随着对更快、更高效的人才获取、招聘和入职流程的需求不断增加，采用现有和新兴人工智能(AI) 和机器学习(ML) 解决方案的动力将随之而来。战略性地使用 AI 和 ML 可以帮助客户更快地识别合适的人才，优化候选人的沟通流程，并更有效地入职，让招聘人员腾出时间专注于人的维度。

对人工智能的使用和需求不断增长

Forrester 首席信息官团队的首席分析师 Mark Brandau 谈到招聘中对人工智能的需求不断增长时告诉 ZDNet，“毫无疑问，所有供应商都在朝着这个方向发展。这是未来的方向。”

即使是使用 AI 和 ML 的小规模自动化目标部署，也可以极大地改进这些流程并生成可用数据，公司可以利用这些数据来增强其招聘和保留策略。“人工智能的有趣之处在于可以生成大量数据，然后可以用来增强招聘方法，” Framework Science运营和人才招聘副总裁 Hector Cerezo 说。

AI 和 ML 可以处理大量申请、安排面试，甚至像 Framework Science 一样，可以在面试后交流反馈

可以使用 ML 分析有关客户和候选人的数据，从而使匹配更加精确并加快流程，从而减少招聘时间。这现在是企业的一个关键差异化因素。

Cerezo 解释说，将招聘时间缩短到 49 天对客户和候选人的体验产生了显着的积极影响。这意味着当客户等待通常的、通常较慢的流程完成时，竞争对手不会抢购合适的人才——而那些未被选中的人才会得到及时的反馈，并可以转向其他机会。这是双赢的。

AI 和 ML 可以允许处理大量应用程序、安排面试，甚至像 Framework Science 一样，可以在面试后交流反馈。有些手动任务可以从员工的工作量中移除，这样他们就可以专注于需要的地方。