Come l'IA sta trasformando la pianificazione della carriera per guadagni migliori

La pianificazione della carriera è super importante per modellare la vita lavorativa di una persona. Si tratta di fare scelte sui propri obiettivi di carriera, che possono variare da persona a persona. A prescindere dagli obiettivi individuali, avere un piano chiaro può aiutare le persone a allineare la loro vita lavorativa con i loro traguardi, soprattutto quando si tratta di guadagnare di più nel tempo. Questo articolo parlerà di come l'intelligenza artificiale può semplificare il processo di pianificazione della carriera.

#Il Ruolo dell'AI nella Pianificazione della Carriera

Per migliorare la pianificazione della carriera, è fondamentale avere buone informazioni sulle opzioni di lavoro e sui potenziali guadagni. Questo articolo usa l'AI per dare ai dipendenti spunti sui loro percorsi professionali. Collaborando con una nota azienda di HR, sono stati raccolti dati su dipendenti, domande di lavoro e stipendi per simulare un mercato del lavoro. Con questi dati, sono state utilizzate tecniche di AI per aiutare i dipendenti a massimizzare i loro guadagni a lungo termine.

Anche se guadagnare di più è una priorità per molti, non è l'unico obiettivo che una persona potrebbe avere. Questo framework può anche adattarsi ad altri traguardi, come la soddisfazione lavorativa, se i giusti dati sono disponibili.

#Obiettivo delle Raccomandazioni per il Percorso di Carriera

L'obiettivo principale è creare un sistema che suggerisca un percorso di carriera- una serie di lavori- che possa aiutare le persone a guadagnare di più nei prossimi dieci anni. Questo lasso di tempo è stato scelto perché è difficile prevedere i cambiamenti nel mercato del lavoro oltre questo periodo. Le raccomandazioni sulla carriera dovrebbero anche essere pratiche, il che significa che c'è una buona possibilità che i dipendenti vengano assunti se seguono il percorso consigliato.

#Nozioni Fondamentali sul Reinforcement Learning

Il Reinforcement Learning (RL) è un modo per insegnare ai computer a prendere decisioni dove i risultati possono richiedere tempo per apparire. Impara tramite tentativi ed errori, cercando di massimizzare le ricompense senza ricevere istruzioni dirette. Il sistema RL ha diverse parti chiave:

• Agente: La parte che interagisce con il mercato del lavoro.
• Ambiente: Il mercato del lavoro stesso, che fornisce feedback.
• Stato: La situazione lavorativa attuale o le opzioni lavorative disponibili.
• Azione: Le scelte che l'agente può fare.
• Ricompensa: Il feedback che dice all'agente quanto bene ha fatto.
• Politica: Un insieme di regole che guida le scelte dell'agente.

#Pianificazione della Carriera come un MDP

Per applicare il RL alla pianificazione della carriera, il problema deve essere inquadrato come un Markov Decision Process (MDP). Questo aiuta a utilizzare la ricerca esistente sul RL per prendere decisioni migliori. Un MDP aiuta a formalizzare come fare scelte dove le azioni non solo portano a benefici immediati, ma influenzano anche le opportunità future.

#Importanza dei Sistemi di Raccomandazione nelle HR

In passato, gli studi sulla carriera si basavano su fonti tradizionali come sondaggi e dati del censimento. Tuttavia, con le Reti Professionali Online (OPN), i metodi basati sui dati sono ora più comuni. L'attenzione si è spostata verso la costruzione di sistemi in grado di prevedere e guidare lo sviluppo della carriera basandosi sui dati.

Diversi studi hanno esaminato vari aspetti della previsione dei percorsi di carriera. Alcuni hanno utilizzato modelli semplici per prevedere i cambiamenti lavorativi, altri hanno esaminato i dati dei social network per vedere come le persone si spostano tra i lavori. Con l'avanzare delle tecniche, sono stati introdotti metodi come reti neurali gerarchiche e regressione logistica.

Alcuni ricercatori suggeriscono che i percorsi di carriera comunemente osservati potrebbero non essere sempre i migliori. Altri studi hanno mirato a trovare percorsi di carriera più brevi ed efficienti. Al contrario, alcuni lavori recenti hanno usato il RL per migliorare le raccomandazioni sui percorsi di carriera, concentrandosi sull'aiutare le persone a raggiungere il reddito più alto nel tempo.

#Modello di Raccomandazione del Percorso di Carriera Proposto

Questo modello è progettato per suggerire una serie di lavori ai candidati che possono massimizzare i loro guadagni nel loro futuro prevedibile.

#Dati di Input per il Modello

Il modello utilizza tre principali tipi di dati:

1. Esperienza Lavorativa: Dettagli sui lavori che il candidato ha ricoperto, inclusi i periodi di lavoro e le industrie coinvolte.
2. Domande di Lavoro: Informazioni sui lavori per cui i candidati hanno fatto domanda, inclusa la questione se sono stati assunti o meno.
3. Offerte di Lavoro: Elenchi di lavori disponibili nel mercato.

#Componenti del Modello di Raccomandazione

Il modello di raccomandazione include quattro moduli chiave:

1. Lavori Plausibili: Questo modulo definisce lo stato lavorativo attuale di un candidato in base alla sua storia.
2. Transizioni: Questo modulo prevede le probabilità di passare da un lavoro a un altro.
3. Ricompense: Questo modulo calcola il potenziale stipendio per i lavori dopo una transizione.
4. Reinforcement Learning: Questo modulo impara le migliori strategie per suggerire lavori ai candidati.

#Modulo Lavori Plausibili

In qualsiasi momento, lo stato di un dipendente è determinato dal suo attuale lavoro e dalla sua storia lavorativa. Il modulo si concentra sull'insieme di lavori e industrie disponibili che il candidato può considerare.

#Modulo Transizioni

Le domande di lavoro non portano sempre a assunzioni; quindi, questo modulo stima le probabilità di ottenere un lavoro in base alla situazione del candidato. Utilizza tecniche di machine learning per prevedere queste probabilità.

#Modulo Ricompense

Questo modulo assegna una ricompensa basata sul salario previsto dopo ogni transizione lavorativa. Vengono applicate tecniche di machine learning, come i regressori Random Forest, per prevedere gli stipendi.

#Modulo Reinforcement Learning

Il modulo RL utilizza vari algoritmi per imparare strategie che possono aiutare a massimizzare le ricompense per i candidati. Addestrando questi algoritmi, può raccomandare lavori che generano alti redditi.

#Dati Utilizzati negli Esperimenti

I dati per gli esperimenti provengono da una grande azienda HR. Include informazioni sulla storia lavorativa dei dipendenti, sulle offerte di lavoro e sulle domande di lavoro.

#Passaggi di Preprocessing dei Dati

Prima di utilizzare i dati, sono stati ripuliti per rimuovere i dipendenti con dettagli mancanti, lavori durati meno di una settimana e outlier nei record di esperienza lavorativa. Questo ha portato a un dataset utilizzabile per l'analisi.

#Algoritmi di Reinforcement Learning Utilizzati

Sono stati testati diversi algoritmi RL, raggruppati in due categorie: metodi tabulari semplici e metodi approximativi più complessi.

#Metodi Tabulari

Questi metodi funzionano bene con un numero limitato di scelte lavorative e tengono traccia del valore di ogni stato e coppia di azioni lavorative.

• Sarsa: Questo metodo impara da esperienze reali senza bisogno di un modello di come funziona il mercato del lavoro.
• Q-Learning: Un'alternativa che cerca di trovare le migliori scelte lavorative senza seguire una politica specifica.

#Metodi Approximativi

Questi metodi utilizzano tecniche avanzate come le reti neurali per affrontare mercati del lavoro più grandi o complessi.

• Deep Q-Learning (DQN): Un modello che combina deep learning con RL per offrire raccomandazioni basate su dati visivi.
• Advantage Actor-Critic (A2C): Questo metodo utilizza modelli separati per stimare il valore lavorativo e fare migliori raccomandazioni di lavoro.

#Baseline Naive per il Confronto

Due metodi semplici hanno servito come baseline:

1. Transizione più Comune Greedy: Sceglie sempre il lavoro con la massima probabilità di successo.
2. Ricompensa Attesa più Alta Greedy: Sceglie il lavoro che probabilmente paga di più considerando anche il tasso di successo del lavoro.

#Valutazione dei Risultati

Per misurare il successo delle raccomandazioni, abbiamo esaminato la differenza di reddito tra i percorsi di carriera effettivi e i percorsi suggeriti.

#Percorsi di Carriera Osservati

Questo dataset mostra i lavori e i guadagni effettivi dei dipendenti, aggiustati per riflettere un mercato del lavoro semplificato.

#Percorsi di Carriera Contrafactuali

Questi percorsi rappresentano ciò che i dipendenti avrebbero guadagnato seguendo le raccomandazioni del sistema.

#Metriche Riportate

Il reddito medio accumulato sia dai percorsi reali che da quelli suggeriti è calcolato per vedere l'efficacia delle raccomandazioni.

#Panoramica dei Risultati

Gli esperimenti hanno mostrato risultati promettenti. Nel modello di transizione lavorativa più semplice, gli algoritmi RL, in particolare Q-Learning e Sarsa, sono riusciti a suggerire percorsi che hanno migliorato il reddito delle persone. Tuttavia, ci sono state delle sfide con modelli più complessi dove le previsioni variavano notevolmente tra gli algoritmi.

#Risultati dello Stato dell'Ultimo Lavoro

In questo modello più semplice, i metodi RL hanno ottenuto risultati migliori, con una percentuale notevole di partecipanti che ha visto aumentare i propri redditi.

#Risultati dello Stato della Storia Completa

Per questo modello, i metodi più semplici hanno superato i metodi RL più complessi. La dipendenza dalle transizioni previste ha causato alcune imprecisioni nei risultati, suggerendo aree di miglioramento.

#Limitazioni Identificate

Sono state notate diverse limitazioni:

• L'analisi è stata limitata a una selezione ristretta di lavori, che potrebbe non rappresentare l'intero mercato del lavoro.
• Non sono stati considerati i costi per fare domanda di lavoro, il che non riflette la realtà.
• L'assunzione che le persone siano sempre impiegate non considera le lacune nel lavoro.
• La natura competitiva del mercato del lavoro significa che suggerire lavori ben pagati per tutti potrebbe sopraffare i candidati.

#Conclusione

Questo articolo ha discusso di come l'AI, in particolare il reinforcement learning, possa fornire raccomandazioni per i percorsi di carriera mirati a massimizzare i guadagni a lungo termine. Anche se i risultati hanno mostrato alcune esiti positivi, sono state also identify limitations. La ricerca futura dovrebbe affrontare queste sfide per creare modelli di pianificazione della carriera più accurati e completi.