемент, який ви привносите в свою роботу. Зменшення неефективності та помилок є метою. Сильна політика штучного інтелекту, ретельна інтеграція даних та належне навчання можуть допомогти вам використовувати штучний інтелект для економії коштів, найму правильних кандидатів та знаходженню повноцінних та контингентних працівників для заповнення пробілів у робочій силі. Все це дає вам більше часу для фокусу на стратегічних пріоритетах та виконання роботи, яка є найбільш значимою для вас.

Без штучного інтелекту немає способу залишатися врівні з конкурентами, які вже використовують його для заповнення вакансій на складному ринку для роботодавців. Час є суттєвим – чим швидше ви почнете, тим швидше ваші пробіли у навичках та зайнятості стануть речею минулого.