ШІ VS Людина. За ким майбутнє рекрутингу?
Будь-яку статтю можна зберегти в закладки на сайті, щоб прочитати її пізніше.
Режим читання збільшує текст, прибирає все зайве зі сторінки та дає можливість зосередитися на матеріалі. Тут ви можете вимкнути його в будь-який момент.
Штучний інтелект (ШІ) уже пише казки, виграє в гросмейстерів, добирає одяг і поливає кімнатні рослини. А ще — розпізнає обличчя і стать людини за фото, виявляє фейки й спекулює на фінансових ринках, знаходить туберкульоз на рентгені та лояльну ЦА, схожу на клієнтів компанії. Компанія CleverStaff розповідає, як штучний інтелект інтегровано в рекрутинг та чого більше — користі чи хайпу навколо теми.
У дослідженні Marketsandmarkets «Ринок штучного інтелекту» зазначають, що ринок софту з ШІ сягне $126 млрд до 2025 року. Насамперед це стосується автомобільного та фінансового сектору, охорони здоров’я, телекомунікацій, освіти, роздрібної торгівлі та e-commerce.
ШІ в рекрутингу — теж нині модний і водночас дискусійний тренд, адже він входить в середовище, де ключову роль завжди відігравав «живий» фахівець. Є навіть думка, що ШІ в цій сфері росте настільки швидко, що до 2029 року замінить до 16% рекрутерів.
Уже існують приклади на кшталт чат-бота Mya Systems, який використовує розмовний ШІ для спрощення найму в кадрових агенціях, або Wade & Wendy, що пропонує розмовні скрипти для рекрутингу під кожну компанію. А ще — HireBot, який, як заявляє компанія-розробник, завдяки «вбудованому» ШІ автоматизує процес набору, відбору та спілкування з кандидатами.
Та чи так усе це легко й дієво насправді?
На думку засновника CleverStaff Володимира Бархата, варто бути обережними, аналізуючи можливості ШІ в рекрутингу.
ШІ та рекрутер: хто кого?
ШІ, а точніше машинне навчання (це один зі способів реалізації ШІ), добре розв’язує завдання з пошуку відповідності серед скінченного набору можливих результатів. Так, визначення статі чи віку людини за фото, або марки, моделі та навіть року випуску автомобіля — це нескладно для ШІ. Коли людина розв‘язує такі завдання, вона має у своїй памʼяті певну кількість марок і моделей, а також знання про те, як вони виглядають. У нейромережу ШІ можна завантажити необмежену базу прикладів і «навчити» алгоритм знаходити правильну відповідь.
Але коли для ШІ за певним набором резюме на конкретну вакансію формують завдання знайти кандидата за ключовими словами, то це формулювання некоректне.
Адже рекрутер не лише за резюме визначає, кого запросити на роботу: він ще спілкується телефоном/через відеозв’язок, веде листування з кандидатом, проводить співбесіди.
Цю думку поділяє і Джеймс Мічин, фахівець з рекрутингу агенції Pearn Kandola. Він вважає, що ШІ-системи поки що недосконалі. «Перший крок у відборі кандидатів — правильно зрозуміти, що вони говорять, — вважає він. — Більш складне завдання — зрозуміти семантику, нюанси та контекст. Тут ШІ-системи можуть помилятись, а людина, навпаки, інтуїтивно зрозуміє, про що йдеться».
Науковець Сандра Вахтер з Оксфордського університету додає, що все машинне навчання працює однаково: машина аналізує масив даних на патерни та схожості. «Але якщо алгоритми недостатньо опрацьовані, програма не буде приділяти достатньо уваги, наприклад, жінкам або людям не з білим кольором шкіри», — говорить вона. І тоді ШІ-рішення стають неетичними, адже містять упередження розробників. Саме через це Amazon у 2018 році відмовився від одного з рекрутингових інструментів, оскільки той дискримінував жінок.
Ручна робота та завдання для ШІ
Щодня рекрутер «вручну» збирає й обробляє багато інформації про обраних кандидатів, вона мінімально заноситься до ATS (Applicant Tracking System). Але ніколи не відцифровують дані, для якого керівника шукають працівника, який темперамент бажаний, чи була і якою була взаємодія між кандидатом і керівником на співбесіді тощо. Щобільше, фінальне рішення щодо оферу часто робиться інтуїтивно, саме з урахуванням симпатії, відчуття надійності, перспективності.
Зважаючи на це, сьогодні просто неможливо відцифрувати такий обсяг інформації. А без цього неможливо поставити перед ШІ реалістичне завдання. «На мою думку, той, хто на основі резюме і деяких коментарів рекрутерів ставить завдання ШІ знайти гідного кандидата, обманює себе, клієнтів і інвесторів», — зауважує Володимир Бархат.
«Водночас ми можемо визначити, чи буде ефективним використання ШІ для певного завдання. Для цього треба зрозуміти, чи можна ШІ передати весь обсяг відцифрованих даних, за якими те саме завдання розв‘язує людина. Якщо всі можливі результати відомі заздалегідь, тоді завдання для ШІ — вибрати правильне рішення».
Як ШІ працює на практиці
Кейс Pymetrics
Компанія Pymetrics, заснована нейробіологом Фрідою Поллі, розробила серію когнітивних і неврологічних тестів, які дозволяють оцінювати до 90 різноманітних характеристик. Запитання в програмі передбачають оцінку декількох аспектів особистості, наприклад, толерантності до ризику й вміння швидко реагувати на ситуації. В Pymetrics запевняють, що їхня програма забезпечує справедливість процесу найму, і «кожний алгоритм ретельно перевіряють на забобони».
Компанія навіть відкрила свої розробки, поділившись інструментами перевірки алгоритмів. Адже вони розуміють величезну проблему упередженості в подібних системах, оскільки велика частина даних заснована на результатах попередніх успішних наймів. Але якщо претендент проходить тестування, далі його все одно чекає співбесіда з рекрутером. Ці тести успішно використовують Unilever, McDonalds, Hyatt, Tesla та інші.
Кейс HireVue
ШІ-система HireVue записує відповіді претендентів на відео через камеру і мікрофон ноутбука. Далі аудіо конвертується в текст, і алгоритм аналізує його за декількома параметрами. Наприклад, за кількістю займенників «я» замість «ми» у відповідях на запитання про роботу в команді.
HireVue враховує більше мільйона елементів даних про кандидата в кожну хвилину відео і може розповісти рекрутерам про правдивість і впевненість кандидатів у відповідях. Далі є вибір — відсіяти кандидата без додаткової перевірки людиною чи запросити його на особисте інтерв’ю.
На сьогодні пропорції зберігаються такі:
- 20% — за допомогою ШІ-програми;
- 80% — з живим інтерв’юером.
Так, в Hilton International побачили збільшення на 16% різноманітності найму і зростання ефективності.
Чи замінить штучний інтелект рекрутера
Відбір vs пошук?
Функції сучасних роботів у софті полягають в аналізі резюме за ключовими словами й більш детальній вибірці. Йдеться більше про відбір, а не пошук в класичному розумінні. Переважно це стосується масового рекрутменту або вакансій, де легко ідентифікуються навички та вміння.
Але коли потрібен топменеджер чи нестандартне рішення, без участі рекрутера пошук кандидатів або неможливий, або буде неповним, тому що ШІ відбере по тексту резюме, яке містить не всі дані про досвід, а також може буде прикрашеним. Також ШІ не допоможе достукатись до пасивних чи дефіцитних кандидатів. На цьому рівні однозначно потрібна людина.
Оцінка кандидата на основі ШІ
Підбираючи спеціаліста, рекрутери оцінюють індивідуальні особливості компанії й зіставляють з ними компетенції й психологічні особливості кандидата. І тільки якщо все більш-менш збігається, процес рухається далі. Щодо власника бізнесу, то він переважно оцінює кандидата з позиції «хімії». ШІ не зможе її оцінити. Тоді як людина з більшою ймовірністю відсіє тих, хто не підходить під запит клієнта.
ШІ vs інтуїція?
Свої судження про кандидата рекрутер формує не лише на підставі хард-скілів, а й зважаючи на його емоції, жести, манеру поведінки, вміння триматись і створювати враження. Всі ці дані складаються у певну картинку у свідомості інтерв’юера. На її основі він прогнозує наявність в людини тих чи інших професійних й особистісних якостей. Тобто або бачить кандидата на посаді, або ні. Тому саме особисте інтерв’ю дозволяє побачити цю картинку, нерідко змінюючи враження, яке виникло при розгляді резюме.
Висновки
У підсумку бачимо, що рівень рекрутера, його світогляд, знання і здатність робити висновки, які не ґрунтуються на повторюваних алгоритмах, не можуть бути автоматизовані. Заміна рекрутера алгоритмами ще довго буде неможливою, адже більша частина важливих даних, що отримується та відчувається інтуїтивно у живій чи відеокомунікації, не відцифровується та не відповідає критеріям коректного завдання для ШІ.
Тож робимо обережне припущення, що майбутній тренд в рекрутингу — не за ШІ в чистому вигляді, а за алгоритмами big data.
Нині неможливо замінити технологіями психологічну й комунікативну роботу людей, але можна працювати з софтом, який покращує здібності й підвищує ефективність рекрутера, особливо при виконанні рутинних завдань. Набагато перспективніше управляти ставленням до роботи й впливати на емоційний стан рекрутера.
Є хороша новина для тих, хто впевнений, що ШІ таки відбере в нього роботу: експерти прогнозують, що разом з ШІ в рекрутингу та HR з’явиться багато нових професій. Наприклад, детектив HR-даних, менеджер зі спільної роботи людини й машини, коуч чат-ботів, ревізор алгоритмів упередженості та інші.
