Geplaatst op Geef een reactie

Few-Shot Learning: Hoe AI recruiters kan helpen

eBook ChatGTP voor recruitment

eBook ChatGTP voor recruitmentAls recruiter ben je constant op zoek naar manieren om je werk efficiënter te maken. AI kan een grote rol spelen in het versnellen van het wervingsproces, vooral wanneer er niet genoeg data beschikbaar is om een model goed te trainen.

Hier komt few-shot learning in beeld. In deze blogpost leggen we uit wat few-shot learning is en hoe het kan helpen bij het stroomlijnen van je recruitmentprocessen, zelfs als je maar een paar voorbeelden hebt.

Wat is Few-Shot Learning?

Traditionele AI-modellen hebben vaak enorme hoeveelheden data nodig om goed te presteren, denk aan duizenden sollicitaties om een patroon te herkennen in geschikte kandidaten. Few-shot learning werkt anders: met slechts enkele voorbeelden kan een model taken uitvoeren, zoals het automatisch schrijven van gepersonaliseerde e-mails naar kandidaten of het categoriseren van cv’s. Hierdoor kun je AI snel inzetten zonder te wachten op grote datasets.

Hoe werkt Few-Shot Learning voor recruiters?

Stel, je wilt dat een AI-model een e-mail naar kandidaten stuurt om hen uit te nodigen voor een gesprek. Met few-shot learning hoef je het model maar een paar voorbeeldmails te geven, en het kan daarna zelfstandig nieuwe, vergelijkbare uitnodigingen opstellen.

Voorbeeld van een few-shot prompt voor recruiters:

Stuur een uitnodiging naar een kandidaat voor een gesprek.

1. “Beste Sophie, bedankt voor je sollicitatie voor de rol van Sales Manager. We willen je graag uitnodigen voor een gesprek om je ervaring verder te bespreken. Kun je ons laten weten wanneer je beschikbaar bent deze week? Hartelijke groet, [Bedrijf].”

2. “Hi Tim, bedankt voor je interesse in de functie van Marketing Specialist. We zouden graag een gesprek met je willen inplannen. Laat ons weten wanneer je tijd hebt. Groeten, [Bedrijf].”

3. “Hallo Marie, bedankt voor je sollicitatie voor de rol van Data Analyst. We zijn benieuwd naar jouw ervaring en nodigen je graag uit voor een gesprek. Heb je ergens tijd de komende dagen? Groeten, [Bedrijf].”

Stuur nu een uitnodiging naar een kandidaat genaamd John voor de rol van HR-manager.

Met slechts drie voorbeelden kan het model automatisch gepersonaliseerde e-mails opstellen voor nieuwe kandidaten. Het leert de schrijfstijl en structuur van je berichten en past deze toe op toekomstige communicatie.

Waarom is Few-Shot Learning belangrijk voor recruiters?

Few-shot learning helpt recruiters door hun werk te automatiseren, zelfs wanneer er weinig data beschikbaar is. Door een paar voorbeelden te geven, kan je als recruiter zo efficiënter werken en meer tijd besteden aan het echte menselijke contact.

Dit kan bijvoorbeeld nuttig zijn bij:

  1. Het opstellen van gepersonaliseerde berichten aan kandidaten: Niet elke recruiter heeft tijd om elke e-mail handmatig te schrijven. Met few-shot learning kan AI leren hoe jij kandidaten aanspreekt, zodat het automatisch berichten kan genereren die afgestemd zijn op de specifieke kandidaat en functie.
  2. Het samenvatten van kandidatenprofielen: Als je door veel cv’s en profielen bladert, kan het handig zijn om snelle samenvattingen te krijgen van de belangrijkste punten. Few-shot learning kan automatisch samenvattingen genereren van lange cv’s of LinkedIn-profielen, waardoor recruiters snel een overzicht krijgen van relevante vaardigheden, ervaring en opleiding.
  3. Het categoriseren van cv’s: Als je een paar voorbeelden geeft van cv’s van kandidaten die geschikt zijn voor een bepaalde functie, kan AI leren om vergelijkbare profielen te herkennen. Objectief selecteren kan op deze manier makkelijker georganiseerd worden.
  4. Het identificeren van vaardigheden en competenties: Met een paar voorbeelden van hoe je specifieke vaardigheden benoemt in cv’s, kan AI helpen om deze automatisch te markeren, zodat je snel ziet welke kandidaten aan de eisen voldoen.
  5. Automatisch schrijven van vacatureteksten: Het opstellen van vacatureteksten kost vaak veel tijd. Met few-shot learning kun je dit proces automatiseren door slechts een paar voorbeelden van eerdere functieomschrijvingen te geven. Het model leert hoe je vacatures formuleert en kan vervolgens nieuwe teksten genereren die aansluiten bij de stijl van jouw bedrijf.
  6. Analyseren van kandidatenfeedback: Recruiters krijgen regelmatig feedback van kandidaten na sollicitaties of gesprekken. Het analyseren van deze feedback kan tijdrovend zijn, vooral wanneer je patronen of thema’s wilt identificeren. Met few-shot learning kun je het model trainen om deze feedback te analyseren en belangrijke inzichten eruit te halen.

Naarmate deze technologie zich verder ontwikkelt, zal het alleen maar gemakkelijker worden om AI in te zetten in je dagelijkse recruitmentprocessen.

Benieuwd hoe AI jouw recruitmentproces kan verbeteren? Of wil je meer van deze slimme toepassingen ontdekken? Reserveerd dan snel een plek bij de masterclass ‘ChatGPT voor recruitment‘ of boek een incompany training ‘ChatGPT voor HR‘.

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *