बड़े पैमाने पर हायरिंग में अक्सर कुछ खास जगहों पर दिक्कतें आती हैं। एक रिक्रूटर एक रोल के लिए 25 आवेदकों के साथ एक सुव्यवस्थित प्रक्रिया चला सकता है, लेकिन जब छह रोल खाली हों, 200 आवेदक हों और तीन हायरिंग मैनेजर हों जिनकी ज़रूरतें अलग-अलग हों, तो काम की क्वालिटी गिर सकती है। कागज़ पर तो वर्कफ़्लो वही रहता है, लेकिन रुकावटें (bottlenecks) बदल जाती हैं। जवाब देने में ज़्यादा समय लगता है, स्क्रीनिंग के मापदंड बदल जाते हैं, इंटरव्यू की प्रक्रिया में एकरूपता नहीं रहती, और ऑफ़र देने का चरण योजनाबद्ध होने के बजाय अचानक की गई प्रतिक्रिया (reactive) जैसा हो जाता है।
आगे बताया गया है कि AI की मदद के बिना सोर्सिंग से लेकर ऑफ़र देने तक का फ़्लो कैसा दिखता है, ताकि आप समझ सकें कि ज़्यादा संख्या के कारण प्रक्रिया में कहाँ-कहाँ दिक्कतें (process debt) पैदा होती हैं।
हायरिंग में AI तब सबसे ज़्यादा काम आता है जब यह पाइपलाइन के किसी खास चरण पर एक तय ड्राफ़्ट बनाता है और उसे रिक्रूटर या हायरिंग मैनेजर को स्पष्ट रूप से सौंपता है। यह टूल कोई नया चरण नहीं है। यह एक ड्राफ़्टिंग टूल है जो मौजूदा चरणों के अंदर काम करता है और हायरिंग का फ़ैसला लेने वाले व्यक्ति को बदले बिना, आपकी प्रति-घंटा काम करने की क्षमता को बदल देता है।
यहाँ सामान्य आउटपुट प्रकार और उनके जुड़ने की जगहें दी गई हैं।
TA वर्कफ़्लो में शामिल किए जा सकने वाले AI-सहायता प्राप्त ड्राफ़्ट के मुख्य प्रकारों के बारे में जानें।