Искусственный интеллект vs рекрутинг: кто кого

Отрасль HR уже находится под влиянием цифровой трансформации – бизнес-аналитика, искусственный интеллект и другие передовые подходы и технологии проникли в рекрутинг и развитие персонала. Свою точку зрения на то, что ожидает сферу подбора персонала в ближайшем будущем рассказывает Станислав Воронин, руководитель направления внедрений систем бизнес-аналитики Департамента бизнес-решений ГК Softline.

Ожидается, что наиболее широкое применение эти подходы найдут в рамках проектов по поиску и найму рядовых сотрудников, доля которых в крупных компаниях составляет примерно 80% от всего персонала.

Первый подобный опыт у российских компаний уже есть. Внедрение ИИ сделает процесс поиска более технологичным и исключит из него человеческий фактор. Профиль конкретной вакансии будет оцифрован, в нее будут загружаться размеченные данные – массив информации на основе оценочных параметров. Для исходных данных аналитик может использовать как резюме текущих сотрудников, так и из открытых источников. Процесс разметки данных не требует описания. Все резюме условно имеют метку: подходит человек на эту должность или нет.

Метод экспертных оценок исключает из HR-процессов человеческий фактор и снижает субъективизм. Алгоритмы не пропустят по невнимательности конкретное резюме и не отсеют сразу большое количество соискателей по каким-то своим причинам. Это расширит «воронку кандидатов», что важно для массового подбора.

Как это работает? Скажем, при поиске на вакансию менеджера по продажам в крупную торговую в модель загружаются резюме эффективных сотрудников. Система проанализирует их, сформулирует ряд критериев эффективных продавцов, а затем выдаст примерно соответствующие критериям эффективности резюме из баз данных топовых «работных» сайтов.

Данные можно будет обогатить, подтянув в модель профили соискателей из популярных соцсетей. Это даст дополнительную информацию, которая важна с точки зрения поиска и последующей адаптации сотрудника в компании. Например, для продавца такими данными могут стать уровень социальной активности, наличие увлечений, число социальных связей и другие. Очевидно, что человек с большим числом контактов и интересным хобби имеет больше шансов быть интересным для окружающих, и обладает более развитым эмоциональным интеллектом, что крайне важно для продавца.

Читайте также: Почему вам нужен опыт в digital-найме

Откалиброванная модель в один клик просмотрит и найдет тысячи резюме по заданным параметрам; рекрутеру на создание аналогичной выборки соискателей потребуется несравненно больше времени. Вместе с тем, рекрутер будет контролировать работу системы и в некоторой степени «коучить» ее – он будет смотреть отобранные резюме и отсеивать неподходящие. Модель будет самообучаться на примере отвергнутых резюме и постепенно улучшать качество поиска.

Для поиска и отбора единичных должностей нецелесообразно рассчитывать математическую модель. Создание и настройка займет времени больше, чем ручной подбор, а редкость запроса не даст необходимого количества данных.

После первичного отбора взаимодействие с подходящими кандидатами будет организовано с помощью чат-бота, предварительно «обученного» на реальных сценариях разговоров HR-специалистов с кандидатами. Иногда чат-бот общается настолько хорошо, что кандидат не понимает, что общается с искусственным интеллектом.

Бот поговорит с кандидатами: расскажет о вакансии, ответит на типичные вопросы, назначит встречу. Далее система проведет проверку компетенций и психологическое тестирование на соответствие корпоративным ценностям: разошлет задания, проанализирует ответы. По результатам, кандидат получит приглашение на следующий этап или отказ.

Все эти подходы и технологии нужны для того, чтобы отфильтровать неподходящих кандидатов. Попытки соискателя обмануть систему ни к чему не приведут. Если резюме написать неинформативно, то его проигнорирует и HR, и система. Если человек приписал себе заслуги – это в любом случае выяснится на этапе собеседования.

Документооборот – та часть HR-функции, которая тоже со временем будет автоматизирована практически на всех этапах, от оформления нового сотрудника в компанию до выдачи разнообразных справок и копий документов, которые нужны, скажем, для предоставления в банк.

Смотрите также: «Битва умов» стала источником бизнес-идей для компании «Северсталь»

Один небольшой IT-стартап некоторое время работал под управлением искусственного интеллекта. «Цифровой босс» индивидуально оценивал занятость и продуктивность сотрудников в зависимости от массы параметров – начиная от роли в проекте и заканчивая продуктивностью в конкретные дни недели и в конкретное время рабочего дня. Искусственный интеллект так четко ставил задачи и распределял их, что команда показала результаты по проекту выше обычных, но по завершению эксперимента почти единогласно отметила «бездушность» такого руководителя.

Этот кейс подводит к основному вопросу использования ИИ в HR: сможет ли ИИ не только взять на себя весь спектр HR-работы, но и заменить руководителей, в том числе принимать решения об увольнении? Скорее всего, этого не позволят сделать сами компании, которые уже эксплуатируют или будут эксплуатировать ИИ в HR: компании нацелены на поиск подходящих людей, а не на набор и последующее увольнение. Иискусственный интеллект в руках HR-службы будет мощным инструментом, но не заменит институт управления людьми. Вместе с тем, ИИ уберет рутину и сэкономит время для разработки и реализации программ по мотивации, адаптации и обучению сотрудников. Однако HR-специалисты должны быть готовы к наступлению эры ИИ в рекрутинге и понимать, как может быть «оцифрована» та или иная часть их работы для последующей автоматизации.

Фото Pixabay

При использовании материала гиперссылка на соответствующую страницу портала HR-tv.ru обязательна