Wie KI die Karriereplanung für bessere Verdienste verändert

Karriereplanung ist wichtig für die Gestaltung des Arbeitslebens einer Person. Es geht darum, Entscheidungen über Karriereziele zu treffen, die von Person zu Person unterschiedlich sein können. Egal, welche individuellen Ziele man hat, einen klaren Plan zu haben, kann den Leuten helfen, ihr Berufsleben mit ihren Zielen in Einklang zu bringen, besonders wenn es darum geht, mit der Zeit mehr Geld zu verdienen. In diesem Artikel wird diskutiert, wie künstliche Intelligenz den Prozess der Karriereplanung vereinfachen kann.

#Die Rolle der KI in der Karriereplanung

Um die Karriereplanung zu verbessern, ist es wichtig, gute Informationen über Joboptionen und deren potenzielle Belohnungen zu haben. Dieser Artikel nutzt KI, um Angestellten Einblicke in ihre Karrierewege zu geben. Durch die Zusammenarbeit mit einem führenden HR-Unternehmen wurden Daten über Mitarbeiter, Bewerbungen und Gehälter gesammelt, um den Arbeitsmarkt zu simulieren. Mit diesen Daten wurden KI-Techniken verwendet, um Angestellten zu helfen, ihre langfristigen Einnahmen zu maximieren.

Während es für viele eine Priorität ist, mehr Geld zu verdienen, ist es nicht das einzige Ziel, das eine Person haben könnte. Dieses Framework kann sich auch an andere Ziele anpassen, wie z.B. Arbeitszufriedenheit, wenn die richtigen Daten verfügbar sind.

#Ziel der Karriereweg-Empfehlungen

Das Hauptziel ist es, ein System zu schaffen, das einen Karriereweg – also eine Reihe von Jobs – vorschlägt, der den Menschen helfen kann, in den nächsten zehn Jahren mehr Geld zu verdienen. Dieser Zeitraum wurde gewählt, weil es schwer ist, Veränderungen auf dem Arbeitsmarkt über diesen Zeitraum hinaus vorherzusagen. Die Karriereempfehlungen sollten auch praktikabel sein, was bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit, dass Angestellte eingestellt werden, wenn sie dem empfohlenen Weg folgen, hoch ist.

#Grundlagen des Reinforcement Learning

Reinforcement Learning (RL) ist eine Methode, um Computern beizubringen, Entscheidungen zu treffen, bei denen die Ergebnisse Zeit brauchen, um sichtbar zu werden. Es lernt durch Versuch und Irrtum und versucht, Belohnungen zu maximieren, ohne direkte Anweisungen zu erhalten. Das RL-System hat mehrere Schlüsselelemente:

• Agent: Der Teil, der mit dem Arbeitsmarkt interagiert.
• Umgebung: Der Arbeitsmarkt selbst, der Feedback gibt.
• Zustand: Die aktuelle Arbeitssituation oder Joboptionen, die verfügbar sind.
• Aktion: Die Entscheidungen, die der Agent treffen kann.
• Belohnung: Das Feedback, das dem Agenten sagt, wie gut er abgeschnitten hat.
• Politik: Ein Set von Regeln, das die Entscheidungen des Agenten leitet.

#Karriereplanung als MDP

Um RL auf die Karriereplanung anzuwenden, muss das Problem als Markov-Entscheidungsprozess (MDP) formuliert werden. Das hilft, bestehende RL-Forschung zu nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Ein MDP hilft zu formalisieren, wie man Entscheidungen trifft, bei denen Aktionen nicht nur sofortige Vorteile bringen, sondern auch zukünftige Möglichkeiten beeinflussen.

#Bedeutung von Empfehlungssystemen im HR

Früher stützten sich Studien zur Karriereentwicklung auf traditionelle Quellen wie Umfragen und Bevölkerungsdaten. Mit Online-Professionellen Netzwerken (OPNs) sind datengestützte Methoden jedoch jetzt häufiger. Der Fokus hat sich darauf verlagert, Systeme zu entwickeln, die die Karriereentwicklung auf der Grundlage von Daten vorhersagen und leiten können.

Verschiedene Studien haben verschiedene Aspekte der Karrierewegvorhersage untersucht. Einige verwendeten einfache Modelle zur Vorhersage von Jobwechseln, andere schauten sich soziale Netzwerkinformationen an, um zu sehen, wie Menschen zwischen Jobs wechseln. Als die Techniken fortgeschrittener wurden, wurden Methoden wie hierarchische neuronale Netzwerke und logistische Regression eingeführt.

Einige Forscher schlagen vor, dass häufig beobachtete Karrierewege nicht immer die besten sind. Andere Studien haben versucht, kürzere und effizientere Karrierewege zu finden. Im Gegensatz dazu hat einige aktuelle Arbeit RL genutzt, um Karrierewegempfehlungen zu verbessern, wobei der Schwerpunkt darauf liegt, den Menschen zu helfen, im Laufe der Zeit das höchste Einkommen zu erzielen.

#Vorgeschlagenes Modell zur Karrierewegempfehlung

Dieses Modell soll eine Reihe von Jobs vorschlagen, die den Kandidaten helfen können, ihr Einkommen in der absehbaren Zukunft zu maximieren.

#Eingabedaten für das Modell

Das Modell nutzt drei Hauptdatentypen:

1. Berufserfahrung: Details über Jobs, die der Kandidat hatte, einschliesslich wann er gearbeitet hat und in welchen Branchen.
2. Bewerbungen: Informationen über Jobs, für die sich Kandidaten beworben haben, einschliesslich ob sie eingestellt wurden oder nicht.
3. Stellenangebote: Auflistungen verfügbarer Jobs auf dem Markt.

#Komponenten des Empfehlungsmodells

Das Empfehlungsmodell umfasst vier Schlüsselmodule:

1. Plausiible Jobs: Dieses Modul definiert den aktuellen Jobstatus eines Kandidaten basierend auf dessen Geschichte.
2. Übergänge: Dieses Modul sagt die Chancen voraus, von einem Job zu einem anderen zu wechseln.
3. Belohnungen: Dieses Modul berechnet das potenzielle Gehalt für Jobs nach einem Übergang.
4. Reinforcement Learning: Dieses Modul lernt die besten Strategien zur Jobempfehlung für Kandidaten.

#Plausible Jobs Modul

Zu jedem Zeitpunkt wird der Zustand eines Mitarbeiters durch seinen aktuellen Job und seine Jobgeschichte bestimmt. Das Modul konzentriert sich auf die verfügbaren Jobs und Branchen, die der Kandidat in Betracht ziehen kann.

#Übergangsmodul

Bewerbungen führen nicht immer zu Einstellungen; daher schätzt dieses Modul die Chancen, einen Job basierend auf der Situation des Bewerbers zu bekommen. Es verwendet Maschinenlernmethoden, um diese Wahrscheinlichkeiten vorherzusagen.

#Belohnungsmodul

Dieses Modul weist eine Belohnung basierend auf dem erwarteten Gehalt nach jedem Jobübergang zu. Maschinenlerntechniken, wie Random Forest-Regressoren, werden angewendet, um Gehälter vorherzusagen.

#Reinforcement Learning Modul

Das RL-Modul verwendet verschiedene Algorithmen, um Strategien zu lernen, die helfen können, die Belohnungen für Kandidaten zu maximieren. Durch das Training dieser Algorithmen kann es Jobs empfehlen, die hohe Einkommen bringen.

#Daten, die in Experimenten verwendet wurden

Die Daten für die Experimente stammen von einem grossen HR-Unternehmen. Sie enthalten Informationen zur Berufserfahrung der Mitarbeiter, zu Stellenangeboten und Jobbewerbungen.

#Schritte zur Datenvorverarbeitung

Bevor die Daten verwendet wurden, wurden sie bereinigt, um Mitarbeiter mit fehlenden Angaben, Jobs, die weniger als eine Woche dauerten, und Ausreisser in den Aufzeichnungen zur Berufserfahrung zu entfernen. Das führte zu einem nutzbaren Datensatz für die Analyse.

#Verwendete Reinforcement Learning Algorithmen

Mehrere RL-Algorithmen wurden getestet, die in zwei Kategorien unterteilt waren: einfache tabellarische Methoden und komplexere Approximationmethoden.

#Tabellarische Methoden

Diese Methoden funktionieren gut mit einer begrenzten Anzahl von Joboptionen und verfolgen den Wert jedes Zustands und Job-Aktions-Paares.

• Sarsa: Diese Methode lernt aus realen Erfahrungen, ohne ein Modell darüber zu benötigen, wie der Arbeitsmarkt funktioniert.
• Q-Learning: Eine Alternative, die versucht, die bestmöglichen Jobentscheidungen zu finden, ohne einer spezifischen Politik zu folgen.

#Approximationmethoden

Diese Methoden verwenden fortgeschrittene Techniken wie neuronale Netzwerke, um mit grösseren oder komplexeren Arbeitsmärkten umzugehen.

• Deep Q-Learning (DQN): Ein Modell, das Deep Learning mit RL kombiniert, um Empfehlungen basierend auf visuellen Daten anzubieten.
• Advantage Actor-Critic (A2C): Diese Methode verwendet separate Modelle zur Schätzung des Jobwerts und zur Verbesserung der Jobempfehlungen.

#Naive Baselines zum Vergleich

Zwei einfache Methoden dienten als Baseline:

1. Greedy Most Common Transition: Wählt immer den Job mit der höchsten Erfolgschance.
2. Greedy Highest Expected Reward: Wählt den Job, der am wahrscheinlichsten am meisten bezahlt, und berücksichtigt auch die Erfolgsquote des Jobs.

#Evaluation der Ergebnisse

Um den Erfolg der Empfehlungen zu messen, haben wir den Einkommensunterschied zwischen den tatsächlichen Karrierewegen und den vorgeschlagenen Wegen betrachtet.

#Beobachtete Karrierewege

Dieser Datensatz zeigt die tatsächlichen Jobs und Einnahmen der Mitarbeiter, angepasst, um einen vereinfachten Arbeitsmarkt widerzuspiegeln.

#Kontrafaktische Karrierewege

Diese Wege stellen dar, was Mitarbeiter verdient hätten, wenn sie den Empfehlungen des Systems gefolgt wären.

#Berichtete Metriken

Das durchschnittlich angesammelte Einkommen aus tatsächlichen und vorgeschlagenen Wegen wird berechnet, um die Effektivität der Empfehlungen zu sehen.

#Überblick über die Ergebnisse

Die Experimente zeigten vielversprechende Ergebnisse. Im einfacheren Jobübergangsmodell schafften es die RL-Algorithmen, insbesondere Q-Learning und Sarsa, Wege vorzuschlagen, die das Einkommen der Einzelnen verbesserten. Allerdings gab es Herausforderungen bei komplexeren Modellen, bei denen die Vorhersagen stark zwischen den Algorithmen variierten.

#Ergebnisse des letzten Jobzustands

In diesem einfacheren Modell lieferten die RL-Methoden bessere Ergebnisse, mit einem bemerkenswerten Prozentsatz der Teilnehmer, die Einkommenssteigerungen sahen.

#Ergebnisse des vollständigen Geschichtsstatus

Für dieses Modell schnitten die einfacheren Methoden besser ab als die komplexeren RL-Methoden. Die Abhängigkeit von vorhergesagten Übergängen führte zu einigen Ungenauigkeiten in den Ergebnissen, was Verbesserungsbedarf nahelegt.

#Identifizierte Einschränkungen

Es wurden mehrere Einschränkungen festgestellt:

• Die Analyse war auf eine enge Auswahl von Jobs beschränkt, die möglicherweise nicht den gesamten Arbeitsmarkt repräsentiert.
• Es wurden keine Kosten für die Bewerbung auf Jobs berücksichtigt, was nicht der Realität entspricht.
• Die Annahme, dass Individuen immer beschäftigt sind, berücksichtigt keine Lücken in der Beschäftigung.
• Die wettbewerbsorientierte Natur des Arbeitsmarktes bedeutet, dass es überwältigend für Bewerber sein könnte, für alle hochbezahlte Jobs vorzuschlagen.

#Fazit

In diesem Artikel wurde diskutiert, wie KI, insbesondere Reinforcement Learning, Empfehlungen für Karrierewege geben kann, die darauf abzielen, langfristige Einkünfte zu maximieren. Während die Ergebnisse einige positive Outcomes zeigten, wurden auch Einschränkungen identifiziert. Zukünftige Forschung sollte diese Herausforderungen angehen, um genauere und umfassendere Modelle zur Karriereplanung zu erstellen.