Использование искусственного интеллекта в подборе сотрудников

Эксперты крупнейшей американской консалтинговой фирмы Gartner считают, что нейросети изменят будущее HR. Ведь уже сегодня ИИ может автоматизировать поиск кандидатов, проводить первичные собеседования без участия рекрутера и даже прогнозировать производительность труда потенциальных сотрудников. А результаты исследования, опубликованного в журнале Harvard Business Review, говорят, что ИИ на 300% уменьшает количество ошибок при отборе претендентов на должность. Но, как показывает опыт мировых корпораций, к нейросетям все же стоит относиться с осторожностью.

Есть срочная вакансия и нужна оценка стоимости поиска кандидатов?

Расскажите подробнее о профиле специалиста, и мы рассчитаем для вас стоимость и предложим варианты. Это ни к чему вас не обяжет, ничего продавать вам не станем.

Узнать цену!

Объективность ИИ – самое большое заблуждение

Кажется, что искусственный интеллект – противоядие от предвзятости в найме. Потому что нейросеть проводит оценку резюме беспристрастно, основываясь только на релевантности заданным критериям.

Однако это не так. Генеративный ИИ обучается на базе данных, сформированных людьми. Поэтому в его алгоритмы проникают предрассудки о национальности или половой принадлежности кандидатов, которые были у всех предыдущих рекрутеров. И опыт Amazon – яркий тому пример. Компания разработала инновационную систему анализа резюме. Но так как, обучение нейросети проходило на основе данных Amazon, она впоследствии на инженерные должности стала отдавать предпочтение кандидатам-мужчинам.

Оценка культурного соответствия – вызов для ИИ

Каждый рекрутер знает, что оценивая кандидата, нужно обращать внимание не только на его знания, профессиональные навыки и опыт, но и на соответствие его ценностей и убеждений корпоративной культуре. Потому что любые конфликты в коллективе приведут к снижению продуктивности команды. А если речь идет о новом руководителе, то разногласия могут спровоцировать массовые увольнения, ошибки в стратегическом планировании и даже снижение прибыли фирмы.

Но этот аспект оценить обычным генеративным нейросетям пока не под силу. И даже цифровые сервисы, которые тестируют соискателей по самой распространенной методике Big Five и соотносят качества личности с заявленными ценностями компании, не всегда точны в своих выводах.

Мотивация – главный залог успеха кандидата

ИИ может оценить информацию об образовании, трудовом стаже, квалификации кандидата. А вот понять, насколько ему важна новая работа – нет. Потому что это зависит не только от целей в жизни, но и от обстоятельств, в которых находится потенциальный сотрудник. На его мотивацию влияют и смена места жительства или семейного положения, и состояние здоровья (причем как физического, так и психического), и финансовые трудности.

А в некоторых сферах, мотивации намного важнее, чем релевантный опыт и образование. Например, волонтер, станет отличным социальным работником, даже если у него нет диплома профильного ВУЗа. А соискатели с горящими глазами, склонные к авантюризму, больше пользы принесут стартапам, чем серьезные кандидаты, работавшие в крупных корпорациях.

Исключительным кандидатам не пройти проверку ИИ

Искусственный интеллект оценивает соискателей по ключевым словам в резюме. Поэтому он отсеивает людей, обладающих набором уникальных навыков, но не попадающих под основные критерии поиска. Например, дизайнер с опытом управления проектами может быть идеальным кандидатом на роль продуктового менеджера. Однако для нейросети он будет нерелевантен запросу работодателя.

Также ИИ обойдет вниманием энтузиастов и самоучек, которые решили хобби сделать профессией. К примеру, юрист, занимавшийся 15 лет частной практикой, вряд ли попадет в топ кандидатов на должность автослесаря, выбранных бездушной программой. Хотя он может с детства увлекаться автомобилями и регулярно участвовать со своей машиной в различных выставках и соревнованиях, связанных с автотюнингом.

А как обстоит дело с защитой персональных данных?

При подключении любого внешнесетевого сервиса есть риск появления уязвимостей, которые могут привести к утечке конфиденциальной информации. А особенно, если этим внешним сервисов является чат-бот с генеративным интеллектом. В прошлом году именно использование ChatGPT привело к утечке корпоративных данных Samsung. Правда, тогда в свободном доступе оказался исходный код и протокол закрытого заседания, а не персональные данные. Но если чат-бот используется для обработки анкет кандидатов, то информация из них также попадает в его базу.

Поэтому для оптимизации работы HR-отдела нужны локальные ИИ-ассистенты, встраиваемые во внутренний контур безопасности компании.

В целом, при использовании любых технологий, а не только искусственного интеллекта, есть риск сбоев и ошибок. И HR-сообществу предстоит выработать принципы использования нейросетей для оптимизации процессов рекрутинга. Но уже сегодня можно с уверенностью сказать, что ИИ способен автоматизировать поиск линейных специалистов: таксистов, курьеров, кассиров, администраторов, официантов. Но при закрытии вакансий, в которых нужно тщательно оценивать как профессиональные навыки, так и Soft skills будущего сотрудника, на него не стоит возлагать слишком большие надежды. Возможно, дальнейшее развитие технологий позволит ИИ находить таланты, понимать, что движет человеком, и правильно сопоставлять факты из трудовой биографии. Но пока поиск кандидатов на ключевые позиции лучше доверить профессионалам.