HR 2.0: как искусственный интеллект нанимает быстрее, чем рекрутер

Мы много говорим об искусственном интеллекте в повседневной и профессиональной жизни. Мы уже смирились и привыкли, что многие маркетинговые и креативные задачи нейросети берут на себя. Но думали ли мы, что AI уже стал частью взаимодействия с сотрудниками и привлечением новых работников? Давайте разберемся, как ИИ участвует в HR-задачах.

Сегодня AI-технологии не только помогают быстрее находить идеальных сотрудников, но и работать над отношениями внутри коллектива. Например, прогнозировать риск оттока штата, оценивать soft-скиллы и улучшать коммуникации внутри компании.

Поиск и подбор сотрудников

ИИ-технологии используют для сокращения времени найма сотрудника на открытые вакансии. С помощью искусственного интеллекта HR-департаменты оптимизируют временные затраты и, как следствие, могут быстрее обрабатывать отклики на вакансии. 

1. Скрининг резюме: алгоритмы нейросетей могут просматривать сразу множество резюме, избавляя от необходимости тратить часы на прочтение CV вручную. Качественный промпт позволяет определить качества и опыт идеального кандидата на вакансию, а также учесть необходимые навыки для выполнения работы. На основании заданных параметров нейросеть анализирует резюме на соответствие искомым качествам по ключевым словам.
2. Сопоставление данных резюме с вакансией: помимо анализа резюме по заданному промпту, нейросети могут самостоятельно сравнивать резюме соискателей и описание вакансии, подбирая максимально релевантных кандидатов для собеседования.

Сегодня для HR-специалистов доступны специальные сервисы для подбора кандидатов с помощью AI, например: 

1. HireVue проводит анализ откликов и резюме, оценивая не только соответствие вакансии, но и самих кандидатов по различным признакам: общие компетенции, стабильность карьеры и hardскиллы.

1. Harver позволяет нанимать талантливых сотрудников с предиктивным анализом профессионального поведения. Сервис ускоряет процесс найма за счет автоматизации — достаточно кастомизировать требования к кандидату, а дальше алгоритм сам будет подбирать релевантных респондентов. 

1. Skillaz предлагает модульную HR-систему для автоматизации найма. С помощью ИИ создаются вакансии, собираются отклики, а тестовые задания проходят AI-оценку.

1. «Хантфлоу» работает на основе собственного ИИ, который постоянно анализирует работу рекрутеров, а также рекомендует подходящих кандидатов из базы резюме. По данным компании, сервис экономит 1,5 часа работы рекрутера каждый день. Сервис обеспечивает работу с различными источниками резюме. 

Анализ soft скиллов и вписываемость кандидата в корпоративную культуру

Если оценивать главные профессиональные навыки, то есть hard скиллы, достаточно просто — вы видите опыт кандидата, проекты, над которыми он работал, достижения и успехи, а также владение различными программами, а также проводите тестовое задание, то мягкие скиллы — менее прозрачная история.

Пластичность мышления и способность вписаться в коллектив не всегда можно оценить по тестовому заданию и собеседованию, человек может выдавать «лучшую версию себя» на интервью, а в коллективе вести себя по-другому. В этом случае ИИ-помощники вступают в игру:

1. Нейросети анализируют стиль общения, язык, который использует кандидат;
2. Оценка эмоционального интеллекта может быть достигнута через тесты в чат-ботах;
3. Исходя из полученных данных, AI может спрогнозировать, как кандидат адаптируется к командной работе, а также сопоставить его соответствие заданной корпоративной культуре.

Например, сервис, Harver, про который мы уже говорили, предлагает использовать геймифицированную оценку софт скиллов кандидата. Она включает оценку когнитивных и эмоциональных качеств в игровом формате. 

Стоит оговориться, что профессии, которые требуют оценки дипломированного специалиста-психолога, не должны заменять ИИ-технологиями стандартные психиатрические тесты. 

Прогнозирование ухода сотрудников

С помощью ИИ HR-специалисты могут предиктивно оценивать вероятность ухода сотрудников из компании. Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать поведение сотрудников и отслеживать сигналы, предвещающие увольнение, например, снижение активности, вовлеченности и результативности. 

Также AI можно использовать для вовлечения таких сотрудников в программы личного роста и развития внутри компании, чтобы предотвратить уход. 

Современные HR-сервисы предлагают использовать ИИ-оценку работы сотрудника по различным критериям, а при сигналах о риске увольнения HR-платформы предлагают решения по удержанию сотрудника через нематериальную мотивацию и повышение вовлеченности в рабочие проекты. 

ИИ-HR vs человеческий фактор

Несмотря на то, что AI позволяет автоматизировать и в разы ускорить многие кадровые процессы, сегодня он не может заменить отдел кадров в полной мере.

ИИ можно использовать для:

1. Автоматизации подбора кандидатов;
2. Прогнозирования рисков;
3. Аналитики вовлеченности сотрудников;
4. Дополнительной оценки тестовых заданий.

Но нужно понимать, что искусственный интеллект должен дополнять работу сотрудников HR-отдела, а не заменять ее. Человеческий фактор в работе с кадрами — важная особенность, которая всегда должна присутствовать в найме.

Рекрутеры и HR-бизнес-партнеры обеспечивают:

1. Эмпатию и коммуникацию по ситуации, а не по сценарию: отдел кадров не только нанимает сотрудников, но и обеспечивает комфортные условия на протяжении работы в компании;
2. Разбор сложных кейсов и экспертный подход к решению сложных задач найма, например, на руководящие должности;
3. Оценку контекста обращений сотрудников, причин потенциального увольнения и жалоб внутри компании;
4. Поддержание имиджа компании как работодателя: ИИ не сможет представить бренд компании на рынке, а сотрудники отдела кадров — лицо компании на рынке труда. 

С другой стороны

ИИ в найме используют не только отделы кадров, но и те, кто находится в поиске работы. Вот самые популярные функции, которые соискатель может делегировать нейросетям:

1. Создание или улучшение резюме: нейросети могут составить резюме на основе информации об опыте человека, правильно структурировать и уместить в формат CV. Также нейросети могут оптимизировать резюме под требования различных площадок. Например, сервис Jobscan создает резюме с учетом требований вакансии.
2. Подготовка к собеседованиям: нейросеть можно использовать для моделирования вопросов на интервью, используя в промпте описание вакансии. ИИ может предложить примерные вопросы и варианты ответа, основываясь на опыте и навыках кандидата. 
3. Поиск вакансий: можно пойти от обратного и загрузить свое резюме, а AI поможет в поиске вакансий, соответствующих опыту и навыкам.
4. Сбор информации о работодателях: нейросети помогут в формировании портрета работодателя, собирая отзывы в сети.

Выводы

Внедрение ИИ в процессы рекрутинга и работы с кадрами — не технологическая гонка, а способ повысить качество работы с персоналом. ИИ можно делегировать рутинные задачи и процессы, которые легко поддаются автоматизации. Но стоит помнить, что человеческий фактор необходим для принятия решений и глубокой оценки кандидатов.

Если вам понравилась статья, подписывайтесь на нашу рассылку — еще больше полезной информации сразу в вашем почтовом ящике.