Как мы подбирали ассистента с помощью ИИ

500 откликов, 53 кандидата, 12 часов на отбор, 3 финалиста и один идеально подходящий кандидат. И всё это — с помощью ИИ.

Я расскажу, как ИИ помог закрыть сложную вакансию ассистента.

Почему это интересно: часто на позициях ассистентов отбор по резюме мало что дает, и решает только совместимость и личные качества. И именно здесь ИИ оказался особенно полезен — помог не «заменить рекрутера», а сделать отбор точнее и быстрее. В статье — подробности метода, этапы, результат и ограничения подхода.

Я начала использовать ИИ ещё в 2022 году и за это время протестировала и в подборе, и в оценке, и в обучении. Если тема будет интересна, запущу цикл статей про ИИ в HR.

ИИ помог нам с вакансией Ассистента с переездом за границу и зарплатой от 200 тысяч рублей.

Это тот тип вакансий, где по резюме невозможно понять, кто действительно подойдёт. Основное значение здесь имеют психологические особенности и совместимость ассистента с руководителем. Можно перебрать сотни кандидатов, прежде чем попадёшь в «того самого».

В истории с ассистентами мне не близка идея отбора по фильтрам резюме: я часто видела, как люди приходили из ивента, медицины, образования и продакт менеджмента, и становились лучшими личными и бизнес-ассистентами. Место работы, возраст, длительность опыта не помогут вам решить задачу.

Поэтому в этом кейсе ИИ мы использовали не для анализа резюме, а для проведения интервью.

К тому же на подобные вакансии может приходить по 500 и более откликов, и даже просто созвониться с 50% кандидатов «на 15 минуточек» — это труд 1,5 недель, которые полностью состоят из звонков.

При этом я всегда за то, чтобы любой кандидат мог участвовать в конкурсе — а не только 50 счастливчиков, которых успел «обработать» рекрутер.

Именно поэтому такие вакансии — идеальная площадка для применения ИИ.

Итак, рассказываю про наш метод

(1) Мы подобрали платформу для проведения интервью (не уверена, что здесь можно указывать название, но вы можете написать мне лично, если интересно).

(2) Создали в ней описание вакансии, подробно прописали портрет должности — включая навыки, знания, психологические качества и индикаторы поведения, по которым можно понять, подойдет ли кандидат.

(3) Создали на этой базе вопросы и встроили в систему. После чего пригласили кандидатов пройти автоматизированное интервью.

Каждый кандидат мог ответить на вопросы прямо на платформе, а мы получали текстовые расшифровки и видеозаписи.

Как и в 99% случаев подбора ассистентов, требования при подборе ассистента были специфичными, и мы понимали: только небольшой процент людей с уникальным набором личных качеств сможет «сочетаться» с руководителем и при этом эффективно работать.

Поэтому большинство вопросов были «фильтрами» — они показывали, обладает ли кандидат нужными качествами и знаниями.

Мы ведь понимаем, что если руководитель ищет «готового» ассистента за 200+ тысяч, то от ассистента ожидают, что он не растеряется, если вдруг отменят рейс, а на съемки не приедет подрядчик. И не будет  на ходу изучать, как работают разные сервисы бронирования, а сразу найдет оптимальный отель. От него ждут, что он сделает жизнь проще, а не усложнит ее длительным процессом обучения, медленной скоростью работы и ошибками.

(4) Мы читали текстовые ответы — это занимало примерно минуту на человека, — и выбирали тех, кто демонстрировал в ответах подходящие нам «индикаторы».

(5) Затем отсматривали видео ответов, чтобы оценить подачу, интонации, энергичность, уверенность и эмоциональный тон. Можно сказать, смотрели на кандидатов глазами Заказчика.

(6) Дальше отбирали кандидатов для глубинного интервью (которое проводил уже человек) и психологических тестов.

(7) Последним этапом огранизовали встречу с Заказчиком и последующее тестирование навыков.

Теперь про результат

Из 500+ откликов мы получили 53 интервью, чтение текстов заняло около 1 часа, просмотр видео— около 3 часов. То есть примерно 4 часа на первичный отбор и ещё около 8 часов на глубокие интервью с понравившимися кандидатами. Добавим к этому 3 часа на создание профиля позиции, вопросов и настройку системы. 

В финал мы вывели 3 сильных претендентов, из которых руководитель смог выбрать одного.

Воронка: 500 -->53-->8-->3-->1

Опыт считаю успешным и очень интересным.

Теперь про ограничения метода

Разумеется, есть и ограничения. 

(1) Конверсия в интервью (53 из 500) не слишком высокая — многие кандидаты пока не готовы к диалогу с искусственным интеллектом.

Кто-то писал, что чувствовал себя некомфортно, кто-то наоборот находил формат интересным и необычным, но не все смогли преодолеть внутреннее сопротивление.

(2) Этот метод подходит не для всех типов вакансий.

Если речь идёт о редких специалистах, которых на рынке мало, или о позициях с невысокой привлекательностью условий — ставить ИИ-фильтр смысла нет, можно просто потерять всех потенциальных кандидатов.

Но вот вакансии, где кандидатов много, а по тексту резюме сложно сделать предположения, кто справится лучше, — идеальный случай для такого подхода.

(3) Платформа, которую мы использовали, также автоматически давала оценку кандидатам — насколько, по мнению системы, они подходят под требования вакансии.

Однако этот инструмент мне показался совсем неточным. Думаю, если обучить систему более тщательно, используя наши критерии оценки, результаты могут быть намного лучше. Тогда на первичный анализ ответов можно будет тратить ещё меньше времени, а ИИ предложит наиболее релевантных кандидатов.

Тем не менее, считаю, что перепроверка человеком пока остаётся обязательной. Особенно в подборе таких деликатных позиций, как личный ассистент, где есть «прямой доступ к телу» руководителя — к его повседневной жизни, привычкам и эмоциональному пространству.

Был ли у кого-то аналогичный опыт? На каких этапах подбора удалось внедрить ИИ? Может быть, оценка резюме или даже анализ видео-собеседований?