Еще до глобального хайпа я занималась анализом роли нейросетей в HR и строила прогнозы. С тех пор прошло шесть лет, и, если говорить кратко, большинство из них сбылись. Искусственный интеллект действительно увеличил свои возможности и быстро решает рутинные задачи. При этом специалисты не были полностью заменены ИИ-технологиями на каких-либо уровнях. Скорее наоборот, AI стал дополнительным инструментом для HR, позволяя быстрее справляться с повседневными задачами, связанными в основном с обработкой больших объемов информации. В случаях, когда нужно принимать решения, последнее слово все еще остается за человеком, а не машиной.
Как ИИ трансформировал рутинные задачи в HR
Сегодня ИИ великолепно справляется с рутинной работой: скрининг резюме, составление анкет, мониторинг процессов и анализ данных. Возможность мгновенно получить срез ситуации в компании любого масштаба – это огромное преимущество. В то же время кандидаты активно используют ИИ в процессе: резюме, подготовка к собеседованиям и тестовые задания – в IT-отрасли это стало стандартом.
Мы впервые столкнулись с этим три года назад при наборе стажеров. Многие начали использовать ChatGPT для написания сопроводительных писем и решения технических заданий. Тогда мы изменили подход и стали оценивать качество использования ИИ. Проверить работу кандидата на использование нейросетей не сложно – существуют детекторы ИИ, а внимание опытных пользователей сразу заметно, что резюме сделано с помощью AI. Кроме того, задания были протестированы в ChatGPT так, чтобы нейросеть не смогла выполнить их идеально, требуя от кандидата внесения корректив с использованием критического мышления. Если кандидат просто скопировал ответ нейронки, он получал отказ. Но если осмыслил и доработал ответ, проявив инициативу, его приглашали на следующий этап собеседования. В итоге мы выбрали резюме десяти стажеров из более чем 500, которые быстро стали высококвалифицированными специалистами.
Вместо борьбы с ИИ, компания сместила акцент на оценку навыков будущего: ценность стажера теперь определяется не только способностью запомнить информацию, полученную в вузе, но и тем, как быстро он может находить решения и формулировать правильные задачи. Это один из ключевых навыков, отличающих талантливого инженера.
Нейросети могут выдавать поверхностные или на первый взгляд неверные ответы. Способность кандидата выявлять ошибки ИИ, сомневаться в ответах и корректировать их – это признак зрелости и аналитического мышления.
Таким образом, HR-менеджеры, следуя за кандидатами, остались на одном уровне. Здесь идеально уместна цитата Льюиса Кэрролла из «Алисы в Зазеркалье»: «Нужно бежать со всех ног, чтобы остаться на месте, а для того чтобы куда-то продвинуться, нужно бежать как минимум вдвое быстрее».
Почему эмпатию невозможно оцифровать
Одним из главных опасений последних лет было то, что ИИ начнет принимать решения за людей. И это частично осуществилось.
Хотя решения машин математически безошибочны и свободны от человеческих предвзятостей и эмоций, ИИ не способен проявлять эмпатию. Он не видит того, что чувствует опытный рекрутер. Чрезмерная «дегуманизация» процессов может привести к тому, что кандидаты и сотрудники будут ощущать себя «просто цифрами», что снизит лояльность к бренду работодателя. На уровне компетенций, необходимых в нашей компании, необходимо живое взаимодействие кандидата с рекрутером, для обсуждения не только знаний и навыков, но и особенностей корпоративной культуры.
Важно избегать превращения найма в простой алгоритмический процесс, поскольку это может стоить компании доверия и привлекательности для соискателей, а также «скрытых талантов» – людей, которые не вписываются в шаблоны, но имеют огромный потенциал.
Таким образом, ИИ – это мощный ассистент, а не судья. Он быстро анализирует компетенции, сопоставляет их с требованиями должности, учитывает результаты тестов и когнитивного анализа. Однако окончательное решение, основанное на этих данных и корпоративной культуре, всегда остается за человеком. Машина предлагает новый уровень комбинаторики, но только человек способен на творческий подход и нестандартное мышление.
Приведу пример из практики. Недавно мы искали опытного инженера для узкоспециализированной задачи, который обычно работает не менее пяти-семи лет. Такой специалист откликнулся на вакансию, но в его резюме была пауза чуть более года. ИИ-ассистент сразу отфильтровал анкету и выслал кандидату холодный шаблонный отказ. Для машины этот кандидат оказался «просто цифрой с низким баллом». К счастью, наш менеджер по подбору использует ИИ в тестовом режиме и перепроверяет его. В результате кандидата перезвонили, объяснили ситуацию с отказом, и договорились о встрече, на которой выяснили, что перерыв был вызван интенсивной учебой, параллельно с работой на фрилансе.
Эта история научила нас тому, что, как бы ни был хорош промпт для скоринга резюме, при поиске и найме узкоспециализированных кадров автоматизация может сыграть злую шутку, и каждое резюме требуется просматривать вручную.
Как сотрудники осваивают и используют ИИ в работе
В компаниях всегда есть сотрудники с разным интересом к новым технологиям. Это нормально: кто-то активно ищет и внедряет инновации, другие полагаются на обучение в компании. Важно понимать эту разницу и демонстрировать результаты на примере пилотных групп.
Мы обнаружили, что сотрудники, с интересом подходящие к ИИ, выделяют в среднем пару часов в неделю на его изучение.
В конечном итоге в нашей корпоративной академии был разработан курс по базовым знаниям об ИИ. Сначала мы получили много откликов желающих пройти курс, но затем количество сократилось. Примерно 70% из записавшихся начали посещать занятия, около 40% прекратили участие на разных этапах. В итоге весь курс завершила только треть участников. Это нормально для корпоративного обучения, в зависимости от интереса сотрудников и без их собственных вложений.
Мы делимся этой информацией в корпоративных медиа, чтобы снять вопрос о сложности использования ИИ и популяризировать обучение и практическое применение. Разговоры коллег о том, как увлекательно прошла первая часть программы, побуждают других записаться на курс и вернуться к его прохождению. Мы планируем подготовку и мягкое вовлечение всех сотрудников в работу с ИИ.
Три совета для амбассадоров инноваций
Игнорировать цифровизацию больше невозможно. Поэтому я верю, что HR-специалисты должны не просто адаптироваться к изменениям, а стать их флагманами, задавать тренды и стать евангелистами применения ИИ в бизнесе. Исходя из моего опыта, я могу дать три рекомендации.
- Используйте корпоративные решения. Наиболее безопасный способ – применять ИИ, работающий в закрытом контуре компании. Это обеспечит защиту информации и предотвратит утраты данных.
- Регламентируйте использование ИИ. Важно создать и утвердить внутренние процедуры применения нейросетей. Все должно быть четко: список инструментов, уровень чувствительности данных и ограничения. Важно обучать сотрудников и устанавливать единые схемы безопасного работы, чтобы технологии использовались эффективно и этично.
- Верифицируйте результаты ИИ. Не стоит слепо доверять нейросети или активно использовать данные. Установите контрольные точки и проверяйте результаты работы AI. Например, обратите внимание на причины отклонения резюме – это может выявить систематические ошибки или неверно интерпретированные запросы.
Читайте также: