AIAgentree ഓരോ AI നിയമന തീരുമാനത്തിന്റെയും ഘടനാപരമായ കാരണം പിടിച്ചെടുക്കുന്നു — റിസ്യൂം സ്ക്രീനിംഗ്, സ്ഥാനാർത്ഥി സ്കോറിംഗ്, അഭിമുഖ വിലയിരുത്തൽ, ഓഫർ ശുപാർശകൾ. AI ഒരു സ്ഥാനാർത്ഥിയെ നിഷേധിക്കുമ്പോൾ, തീരുമാനത്തിന്റെ സാഹചര്യ ഗ്രാഫ് മുഴുവൻ നോർമറ്റീവ് വാദത്തിന്റെ മരവിപ്പുകൾ സംരക്ഷിക്കുന്നു: ഏത് മാനദണ്ഡങ്ങൾ വിലയിരുത്തപ്പെട്ടു, ഓരോന്നിന് എത്ര ഭാരമുണ്ടായിരുന്നു, അപേക്ഷയിൽ നിന്ന് മുന്നേറ്റത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന അല്ലെങ്കിൽ എതിരായ തെളിവുകൾ. ഇത് ഓപ്ഷണൽ അല്ല — NYC ലോക്കൽ നിയമം 144 ഓട്ടോമേറ്റഡ് തൊഴിൽ തീരുമാനങ്ങൾക്ക് ബയസ് ഓഡിറ്റുകൾ ആവശ്യപ്പെടുന്നു, EEOC മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തിയ വിലയിരുത്തൽ മാനദണ്ഡങ്ങൾ ആവശ്യപ്പെടുന്നു, EU AI നിയമം നിയമപരമായ പൂർണ്ണ പരദർശിത്യം ആവശ്യപ്പെടുന്നു. പ്രിസിഡന്റ് ഫ്ലൈവീൽ തീരുമാനങ്ങളിൽ പ്രത്യാഘാതത്തിന്റെ മാതൃകകൾ കണ്ടെത്തുന്നു: AI സ്ക്രീനിംഗ് സംരക്ഷിത ഗ്രൂപ്പുകളിൽ നിന്ന് സ്ഥാനാർത്ഥികളെ അനുപാതികമായി നിഷേധിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, AIAgentree ഇത് തീരുമാനത്തിന്റെ ഘടനയിൽ നിന്ന് ഉയർത്തുന്നു, പോസ്റ്റ്-ഹോക്ക് വിശകലനത്തിൽ നിന്ന് അല്ല. മനുഷ്യ ഓവർറൈഡ് ട്രാക്കിംഗ് റിക്രൂട്ടർമാർ AI വിലയിരുത്തലുകളുമായി അപ്രതീക്ഷിതമായപ്പോൾ പിടിച്ചെടുക്കുന്നു — ഈ തിരുത്തൽ സംഭവങ്ങൾ ഭാവിയിലെ ബയസ് കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും വിലമതിക്കാവുന്ന മുൻകൂർ വാദമാകും. 12 സെമാന്റിക് ഘടകങ്ങൾ, മാറ്റമില്ലാത്ത പാതകൾ, ഓരോ മാനദണ്ഡവും ഭാരവഹിച്ചും രേഖപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. അവർ നിങ്ങളെ AI സ്ഥാനാർത്ഥിയെ കുറവായ സ്കോർ ചെയ്തതായി പറയുന്നു. ഞങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് സ്കോർ നയിച്ച ഏത് മാനദണ്ഡങ്ങൾ, സമാന സ്കോറിംഗ് മാതൃകകൾ പ്രത്യാഘാതം കാണിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് വ്യക്തമാക്കുന്നു.
നിങ്ങളുടെ AI എങ്ങനെ ഓരോ സ്ഥാനാർത്ഥിയെ സ്ക്രീൻ ചെയ്തു, റാങ്ക് ചെയ്തു, ശുപാർശ ചെയ്തു എന്നതിന്റെ കാരണം പിടിച്ചെടുക്കുക — ഫലമല്ല. ബയസ് കണ്ടെത്തലും AI നിയമനത്തിനുള്ള സമ്പൂർണ്ണ ഓഡിറ്റ് പാതകളും ഉള്ള ഘടനാപരമായ തീരുമാനത്തിന്റെ പാതകൾ.
മികച്ചത്: എന്റർപ്രൈസ് HR വകുപ്പുകൾ, ടാലന്റ് അക്വിസിഷൻ ടീമുകൾ, സ്റ്റാഫിംഗ് ഏജൻസികൾ, റിസ്യൂം സ്ക്രീനിംഗ്, സ്ഥാനാർത്ഥി റാങ്കിംഗ്, നിയമന ശുപാർശകൾക്കായി AI വിനിയോഗിക്കുന്ന HR ടെക് കമ്പനികൾ.
AI റിസ്യൂം സ്ക്രീനിംഗ്, സ്ഥാനാർത്ഥി റാങ്കിംഗ് തീരുമാനങ്ങൾ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന നിയമപരമായ പരിശോധന നേരിടുന്നു. NYC ലോക്കൽ നിയമം 144, EEOC മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ, EU AI നിയമം എന്നിവ AI നിയമന തീരുമാനങ്ങളുടെ രേഖകൾ ആവശ്യപ്പെടുന്നു. ഘടനയുള്ള രേഖകൾ ഇല്ലാതെ, ഓരോ നിയമവാദവും ഒരു കണ്ടെത്തൽ ഭയങ്കരമാണ്.
AI സ്ക്രീനിംഗ് ഉപകരണങ്ങൾ തീരുമാന-നിലവാര വിശകലനമില്ലാതെ ദൃശ്യമായില്ലാത്ത ബയസ് വികസിപ്പിക്കാം. ആഗ്രിഗേറ്റ് മെട്രിക്കൾ പാസ്സ് നിരക്കുകൾ കാണിക്കുന്നു, എന്നാൽ വ്യക്തിഗത തീരുമാനങ്ങളുടെ ഘടനാപരമായ പാതകൾ ഇല്ലാതെ, നിങ്ങൾക്ക് വ്യത്യസ്ത ഫലങ്ങൾ നയിക്കുന്ന ഏത് മാനദണ്ഡങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയില്ല.
നിഷേധിക്കപ്പെട്ട സ്ഥാനാർത്ഥികൾ increasingly അവർക്ക് എന്തുകൊണ്ട് സ്ക്രീൻ ചെയ്തുവെന്ന് ചോദിക്കുന്നു. GDPR ആർട്ടിക്കിൾ 22 EU സ്ഥാനാർത്ഥികൾക്ക് ഓട്ടോമേറ്റഡ് തീരുമാനങ്ങൾ എതിര്ക്കാനുള്ള അവകാശം നൽകുന്നു. രേഖപ്പെടുത്തിയ കാരണം ഇല്ലാതെ, നിങ്ങളുടെ ഏക പ്രതികരണം "സിസ്റ്റം തീരുമാനിച്ചു" — ഇത് നിയമപരമായ പരാതികൾക്ക് ക്ഷണിക്കുന്നു.
ഓരോ AI നിയമന മാനദണ്ഡവും രേഖപ്പെടുത്തുക, ബയസ് നേരത്തെ കണ്ടെത്തുക, നിയമപരമായി പ്രതിരോധയോഗ്യമായ ഓഡിറ്റ് പാതകൾ നിർമ്മിക്കുക.
12 സെമാന്റിക് ഘടകങ്ങൾ ഓരോ AI സ്ക്രീനിംഗ് തീരുമാനത്തിന്റെ മുഴുവൻ സാഹചര്യവും പിടിച്ചെടുക്കുന്നു. കഴിവുകൾ പൊരുത്തപ്പെടുന്നു, അനുഭവം വിലയിരുത്തുന്നു, മാനദണ്ഡങ്ങളുടെ ഭാരങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കുന്നു, അയോഗ്യതയുടെ കാരണം, ആത്മവിശ്വാസത്തിന്റെ നിലകൾ — ഓരോ സ്ഥാനാർത്ഥിക്കും ഘടനാപരമായും തിരയാവുന്നതും.
മാതൃക കണ്ടെത്തൽ AI സ്ക്രീനിംഗ് ഫലങ്ങൾ സ്ഥാനാർത്ഥി ജനസംഖ്യകളുടെ ഇടയിൽ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. സാമ്പത്തിക വിശ്വാസ സ്കോറിംഗ് പാസ്സ് നിരക്കുകളിൽ, റാങ്കിംഗ് വിതരണങ്ങളിൽ, മുന്നേറ്റ ശുപാർശകളിൽ വ്യത്യാസങ്ങൾ ഉയർത്തുന്നു — നിയമപരമായ പ്രശ്നമാകുന്നതിന് മുമ്പ് പ്രത്യാഘാതം കണ്ടെത്തുന്നു.
ഡെമോഗ്രാഫിക് ഗ്രൂപ്പുകൾക്കിടയിൽ AI സ്ക്രീനിംഗ് ഫലങ്ങൾ നാലു-പഞ്ചമാംശ നിയമം കണക്കാക്കലുകൾ, സാമ്പത്തിക പ്രാധാന്യ പരിശോധന എന്നിവയിലൂടെ ട്രാക്ക് ചെയ്യുക. സംരക്ഷിത ക്ലാസുകളിൽ വ്യത്യസ്ത പ്രത്യാഘാതം സൂചിപ്പിക്കുന്ന AI സ്ക്രീനിംഗ് മാതൃകകൾ സൂചിപ്പിക്കുമ്പോൾ, നേരത്തെ മുന്നറിയിപ്പ് നേടുക.
അപ്പെൻഡ്-മാത്രം മാറ്റമില്ലാത്ത പാതകൾ ഓരോ AI നിയമന തീരുമാനത്തിനും തട്ടിപ്പ് തെളിവുള്ള രേഖകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. മനുഷ്യ ഓവർറൈഡുകൾ കാരണം പിടിച്ചെടുക്കുന്നു. സമ്പൂർണ്ണ ഓഡിറ്റ് പാത NYC LL144 ഓഡിറ്റുകൾ, EEOC അന്വേഷണങ്ങൾ, നിയമപരമായ കണ്ടെത്തലുകൾക്കായി തയ്യാറാണ്.
സ്ക്രീനിംഗ് മാനദണ്ഡങ്ങൾ
ഓരോ AI സ്ക്രീനിംഗ്, റാങ്കിംഗ് തീരുമാനവും പ്രയോഗിച്ച മാനദണ്ഡങ്ങൾ, ഭാരങ്ങൾ, കാരണം എന്നിവയോടെ രേഖപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്.
കണ്ടെത്തൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്
നിയമപരമായ പ്രശ്നമാകുന്നതിന് മുമ്പ് പ്രത്യാഘാതം പിടിക്കാൻ AI നിയമന മാതൃകകളുടെ സാമ്പത്തിക വിശകലനം.
പ്രതിരോധയോഗ്യം
NYC LL144, EEOC, EU AI നിയമം, നിയമപരമായ കണ്ടെത്തലുകൾക്കായി തയ്യാറായ മാറ്റമില്ലാത്ത ഓഡിറ്റ് പാതകൾ.
“AI നിയമന ബയസ് ഘടനാപരമായ തീരുമാന രേഖകൾ ഇല്ലാതെ ദൃശ്യമായില്ല. നിങ്ങൾക്ക് സ്കോറുകളുടെ സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റിൽ നിന്ന് പ്രത്യാഘാതം കണ്ടെത്താൻ കഴിയില്ല. നിങ്ങളുടെ AI വിവേചനം ചെയ്യുകയാണോ എന്ന് അറിയാൻ നിങ്ങൾക്ക് മുഴുവൻ കാരണം മരവിപ്പുകൾ — ഏത് മാനദണ്ഡങ്ങൾ, എന്ത് ഭാരങ്ങൾ, ഏത് തെളിവുകൾ — ആവശ്യമാണ്.”
AI നിയമനത്തിൽ ഏറ്റവും വിലമതിക്കാവുന്ന ഡാറ്റ AI-യുടെ തീരുമാനങ്ങൾ അല്ല — അത് മനുഷ്യർ AI-യെ ഓവർറൈഡ് ചെയ്യുന്നതാണ്. AI നിഷേധിച്ച ഒരു സ്ഥാനാർത്ഥിയെ ഓരോ തവണയും ഒരു റിക്രൂട്ടർ മുന്നോട്ട് നയിക്കുമ്പോൾ, ആ തിരുത്തൽ സംഭവങ്ങൾ മോഡൽ പരിശീലനത്തിലൂടെ പഠിക്കാൻ കഴിയാത്തതിനെക്കുറിച്ച് സിസ്റ്റത്തിന് എന്തെങ്കിലും പഠിപ്പിക്കുന്നു: നിങ്ങളുടെ സംഘടന യഥാർത്ഥത്തിൽ വിലമതിക്കുന്നതും അൽഗോരിതം അത് വിലമതിക്കേണ്ടതെന്ന് കരുതുന്നതും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം.
ഉത്തരവാദിത്വം പരദർശിത്യം. ലഭിച്ച സ്വാതന്ത്ര്യം അനുവദിച്ച സ്വാതന്ത്ര്യം.
LLMs ഗ്രാഫുകൾക്ക് പ്രിയമാണ്. അവയ്ക്ക് സമതല ഡാറ്റാബേസുകൾ ഇഷ്ടമല്ല. AIAgentree തീരുമാനങ്ങളെ ഘടനാപരമായ വാദ വൃക്ഷങ്ങളായി സംഭരിക്കുന്നു - AI മോഡലുകൾ മികച്ച രീതിയിൽ ചിന്തിക്കുന്ന ഫോർമാറ്റ്.
പ്രതിയൊരു ബന്ധം സഹായിക്കുന്നു അല്ലെങ്കിൽ വിരുദ്ധമാണ് — സാധാരണ "ബന്ധമുള്ള" അല്ല. LLMകൾ ഒരു തീരുമാനത്തിന് എതിർപ്പുള്ള അല്ലെങ്കിൽ അനുകൂലിക്കുന്ന തെളിവുകൾ എങ്ങനെ അറിയുന്നു.
പ്രതിയൊരു തീരുമാനവും 10–100 നോട് ഉള്ള സ്വയം അടങ്ങിയ മരമാണ് — മുടിയിലുള്ള മില്യൺ നോട് അല്ല. ഗ്രാഫ് പൊട്ടിത്തെറിക്കൽ ഇല്ല, ഓടുന്ന സഞ്ചാരം ഇല്ല.
300–600 ടോക്കൺ കഷണങ്ങൾ 120% കൂടുതൽ ബന്ധപ്പെട്ട വിവരങ്ങൾ എടുക്കുന്നു 8,000-ടോക്കൺ പശ്ചാത്തല വിൻഡോകളേക്കാൾ. LLM ഉപഭോഗത്തിനായി ഉദ്ദേശിച്ചാണ്.
കഴിഞ്ഞ തീരുമാനങ്ങൾ പുതിയ തീരുമാനങ്ങളിൽ ആദ്യക്ലാസ് വാദ നോട് ആയി മാറുന്നു — അസ്പഷ്ടമായ പരാമർശങ്ങൾ അല്ല. സംയോജ്യമായ, ഉദ്ധരണി ചെയ്യാവുന്ന, വെല്ലുവിളിക്കാവുന്ന സ്ഥാപന ഓർമ്മ.
ഞങ്ങൾ AI നിയമനത്തെ പ്രതിരോധയോഗ്യമാക്കുന്നു. ഞങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ ATS അല്ലെങ്കിൽ നിയമന ഉപകരണങ്ങൾ മാറ്റുന്നില്ല.
നിങ്ങളുടെ AI സ്ഥാനാർത്ഥികളെ സ്ക്രീൻ ചെയ്യുന്നു. AIAgentree എന്തുകൊണ്ടാണ് ഓരോ സ്ഥാനാർത്ഥിയെ ഈ രീതിയിൽ സ്കോർ ചെയ്തത് എന്നതിന്റെ പാതകൾ പിടിച്ചെടുക്കുന്നു — ഓരോ തീരുമാനത്തിന്റെയും മാനദണ്ഡങ്ങൾ, ഭാരങ്ങൾ, തെളിവുകൾ.
പൈപ്പ്ലൈൻ മാനേജ്മെന്റിന് നിങ്ങളുടെ ATS ഉപയോഗിക്കുക. AIAgentree അതിന്റെ കൂടെയുണ്ട്, AI ഫലങ്ങളെ സ്വാധീനിക്കുന്ന ഓരോ ഘട്ടം ഗേറ്റിലും തീരുമാനത്തിന്റെ കാരണം പിടിച്ചെടുക്കുന്നു.
ബയസ് നീക്കം ചെയ്യാൻ ഒരു ഉപകരണം ഇല്ല. AIAgentree ഘടനാപരമായ തീരുമാന മാതൃകകളിലൂടെ ബയസ് ദൃശ്യമായും അളക്കാവുന്നതും ആക്കുന്നു — അതിനാൽ നിങ്ങൾക്ക് അത് കണ്ടെത്താൻ, രേഖപ്പെടുത്താൻ, പരിഹരിക്കാൻ കഴിയും.
AI നിയമന ഉപകരണങ്ങൾ സ്ഥാനാർത്ഥികളെ സ്ക്രീൻ ചെയ്യുന്നു. AIAgentree നിങ്ങൾക്ക് ഓരോ സ്ക്രീനിംഗ് തീരുമാനവും പ്രതിരോധിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
AIAgentree, മനുഷ്യന്റെ ചിന്തനത്തിൽ നിന്ന് AI ഭരണകൂടം വരെ, തീരുമാന ബുദ്ധിമുട്ടിന്റെ മുഴുവൻ സ്പെക്ട്രം ഉൾക്കൊള്ളുന്ന നാലു ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ കുടുംബത്തിന്റെ ഭാഗമാണ്.
മനുഷ്യൻ-മനുഷ്യൻ ഘടനാപരമായ ചർച്ച. ടീമുകൾ പ്രോ/കൺ മരങ്ങളായി തീരുമാനങ്ങൾ മാപ്പ് ചെയ്യുന്നു, ബഹുമുഖ വാദ റേറ്റിംഗ് ഉപയോഗിച്ച്.
സമ്മേളന ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ →സമൂഹ AI ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ. 7+ LLMകൾ സ്വതന്ത്രമായി വാദിക്കുന്നു, പിന്നീട് ക്രോസ്-റേറ്റ് ചെയ്യുന്നു — ഏകമതം ആത്മവിശ്വാസം വെളിപ്പെടുത്തുന്നു.
മൾട്ടി-LLM വിശകലനം →AI തീരുമാന ട്രേസിംഗ്. AI ഏജന്റുകൾ എന്തുകൊണ്ട് തീരുമാനിക്കുന്നു എന്നത് പിടിച്ചെടുക്കുക — EU AI നിയമത്തിന്റെ അനുസരണത്തിനായി ഘടനാപരമായ ഓഡിറ്റ് പാതകൾ.
കൂടുതൽ അറിയുക →AI ചർച്ച സിമുലേഷനുകൾ. 9 AI വ്യക്തിത്വങ്ങൾ ഓരോ കോണിൽ നിന്നും ഏതെങ്കിലും വിഷയത്തിൽ വാദിക്കുന്നു — മിനിറ്റുകൾക്കുള്ളിൽ സിന്തറ്റിക് ഫോകസ് ഗ്രൂപ്പുകൾ.
AI സിമുലേഷനുകൾ →AI ഏജന്റ്ട്രി ഓരോ AI സ്ക്രീനിംഗ്, റാങ്കിംഗ് തീരുമാനത്തിനും ഒരു ഘടനാപരമായ തീരുമാനത്തിന്റെ പാത സൃഷ്ടിക്കുന്നു — ഏത് മാനദണ്ഡങ്ങൾ പ്രയോഗിച്ചുവെന്ന് രേഖപ്പെടുത്തുന്നു, സ്ഥാനാർത്ഥികളെ എങ്ങനെ ഭാരവഹിച്ചുവെന്ന്, ഫലത്തെ സ്വാധീനിച്ച ഘടകങ്ങൾ, ആത്മവിശ്വാസത്തിന്റെ നില. ഈ രേഖകൾ AI നിയമന തീരുമാനങ്ങൾ നിയമപരമായ, ജോലി സംബന്ധമായ മാനദണ്ഡങ്ങൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണെന്ന് തെളിയിക്കാൻ നിയമ ടീമുകൾക്ക് ആവശ്യമായതാണു.
അതെ. AI ഏജന്റ്ട്രിയുടെ മാതൃക കണ്ടെത്തൽ സാമ്പത്തിക വിശ്വാസ സ്കോറിംഗ് AI നിയമന തീരുമാനങ്ങളുടെ ആയിരക്കണക്കിന് മാതൃകകളെ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. ഇത് ജനസംഖ്യാ ഗ്രൂപ്പുകൾക്കിടയിൽ സ്ക്രീനിംഗ് നിരക്കുകൾ, റാങ്കിംഗ് വിതരണങ്ങൾ, മുന്നേറ്റ ശുപാർശകളിൽ വ്യത്യാസങ്ങൾ ഉയർത്തുന്നു — നിയമപരമായ പ്രശ്നമാകുന്നതിന് മുമ്പ് പ്രത്യാഘാതം കണ്ടെത്തുന്നു.
AI ഏജന്റ്ട്രി AI സ്ക്രീനിംഗ്, റാങ്കിംഗ് ഫലങ്ങൾ സ്ഥാനാർത്ഥി ജനസംഖ്യകളുടെ ഇടയിൽ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നു, വ്യത്യസ്ത പ്രത്യാഘാതം മാതൃകകൾ കണ്ടെത്താൻ സാമ്പത്തിക വിശ്വാസ സ്കോറിംഗ് പ്രയോഗിക്കുന്നു. ഗ്രൂപ്പുകൾക്കിടയിൽ AI സ്ക്രീനിംഗ് നിരക്കുകൾ വളരെ വ്യത്യസ്തമായാൽ, സിസ്റ്റം ഇത് സാമ്പത്തിക തെളിവുകളോടെ ഉയർത്തുന്നു — HR ടീമുകൾക്ക് നിയമപരമായ നടപടികൾക്ക് മുമ്പ് അന്വേഷിച്ച് ശരിയാക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
AI ഏജന്റ്ട്രി NYC ലോക്കൽ നിയമം 144 (AI നിയമന ഓഡിറ്റ് ആവശ്യങ്ങൾ), EEOC മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ, EU AI നിയമം, ഇലിനോയിസ് AI വീഡിയോ അഭിമുഖ നിയമം രേഖകൾ, പൊതുവായ ടൈറ്റിൽ VII പ്രത്യാഘാതം വിശകലന ബാധ്യതകൾ എന്നിവയുമായി അനുസരണത്തിന് പിന്തുണ നൽകുന്ന തീരുമാനത്തിന്റെ പാതയുടെ അടിസ്ഥാനസൗകര്യം നൽകുന്നു.
AI ഏജന്റ്ട്രി നിങ്ങളുടെ നിലവിലുള്ള ATS (ഗ്രീൻഹൗസ്, ലെവർ, വർക്ക്ഡേ, iCIMS) AI സ്ക്രീനിംഗ് ഉപകരണങ്ങളോടൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഇത് ലാംഗ്ചെയിൻ, n8n, കസ്റ്റം AI ഏജന്റ് പൈപ്പ്ലൈൻ എന്നിവയുമായി 10ms ലാറ്റൻസി ഓവർഹെഡ് കുറഞ്ഞ ഒരു ലഘുവായ SDK വഴി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ നിലവിലുള്ള നിയമന പ്രവാഹത്തെ തടസ്സപ്പെടുത്താതെ തീരുമാനത്തിന്റെ പാതകൾ പിടിച്ചെടുക്കുന്നു. HRIS, അനുസരണ റിപ്പോർട്ടിംഗ് ഉപകരണങ്ങളുമായി സംയോജിപ്പിക്കാൻ CSV അല്ലെങ്കിൽ JSON വഴി ഡാറ്റ എക്സ്പോർട്ട് ചെയ്യുക.
നിങ്ങളുടെ അടുത്ത ഓഡിറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ നിയമ വെല്ലുവിളിക്കുമുമ്പ് AI നിയമന തീരുമാനങ്ങൾ പിന്തുടരാൻ ആരംഭിക്കുക.