എന്തുകൊണ്ടാണ് എച്ച്ആർ വ്യവസായം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (എഐ) സാങ്കേതികവിദ്യ സ്വീകരിക്കാൻ നോക്കുന്നത്? എന്തുകൊണ്ടാണ് ഓർഗനൈസേഷനുകൾ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് എച്ച്ആർ ഫംഗ്ഷനുകളിൽ വൻതോതിൽ നിക്ഷേപം നടത്തുന്നത്?

പ്രക്രിയകളിൽ ഓട്ടോമേഷൻ, ഉയർന്ന ഉൽപ്പാദനക്ഷമത, പ്രവർത്തനച്ചെലവ് കുറയ്ക്കൽ, ബിസിനസ്സ് അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കൽ, ഒടുവിൽ, ഡിജിറ്റൽ ലോകത്ത് മത്സരാധിഷ്ഠിതമായി തുടരുക എന്നിവ മാത്രമാണ് AI-യിലേക്കുള്ള ഈ സമൂലമായ മാറ്റത്തിന് പിന്നിലെ ഒരേയൊരു കാരണം.

എച്ച്ആർ വ്യവസായ രംഗത്ത്, ഒന്നിലധികം കൺസൾട്ടൻസികളും റിക്രൂട്ടിംഗ് സ്ഥാപനങ്ങളും, എസ്എംഇകളും, എംഎൻസികളും തങ്ങളുടെ പരമ്പരാഗത മനുഷ്യാധിഷ്ഠിത നിയമന പ്രക്രിയകളെ AI-യിലേക്ക് പൂർണ്ണമായും മാറ്റാൻ പദ്ധതിയിടുന്നു. അതിനാൽ, AI അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള നിയമനവും റിക്രൂട്ട്‌മെന്റും ഇപ്പോൾ എച്ച്ആർ വിപണിയിൽ കുതിച്ചുയരുകയാണ്.

എന്താണ് AI എന്നതിനെക്കുറിച്ച് ഒരു സംക്ഷിപ്ത വിവരം നൽകാൻ ഞങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു? എച്ച്ആർ ടീമുകൾക്ക് വമ്പിച്ച നേട്ടങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് എന്ത് സാങ്കേതികവിദ്യകളാണ് ഇത് ഉൾക്കൊള്ളുന്നത്? ഹ്യൂമൻ റിസോഴ്‌സ് മാനേജ്‌മെന്റിനായി AI-യുടെ പ്രധാന ഉപയോഗ കേസുകൾ ഏതൊക്കെയാണ്? ഇത്യാദി.

നമുക്ക് നമ്മുടെ വിഷയം ആരംഭിക്കാം!

എന്താണ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI)?

മനുഷ്യർ പൊതുവെ അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ ബിസിനസ്സ് പ്രശ്‌നങ്ങളെ യാന്ത്രികമാക്കാനും പരിഹരിക്കാനും പ്രാഥമികമായി ലക്ഷ്യമിടുന്ന ഒരു വിപ്ലവകരമായ സാങ്കേതികവിദ്യയാണ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്.

കൂടുതൽ ബുദ്ധിശക്തിയും വേഗത്തിലും ഒരു മനുഷ്യനെപ്പോലെ കൃത്യമായി ജോലികൾ ചെയ്യാൻ AI സാങ്കേതികവിദ്യ യന്ത്രങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള സ്വയമേവയുള്ള പഠനം, കാര്യക്ഷമമായ പ്രശ്‌നപരിഹാര കഴിവുകൾ, കൂടാതെ ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് എന്നിവയും AI- പവർഡ് മെഷീനുകളുടെയോ ഉപകരണങ്ങളുടെയോ കഴിവുകളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

AI-യിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യകൾ

മെഷീൻ ലേണിംഗും (ML) ആഴത്തിലുള്ള പഠനവും AI-യിൽ വരുന്ന രണ്ട് പ്രധാന സാങ്കേതികവിദ്യകളാണ്. ഡാറ്റ മനസിലാക്കുന്നതിനും പഠിക്കുന്നതിനും, ഘടനാപരമായതും ഘടനാരഹിതവുമായ ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള പാറ്റേണുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിന്, AI മെഷീനുകൾ ML-ഉം ആഴത്തിലുള്ള പഠന ശേഷികളും ഉപയോഗിക്കേണ്ടതുണ്ട്. എം.എല്ലിനെക്കുറിച്ചും ഡീപ് ലേണിംഗ് ടെക്നോളജികളെക്കുറിച്ചും ഒരു ചെറിയ ചർച്ച നടത്താം.

എന്താണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് (ML)?

മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ മെഷീനുകളെ അതിലേക്ക് നൽകുന്ന ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കാൻ പ്രാപ്തമാക്കുന്നുവെന്ന് പേര് തന്നെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. തന്നിരിക്കുന്ന ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ ഈ നൂതന AI സാങ്കേതികവിദ്യയും ഉപയോഗിക്കുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ സുപ്രധാന പ്രക്രിയകളിലൊന്നാണ് പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയൽ. ML അൽഗോരിതങ്ങളുടെ ശക്തി ഉപയോഗിച്ച്, വ്യക്തമായി പ്രോഗ്രാമിംഗ് കൂടാതെ തന്നിരിക്കുന്ന ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയൽ നടപടിക്രമങ്ങൾ സഹായിക്കുന്നു.

എച്ച്ആർ ടീമുകൾക്ക് മെഷീൻ ലേണിംഗ് എങ്ങനെ ഉപയോഗപ്രദമാണ്?

ഇന്നത്തെ എച്ച്ആർ വ്യവസായത്തിൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് ജനപ്രിയമാകുന്നു. ഹ്യൂമൻ റിസോഴ്‌സിലെ (എച്ച്ആർ) എംഎൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വളരെ വലുതാണ്. എച്ച്ആർ ഡിപ്പാർട്ട്‌മെന്റുകൾക്കായി എംഎൽ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ഉയർന്ന ഉപയോഗ കേസുകൾ ഞങ്ങൾ ഇവിടെ ചർച്ച ചെയ്തു. നമുക്ക് തുടങ്ങാം.

HR-ൽ ML-ന്റെ പ്രധാന ഉപയോഗ കേസുകൾ

1. പ്രൊഫൈൽ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ: നിങ്ങൾ സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് നൽകിയ മാനദണ്ഡത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ശരിയായ കാൻഡിഡേറ്റ് പ്രൊഫൈലുകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യാൻ ML അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് ആവശ്യമുള്ള കാൻഡിഡേറ്റ് പ്രൊഫൈലുകൾക്കായി തിരയുന്നതിൽ എച്ച്ആർ ടീമുകളുടെ ധാരാളം സമയം ലാഭിക്കും.

2. റിക്രൂട്ട്മെന്റ് ഉദ്ദേശ്യം: റെസ്യൂമുകൾക്കപ്പുറം മാന്ത്രികമായ കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യാൻ ML-ന് കഴിയും. സ്ഥാനാർത്ഥിയുടെ സോഷ്യൽ മീഡിയ പ്രൊഫൈലുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ML ടൂളുകൾക്ക് അനുഭവം ഉൾപ്പെടെയുള്ള കാൻഡിഡേറ്റ് ആട്രിബ്യൂട്ടുകളും റെസ്യൂമെയിൽ ഇല്ലാത്ത മറ്റ് അധിക കഴിവുകളും വീണ്ടെടുക്കാൻ കഴിയും.

3. ട്രാക്കിംഗും വിലയിരുത്തലും: എച്ച്ആർ ടീമുകൾക്കായി മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഏറ്റവും മികച്ച ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഒന്നാണിത്. AI, ML-അധിഷ്ഠിത എച്ച്ആർ ടൂളുകൾക്കൊപ്പം, അഭിമുഖ പ്രക്രിയയിലുടനീളം ഉദ്യോഗാർത്ഥികളെ കാര്യക്ഷമമായി ട്രാക്ക് ചെയ്യാൻ HR ടീമുകളെ സഹായിക്കുന്നു. അതനുസരിച്ച്, കാൻഡിഡേറ്റ് ടാലന്റ് സ്‌കോർ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും നിയമനവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് മികച്ച തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനും എം‌എൽ-പവർഡ് എച്ച്ആർ ടൂളുകൾ എച്ച്ആർ പ്രൊഫഷണലുകളെ സഹായിക്കുന്നു.

4. ജീവനക്കാരുടെ ആട്രിഷൻ ഡിറ്റക്ഷൻ: ഒരു ജീവനക്കാരൻ താമസിക്കുന്നത് അല്ലെങ്കിൽ പോകുന്നതിന്റെ കാരണം വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് മനുഷ്യ എച്ച്ആർ പ്രൊഫഷണലുകൾക്ക് വളരെ സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു ജോലിയാണ്. പക്ഷേ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടൂളുകൾക്കും ആപ്പുകൾക്കും ഇത് തടസ്സമില്ലാതെ ചെയ്യാൻ കഴിയും. എം‌എൽ ടൂളുകൾക്ക് ജീവനക്കാരുടെ ആട്രിഷൻ നിരക്ക് എളുപ്പത്തിൽ കണ്ടെത്താനും നല്ല ജീവനക്കാരെ നിലനിർത്തൽ നിരക്ക് നിലനിർത്തുന്നതിന് അവരെ നയിക്കാൻ എച്ച്ആർ മാനേജർമാരെ സഹായിക്കാനും കഴിയും.

5. മികച്ച സ്ഥാനാർത്ഥി അനുഭവം: അപേക്ഷകനും ജീവനക്കാരുടെ ചോദ്യങ്ങൾക്കും ദ്രുത പ്രതികരണങ്ങൾ നൽകാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ധാരണ-പവർ സംഭാഷണ ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ.

6. ജീവനക്കാരുടെ പ്രകടനം വർദ്ധിപ്പിക്കുക: ജീവനക്കാരുടെ കഴിവുകൾ വർധിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന സാങ്കേതിക വിദ്യകളിലൊന്നാണ് ML. ഇത്തരത്തിലുള്ള പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ കമ്പനികളെ അവരുടെ തൊഴിലാളികൾക്ക് വ്യക്തിഗത ശുപാർശകൾ നൽകുന്നതിന് സഹായിക്കുന്നു, അത് വിപണിയിൽ അവരുടെ ബ്രാൻഡ് മൂല്യം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, എം‌എൽ ടൂളുകൾ ഈ എക്കാലത്തെയും മത്സരാധിഷ്ഠിത ഡിജിറ്റൽ പരിതസ്ഥിതിയിൽ നിലനിൽക്കാൻ അവരുടെ കഴിവുകൾ വികസിപ്പിക്കാൻ ജീവനക്കാരെ സഹായിക്കുന്നു.

USM-ന്റെ AI അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള നിയമന പരിഹാരങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ HR ടീമുകളുടെ പ്രകടനം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. എങ്ങനെയെന്നറിയട്ടെ?

ML വിപണിയിൽ വരുന്നതിന് മുമ്പ്, എച്ച്ആർ പ്രൊഫഷണലുകൾ ഈ ജോലികളെല്ലാം സ്വമേധയാ ചെയ്യാറുണ്ടായിരുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, HR-ൽ ML ടൂളുകൾ സ്വീകരിക്കുന്നത് ഇതുവരെ പൂർണ്ണമായി പൂർത്തിയായിട്ടില്ല. എച്ച്ആർ ഇൻഡസ്ട്രിയിൽ പൂർണമായി ഇറങ്ങാൻ കുറച്ച് സമയം ആവശ്യമാണ്.

പക്ഷേ, ML അൽഗോരിതങ്ങളുടെ പ്രധാന പോരായ്മ, അവ പൂർണ്ണമായും സോഫ്റ്റ്‌വെയറിലേക്ക് നൽകുന്ന ഡാറ്റയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു എന്നതാണ്. അതിനാൽ, ML ടൂളുകളുടെ പ്രകടനം ഡാറ്റാധിഷ്ഠിതമാണെന്ന് നമുക്ക് പറയാം. ML ടൂളുകളുടെ പ്രകടനവും ഔട്ട്പുട്ടും നിങ്ങൾ നൽകുന്ന കൃത്യവും ഗുണനിലവാരമുള്ളതുമായ ഡാറ്റയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.

എച്ച്ആർ വ്യവസായത്തിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഉപയോഗം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ഗവേഷണ പഠനങ്ങൾ ഇപ്പോഴും നടന്നുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഭാവിയിൽ, എന്റർപ്രൈസ് മാനേജുമെന്റിലും ജീവനക്കാരുടെ ട്രാക്കിംഗ് പെരുമാറ്റത്തിലും ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് മെഷീൻ ലേണിംഗ് വ്യാപകമായി സ്വീകരിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു.

എന്താണ് ആഴത്തിലുള്ള പഠനം?

ഉയർന്നുവരുന്ന ML സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ഒരു ഉപവിഭാഗമാണ് ഡീപ് ലേണിംഗ്. ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് വിപുലമായ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ നിന്ന് പഠിക്കാൻ കമ്പ്യൂട്ടറിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാനാണ് ഡീപ് ലേണിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യ പ്രാഥമികമായി ഉപയോഗിക്കുന്നത്. മുമ്പ് പരിശീലിപ്പിച്ച അനുബന്ധ ഡാറ്റാ ഘടകങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, കാര്യങ്ങൾ, വസ്തുക്കൾ, മൃഗങ്ങൾ മുതലായവയെ വേർതിരിച്ചറിയാൻ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോക്താക്കളെ സഹായിക്കുന്നു.

ഇല്ല, എച്ച്ആർ പ്രൊഫഷണലുകളെയോ മാനേജർമാരെയോ അവരുടെ പതിവ് ജോലികൾ ലഘൂകരിക്കുന്നതിന് ആഴത്തിലുള്ള പഠന സാങ്കേതികവിദ്യ എങ്ങനെ സഹായിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണും. നമുക്ക് തുടങ്ങാം.

എച്ച്ആർ വ്യവസായത്തിനുള്ള ഡീപ് ലേണിംഗിന്റെ പ്രധാന ഉപയോഗ കേസുകൾ

• മുഖം തിരിച്ചറിയൽ: ആഴത്തിലുള്ള പഠന അൽഗോരിതങ്ങൾ ചിത്രങ്ങളെ വർഗ്ഗീകരിക്കുന്നതിൽ നന്നായി കാര്യക്ഷമമാണ്. ഒബ്ജക്റ്റീവ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ആയിരക്കണക്കിന് കാൻഡിഡേറ്റ് പ്രൊഫൈൽ ചിത്രങ്ങൾ വേഗത്തിൽ തിരിച്ചറിയാനും തരംതിരിക്കാനും ഇത് എച്ച്ആർ മാനേജർമാരെ സഹായിക്കുന്നു.

• സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയൽ: ഡീപ് ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് വോയ്‌സ് ഇൻപുട്ടുകൾ കേൾക്കാനും മനസ്സിലാക്കാനും പ്രതികരിക്കാനും മതിയായ കഴിവുകളുണ്ട്. വോയ്സ് റെക്കഗ്നിഷൻ വെർച്വൽ ചാറ്റ്ബോട്ടുകളുടെ കാര്യത്തിൽ എച്ച്ആർ പ്രൊഫഷണലുകൾക്ക് ഈ ഉപയോഗ കേസ് വളരെ ആവശ്യമാണ്.

• NLP ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ: സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് ടെക്നിക്കുകളുടെ ശക്തി ഉപയോഗിച്ച്, വെർച്വൽ ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾക്ക് മനുഷ്യന്റെ ഭാഷ മനസ്സിലാക്കാനും അതിനനുസരിച്ച് പ്രതികരിക്കാനും കഴിയും. NLP പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കിയ AI സിസ്റ്റങ്ങൾ ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ ഉപയോഗിച്ച് എച്ച്ആർ ടാസ്ക്കുകൾ പൂർണ്ണമായും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നു

ചുവടെയുള്ള വിഭാഗത്തിൽ, AI, ML, ആഴത്തിലുള്ള പഠനം എന്നിവ എച്ച്ആർ ടീമുകൾക്ക് എങ്ങനെ ആനുകൂല്യങ്ങളും അവസരങ്ങളും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു എന്നതിൽ ഞങ്ങൾ പൂർണ്ണമായും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചു.

AI- പവർഡ് സ്റ്റാഫ് റിക്രൂട്ട്‌മെന്റ് സൊല്യൂഷനുകൾ നൽകുന്നതിൽ USM ന് വിപുലമായ അനുഭവമുണ്ട്.

കൂടുതൽ അറിയാൻ നമുക്ക് സംസാരിക്കാം!

എച്ച്ആറിലെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്

എച്ച്ആർ ടീമുകളുടെ പ്രവർത്തനക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനാണ് എച്ച്ആർ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സാങ്കേതികവിദ്യ പ്രധാനമായും ഉപയോഗിക്കുന്നത്. കൂടാതെ, ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഓർഗനൈസേഷനുകൾ AI വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, കാരണം ആവർത്തിച്ചുള്ള ജോലികൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. സ്‌മാർട്ട് AI സാങ്കേതികവിദ്യ എച്ച്ആർ അംഗങ്ങളെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുന്നു, അതുവഴി കമ്പനിയുടെ ലക്ഷ്യങ്ങളും വലിയ ലാഭവും കൈവരിക്കാൻ അവരെ സഹായിക്കുന്നു.

ഹ്യൂമൻ റിസോഴ്‌സ് മാനേജ്‌മെന്റിൽ ഓർഗനൈസേഷനുകൾ AI വിന്യസിക്കുന്നതിന്റെ പ്രധാന മൂന്ന് കാരണങ്ങൾ ഞങ്ങൾ പട്ടികപ്പെടുത്തി.

1. ജീവനക്കാരുടെ അനുഭവം

മാർക്കറ്റ് റിപ്പോർട്ടുകൾ അനുസരിച്ച്, ഏകദേശം 80% ഓർഗനൈസേഷനുകളും അവരുടെ ജീവനക്കാരുടെ അനുഭവം അവരുടെ വിജയമാണെന്ന് വിശ്വസിക്കുന്നു. വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ജീവനക്കാരുടെ അനുഭവം നൽകുന്ന ഓർഗനൈസേഷനുകൾ അവിശ്വസനീയമായ ഉൽ‌പാദനക്ഷമത, ലാഭക്ഷമത, അതുപോലെ തന്നെ ഉയർന്ന ജീവനക്കാരുടെ നിലനിർത്തൽ നിരക്ക് എന്നിവയ്ക്ക് സാക്ഷ്യം വഹിക്കുന്നു.

സെലക്ഷൻ, റിക്രൂട്ട്‌മെന്റ്, ഓൺബോർഡിംഗ് മുതൽ വെർച്വൽ എച്ച്ആർ സേവനങ്ങൾ, നൈപുണ്യ വികസനം മുതലായവ വരെ ജീവനക്കാരുടെ ജീവിതചക്രത്തിലുടനീളം AI ടൂളുകൾക്ക് മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കാനാകും.

2. ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത തീരുമാനമെടുക്കൽ

എച്ച്ആർ പ്രൊഫഷണലുകൾക്ക് കമ്പനിക്ക് ലാഭം നൽകുന്ന തന്ത്രങ്ങളും തീരുമാനങ്ങളും നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും. AI, ML സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച്, എച്ച്ആർ മാനേജർമാർക്ക് സ്വയമേവയുള്ള ഡാറ്റ ശേഖരണം, വിശകലനം, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ വരയ്ക്കൽ, അവസാനം മൂല്യവർധിത ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ സഹായിക്കാനാകും.

3. ഇന്റലിജന്റ് ഓട്ടോമേഷൻ

AI, ഓട്ടോമേഷൻ എന്നിവ ഇന്റലിജന്റ് ഓട്ടോമേഷനെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഇന്റലിജന്റ് ഓട്ടോമേഷൻ, മനുഷ്യന്റെ ബുദ്ധി ഉപയോഗിച്ചോ അല്ലാതെയോ മനസ്സിലാക്കാനും പ്രതികരിക്കാനും സിസ്റ്റങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. എച്ച്ആർ ടാസ്‌ക്കുകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനൊപ്പം, ഒരു മനുഷ്യനെപ്പോലെ മികച്ച ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും ഇന്റലിജന്റ് ഓട്ടോമേഷൻ സഹായിക്കും. അതിനാൽ, എച്ച്ആറിലെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് ഒന്നിലധികം അവസരങ്ങൾ തുറക്കുന്നു.

ഉറവിടം: https://www.usmsystems.com/artificial-intelligence-in-hr/