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Drei junge HR-Unternehmen, die Sie kennen sollten
Gefühlt launcht jede Woche ein Startup eine neue HR-Software oder App. Viele funktionieren nach dem Tinder-Prinzip und Kandidaten können Stellen hin und her wischen. Sind das Innovationen? Die Redaktion der Markt&Technik hat recherchiert und drei wirklich spannende Unternehmen für HR gefunden.
Dem ersten Unternehmen und seiner Lösung vertrauen Kunden wie die Nasa, Intel, Cisco oder die Fluggesellschaft Virgin Atlantic. Sie alle nutzen Textio und verbessern ihre Stellenanzeigen. Das Unternehmen aus Seattle hat eine erweiterte Schreibplattform für die Erstellung von hochwirksamen Stellenangeboten entwickelt. Durch die Analyse der Einstellungsergebnisse von mehr als 10 Mio. Stellenangeboten pro Monat, weltweit, prognostiziert Textio die Qualität, den Erfolg der Stellenanzeige und gibt den Anwwendern Echtzeit-Anleitungen, um die Formulierungen, die Anforderungen verbessern können. Das Programm ermittelt einen Score, der auch einen Benchmark ermöglicht. Textio ist ein datengetriebenes Produkt. Seit der Gründung des Unternehmens haben die Engines über 320 Mio. Stellenanzeigen weltweit ausgewertet. Textio analysiert diese Daten, um die aussagekräftigen Sprachmuster zu finden, die dazu führen, dass einige Beiträge dort erfolgreich sind, wo andere scheitern. Dann wird diese Anleitung an die Benutzer zurückgegeben und eine Lernschleife erstellt, die mit jedem Tastendruck intelligenter wird.
Mehr Frauen dank Textio?
Im Durchschnitt rekrutieren Personaler mit einem hohen Textio Score 25 Prozent mehr qualifizierte Personen und 23 Prozent mehr Frauen - und das 17 Prozent schneller, versprechen die Entwickler. Wenn Sie Ihre Stellenanzeige testen wollen, dann besuchen Sie die Website von Textio und scrollen Sie hier bis ganz nach unten.
Auch das zweite Unternehmen kommt aus den USA und setzte ebenfalls auf Daten – wie kann es heute anders sein. Die Gründer von Mya sitzen in San Francisco und haben einen Chatbot für die Bewerbung entwickelt. Mya heißt das Unternehmen und so heißt auch der Roboter – eine Dame. Sie ist darauf trainiert, natürliche Sprache zu verstehen. Ihre Wissensbasis wächst, da sie unterschiedliche Erfahrungen mit Kandidaten hat. Der Roboiter verwendet Natural Language Understandingn (natürliche Stimme), um Details, die im Gespräch auftauchen, aufzugreifen. Das NLP-Modul besteht aus einem tiefen, lernbasierten Multiple Intent Klassifikator, einer Entity-Extraktion und einer semantischen Satzanalyse. Auf diese Weise kann Mya aus den Antworten des Kandidaten aussagekräftige Informationen gewinnen, versprechen die Entwickler. Mya verwendet darüber hinaus eine Dialog Management, um die Gesprächsführung zu haben. An jedem Punkt des Gesprächs verarbeitet sie den aktuellen Zustand, die Aktion und das Ergebnis. Basierend auf der Antwort der Kandidaten wird sie die Relevanz für die Anforderungen der Position bewerten und das weitere Vorgehen festlegen. Und was ist der Mehrwert von Mya? Zeitersparnis versprechen die Macher – bis zu 75 Prozent. Da bleibt mehr Zeit für besser vorbereitete Vorstellungsgespräche.
Immer auf der Suche
Das dritte Unternehmen erinnert wieder uns an das Tinder-Prinzip. Workey heißt es und ist ein isrealisches Unternehmen, das aber vor allem viele Nutzer und Kunden in den USA hat – beispielweise. Dell, Oracle, Autodesk oder Cisco. Der Nutzer der Software unterhält sich mit einem Chatbot, der ihm eine Reihe von Fragen stellt, die auf seine aktuellen Job und seine Weiterentwicklung abzielen. Das System beruht auf maschinellem Lernen. Der Bot zeigt dem Anwender nach dem Gespräch einige Stellenanzeigen an und bietet ihr Profil anonymisiert Personalern oder Headhuntern an. Wenn es eine Übereinstimmung bei einem Jobangebot gibt, werden beide Parteien einander vorgestellt. Workey sieht großes Potenzial, denn Statistiken zeigen, dass 85 Prozent der Erwerbstätigen offen für einen neuen Arbeitsplatz sind, aber nur 12 Prozent von ihnen sind aktiv auf der Suche nach einem neuen Arbeitsplatz. Die Plattform könnte das erleichtern. Mehr Informationen zu Workey finden Sie hier.
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