Может ли искусственный интеллект выявлять «скрытые таланты» и давать более точную оценку профессиональных и личностных качеств кандидата? И что для этого нужно — рассмотрим в этой статье.
Искусственный интеллект стремительно входит в нашу жизнь, облегчая работу представителям множества профессий. HR-специалисты также в числе тех, кому использование ИИ позволяет существенно оптимизировать свою работу, снизить рутинность и даже повысить её эффективность.
Однако то, что ИИ предоставляет новые возможности, ещё не значит, что люди готовы ими воспользоваться. Нередко технические новшества встречаются с недопониманием и даже предрассудками. Такие значительные инновации, как искусственный интеллект, неизбежно вызывают целый спектр реакций, от восторженного энтузиазма до буквально первобытного страха и даже психологических проблем.
Однако к вопросу внедрения ИИ в HR-процессы в целом отношение более уравновешенное. Не так давно портал Pew Research Center опубликовал большое исследование отношения HR-специалистов и рядовых сотрудников компаний к применению ИИ в работе с персоналом. Две трети опрошенных (62%) согласны с тем, что искусственный интеллект в ближайшие 20 лет должен оказать значительное влияние на подход к работе с персоналом. Однако, как ни странно, меньше трети опрошенных (28%) считают, что это может коснуться их лично.
При этом значительно большая часть опрошенных (47% против 15%) высказалась за то, что искусственный интеллект поможет проводить более справедливую оценку резюме кандидатов на вакансии и устранять предрассудки в части этнических и социальных стереотипов. Однако участники исследования в большей части настороженно относятся к использованию AI при найме и оценке работников.
В России, к сожалению, пока подобных больших исследований не публиковалось. Тем не менее, есть довольно позитивные данные об отношении работников и работодателей к перспективе внедрения ИИ в рабочие процессы. Так результаты опроса «Русской школы управления», опубликованные РБК, показали, что бизнес в целом открыт к новым технологиям. Большинство управленцев (78%) относятся положительно к тому, что их сотрудники используют инструменты ИИ в своей работе.
Что касается конкретно сферы HR, то в 2024 году сервис по поиску и предложению рабочих мест «Зарплата.ру» опубликовал данные исследования, согласно которым три из четырёх соискателей (75%) не против того, чтобы при приёме на работу нужно было проходить собеседование с ИИ. В пользу полной автоматизации процесса высказались лишь 15% россиян. Большинство всё же считает, что окончательное решение о приёме на работу должно оставаться за человеком.
В упомянутом выше большом исследовании именно в отношении того, может ли ИИ помочь вынесению более взвешенной оценки профессиональных и личностных качеств кандидатов на вакансии. Хотя большинство высказалось за то, что профессиональные качества робот будет оценивать более объективно, в отношении того, сможет ли ИИ правильно оценить личностные качества и выявить «потенциальные таланты», среди участников опроса оказалось заметно больше скептиков.
Впрочем, среди самих HR-специалистов таких скептиков меньше.По открытым данным примерно 24% российских компаний уже используют инструменты ИИ при поиске и подборе персонала. Четверть — это пока немного, но уже существенно.
Три основных области применения ИИ в HR:
Автоматизация размещения вакансий
Первичный скрининг кандидатов
Автоматизированная коммуникация
Первая и третья области подразумевают использование дополнительных или «внешних» технических решений, в то время как вторую можно назвать сугубо «внутренней кухней». Именно о ней мы поговорим далее.
Поскольку большая часть отечественных соискателей работы, вроде бы, не против иметь дело с роботами, использование ИИ выглядит более чем оправданным средством. Но если проведение интервью с кандидатом в голосовом чате AI-рекрутером пока маловероятно, то первичный скрининг резюме уже вполне нормальная практика. Однако у многих специалистов по работе с человеческими ресурсами возникает резонный вопрос:
Вот несколько советов о том, как работодатель может структурировать форму резюме, чтобы собирать нужные данные. Конечно же, системы искусственного интеллекта могут анализировать резюме кандидатов, составленные по разным шаблонам. Однако при таком анализе ИИ может не уловить некоторые нюансы, важные для вывления soft skills.
Поэтому есть резон предлагать кандидатам заполнять корпоративную форму, в структуру которой добавлены специальные поля, которые побуждают кандидата к раскрытию своих личностных черт — например, сообщить о личных проектах или волонтёрской активности.
К ним можно добавить разделы о нерабочем опыте, например, участие в хакатонах, курсы не по основной специальности, хобби. Это поможет ИИ выявить дополнительные навыки, характеризующие soft skills кандидата.
Для наиболее полной адаптации резюме к анализу искусственным интеллектом стоит тоит предусмотреть поля для метрик и результатов. Кандидаты часто пишут об обязанностях, но не о достижениях. Вопросы вроде “Как ваши действия повлияли на результат проекта?” помогут ИИ дать оценку эффективности применения кандидатом своих навыков.
Также, по возможности, следует позаботиться о введении в систему оценки ключевых слов, а в структуру заполняемой формы выпадающих списков с готовыми формулировками уровней владения навыками или привязкой к конкретным инструментам. Это облегчит ИИ категоризацию и сравнение кандидатов.
— Попросите кандидатов описать 2-3 ключевых проекта в формате:
«Задача → Мои действия → Измеримый результат».
Пример:
«Оптимизировал логистику склада (простои снизились на 25%) через внедрение RFID-меток; это был мой первый опыт использования данного метода».
Это поможет ИИ выявить навыки решения проблем и адаптивность, даже если опыт кандидата не связан напрямую с вакансией.
— Включите шкалу от 1 до 5 для оценки своих цифровых компетенций и умения делиться ими.
Пример вопроса:
«Оцените вашу способность обучать кого-либо новым технологиям (например, объяснили старшему члену семьи, как пользоваться GigaChat/станцией Алиса и т.п.».
ИИ сможет сопоставить самооценку с паттернами успешных сотрудников компании.
— Задайте вопросы вроде:
«Какое ваше хобби или личный проект помог развить навыки, полезные для работы?»
«Опишите ситуацию вне рабочей среды, где вы смогли проявить себя в качестве лидера».
Ответы в свободной форме (до 200 символов) позволят ИИ обнаружить скрытые таланты, например, менторские качества через организацию игрового сообщества.
— Попробуйте встроить мини-кейсы прямо в форму резюме. Например:
«Представьте, что нужно сократить бюджет отдела на 20% без увольнений. Какие 3 шага вы предложите?»
ИИ проанализирует ответы на предмет системного мышления и креативности, даже если у кандидата нет опыта в управлении финансами.
— Попросите указать ссылки на профили в профессиональных соцсетях, личные блоги или телеграм-каналы (с согласия кандидата).
Алгоритмы смогут проанализировать активность, например:
— Частоту комментариев в open-source проектах → степень участия;
— Обсуждения тем в профессиональных сообществах → экспертный уровень.
Этот последний пункт касается в основном IT-специалистов и представителей креативных профессий.
Вполне возможно, что все эти советы вам совсем не в новинку и многое вы уже реализовали в своей практике. Но если у вас есть ощущение, что к такой радикальной технореволюции вы не готовы, однако осознаёте, что вашим процессам поиска и подбора персонала требуется оптимизация — наши специалисты по массовому подбору и лидогенерации всегда готовы предложить индивидуальные решения, подходящие под специфику вашего бизнеса.
Недовольство работодателей услугами кадровых агентств часто возникает вследствие всего одной, но самой досадной ошибки — расскажем о ней в этой статье. Спикеры различных конференций HR или авторы статей на бизнес-порталах нередко отмечают, что среди работодателей встречается недопонимание в отношении лидогенерации и массового найма. Зачастую работодатели склонны считать, что лидогенерация — это просто «массовый подбор на […]
В этой статье — о значении корпоративной культуры при найме и удержании персонала, а также пример использования одного полезного инструмента онбординга. Традиция приветственных обращений руководителей компании или её подразделения к новым, только что принятым в штат сотрудникам, имеет, с одной стороны, очень давние корни, а с другой — является относительно новой практикой в работе с […]
Подбор сотрудников и их адаптация на новом рабочем месте («онбординг») — комплексная задача, в решении которой важно учесть ряд параметров. В этой статье мы предлагаем материал, который поможет вам расширить своё представление об этом процессе. Термин «онбординг» вошёл в отечественную практику работы с кадрами не так давно. По данным портала hh.ru этот термин, как официальное название процесса […]
Собеседование при приёме на работу — важная часть как точечного, так и массового подбора персонала. В этой статье мы попробуем сказать о важном в нетривиальной манере. Мы уже писали о том, что молодые люди из поколения так называемых «зумеров» (название придумано как ироничное противопоставление поколению «бумеров», то есть детей бэби-бума 50-х годов прошлого века) заметно отличаются от […]
Демографические проблемы в сфере подбора персонала обсуждаются не только в отечественной блогосфере. В этой статье — пересказ нескольких статей наших китайских коллег. Принято считать, что западная и восточная культуры являются чуть ли не антиподами друг друга. Запад олицетворяет индивидуализм, прагматизм и стремление к материальному успеху, тогда как Восток ассоциируется с коллективизмом, духовностью и гармонией с […]
Ожидания работодателей, предъявляющих к кандидатам высокие требования с обещанием высокого вознаграждения за максимум усилий, не отвечают ожиданиям кандидатов. В этой статье рассмотрим варианты решения этой проблемы. Помимо объективных причин, связанных с демографией, миграцией и др., подбор линейного персонала в наше время осложняется ещё одним фактором, который можно назвать субъективным. Многие исследования показывают: острый дефицит кадров […]
