Искусственный интеллект в рекрутинге: польза или… хайп?
Сегодня искусственный интеллект (ИИ) уже решает задачи, связанные с распознаванием лиц, рентгеновским анализом, выявлением фейков и даже созданием модели идеального клиента. Ему пророчат успех во многих сферах, в т.ч.рекрутинге. Есть даже мнение, что ИИ в ближайшие годы заменит 16% рекрутеров. Но так ли это просто? Попробуем разобраться, чего больше в этом тренде – пользы или хайпа.
Так, Marketsandmarkets в своем исследовании рассказывает, что рынок программного обеспечения с ИИ приблизится к $126 млрд на протяжении 2-х лет. Речь идет об использовании элементов ИИ в телекоммуникациях, автомобилях, сфере финансов, образовательных проектах, e-commerce и т.п.
В рекрутинге тоже есть свои примеры. Это чат-бот Mya Systems, который базируется на разговорном ИИ и упрощает найм в агентствах по подбору персонала. Еще один – Wade & Wendy – демонстрирует успехи в разговорных скриптах для рекрутинга, которые создаются индивидуально под компанию-заказчика.
Набирает обороты и HireBot, который обещает благодаря ИИ максимально автоматизировать поиск, подбор и коммуникацию с претендентами. Параллельно распространяется мнение, что через 5-6 лет из-за ИИ компании сократят около 16% рекрутеров.
Однако основатель CleverStaff Владимир Бархат предлагает преждевременно не волноваться по этому поводу. Ведь именно в рекрутинге ИИ остается под вопросом.
ИИ в рекрутинге – это сложнее, чем “найти по фото”
Дело в том, что машинное обучение – как один из методов реализации ИИ – эффективно решает задачи, цель которых – находить правильный вариант среди ряда вероятных. Сюда можно отнести «считывание» возраста человека на основании фото или определение марки/модели/года выпуска авто.
Если попросить сделать это человека, он применит свою память, которая содержит набор марок авто и их внешний вид. Нейросеть ИИ также может иметь базу примеров и«учить» алгоритмы находить правильный вариант.
В то же время, когда для ИИ создают задачу находить людей на ту или иную вакансию по резюме, опираясь только на ключевые слова – это не является корректной задачей для него. Потому что рекрутер или HR анализирует не только резюме. В зоне его ответственности – и общение с претендентами по телефону, и постоянная переписка, и собеседования, в т.ч. по видео.
Аналогичного мнения и Джеймс Мичин, консультант агентства рекрутинга Pearn Kandola (Великобритания). Он убежден, что системы ИИ еще должны быть усовершенствованы. «Ведь на собеседовании важно не только оценить, что и как говорит кандидат, но и почувствовать семантику, увидеть контекст. В этих условиях ИИ может сделать ошибку, а рекрутер интуитивно воспримет суть».
Сандра Вахтер с Оксфордского университета, считает, что «машина» всегда ищет паттерны и похожие черты среди массивов данных. «Между тем, когда алгоритмы программы не являются совершенными, некоторые кандидаты могут оставаться без внимания – женщины или люди, которые имеют не белый цвет кожи», – подчеркивает ученый. Получается, что такое решение ИИ является неэтичным, ведь окрашено предвзятостью. Из-за этих недостатков несколько лет назад Amazon приостановил действие одной из рекрутинговых программ, которая таким способом дискриминировала кандидатов-женщин.
Первое препятствие – невозможность все оцифровать
Идём дальше. Рекрутер или HR накапливает и анализирует много данных относительно кандидатов лично. Далеко не вся эта информация попадает в систему для рекрутинга. Не оцифровуются сведения о темпераменте, софт скиллы, эмоциональное впечатление от собеседования и т.п. Да и, собственно, финальный выбор основывается в определенной степени на интуиции, ощущении перспективности и надежности будущего сотрудника. Сейчас все это оцифровать нереально, и как следствие – невозможно сформулировать релевантное задание для ИИ. «Те, кто на основании резюме и нескольких комментариев ставит задачу для ИИ найти нужного специалиста, вводит в заблуждение и себя, и своих клиентов», – комментирует Владимир Бархат.
Владимир Бархат, основатель CleverStaff
“Некоторые разработчики пользуются хайпом вокруг ИИ и применяют его для заданий, которые ему не под силу. Или… просто говорят пользователям и инвесторам о наличии ИИ – ведь его алгоритмы очень сложно проверить”
«При этом мы в состоянии прогнозировать, в какой задаче ИИ сможет продемонстрировать эффективность. Для этого надо проанализировать, можем ли мы передать ИИ тот же массив информации, с помощью которой эту же задачу решает человек. В случае, если вероятные результаты нам известны заранее, тогда задача для ИИ выбрать правильный вариант из многих будет корректной».
ИИ в Pymetrics
В Pymetrics разработали целый пакет психологических тестирований для кандидатов, которые могут анализировать около 90 разных показателей. Ответы на вопросы этих тестов позволяют основательно просканировать личность – от толерантности до способности оперативно реагировать на вызовы.
Разработчики утверждают, что их система гарантирует справедливую оценку, потому что все алгоритмы на протяжении нескольких лет тщательно проверяются и исключают субъективность и даже намеки на дискриминацию.
В Pymetrics даже показали, на чем основываются алгоритмы их тестов, чтобы избежать возможных обвинений в предубежденности оценок,связанных с предыдущим успешным наймом. И даже если тестирование было удачным, кандидат все равно проходит собеседование.
Тесты Pymetrics при отборе персонала уже несколько лет время используют McDonalds, Tesla, Unilever и другие гиганты.
ИИ в HireVue
Эта программа пишет на видео ответы кандидатов на вопросы рекрутера, а потом ее алгоритмы изучают полученную информацию по многим показателям. Например, система анализирует, сколько раз респондент сказал «я», отвечая на вопрос о командном взаимодействии.
HireVue «раскладывает» свыше миллиона элементов информации о претенденте, которая поступает поминутно. Таким способом рекрутеры могут понять степень искренности, честности, уверенности кандидата в своих силах и много других полезных данных. Потом есть 2 пути — или отказать, или пригласить человека на индивидуальное собеседование. Но при всей объективности HireVue, только 20% кандидатов принимают на работу после анализа видео с помощью ИИ, 80% все равно потом дополнительно проходят собеседование с рекрутером.
В ИИ HireVue тоже есть известные приверженцы, например, сеть Hilton International: здесь отмечают рост эффективности найма на целых 16%.
Может ли ИИ качественно заменить рекрутера?
Скорее отбор, чем поиск
Современные программы для рекрутинга анализируют резюме кандидатов, опираясь на ключевые слова. Также они помогают сделать более точную выборку. Поэтому их функционал больше влияет на процесс отбора, а не поиска; и только тогда, когда речь идет о линейном персонале или должности, где четко идентифицируются определенные компетенции.
В случае, когда речь идет о высшем менеджменте, работодатель не сможет обойтись без помощи рекрутера. Потому что есть вероятность, что ИИ просто отфильтрует по резюме, которое не все расскажет об опыте и других ключевых фактах. Это касается также уникальных специалистов или пассивных кандидатов. В этих ситуациях без рекрутера никак.
Риск субъективной оценки
При подборе того или иного специалиста рекрутер анализирует возможности и характерные черты работодателя и сопоставляет с ними хард и софт скиллы претендента. Когда есть больше совпадений чем минусов, процесс продвигается вперед.
С собственником бизнеса все еще сложнее. Ведь он при знакомстве с кандидатом хочет почувствовать “химию”, схожесть мышления, комфорт в общении и т.п. Эти моменты ИИ не сможет “просчитать”. А рекрутер сможет.
ИИ проигрывает интуиции
Рекрутер оценивает претендента не только по хард скиллам, но и внимательно наблюдает за его эмоциональным интеллектом, поведением, языком жестов и т.п. Совокупность этих элементов создает определенную модель личности, которая либо подходит на вакансию, либо нет, или не совсем. Более глубокую информацию о профессиональных и личностных способностях дает только индивидуальное собеседование. Кстати, именно оно может изменить впечатление о кандидате, которое возникло при ознакомлении с резюме.
Что же в итоге?
Поэтому, вопреки “трендовости”, ИИ пока что не может полностью заменить рекрутера. Персонифицированный анализ и оценка кандидата не могут быть автоматизированными на все сто, базируясь на одних и тех же алгоритмах.
Механизм ИИ еще не скоро овладеет всем функционалом рекрутера из-за того, что чрезвычайно большой массив информации не может быть оцифрованным, и обрабатывается интуитивно. А значит – не дает возможности формировать корректную задачу для ИИ.
Поэтому можем предположить, что будущие инновации в рекрутинге будут ощутимы не столько благодаря ИИ, сколько алгоритмам big data.
Сегодня психологическая и коммуникативная составляющая работы рекрутера полностью не может быть заменена программами. Но можно использовать автоматизированные системы, которые убирают рутину, повышают профессиональный уровень и производительность рекрутера, улучшают настроение и меняют отношение к работе в целом.
Информация для тех, кто уже волнуется, что ИИ отправит классический рекрутинг “в архив”: прогнозируется, что в перспективе появятся новые профессии. Например – ревизор HR-алгоритмов, тренер чат-ботов, детектив базы HR, менеджер по взаимодействию с ИИ и т.п.
Ну что ж, подождем ☺