Gloat NABS 90 مليون دولار لبناء أسواق وظائف داخلية تعمل الذكاء الاصطناعي

Gloat NABS 90 مليون دولار لبناء أسواق وظائف داخلية تعمل الذكاء الاصطناعي


أعلنت Gloat ، وهي سوق داخلية للمواهب للشركات ، اليوم أنها جمعت 90 مليون دولار في جولة من السلسلة D بقيادة Generation Investment Management ، مما رفع إجمالي بدء التشغيل إلى 192 مليون دولار. الجيل ، على وجه الخصوص ، يرأسه نائب الرئيس الأمريكي السابق آل غور. في رسالة بريد إلكتروني مع QA مع TechCrunch ، قال الرئيس التنفيذي بن رويفيني إن العائدات سيتم وضعها نحو توسيع وجود Gloat ، وتزايد فريقها من أكثر من 250 موظفًا وتعزيز مبادرات RD الخاصة به. منتجات لوحات اللوحات لا حصر لها من الناحية العملية - انظر يوم العمل ، LinkedIn و SAP SuccessFactors للبدء. لا ينكر Reuveni أن Gloat يواجه منافسة شديدة ، لكنه يلخص ما يعتقد أنه تفاضلات الشركة بالتالي: Gloat فريدة من نوعها في أننا بدأنا من خلال تشغيل حل للتنقل الداخلي. في جميع أنحاء السوق ، هناك عدد من أدوات التوظيف ... لمصدر المرشحين الخارجيين ، ولكن التنقل الداخلي يشكل تحديات فريدة ودقيقة. يتطلب الأمر فهمًا حقيقيًا للمهارات والألقاب القابلة للتحويل التي قد لا تكون واضحة بدون أن تكون تقنية Gloat العميقة والمنظمة والمنظمة الخاصة بتقديمها. . كان Reuveni في السابق مهندسًا معماريًا حلولًا في IBM ، بينما جاء Schreiber من Intel و Mobileye (قبل اكتساب Intel) و HP. منذ الثورة الصناعية ، تعيق الشركات وشعبها الآن. في عصر تتطلب سرعة التغيير أكثر خفة الحركة والقدرة على التكيف أكثر من أي وقت مضى وارتفعت توقعات الموظفين ، تحتاج المؤسسات إلى نموذج تشغيل أكثر مرونة للمواهب والمهن - يضع كل موظف على رأس تطوير حياتهم المهنية ويعطي الأعمال التجارية قال Reuveni إن ذكاء البيانات الذي يحتاجون إليه لاتخاذ قرارات أكثر ذكاءً للمواهب مجالس الوظائف الخاصة بهم. مدمجة مع البرامج الحالية ، مصادر Gloat Dounding معلومات عن الموظفين للمساعدة في مطابقتهم مع فرص العمل في صاحب العمل - سواء كانوا يبحثون بشكل استباقي أو يبحث عن مديرهم. في الحالات التي لا يقلق فيها العامل عن المتطلبات ، توفر المنصة إرشادات حول ما يحتاجون إلى تعلمه بالإضافة إلى فرص العمل بدوام جزئي وتظليل. المرشحين والشركات. وقال Reuveni إن النظام الذي تم تدريبه على السير الذاتية والملفات الشخصية المهنية والوصف الوظيفي والمحتوى الأكاديمي والبيانات الاقتصادية وبيانات التعويضات ، يحاول تحديد الطرق التي تتغير بها عناوين الوظائف ومتطلبات الوظائف واحتياجات المهارة. بالنظر إلى نفس المسمى الوظيفي يمكن أن يعني أشياء مختلفة حسب الشركة ؛ تم تصميم Gloat لفهم تلك الفروق الدقيقة واستنتاج الاختلافات تلقائيًا في الأدوار بين الشركات والجغرافيا والصناعات.

باستخدام Gloat’s AI ، يحصل كل موظف على خيارات مسار وظيفية مخصصة بناءً على مهاراتهم واهتماماتهم الفريدة. ومع ظهور المتطلبات الخاصة بالوظيفة وتظهر أدوار جديدة في مؤسسة ما ، تحدد الذكاء الاصطناعى هذه التغييرات وتعدل توصياتها وفقًا لذلك ، كما يقول Reuveni.

يلتقط Gloat أيضًا تطلعات الموظفين يستخدمون في أغلب الأحيان وخطط التطوير المهني الخاصة بهم. في السيناريو الأفضل ، على افتراض أن بيانات Gloat دقيقة ، قد يوفر هذا موردًا للإدارة لأنهم يقررون كيفية نشر المواهب.

بالطبع ، لا توجد خوارزمية غير متحيزة. وفي التوظيف ، يمكن أن يكون التأثير شديدًا. اكتشفت LinkedIn منذ سنوات أن خوارزميات التوصية التي تستخدمها لمطابقة المرشحين للوظائف مع الفرص كانت تشير إلى عدد أكبر من الرجال من النساء للأدوار المفتوحة. صنفت الخوارزمية المرشحين جزئيًا على أساس مدى احتمال التقدم بطلب للحصول على positio

اخلاء مسؤولية! هذا المقال لا يعبر بالضرورة عن رأي جامعة الرازي