Управление людьми будущего. AI для HR

т люди. Они начинают воспринимать эту цифровую среду, собирают данные различными когнитивными способами, глазами, ушами, понятно, цифровыми. Интерпретируют эти данные и дальше начинают рассуждать. Пытаются рассуждать как человек. И выдают какие-то рекомендации для того, чтобы дойти до поставленной цели. Данные системы интеллекта могут использовать определённые правила, или их называют, алгоритмы. Они могут изучать, как человек себя ведёт, то есть человеческую модель поведения. И за счёт этого паттерна адаптируют своё собственное поведение и, каким-то образом, реагируют,  — отмечает Артем Мовсесян. 

Искусственный интеллект охватывает такие области — рассуждение, планирование, обучение, коммуникация. В бизнесе искусственный интеллект используют для разных задач: когнитивный инсайт (поиск и интерпретация тенденций), когнитивная вовлеченность (обработка естественного языка сотрудников) и, конечно, автоматизация или роботизация процессов. 

Как искусственный интеллект используется в HR?

Искусственный интеллект в HR используется, например, для решения проблем прогнозирования, предоставления знаний, обучения. Для каждого шага нужны специфические алгоритмы. Выделяют такие типы искусственного интеллекта — восприятие или сенсорное наблюдение, движение или управление сложным движением, социальный интеллект или алгоритмы, поддерживающие интерпретацию человеческих взаимодействий (эмоции, чувства, настроение). Также выделяют общий интеллект — это в целом машины для решения произвольных задач.

Интересно, что компания Face2face сделали скан лица и запустили систему искусственного интеллекта, который определяет с 96-97% точностью конкретную эмоцию человека в данный момент. Это может быть востребовано и в HR. В целом, цифровая трансформация в HR, по словам лектора, поможет привлечь нужного сотрудника в компанию, вовлечь его в процесс, обучить и удержать:

В большинстве компаний сейчас фокус не на технологии, а фокус на людей. Чтобы удержать и привлечь лучших специалистов на рынке. Поэтому ближайшие 2 года мы увидим развитие различных интересных технологий в области вовлечения. 

Говоря про искусственный интеллект, применение в бизнесе новых технологий и положительных тенденциях, спикер выражает уверенность, что в будущем собеседования будет проводить робот или цифровой HR, но конечное решение будет за человеком, поскольку есть некие этические моменты. На данном этапе машины пока дают определённые паттерны. Помогают кластеризовать людей. 

Дальше в лекции оратор рассказывает о чат-ботах, ботах-ассистентах, профессиональных ботах, а также рассказывает о примерах успешных проектов, в рамках которых используются NLP-технологии, про биометрический учет рабочего времени и то, как использование новых технологий позволяет высвободить до 40% HR-ресурсов. 

Далее в видео-ролике показано, как спикер отвечает на вопросы из зала, подробнее рассказывая про искусственный интеллект в HR, а также о том, можно ли обмануть машинный отбор.

В дополнение к теме

Мэтчинг резюме и вакансии

Искусственно созданный (artificial) интеллект помогает в ранжировании откликов людей на конкретные вакансии исходя из того, насколько они соответствуют требованиям работодателей. Как утверждает Артём Мовсисян, развитие модели происходит одновременно в двух вариантах.

• Универсальное оценивание резюме, без привязки к конкретным фирмам. Исходными данными для обучения служит информация с маркетплейсов вакансий – такие порталы осуществляют сбор размеченных сведений по наиболее востребованным областям рынка. В результате использования огромнейшего объёма данных (включая биометрические) удаётся обучать искусственный интеллект, выдающий довольно точные версии оценивания кандидатов. Учитывая изменчивые тенденции в отношении популярных формулировок и навыков, в процессе анализа текстов резюме и вакансий искусственный разум выдаёт прогноз их соответствия. На текущий момент такие системы выдают результат с точностью 92%. Принцип работы модели основывается на учёте ключевых слов, опыте и востребованности навыков соискателей.
• Кастомизированная оценка. Такие когнитивные (cognitive) модели применяют с «заточкой» под определённую компанию, с учётом специфики её деятельности и требований HR. В данном случае помимо навыков соискателей учитываются многие другие нюансы, указываемые в резюме. Такие проекты могут использовать при обучении меньший дата-сет – только те данные, которые были размечены самими рекрутерами. Чем больше вовлечённость самих рекрутеров, обрабатывающих информацию вручную, тем более точной будет оценка. Чтобы искусственный интеллект заработал эффективно, важно, чтобы минимум четыре специалиста смогли разметить от 1000 резюме соискателей для конкретного бизнеса.

По итогу оба вида моделей отсортировывают резюме в соответствии с вакансией, помогая сотрудникам HR выделять соискателей, которые подходят на должность больше всего. Это способствует повышению эффективности работы персонала, что особенно важно при ограниченном времени.

Диалоги робота с кандидатами

Рекрутеры тратят большое количество времени на общение по телефону либо ведение переписок с потенциальными работниками. Цифровые технологии позволяют скриптовать и передавать такое общение ботам. По словам Мовсесяна, применение нейросетей в создании ботов не сильно распространено, однако используются настраиваемые деревья переписок, системы анализа голоса, основанные на сервисах Google или Яндекс, для распознавания ответов. Также используются отдельные функции общения человека с ботами мессенджеров без применения спич-китов – при таком решении осуществляется переработка готовой текстовой информации из диалогов с соискателями.

Задачей чат-ботов является обработка откликов кандидатов и обращение к ним при холодном поиске. При этом могут использоваться даже НЛП-технологии (NLP, Neuro-linguistic programming). Это позволяет фильтровать соискателей. При таком вовлечении чат-боты способны задавать вопросы касательно желания сменить сферу деятельности, наличия определённых документов (к примеру, военника, медкнижки). При наличии заранее согласованных временных инсайтов для собеседований боты также способны приглашать на интервью.

Зачастую digital-скрипты создаются с ограниченным перечнем познавательных вопросов, что важно для снижения негатива при общении. Обычно система спрашивает о наличии опыта в конкретной профессии, гражданстве, готовности к переезду в другой город. После этого к диалогу уже может подключаться человек. Использование искусственного интеллекта в бизнесе в виде чат-ботов фактически необходимо для фильтрации соискателей, благодаря чему рекрутеры могут сосредоточить свои силы только на рабочих с хорошими перспективами в компании.

Exit-интервью

Ещё одной задачей HR является сохранение ценных кадров и анализ промахов. Эффективным методом исследований считаются опросы, которые помогают выяснить причины, по которым сотрудники решают перейти в другую фирму. Для этого также применяют разные модели.

При обучении по специальным дата-сетам боты способны выявлять в аудиосообщениях десятки вероятных причин ухода. При трансформации звука в текстовую информацию робот относит её к конкретной категории, а потом люди ищут причины ошибок в управлении, провоцирующих уход кадров.

Вторая, с учётом тональности аудио и видео (биометрия), делает вывод о том, какие отзывы оставляют бывшие работники – положительные или отрицательные. Это даёт экономию времени на «ручной» анализ отзывов, а рекрутеры могут работать уже только с отрицательными.