А вы знали, что ваше резюме, которое вы отправляете в качестве отклика на вакансию, на самом деле оценивается компьютером, а не человеком? Бывает, что на первом этапе отбора работодатель просит кандидатов поиграть в простенькие онлайн-игры, не выходя из дома: быстро подсчитать количество точек на двух прямоугольниках, сопоставить эмоции с выражением лица и другие элементарные задания. Ни один живой человек не принимает участия в первичном отборе, личные качества соискателя оценивает программа на базе искусственного интеллекта — и либо одобряет кандидата, либо отсеивает.
Можно задаваться вопросом — разве это справедливо, что компьютер принимает столь важные решения и может забраковать резюме? Но таковы реалии нового рекрутинга. На самом деле HR-менеджеры уже целое десятилетие используют программы на базе ИИ, ведь это удобный инструмент, дающий быстрые результаты в процессе поиска персонала. Крупнейшие компании, такие как McDonald's, банк JP Morgan, бухгалтерская фирма PWC или Kraft Heinz, используют такое ПО в процессе найма.
Благодаря вышеупомянутым онлайн-играм можно без участия человека оценить некоторые аспекты личности и интеллекта соискателя (умственные и эмоциональные характеристики): готовность рисковать, скорость реакции и не только. Программа анализирует ответы на вопросы и делает выводы. Если соискатель успешно прошел первый этап отбора, дальше следует собеседование с живым рекрутером.
Менеджеры по персоналу считают целесообразным использование IT-решений, ведь эти инструменты позволяют обработать намного больше откликов на вакансию и быстрее отыскать наиболее подходящих кандидатов. Соискатели хотят найти хорошую работу, а работодатели — нанять хорошего человека, ни одной из сторон не хочется упускать возможности, а подобные программные продукты — это как Tinder на рынке труда, на пользу всем.
Еще бывают такие программы для подбора персонала, когда кандидаты отвечают на вопросы, сидя перед ноутбуком, и ведется видеозапись. Затем звук преобразуется в текст, и алгоритм искусственного интеллекта анализирует ответы кандидата по ключевым словам. Учитываются даже мелкие детали, вроде, какое местоимение использует соискатель, говоря о командной работе — «я» или «мы». Затем система может отклонить кандидатов (и человек даже не будет перепроверять), или допустить к следующему этапу — видеоинтервью с реальным рекрутером. И по такому алгоритму отбираются миллионы заявок ежегодно. Планируется, что к 2029 году интеллектуальные программы заменят 16% рекрутеров. Потому что робот более беспристрастен, чем интервьюер-человек, а значит, может справедливо оценить кандидатов. Программам несвойственна предвзятость.
Разработчики программ для рекрутеров утверждают, что использование их продуктов — это лучше, чем просто читать резюме соискателя. Ведь из документа можно только узнать информацию о навыках и опыте работы кандидата. Но если верить многочисленным исследованиям и здравому смыслу, для успешной работы личные качества сотрудника важнее.
Неужели программы для автоматизированного отсева соискателей настолько хороши? Рекрутеры интернет-гиганта Amazon так не считают. В 2018 году компания отказалась от использования ИИ-системы, потому что было замечено, что к соискателям-женщинам программа относится предвзято, отдавая предпочтение кандидатам-мужчинам, потому что в их резюме чаще встречается информация об опыте работы в технических отраслях.
Другие специалисты по подбору персонала также считают, что системы искусственного интеллекта все еще несовершенны. Ведь первая задача при отборе кандидатов — правильно проанализировать то, что они сказали или написали. Но люди могут говорить с акцентом, использовать незнакомые или необычные слова, фразы, голосовые ассистенты Google, Amazon или Apple по-прежнему не понимают сложную речь.
Даже если система искусственного интеллекта сможет точно расшифровать сказанное, возникает другая более сложная задача — понять смысл слов. Системы ИИ неспособны понять семантику, контекст и разные тонкости, а вот человек без проблем догадается, о чем идет речь.
Поэтому использование ИИ в рекрутинге имеет не только преимущества. Ведь машинное обучение работает по одному базовому сценарию — изучается куча данных, и находятся закономерности и сходства.
Таким образом, при подборе персонала вы получаете данные, которые основаны на информации об успешных кандидатах в прошлом. Какие раньше подбирались топ-менеджеры, какие маркетологи считались самыми лучшими? На основании этих данных алгоритмы рекрутинга будут подбирать следующих людей. И есть риск, что определенные категории людей останутся незамеченными.
Впрочем, есть и безрисковые способы использования рекрутинговых программ. Например, подобные системы могут написать привлекательное и простое для понимания объявление о приеме на работу. Во Всемирном банке, в Dropbox, Spotify, Tesco используют программное обеспечение именно для указанных целей.
Еще системы могут прочесывать интернет, чтобы отыскать лучших потенциальных кандидатов на работу. Действительно, зачем ждать, пока люди откликнутся на вакансию, если можно первыми поискать наиболее подходящих специалистов и сделать им предложение о работе.
