Россия
Москва, г. Москва и Московская область, Россия
Внедрение искусственного интеллекта в любую сферу человеческой деятельности сегодня происходит усиленными темпами. Рекрутинг – не исключение. Способен ли искусственный интеллект вытеснить специалистов по отбору и самостоятельно проинтервьюировать кандидата? Как соискатели реагируют на то, что им будет собеседовать робот, а не человек? Возможно ли полностью исключить человека из процесса отбора персонала и переложить все функции на искусственный интеллект? Попробуем ответить на поставленные вопросы в данной статье. В проведенном исследовании анализируются результаты внедрения стартапа питерской компании Stafory, разработавшей и внедрившей на российский и зарубежный HR-рынок робота-рекрутера Веру. Приводится характеристика современного программного обеспечения для рекрутинга и программ для кадровых агентств. Описаны основные достоинства применения искусственного интеллекта в системе массового подбора персонала крупных торговых компаний.
искусственный интеллект, вакансия, кандидат, робот-рекрутер, собеседование, массовый подбор, персонал.
Перспективы применения искусственного интеллекта в рекрутинге высоки. Технологии искусственного интеллекта в управлении персоналом включают набор специализированных умных алгоритмов, способных моментально объ-
единить данные, рассчитать шаблоны, спрогнозировать тенденции. «Умные» системы научились анализировать речь, выделять изменения, сигнализирующие о настроении, правдивости и других личностных качествах претендентов. Роботы не полагаются на интуицию, в отличие от людей. Поиск кандидатов на открытые вакансии — довольно трудоемкая и монотонная функция. Для ее выполнения рекрутеру приходиться сделать не одну сотню звонков, и не факт, что результат окажется успешным. По статистике, из ста звонков лишь около двадцати человек говорят, что им данная вакансия интересна. Из двадцати только пятерых кандидатов удастся пригласить на собеседование. Из этих пяти человек, скорее всего, один или два успешно пройдут собеседование. И в заключение — вердикт службы безопасности. То есть в итоге можно получить ноль и начинать работу с самого начала. Особенно актуальной эта проблема является для массового подбора персонала крупных торговых компаний с высокой текучестью сотрудников, низкой оплатой труда и плотным графиком работы. Не секрет, что рекрутер частенько принимает решения, полагаясь на свои чувства и интуицию. По результатам исследований, большинство рекрутеров принимают решение по кандидату в течение первой минуты интервью, делая выводы по одежде, осанки, речи и манере общения. Насколько точно специалист по отбору может знать, какие профессиональные, деловые и личностные качества гарантируют успех в данной вакансии? Зачастую этого никто не может гарантировать. Специалисты по персоналу используют тесты, кейсы, ситуации и даже полиграф для отбора персонала. Но в конечном результате рекрутеры продолжают ошибаться в 30–40% своих кандидатов. Еще одной проблемой является время закрытия вакансии. В ситуации, когда надо быстро подобрать пятнадцать–двадцать продавцов для сети магазинов в разных районах г. Москвы, Московской области или в целом по России («Перекресток», «Магнит», «Дикси», «Пятерочка», «Лента», «Карусель»), вопрос скорости закрытия вакансий является ключевым. «Время — деньги» — эта фраза здесь уместна на все 100%. Поиск кандидатов затягивается, и компании теряют реальные деньги: это и «упущенные продажи», и вымотанный действующий персонал, ошибки в работе, очереди на кассах и за прилавком. Как результат — недовольный клиент, непроданный товар и падающий рейтинг организации. А если посмотреть на эту проблему с позиции рационализации? На самом-то деле работа рекрутера сводится к выполнению ежедневных однотипных действий. По сути, это просмотр резюме и подбор наиболее подходящей «модели» заказчика кандидатов. В течение дня рекрутер обзванивает сотню кандидатов и задает им одни и те же типовые вопросы. То есть по содержанию это монотонный, однообразный труд, не вызывающий положительных эмоций. А ведь хорошо известно, что от интонации и настроения позвонившего зависит конечный (успешный или не очень) результат. Сколько таких звонков сможет сделать один человек в течение дня? Возможно, шестьдесят, или чуть больше, или меньше. Да и оплата закрытия подобных вакансий не очень-то высокая — около 3 тыс. руб. за одну закрытую вакансию.
1. Болотова А.С. Системы искусственного интеллекта: модели и технологии, основанные на знаниях [Текст] / А.С. Болотова // Финансы и статистика. — 2012. — 664 с.
2. Кибанов А.Я. Экономика управления персоналом [Текст]: Учебник / А.Я. Кибанов, Е.А. Митрофанова, И.А. Эсаулова; Под ред. А.Я. Кибанова, — М.: ИНФРА-М, 2013. — 427 с.
3. Рассел С. Искусственный интеллект. Современный подход [Текст] / С. Рассел, П. Норвиг. — М.: Вильямс, 2018. — 1408 с.
4. Свистунов В.М. Оценка и повышение эффективности профессионального развития персонала организации [Текст]: монография / В.М. Свистунов, О.В. Сухорученко, Е.В. Каштанова. — М.: Изд-во ГУУ, 2017. — 146 с.
5. Флах П. Машинное обучение: Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных [Текст]: Учебник / П. Флах. — М.: ДМК Пресс, 2015. — 400 с.
6. Лобачева А.С. Возможности использования технологий искусственного интеллекта в управлении персоналом [Текст] А.С. Лобачева // Шаг в будущее: Искусственный интеллект и цифровая экономика: материалы 1-й Международной научно-практической конференции. — Вып. 3. — М.: Изд-во ГУУ, 2017. — С. 159–162.
7. Guseva M., Brikoshina I., Titov S. Capability maturity models in engineering companies: case study analysis, ITM Web of Conferences // Published online: 25 March 2016, 6th Seminar on Industrial Control Systems: Analysis, Modeling and Computation Article Number 03002.
