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Abstract(s)
Talent is increasingly important for organizations which makes corporate recruitment a significant ongoing function. Recruiting top talent cannot occur where there are inefficiencies, high costs and lack of innovation. At the same time, artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are disrupting industries and different areas of business practice. This technology has the potential to create unprecedented value in recruiting functions also, by positively impacting efficiency, costs and employee fit.
Despite rapid developments in the field of AI, academic literature on AI in recruitment is thin. Researchers further call for more collaborative work between practitioners and academics. This thesis aims to tackle this gap, evaluating how AI and ML disrupt traditional recruitment processes and bring about potential new outcomes. By integrating the experiences of experts, executives and the perceptions of potential job applicants, this thesis elucidates practical implications for the adoption of AI and ML in recruiting.
The thesis uses qualitative and quantitative data collection. The findings present opportunities and also the limitations of AI and ML in recruiting. Furthermore, the effects of the technology on recruiting efficiency and validity are evaluated. This creates the basis for practical recommendations for organizations regarding the adoption of this technology. Notably, in the more standardized aspects of the recruitment processes, this technology does create value in hiring.
O talento é cada vez mais importante para as organizações que utilizam o recrutamento corporativo como uma função contínua e significativa. O recrutamento dos melhores talentos não pode ocorrer onde existem ineficiências, altos custos e falta de inovação. Ao mesmo tempo, a inteligência artificial (IA) e machine learning (ML) estão rompendo indústrias e diferentes áreas de prática de negócios. Essa tecnologia tem o potencial de criar um valor sem precedentes nas funções de recrutamento, impactando positivamente a eficiência, os custos e a adequação dos funcionários. Apesar do rápido desenvolvimento no campo da IA, a literatura acadêmica sobre IA no recrutamento é escassa. Os pesquisadores gostariam que existisse mais trabalho colaborativo entre profissionais e acadêmicos. Esta tese visa abordar essa lacuna, avaliando como a IA e o ML modificam os processos tradicionais de recrutamento e trazem novos resultados potenciais. Ao integrar as experiências de especialistas, executivos e as percepções de possíveis candidatos a emprego, esta tese elucida implicações práticas para a adoção de IA e ML no recrutamento. A tese utiliza coleta de dados qualitativa e quantitativa. Os resultados apresentam oportunidades e também as limitações da IA e ML. Além disso, os efeitos da tecnologia no recrutamento eficiente e válido são avaliados. Isso cria a base para recomendações práticas para as organizações com relação à adoção desta tecnologia. Notavelmente, nos aspectos mais padronizados dos processos de recrutamento, essa tecnologia cria valor na contratação.
O talento é cada vez mais importante para as organizações que utilizam o recrutamento corporativo como uma função contínua e significativa. O recrutamento dos melhores talentos não pode ocorrer onde existem ineficiências, altos custos e falta de inovação. Ao mesmo tempo, a inteligência artificial (IA) e machine learning (ML) estão rompendo indústrias e diferentes áreas de prática de negócios. Essa tecnologia tem o potencial de criar um valor sem precedentes nas funções de recrutamento, impactando positivamente a eficiência, os custos e a adequação dos funcionários. Apesar do rápido desenvolvimento no campo da IA, a literatura acadêmica sobre IA no recrutamento é escassa. Os pesquisadores gostariam que existisse mais trabalho colaborativo entre profissionais e acadêmicos. Esta tese visa abordar essa lacuna, avaliando como a IA e o ML modificam os processos tradicionais de recrutamento e trazem novos resultados potenciais. Ao integrar as experiências de especialistas, executivos e as percepções de possíveis candidatos a emprego, esta tese elucida implicações práticas para a adoção de IA e ML no recrutamento. A tese utiliza coleta de dados qualitativa e quantitativa. Os resultados apresentam oportunidades e também as limitações da IA e ML. Além disso, os efeitos da tecnologia no recrutamento eficiente e válido são avaliados. Isso cria a base para recomendações práticas para as organizações com relação à adoção desta tecnologia. Notavelmente, nos aspectos mais padronizados dos processos de recrutamento, essa tecnologia cria valor na contratação.
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Keywords
Artificial Intelligence AI-recruitment Machine learning Disruptive innovation Recruiting Talent acquisition Strategic change Resource-Based-View (RBV) Augmented Intelligence Hybrid model Inteligência Artificial Recrutamento IA Machine learning Inovação disruptiva Recrutamento Aquisição de talento Mudança estratégica Inteligência Aumentada Modelo híbrido