Photo by Owen Beard on Unsplash

На фоне недавней волны громких увольнений и признания того, что многие компании поспешили нанять сотрудников, чтобы удовлетворить потребности бизнеса, вызванные пандемией, организации теперь переориентируются на качество найма и использование искусственного интеллекта (ИИ) для помощи в этих усилиях.

Согласно двум недавним исследованиям, от 35% до 45% компаний, как ожидается, будут использовать программное обеспечение и услуги для поиска талантов на основе ИИ, чтобы помочь в выборе и собеседовании с потенциальными вакансиями в следующем году. Согласно опросу, проведенному онлайн-сервисом по подбору персонала Modern Hire, почти три из четырех организаций увеличили свои закупки технологий для привлечения талантов в 2022 году, а 70% планируют продолжать инвестировать в этом году, даже если наступит рецессия.

Совсем недавно ИИ применялся для создания вакансий, нейтральных по признаку пола и этнической принадлежности; цель состоит в том, чтобы устранить как можно больше человеческих предубеждений при приеме на работу и повысить разнообразие, равенство и инклюзивность. Сдвиг произошел после того, как уровень безработицы в США в прошлом месяце упал до 3,5 %, а в технологическом секторе — всего до 1,8 %. Организациям стало трудно нанимать лучших специалистов, даже несмотря на то, что многие компании увольняют работников, нанятых в спешке во время пандемии COVID-19. Многие организации поспешили нанять сотрудников для решения бизнес-целей, таких как проекты оцифровки, модели распределенной работы и развертывание платформ анализа данных и бизнес-аналитики. В некоторых случаях компании снижали стандарты найма, чтобы найти любого, кто обладал бы минимальной квалификацией.

По словам Брета Гринштейна, партнера PricewaterhouseCoopers (PwC) и исследователя в области аналитики данных и искусственного интеллекта, в настоящее время возросла потребность в выявлении высококвалифицированных кандидатов на работу и быстром принятии решений о найме, и это способствовало внедрению ИИ. «Эту потребность вызвало множество факторов, от Великой отставки до быстрого найма и восстановления в 2021 году, до периода рецессии, который сейчас вызывает большой приток технических работников на рынок», — сказал Гринштейн. «Во всех случаях рекрутерам нужны более совершенные инструменты, чтобы эффективно подбирать кандидатов и обеспечивать эффективное использование интервью, заранее гарантируя, что кандидаты хорошо подобраны. Кроме того, им нужны были способы сделать это в очень удаленных условиях из-за первоначального отсутствия поездок и более поздней тенденции к ролям, которые по своей сути удалены».

Отмена реакционного найма

Ожидается, что в 2023 году реакционный подход к найму последних лет сменится ориентацией на качество, что может включать наем сотрудников без высшего образования, но со страстью и стремлением учиться на рабочем месте. Согласно опросу «Будущее рекрутинга», проведенному PwC, до 49% кандидатов отклоняют предложение о работе из-за плохого подбора персонала. Наряду с улучшением опыта собеседования с кандидатами организациям нужны более качественные кандидаты, которые также с большей вероятностью останутся, и они обращаются к ИИ для поиска, отбора и привлечения кандидатов на работу. По словам Лизы Роуэн, вице-президента по исследованиям в области управления человеческим капиталом в IDC, использование ИИ при приеме на работу хорошо укоренилось для обработки данных и анализа резюме. «Если подумать, рекрутинг — это функция, ориентированная на данные, с большим количеством неструктурированных данных, которые можно найти в резюме и биографических данных людей», — сказал Роуэн. «Изощренность в этом процессе сопоставления эволюционировала от сопоставления навыков с требованиями до включения анализа, который помогает определить пригодность кандидата для этой роли».

Согласно пятому ежегодному отчету Modern Hire о найме, 45% компаний по всему миру используют ИИ для улучшения функций рекрутинга и управления персоналом. Опрос 300 высокопоставленных специалистов по подбору кадров и специалистов по персоналу также показал, что впервые за два года качество найма (QoH) считается главным приоритетом для инвестиций в технологии. Опрос PwC, проведенный в прошлом году, показал, что 35% компаний планируют использовать ИИ для найма и обучения сотрудников в этом году. «Качество найма» — это показатель, используемый для определения того, насколько хорошо работает новый сотрудник, его вовлеченность и продвижение по службе, а также вероятность того, что новые сотрудники останутся в компании с течением времени.

Собеседования нового уровня

Как говорится в отчете Modern Hire, правильный найм с первого раза жизненно важен для сохранения и создания ценности в хорошо управляемой организации. Кроме того, навыки и компетенции, необходимые для большинства профессий, стали более сложными и более актуальными, чем даже несколько лет назад, поскольку цифровые навыки 21-го века становятся ставками. Сопоставление резюме с должностными инструкциями является наиболее распространенным использованием ИИ, но Гринштейн также видел много работы, позволяющей ИИ анализировать шаблоны, в том числе факторы, влияющие на удержание и сегментацию кандидатов на основе опыта, образования и навыков, помогающие в наборе. «Чат-боты также стали более популярными в качестве помощи кандидатам, чтобы помочь ответить на вопросы обо всем, от преимуществ до того, как компания организована и работает», — сказал Гринштейн. По данным Modern Hire, в 2023 году технология найма ИИ также будет включать интеллектуальное собеседование. Специалисты по привлечению талантов могут получить дополнительную помощь от автоматизированной оценки на основе ИИ. «Теперь методы искусственного интеллекта позволяют нам присваивать действительный и справедливый числовой балл словам, которые кандидат произносит во время собеседования, что дает релевантные для работы, основанные на компетенциях баллы и рейтинги, которые можно использовать при принятии решений», — сообщает Modern Hire. Помимо оценки ИИ, данные о найме все чаще позволяют компаниям подбирать кандидатов для должностей, которые им подходят, прежде чем они станут официальными кандидатами. Раннее согласование является признаком того, что организации осознают необходимость двустороннего соответствия — компаниям уже недостаточно «подарить» кандидатам работу только тогда, когда они сочтут их достойными. Кандидаты также выбирают компанию и особенно работу. «Поскольку такие показатели, как производительность на рабочем месте, не отслеживаются постоянно, качество найма часто является самой сложной метрикой для точного измерения», — заявила генеральный директор Modern Hire Карин Борхерт. Основываясь на релевантности работы и справедливом опыте кандидатов, команды по найму освобождаются от этих факторов стресса и могут полагаться на технологию для предоставления информации на основе данных и качественных результатов». Традиционный процесс собеседования, который долгое время был сопряжен с неэффективностью, непоследовательностью, предвзятостью и плохим опытом, в 2023 году окажется на грани срыва, поскольку наука и технологии следующего поколения учитывают срочность, которую испытывают компании, и разочарование, которое испытывают кандидаты, чтобы перенести собеседование на новый уровень, согласно исследованию Modern Hire. «Умное собеседование следующего уровня — это собеседование, в котором данные и отзывы кандидатов используются для постоянного обучения, совершенствования и развития», — говорится в заявлении.

В частности, Modern Hire считает, что интеллектуальное собеседование должно включать в себя: использование науки, аналитики и искусственного интеллекта для большей автоматизации, понимания и уменьшения предвзятости; ясность, доступность, прозрачность и человечность в опыте кандидата; глобальный охват кандидатов благодаря многоязычным возможностям и поддержке международных рынков талантов; бесшовные рабочие процессы и исключительная простота использования. В 2023 году технология найма будет включать в себя встроенные структурированные собеседования по группам должностей и ролям с вопросами, разработанными так, чтобы иметь отношение к работе и сосредоточены на факторах, связанных с успехом на работе. По данным Modern Hire, добавление автоматизированной оценки на основе ИИ позволяет компаниям более объективно оценивать ответы кандидатов, получая релевантные для работы оценки и рейтинги на основе компетенций, которые можно использовать при найме.

Как насчет встроенной предвзятости?

Однако проблемы все еще существуют. Хотя предполагалось, что ИИ устранит субъективность с точки зрения пола и расы, эксперты говорят, что самостоятельный выбор все еще иногда встроен в программное обеспечение ИИ. «Часто говорят, что технология может быть беспристрастной только в том случае, если ее программируют люди», — сказал Роуэн. «Это сложная задача — устранить предвзятость со всех сторон. Мы приближаемся к этому, но это повторяющийся и эволюционный процесс». Гринштейн был более прямолинеен: «Риск предвзятости в системах найма ИИ все еще очень актуален и не устранен». Гринштейн предлагает представителям отдела кадров и нанимающим руководителям быть теми, кто следит за тем, чтобы люди, принимающие решения о политике и инструментах, соответствовали целям корпоративного разнообразия. Кроме того, они должны обеспечить, чтобы данные, используемые для обучения систем ИИ, также отражали разнообразие. «Существуют методы устранения предвзятости, которые можно использовать для исправления предвзятости в данных, но для этого требуются руководители, которые понимают это, чтобы обеспечить правильное решение этой проблемы», — сказал Гринштейн. «Сегодня системы искусственного интеллекта могут помочь в поиске талантов. Однако важно использовать ИИ для улучшения процесса найма, а не для его автоматизации». По словам Гринштейна, хотя ИИ может помочь сканировать резюме, а также просматривать, редактировать и создавать описания вакансий, важно обеспечить, чтобы люди подтверждали эффективность систем ИИ, а не слепо принимали результаты. По словам Гринштейна, симуляции виртуальной реальности на базе искусственного интеллекта также могут способствовать виртуальному набору персонала, открывать доступ к талантам в отдаленных регионах, помогать контролировать удаленных работников и повышать их квалификацию. «Компании все чаще используют AI/ML, включая моделирование, для моделирования и прогнозирования удержания, включая моделирование различных политических решений, понимание того, насколько навыки и опыт кандидатов соответствуют должностным инструкциям, а также прогнозирование уровня принятия предложений», — сказал Гринштейн. «Это также включает в себя использование аналитики, чтобы понять, где ваша компания позиционируется на вашем рынке и в вашем городе, когда дело доходит до найма и продвижения по службе». Подходы, основанные на данных, настолько важны сейчас, когда кандидаты и работники теперь более удалены, чем никогда. Кроме того, внедрение технологий виртуальной реальности позволило использовать виртуальную реальность на основе адаптации и виртуального исследования рабочего места. «Это все еще находится на ранней стадии, но уже есть поколение новых сотрудников, которые ожидают более захватывающего опыта в рамках их найма и адаптации, и как удаленные работники это может принести им рабочее место», — добавил Гринштейн. По словам Роуэна из IDC, программное обеспечение для привлечения талантов на основе ИИ охватывает весь спектр различных областей рекрутинга. Например, Beamery предлагает маркетинговое программное обеспечение для найма на работу. Для отслеживания кандидатов существуют поставщики программного обеспечения и услуг, такие как iCIMS, Jobvite, Smartrecruiters, SAP SuccessFactors, Oracle и Workday. А по анализу данных в лидеры входят такие фирмы, как Modern Hire, Seekout, Eightfold и Phenom. По словам Гринштейна, при выборе приложения или услуги по привлечению талантов на основе ИИ организации должны быть прозрачными, «чтобы людей это не удивляло и не отталкивало. Заверьте людей, что вы должным образом управляете системами ИИ, чтобы быть честными и помогать работе отдела кадров». По его словам, не сбрасывайте со счетов влияние ИИ на привлечение талантов и не бойтесь предвзятости. «Вместо этого назначьте бизнес-лидеров, которые помогут определить и выбрать системы ИИ, которые понимают проблему предвзятости и понимают стратегию управления персоналом и навыков вашего бизнеса», — добавил он. «ИИ — это не технология, которую можно просто создавать и развертывать. Это инструмент, которым должны управлять люди, которые понимают сильные стороны и риски, а также понимают ваш бизнес».