Сегодня рекрутинг переживает значительные изменения. Это связано с разными причинами, в числе которых глобальные изменения рынка труда, методов ведения бизнеса и, конечно, приход в рекрутинг новых технологий.

Одна из самых “горячих” технологий, которая повсеместно обсуждается, это искусственный интеллект и его применение для поиска и подбора.
Чтобы помочь вам лучше понять это новое направление, мы подготовили серию статей об искусственном интеллекте, в которых ответим на целый ряд вопросов, связанных с его применением в рекрутинге.

Зачем использовать искусственный интеллект?

Прежде всего, это связано с текущей массовой автоматизацией труда. Все виды человеческой деятельности, которые можно описать алгоритмами, рано или поздно будут автоматизированы. Рекрутинг содержит большое количество рутинных операций, значит со временем все они будут выполняться машинами, а не людьми. Начало этого процесса автоматизации мы уже наблюдаем. Искусственный интеллект имеет несколько потенциальных способов применения для автоматизации крупных и повторяющихся задач, таких как скрининг резюме и оценка кандидатов.

Искусственный интеллект должен автоматизировать или оптимизировать ту часть рекрутингового процесса, которая связана с рутинными задачами большого объема.

Что может ИИ?

Сегодня видны несколько возможностей применения искусственного интеллекта в рекрутинговом процессе. Самые перспективные:

  • Сокращение когнитивных искажений, которые неосознанно допускают рекрутеры.  

Пристрастия и прошлый опыт человека могут влиять на многие аспекты рекрутинга: люди склонны к стереотипности и делают не осознанный выбор на основе внешности, этнической принадлежности и т. д. Искусственный интеллект может быть сконструирован так, чтобы игнорировать неважные для должности атрибуты кандидата, улучшая тем самым качество найма.

  • Автоматизация скрининга резюме.

С точки зрения временных затрат, скрининг резюме и создание короткого списка кандидатов – одна из самых объемных задач рекрутера. Искусственный интеллект способен обрабатывать сотни резюме за минуты (вместо часов для человека), отбирая подходящие по целому ряду параметров, что значительно сокращает время подбора и позволяет избегать ошибок, связанных с человеческой невнимательностью и усталостью.

  • Повышение эффективности при оценке кандидатов.

Ключевая проблема рекрутинга – выбор перспективных кандидатов из большого числа претендентов. Искусственный интеллект может обрабатывать большие массивы данных и находить в них шаблоны или закономерности. Это означает, что для каждой позиции могут быть подобраны ключевые характеристики, а для каждого кандидата собрано и оценено больше данных. Всё вместе это даст нам улучшение качества найма.

  • Поддержка коммуникаций с кандидатами на протяжении всего процесса.

Еще одна трудоемкая, но необходимая часть в работе рекрутера – непрерывное общение с кандидатами. Искусственный интеллект может взять на себя “шаблонные” участки коммуникаций, в частности уведомления о получении резюме, прохождении тестов, назначении собеседований и т.д., в то же время делая эти коммуникации персонализированными – на основании информации о кандидате. Кроме того ИИ может использоваться как чат-бот, отвечающий на стандартные вопросы кандидатов о вакансии, компании, условиях и т.д. Благодаря этому кандидаты не “выпадают” из рекрутингового процесса, а рекрутеры получают значительную экономию времени.

Основные преимущества использования ИИ для рекрутинга:

  1. Экономия времени рекрутеров;
  2. Повышение качества найма.
  3. Снижение стоимости найма

Примеры использования ИИ

В каждом из этих направлений есть примеры успешных решений, которые уже демонстрируют значительное улучшение результатов поиска и подбора. Рассмотрим подробнее на примерах.

Сокращение когнитивных искажений.

В 2015 году Google рассказал об применении внутреннего инструмента для подбора qDroid, который автоматизирует часть рекрутингового процесса – интервьюер может ввести позицию, на которую проходит собеседование кандидат, и получить руководство с вопросами для интервью, основанными на требованиях к должности и игнорирующими бекграунд кандидата. Это помогает снизить влияние предубеждений или необъективности интервьюера и стандартизировать процесс.

Платформа Textio использует ИИ и технологии машинного обучения для написания текстов вакансий. Textio оценивает язык вакансий, чтобы исключить дискриминацию по возрасту, полу и другим признакам и сделать их более привлекательными для разных типов кандидатов.

Автоматизация скрининга.

Предыдущий подход к автоматизации скрининга основывался на простых критериях, таких как годы опыта, квалификация, город, конкретный университет, то есть на определенных ключевых словах, употребленных в резюме. Такой скрининг проводится с помощью синтаксического анализа резюме.

Сегодня компании ориентируются на гораздо более сложные критерии: соответствие организационной культуре или команде, когнитивные способности, способности к обучению и т.д. Такие аспекты не могут быть выявлены синтаксическим анализом. И здесь в игру вступает искусственный интеллект.

Современные платформы используют ИИ, чтобы собирать данные о том, каких кандидатов вы нанимаете, насколько они успешны в дальнейшей работе. Фактически он учится на вашей практике найма, а затем определяет для вас наиболее подходящих кандидатов.

“Умный” скрининг развивают Avrio, Ideal, Pomato, TalentScan и другие компании.

Повышение эффективности оценки кандидатов.

Уже сейчас понятно, что роль искусственного интеллекта в оценке кандидатов будет огромной. Алгоритмы, основанные на искусственном интеллекте могут применяться для создания тестов, моделирования симуляций и декодирования видео-интервью и давать нам информацию о кандидатах, которые, вероятно, будут успешны, чтобы повысить эффективность найма.

Так, когнитивные тесты от Pymetrics, основанные на ИИ, разработаны для отбора на позиции в маркетинге и продажах, и уровень успеха отбора, в компаниях применяющих их, вырос более чем на 30%, при этом устраняя “предвзятое отношение во время интервью” и “предвзятое отношение к образованию”.

ПО HireVue, специализирующейся на обработке видео-интервью, может учитывать более миллиона значимых элементов данных о кандидате в каждую минуту видео и может рассказать рекрутерам о правдивости и уверенности кандидатов в ответах на вопросы. Сеть Hilton говорит о 16%-ном увеличение разнообразия найма и росте эффективности с использованием этой технологии.

PredictiveHire берет данные о сотрудниках, работающих в компании и создает на их основе модели для оценки кандидатов. Кандидаты проходят короткий опросник, результаты которого дают довольно точное предсказание их потенциальной эффективности относительно конкретных KPI компании. Модель самообучается и со временем становится более точной.
TalentScan – использует открытые данные для оценки технических навыков специалистов c учетом имеющегося у них опыта. При работе с вакансией ИИ отслеживает параметры добавленных в воронку рекрутинга кандидатов, и с учетом предыдущего опыта работы с подобными вакансиями, рекомендует рекрутеру похожих кандидатов.

Поддержка коммуникаций.

Искусственный интеллект, в виде чата, электронной почты или виртуальной переговорной комнаты, может успешно применяться для поддержки кандидатов в течение рекрутингового процесса, ответов на вопросы, подготовки к выходу на работу и т.д.

Огромное количество компаний развивает сейчас технологию чат-ботов, в том числе для рекрутеров. Среди них:

GoHire с рекрутинговым чат-ботом, который может импортировать описания вакансий, делать предварительный скрининг кандидатов, настраивать вопросы предварительного отбора, а также направлять кандидатов на взаимодействие с рекрутерами, карьерным сайтом или ATS компании.

Candidate Assistant от IBM Watson общается с кандидатами и рекомендует им позиции, которые соответствуют их навыкам и опыту.  

Mya, один из лидеров рынка, говорит, что их технологии позволяют значительно улучшить рекрутинговые показатели, в том числе сокращение времени до интервью до 79%, увеличение воронки конверсии в 2,5 раза и увеличение эффективности труда рекрутеров на уровне 144%.

***

ИИ для рекрутинга – это новое направление HR-технологий, предназначенное для уменьшения или полной автоматизации трудоемких видов деятельности, таких как скрининг резюме, оценка кандидатов и коммуникации с кандидатами.

Очевидно, что потенциал для применения искусственного интеллекта в рекрутинге очень велик, и мы находимся лишь в самом начале этого пути. Технологии на основе ИИ будут помогать рекрутерам работать быстрее, качественнее и более комплексно.

В последующих статьях мы расскажем больше о примерах применения, рисках, перспективах и возможностях ИИ-технологий.

 

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *