• 0
  • 0
  • 0
  • 0
  • 21 September 2018

Infor Tanamkan Kemampuan Intelegensi Buatan ke Aplikasi HR

Intelligence-and-ManagementInfor, penyedia aplikasi bisnis terkemuka dan penyimpanan data cloud, mengumumkan penggabungan Infor Coleman, platform artificial intelligence (AI) kelas enterprise yang spesifik untuk aplikasi Infor CloudSuiteTM, ke dalam solusi perusahaan, Talent Science. Coleman adalah platform AI yang baru saja diluncurkan oleh Infor di ajang konferensi teknologi global Inforum 2017, di New York, AS, beberapa waktu lalu. Coleman AI akan lebih banyak bekerja di lingkungan enterprise. Sesuai tradisi Infor, platform ini dirancang melayani kebutuhan spesifik industri ini dengan membantu meningkatkan kemampuan aplikasi-aplikasi bisnis yang terangkum dalam solusi cloud Infor CloudSuite. Bekerja satu layer di bawah aplikasi, Coleman melakukan data mining dan ditopang teknologi machine learning agar dapat memperbaiki proses bisnis, misalnya dalam mengelola inventory, melakukan transportation routing, dan predictive maintenance.

Dengan kecerdasannya, platform ini dapat memberikan rekomendasi dan saran agar pengguna dapat mengambil keputusan bisnis yang lebih cerdas dengan lebih cepat. Tidak hanya bekerja di balik layar, Coleman pun dapat berperan layaknya partner cerdas. Pengguna dapat mengajaknya bicara dan Coleman mendengarkan dan mengenali gambar. Dengan pengguna, Coleman akan menjalin relationship berbasis percakapan yang kemudian di-render oleh platform social collaboration lainnya atau user interface untuk synthetic conversational. Coleman diyakini dapat meningkatkan produktivitas karena bisa meringankan pekerjaan pengguna sampai 20 persen dari pekerjaan manusia dalam satu minggu berkat kemampuannya mengotomatisasi pencarian dan mengumpulkan informasi.

Infor Talent Science adalah solusi Prediktif Talent AnalyticsTM berbasis cloud yang dipatenkan yang membantu pengguna menempatkan orang yang tepat pada posisi yang tepat untuk mencapai tujuan bisnis. Selama 15 tahun terakhir, Infor Talent Science telah mempelopori konsep untuk memanfaatkan satu penilaian yang diterapkan di seluruh basis klien untuk mengembangkan profil kinerja kustom prediktif yang sesuai dengan peran dan peran. Dengan memanfaatkan sejumlah besar data perilaku dan kinerja, aplikasi ini memberikan wawasan yang kemudian disesuaikan menjadi model prediktif yang memungkinkan organisasi memilih, mempertahankan, dan mengembangkan bakat yang tepat dengan lebih baik di seluruh siklus hidup karyawan dan, seiring berjalannya waktu, benar-benar mengubah bisnis.

Kini, Infor Talent Science memanfaatkan kemampuan Coleman dan AI-nya untuk lebih memaksimalkan prediktabilitas proses pembuatan profil.”Kami telah membuktikan bahwa konsep penilaian tunggal memberikan keuntungan strategis yang signifikan untuk bisnis saat ini, memungkinkan para profesional HR untuk melihat-lihat akuisisi bakat dan manajemen talenta melalui satu lensa. Kini, kami menggunakan AI terbaru untuk memaksimalkan prediktabilitas profil kinerja dan keuntungan lebih lanjuttangan pelanggan, “kata Patrick McKittrick, Vice President dan General Manager, Infor Talent Science. Ia menambahkan, Coleman akan meningkatkan Infor Talent Science dengan berbagai cara.time-to-get-real-about-your-talent-selection-technology-35-638

Pertama, Coleman memanfaatkan pembelajaran mesin untuk meningkatkan model prediktif yang digunakan dalam sistem pembuatan Profil Kinerja. Alih-alih menciptakan model prediksi melalui data organisasi saja, saat ini Coleman justru memanfaatkan puluhan juta kandidat kerja di basis data Infor Talent Science untuk menciptakan model yang lebih tepat dikalibrasi dengan angkatan kerja global – sambil tetap mempertahankan tingkat validitas dan defensibilitas legal penting untuk pengambilan keputusan SDM.

Selain itu, Infor Talent Science sekarang memanfaatkan Coleman untuk menciptakan sistem yang disempurnakan yang meningkatkan ketepatan dan validitas model prediksi itu sendiri. Setiap kali model dibuat, Coleman memanfaatkan AI dan pembelajaran mesin untuk meningkatkan prediktabilitas model. Jika sistem mengidentifikasi strategi untuk meningkatkan validitas (dan meningkatkan kemungkinan perekrutan yang lebih baik), maka secara dinamis akan memodifikasi model tersebut menciptakan keadaan yang lebih baik untuk kesuksesan.

“Kedua perubahan tersebut sangat mengurangi tingkat intervensi manusia yang diperlukan untuk menciptakan model prediksi kami dan membiarkan model ini beradaptasi secara dinamis saat kondisi berubah dalam angkatan kerja dan organisasi. Hal ini akan menghasilkan model yang lebih prediktif, yang pada akhirnya menyebabkan turnover lebih rendah dan kinerja yang lebih tinggi untuk orang-orang yang cocok, “kata Dr. Jill Strange, Vice President, Infor HCM Science Applications. Selain inovasi seputar kecerdasan buatan dan Predictive Talent Analytics, Infor Talent Science juga menggunakan Coleman untuk mengaktifkan Manajemen Optimalisasi Human Capital Learning and Human Capital Management Team Dynamics products. (ratri suyani)


Related Articles

Nj-new jersey Lawmakers Clobber Sports Unions In Sportsbook Bill

Football is definitely popular sports activity. Some folks enjoy the games meant for the interesting of this even though a

Business Property Control Firms

Industrial property management organizations might have to brace themselves for a few difficult time in the near future for the

Methods to Optimize Online video Themed Web-site

The dawn of World Wide Web was obviously a significant cutting-edge in the good man. Today, the Internet is becoming

No comments

Write a comment
No Comments Yet! You can be first to comment this post!

Write a Comment

Your e-mail address will not be published.
Required fields are marked*