وكلاء الذكاء الاصطناعي لتسريع التوظيف وتقليل العمليات اليدوية.
ملخص: تُسرِّع الوكلاء الافتراضيون المدعومون بالذكاء الاصطناعي عملية التوظيف، ويقلّلون وقت المسؤولين عن التوظيف ويخفضون العمليات اليدوية عبر عمليات التوظيف. يقومون بتقصير دورة التوظيف، وتحسين تفاعل المرشحين، وإتاحة المجال للمسؤولين للتركيز على العمل ذي القيمة العالية. بالنسبة لفرق التوظيف التي تتعامل مع وظائف ذات حجم كبير، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوفر ساعات لكل وظيفة ويقلل تكاليف التوظيف. علاوة على ذلك، يدعم الذكاء الاصطناعي اتخاذ قرارات مبنية على البيانات تحسّن نتائج التوظيف وإنتاجية المسؤولين عن التوظيف.
مربع البيانات: إحصاءات العنوان — 35% من المؤسسات تستخدم بالفعل الذكاء الاصطناعي الوكِلي و44% تخطط للتبني؛ تقليل يصل إلى 30% في زمن التوظيف؛ وفورات في الفرز والجدولة تصل إلى 23 ساعة لكل توظيف؛ يمكن لمشروعات الذكاء الاصطناعي الوكِلي تسريع العمليات بنسبة 30–50% (دراسة BCG/MIT; تقارير حالات).
تركز وكلاء الذكاء الاصطناعي للتوظيف على المهام المتكررة وعلى دعم اتخاذ القرار السريع. أولاً، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي تحليل موجز الوظيفة، ومطابقة المرشحين، وجدولة المقابلات، وصياغة رسائل التواصل. بعد ذلك، تندمج هذه الوكلاء مع أنظمة تتبع المتقدمين (ATS) وأنظمة إدارة علاقات المرشحين (CRM) حتى يرى فريق التوظيف التحديثات في الوقت الحقيقي. هذا يقلل العمليات اليدوية ويقلل الوقت المنقضي في الأعمال منخفضة القيمة. ثالثاً، تستفيد شركات التوظيف لأن إجراءات التعيين تتم بشكل أسرع وتتوسع قدرة المسؤولين عن التوظيف. على سبيل المثال، يتزايد تبنّي الذكاء الاصطناعي الوكِلي: وجدت دراسة حديثة أن 35% من المؤسسات تعمل بالفعل بالذكاء الاصطناعي الوكِلي مع 44% تخطط للنشر قريبًا (BCG). كما تُبلغ مشاريع التوظيف بالذكاء الاصطناعي عن تقليل يصل إلى 30% في زمن دورة التوظيف وتوفير تكاليف قابلة للقياس لكل عملية توظيف (مجموعة دراسات حالة).
تشمل الفوائد العملية تقليل وقت الفرز وانخفاض معدلات انسحاب المرشحين. بالنسبة للتوظيف عالي الحجم، تمتلك أنظمة الذكاء الاصطناعي القدرة على فرز آلاف السير الذاتية في دقائق، مما يتيح للمسؤول اختيار أفضل المرشحين للتحقق منهم. الأدوات التي تجمع بين استخبارات المواهب والأتمتة تحسّن صحة خط المواهب، وتساعد فرق التوظيف على الحفاظ على مجمعات مواهب مستمرة. ومع ذلك، يجب على الشركات موازنة السرعة مع الحوكمة. يمكن للذكاء الاصطناعي الوكِلي تسريع العمليات بنسبة 30–50%، لكنه يحتاج إشرافًا بشريًا لتجنّب الأخطاء والتحيّز. بالنسبة لشركات التوظيف التي تفكر في التوظيف بالذكاء الاصطناعي، من الضروري وجود خطة واضحة لحماية عدالة المرشحين وقياس إنتاجية المسؤولين عن التوظيف. للقراء الذين يرغبون في رؤية كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة سير عمل البريد الإلكتروني التشغيلي المعقد الذي يمس التوظيف والموارد البشرية، راجع إرشادنا حول توسيع العمليات باستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي (كيفية توسيع العمليات اللوجستية باستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي).
كيف يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي بأتمتة فرز السير الذاتية لمساعدة المسؤولين عن التوظيف والفرق.
يتولى وكيل الذكاء الاصطناعي تحليل السير الذاتية، والمطابقة، والترتيب، وإنشاء قوائم قصيرة. أولاً، يستخرج بيانات مُهيكلة من السير الذاتية غير المُهيكلة. ثم يقارن المهارات والخبرة والشهادات بموجز الوظيفة. بعد ذلك، يرتّب المرشحين وينشئ قائمة قصيرة بالسير الذاتية للمسؤول عن التوظيف. هذه القائمة المختصرة تضم مرشحين مؤهلين على نطاق واسع وتقلل من الغربلة اليدوية. عمليًا، يمكن لفرز الذكاء الاصطناعي معالجة آلاف السير الذاتية في دقائق، مما يزيد من إنتاجية المسؤولين ويقلل وقت الفرز.
سير العمل للفرز بسيط. يقوم المتقدم بتحميل سيرته الذاتية إلى نظام تتبع المتقدمين (ATS). يحلل وكيل الذكاء الاصطناعي السيرة الذاتية، ويطبّع حقولًا مثل المسميات الوظيفية والتواريخ، ويطابق المهارات بتصنيفات محددة. بعد ذلك، يشغّل خوارزميات المطابقة ويمنح درجة صلة. يراجع المسؤولون بعد ذلك القائمة المصنفة ويصدرون القرارات النهائية. تشمل مؤشرات الأداء المقترحة زمن الوصول إلى القائمة المختصرة، ومعدلات الإيجابيات الكاذبة، ومعدلات السلبيات الكاذبة، وجودة التوظيف. هذه المقاييس تُظهِر ما إذا كان فرز الذكاء الاصطناعي يُحسّن نتائج التوظيف مع مرور الوقت.
هناك مزايا وعيوب واضحة. من الإيجابيات، يقلل فرز الذكاء الاصطناعي من العمليات اليدوية ويتعامل بثبات مع تدفقات عالية الحجم. من السلبيات، يجب تدقيق أنظمة الذكاء الاصطناعي بحثًا عن التحيز وانحراف البيانات. لأجل ذكاء اصطناعي أخلاقي، أدرج عتبات إشراف بشري واختبارات تحيّز دورية. أيضًا، تتبع ملاحظات المسؤولين حتى يتعلم النموذج من قرارات البشر. تساعد استخبارات المواهب المسؤولين على رؤية نقاط القوة أو الضعف في مجموعة المرشحين، وتساعد فرق التوظيف في تخطيط حملات التواصل لجلب مواهب متنوعة.
للتكامل، تأكد من أن وكيل الذكاء الاصطناعي يكتب بيانات نظيفة مرة أخرى إلى نظام ATS وإلى مسارات المرشحين. تحقق من تطابق الحقول والكمون أثناء اختبارات التكامل. راقب أيضًا اتجاهات الإيجابيات والسلبيات الكاذبة في الوقت الحقيقي لضبط منطق المطابقة. بالإضافة إلى ذلك، اجمع فرز الذكاء الاصطناعي مع خطوات مراجعة بشرية مختصرة بحيث يبقى حكم المسؤول الرئيسي مركزيًا في التوظيف الحاسم. إذا رغبت فرقكم بمثال عملي على البريد الإلكتروني المدفوع بالذكاء الاصطناعي وتثبيت البيانات الذي يدعم العمليات والتواصل في التوظيف، اعرف المزيد عن أتمتة المراسلات اللوجستية (المراسلات اللوجستية المؤتمتة).
Drowning in emails? Here’s your way out
Save hours every day as AI Agents label and draft emails directly in Outlook or Gmail, giving your team more time to focus on high-value work.
المُوظِّف الآلي ومُجري المقابلات بالذكاء الاصطناعي: الذكاء المحادثي ووكلاء الصوت الذين يحسّنون تفاعل المرشحين.
تحسّن روبوتات التوظيف المحادثية وأنظمة المقابلات بالذكاء الاصطناعي تفاعل المرشحين من خلال تقديم ردود فورية على مدار الساعة. يتولى الذكاء المحادثي الرد على أسئلة المرشحين، ودعوة المتقدمين للفحص الأولي، وإدارة جدولة المقابلات. تُجري وكلاء الصوت مقابلات هاتفية بسيطة وتلتقط ردود المرشحين للمراجعة لاحقًا. معًا، تقلل تدفقات المحادثة والتفاعلات الصوتية من معدلات الانسحاب وتزيد من معدلات الاستجابة.
يمكن لمُوظّف الذكاء الاصطناعي إجراء جلسة سؤال وجواب أولية، والتحقق من المؤهلات الأساسية، وتسجيل الردود في نظام ATS. يمكن لمُجري المقابلات الآلي إجراء مقابلة منظمة من الجولة الأولى، باستخدام مؤشرات سلوكية ومقاييس تقييمية. تدعم هذه الأدوات المقابلات متعددة اللغات وتسمح للمرشحين باستخدام لغتهم الأم، مما يوسّع مجمعات المواهب المتاحة لصناعة التوظيف. تزود التحليلات من الصوت والنص — مثل أوقات الاستجابة، والمشاعر، وتكرار الكلمات المفتاحية — رؤى عن المواهب تساعد فرق التوظيف على تحسين معايير الاختيار ونتائج التوظيف.
هناك مزايا تحليلية واضحة. تساعد إشارات الكلام والنص في إظهار مؤشرات التوافق، وتخلق النصوص المحادثية سجلات يمكن تدقيقها. بالنسبة لتفاعل المرشحين، هذا قوي التأثير: الردود الفورية والخطوات التالية الواضحة تحسّن تصورات علامة صاحب العمل وتسرّع عملية التوظيف. ومع ذلك، الشفافية ضرورية. يجب إخبار المرشحين عندما يتعاملون مع مُجري مقابلة آلي أو وكلاء صوت بالذكاء الاصطناعي، ويجب أن يكون الحصول على الموافقة صريحًا. تتطلب ممارسة ذكاء اصطناعي أخلاقية أن يراجع المسؤولون البشريون ويصادقوا على درجات المقابلات الآلية قبل نقل المرشحين إلى مراحل توظيف حاسمة.
بالنسبة لشركات التوظيف التي تجري توظيفًا عالي الحجم، تحافظ روبوتات التوظيف على قدرة المسؤولين وتضمن تجارب مرشحين متسقة. دمج مخرجات الذكاء المحادثي ومُجري المقابلات الآلي في نظام ATS يتيح لفرق التوظيف رؤية سجل مرشح موحّد. للحصول على أفكار حول كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة صياغة الرسائل والردود المنظمة عبر الأنظمة التشغيلية، فكر في كيفية أتمتة البريد الإلكتروني بالكامل لمساعدة الفرق التشغيلية على الاستجابة بشكل أسرع والحفاظ على السياق (أتمتة بريد ERP للوجستيات).
استخبارات المواهب والأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي: المصدر، التقييم والتكامل لسير عمل شامل.
تُضخم استخبارات المواهب عمليات الاستقطاب والتقييم والتكامل عبر سير عمل التوظيف. أولاً، تَبْندُج أدوات استخبارات المواهب المصادر العامة والخاصة لإبراز أفضل المرشحين. ثم تُقيّم الدرجات المدعومة بالذكاء الاصطناعي الملاءمة مقابل معايير الوظيفة وتتنبأ بالنجاح المحتمل في الدور. أخيرًا، يربط التكامل تلك الإشارات بنظم ATS وCRM وأنظمة التقارير حتى يتمكن فرق التوظيف من التصرف بسرعة. تقلل هذه المقاربة الشاملة من نقل المهام وتسّرّع التعيينات.
عمليًا، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي تعبئة حملات التواصل تلقائيًا والحفاظ على مجمعات المرشحين. يحسّن التسلسل الآلي للتواصل المقترن بالتتابع الذكي معدلات الاستجابة ويضمن تدفقًا ثابتًا إلى مجمعات المواهب. يجب أن يتضمّن التكامل مطابقة بيانات قوية حتى تظل سجلات المرشحين متسقة من المصدر حتى التعيين. تشمل الفحوصات الأساسية مطابقة الحقول بين أنظمة المصدر وATS، والتحقق من الكمون في التحديثات، والحفاظ على سجلات تدقيق للامتثال. تضمن خطوات التكامل هذه أن أنظمة استخبارات المواهب تغذي بيانات دقيقة إلى خط توظيف المرشحين.
تشغيليًا، تساعد استخبارات المواهب المسؤولين على إيجاد المواهب المناسبة بسرعة أكبر. على سبيل المثال، يمكن للترتيب التنبؤي إبراز أفضل المرشحين وبيان سبب ملاءمتهم. ثم يقضي مدراء التوظيف وقتهم على أنجح الملفات الشخصية فقط. أيضًا، يمكن للأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي إرسال دعوات جدولة المقابلات والتذكيرات والمتابعات وتسجيل ردود المرشحين. هذا يقلل المراسلات والتأخيرات ويقصر زمن التعيين.
من ناحية الحوكمة، نفذ قواعد التسليم حيث يصعّد وكيل الذكاء الاصطناعي إلى مسؤول بشري عند معابر محددة. التدقيق ضروري: احتفظ بسجلات قرارات يمكن تتبعها وأجرِ اختبارات تحيّز بشكل دوري. لربط النقاط بين التواصل الآلي والتأسيس التشغيلي، اطلع على كيفية أتمتة virtualworkforce.ai لدورات حياة البريد الإلكتروني كاملة بحيث تكون الردود مستندة إلى ERP وTMS وتاريخ الوثائق (المساعد الافتراضي للوجستيات).
Drowning in emails? Here’s your way out
Save hours every day as AI Agents label and draft emails directly in Outlook or Gmail, giving your team more time to focus on high-value work.
الذكاء الاصطناعي الوكِلي والذكاء الاصطناعي القابل للتخصيص لشركات التوظيف: موازنة إنتاجية المسؤولين والأخلاقيات والإشراف البشري.
يقدّم الذكاء الاصطناعي الوكِلي مزيدًا من الاستقلالية مقارنة بالأتمتة الأساسية. يمكنه اتخاذ إجراءات، والمتابعة، والتعلم من النتائج. بالنسبة لشركات التوظيف، يمكن للذكاء الاصطناعي الوكِلي إدارة حملات التواصل، وإدارة جدولة المقابلات، وتحديث حالات المرشحين. يتيح الذكاء الاصطناعي القابل للتخصيص للفرق ضبط النماذج للأدوار المتخصصة وللقطاعات التي تتطلب فهماً دقيقًا. تحسّن هذه القابلية إنتاجية المسؤولين وتساعد على توظيف المواهب المناسبة.
ومع ذلك، للذكاء الاصطناعي الوكِلي حدود. قد يخترع حقائق وقد يفتقر للحُكم الدقيق. يظل الإشراف البشري ضروريًا للقرارات الحاسمة في التوظيف. تحمي ضوابط الأخلاقيات المرشحين والأعمال. يجب أن تتضمن قائمة التحقق الحوكمية مجموعات بيانات تحقق، عتبات إدخال الإنسان في الحلقة، سجلات تدقيق، واختبارات تحيّز مجدولة. تقلل هذه البنود المخاطر وتحافظ على عدالة التوظيف.
تشمل ضوابط المخاطر أيضًا حماية البيانات والامتثال للقوانين الإقليمية. يجب على شركات التوظيف التأكد من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تحترم قواعد الخصوصية وتتيح للمرشحين تصحيح أو إزالة بياناتهم. استخدم مقاييس مثل إنتاجية المسؤول، ووقت الفرز، ونتائج التوظيف لقياس الأثر التجاري. اسأل المسؤولين عن التوظيف بانتظام عن ملاحظاتهم حتى تتعلم النماذج من التصحيحات البشرية. تحسّن تلك الحلقة عدد المرشحين لكل توظيف وترفع جودة التوظيف.
لشركات اختيار الأدوات، ضع في الاعتبار شفافية البائع والقابلية للتفسير. ابحث عن بائعي الذكاء الاصطناعي الرائدين الذين يوثقون بيانات التدريب ويقدّمون قواعد تصعيد واضحة. إذا احتجت مثالًا عمليًا حول كيف يأتمن الذكاء الاصطناعي المهام المعقدة للبريد الإلكتروني والبيانات مع الحفاظ على السيطرة داخل العمل، اطّلع على مقارنة الاستعانة بمصادر خارجية مقابل الذكاء الاصطناعي من البداية للنهاية للاتصالات اللوجستية (virtualworkforce.ai مقابل الاستعانة التقليدية بمصادر خارجية). أخيرًا، ضمن مراجعات حوكمة دورية وخطة لتطوير النماذج مع تعلم وكلاء التوظيف من بيانات جديدة. تحافظ هذه المنهجية على تركيز قدرة المسؤولين على المقابلات وبناء العلاقات بدلاً من المهام الروتينية.
خارطة طريق التنفيذ لدمج وكلاء الذكاء الاصطناعي المصممين لاكتساب وإدارة المواهب في عملية التوظيف.
المرحلة 1: التخطيط وتحديد الأولويات لحالات الاستخدام. أولاً، حدد سير العمل ذي القيمة العالية مثل فرز المرشحين، وجدولة المقابلات، وحملات التواصل. بعد ذلك، قرّر ما إذا كنت ستنشر وكيل ذكاء اصطناعي للأتمتة الجزئية أو تشغيل تجربة تجريبية مع مجموعات محددة من المسؤولين. عرّف معايير نجاح التجربة بما في ذلك زمن الوصول إلى القائمة المختصرة، ومعدلات تفاعل المرشحين، وسرعة التعيين.
المرحلة 2: اختيار البائع والتكامل. قيّم البائعين على أساس أمان البيانات، والقابلية للتفسير، وتكامل ATS. تأكد من أن البائع يدعم سجلات التدقيق ولديه مسارات تصعيد موثقة. أثناء التكامل، طابق الحقول بين نظام الذكاء الاصطناعي وATS. اختبر الكمون وتدفقات البيانات. كذلك تحقق من أن جدولة المقابلات تتزامن مع الجداول وأن النصوص تكتب مرة أخرى إلى سجلات المرشحين. بالنسبة للفرق التي تتعامل مع تنسيق بريد إلكتروني كثيف للتنسيق أثناء التوظيف، فإن أتمتة تدفقات صندوق الوارد بمصادر بيانات مؤسسية تقلل الأخطاء وتسرّع الردود؛ شاهد الإرشاد حول أتمتة المراسلات اللوجستية المعتمدة على صياغة بالذكاء الاصطناعي (المراسلات اللوجستية المؤتمتة).
المرحلة 3: التجربة والتدريب. شغّل تجربة صغيرة، ثم جمّع ملاحظات المسؤولين وقيّم مؤشرات الأداء.درّب المسؤولين على كيفية مساعدة الذكاء الاصطناعي وأين يجب التدخّل. حدد عتبات إدخال الإنسان في الحلقة للوظائف الحرجة واتفق على قواعد التسليم مع مدراء التوظيف. من الأخطاء الشائعة نقص البيانات وعدم وضوح الحوكمة وتخطي تدريب المسؤولين. تجنّب ذلك عبر وجود قائمة تحقق قصيرة: تحديد أصحاب المصلحة، وتأكيد جاهزية البيانات، وتعيين مؤشرات الأداء، والتخطيط لإدارة التغيير.
المرحلة 4: التوسع والتحسين المستمر. وسّع استخدام الوكلاء عبر الأدوار بمجرد تحقيق أهداف التجربة. حافظ على اختبارات التحيّز، حدّث النماذج بملاحظات المسؤولين، وراقب الأثر التجاري. استخدم قالبًا لمعايير نجاح التجربة: الأدوار المختارة، الزمن الأساسي للوصول إلى القائمة المختصرة، الهدف المرغوب، حجم العينة، وتواتر المراجعة. تساعد هذه النهج المرحلية شركات التوظيف على اعتماد أتمتة التوظيف بالذكاء الاصطناعي بأمان وفعالية. بالنسبة للفرق الفضولية بشأن العائد على الاستثمار في العمليات والتوظيف، يتضمن موقعنا دراسات حول توسيع العمليات دون التوظيف وأفضل الأدوات للاتصالات اللوجستية التي توضح مبادئ مماثلة لأتمتة التوظيف (كيفية توسيع العمليات دون توظيف).
الأسئلة المتكررة
ما هو الوكيل الافتراضي للذكاء الاصطناعي في التوظيف؟
الوكيل الافتراضي للذكاء الاصطناعي هو نظام برمجي يؤتمت أجزاء من عملية التوظيف، مثل فرز المرشحين، والتواصل، والجدولة. يعمل مع نظام ATS وأنظمة أخرى لإنشاء بيانات مُهيكلة ولتقليل المهام المتكررة للمسؤولين عن التوظيف.
كم من الوقت يمكن أن يوفره وكلاء الذكاء الاصطناعي لكل عملية توظيف؟
تختلف المقاييس حسب حالة الاستخدام، لكن التقارير تُظهر وفورات نموذجية تصل إلى 23 ساعة لكل توظيف في الفرز والجدولة في سيناريوهات ذات حجم عالٍ. تتحول هذه الوفورات إلى توظيفات أسرع وتكلفة أقل لكل توظيف.
هل المحاورون الآليون دقيقون للفحوصات الأولية؟
يمكن أن يتولى المحاورون الآليون بموثوقية إدارة الفحوصات الأولى المهيكلة والتقاط ردود متسقة. ومع ذلك، ينبغي على المسؤولين البشريين التحقق من النتائج للحكم الدقيق وللتحقق في حالات التوظيف الحاسمة.
كيف يندمج وكلاء الذكاء الاصطناعي مع أنظمة ATS؟
يتطلب التكامل مطابقة الحقول، وصلات API، واختبارات للكمون وجودة البيانات. يزوّد البائعون الجيدون الوثائق وسجلات التدقيق حتى يتمكن فريق التوظيف من تتبع بيانات المرشحين من البداية للنهاية.
هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المسؤولين عن التوظيف؟
لا. يساعد الذكاء الاصطناعي شركات التوظيف من خلال أتمتة المهام المتكررة وتسليط الضوء على أفضل المرشحين بسرعة. يظل دور المسؤولين ضروريًا للمقابلات وبناء العلاقات والقرارات النهائية.
كيف ندير التحيّز والعدالة باستخدام الذكاء الاصطناعي؟
نفّذ قائمة حوكمة تتضمن مجموعات بيانات تحقق، وعتبات إدخال الإنسان في الحلقة، واختبارات تحيّز دورية. احتفظ بسجلات تدقيق واسمح للمرشحين بطلب تصحيح بياناتهم.
ما مؤشرات الأداء التي يجب تتبعها أثناء تجربة الذكاء الاصطناعي؟
تتبع زمن الوصول إلى القائمة المختصرة، وتفاعل المرشحين، وسرعة التعيين، ومعدلات الإيجابيات/السلبيات الكاذبة في الفرز. كما تتبع ملاحظات المسؤولين والأثر التجاري على نتائج التوظيف.
هل يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع تفاعلات المرشحين متعددة اللغات؟
نعم. يمكن للذكاء المحادثي ووكلاء الصوت دعم التفاعلات متعددة اللغات، مما يساعد على توسيع مجمعات المواهب وزيادة تفاعل المرشحين. يجب دائمًا الإفصاح عندما يتفاعل المرشحون مع الذكاء الاصطناعي والحصول على موافقتهم.
كيف نختار بين الذكاء الاصطناعي الوكِلي والأتمتة القائمة على القواعد؟
استخدم الأتمتة القائمة على القواعد للمهام المتوقعة، والذكاء الاصطناعي الوكِلي لسير العمل التي تحتاج استقلالية وتعلّم. تأكد من أن الذكاء الاصطناعي الوكِلي يمتلك مسارات تصعيد واضحة وأن فريق التوظيف يحتفظ بالتحكم.
كيف نبدأ مع وكلاء الذكاء الاصطناعي لفريق التوظيف؟
ابدأ بتجربة مركزة على حالة استخدام ذات تأثير عالي، وضع معايير نجاح واضحة، اختر بائعًا يتمتع بتكامل قوي وحوكمة، ودرّب مسؤوليك. ثم وسّع النطاق بمجرد أن تظهر المقاييس تحسنًا في إنتاجية المسؤولين ونتائج التوظيف.
Ready to revolutionize your workplace?
Achieve more with your existing team with Virtual Workforce.