Робот, зарплату повыше: как машинное обучение и новые технологии изменят рынок HR

HR-специалисты, которые долгое время не очень-то следили за новшествами  в сфере ИТ-решений, наконец-то заинтересовались технологиями.  Общий объем инвестиций в HR-технологии в мире в 2015 году достиг $2,461 млн (383 сделки) — это на 62% больше, чем в 2014 году. С 2011 по 2015 инвестиции в этом секторе выросли в восемь раз (рост год к году — 707%).

В 2015 году компании потратили $26 млрд на поиск и подбор сотрудников, еще $12,2 млрд  на программное обеспечение для нужд HR-подразделений,  и $5 млрд на оценку талантов. Новые технологии позволили бы уменьшить эти цифры в разы —  по разным  источникам, новые решения позволяют сократить бюджеты на наем людей до 70%.

Фотогалереи Были наши, стали ваши: русские, получившие американское гражданство Неспортивное поведение: у кого из атлетов были проблемы с законом Тюрьма и бизнес: рейтинг бизнесменов, подвергшихся уголовному преследованию Все фотогалереи →

Основным трендом в HR станет использование  машинного обучения и технологий искусственного интеллекта для подбора и оценки качеств сотрудников. При этом речь пойдет не только об автоматизации подбора линейных вакансий. Речь идет об изменениях в рекрутменте как в отрасли в целом.  В HR-бюджетах, как когда-то в бюджетах на маркетинг сейчас все чаще появляется графа «технологии». И речь не о сайтах для поиска работы и сотрудников. Сегодня до 10% бюджетных расходов HR приходится на новые инструменты и технологии, при этом средний бюджет HR еще и растет на 4% в год.

Какие векторы движения технологий в сфере HR очевидны уже сейчас?

Во-первых, упрощается поиск кандидата. Агрегаторы, парсеры (то есть онлайн-инструменты для синтаксического анализа) уже очень скоро научатся читать резюме и совмещать их с различными профилями вакансий, одновременно используя информацию из профиля человека из разных социальных сетей и из поисковиков по запросу  его фамилии, имени и отчества.  

Например, нам нужно будет найти «специалиста по продажам». Системы на стороне работодателя  будут автоматически  анализировать ключевые слова в профиле вакансии (требования к опыту кандидата и т.д.). На этом основании все вакансии,  которые подходят под  запрос работодателя, «подтягиваются» с различных  сайтов  с объявлениями.   Каждое из описаний при этом займет место  в списке в зависимости  от  степени соответствия первоначальным критериям.  

Одновременно система пробежится по профилям тех, кто разместил резюме как «специалист по продажам», в социальных сетях, при этом  представитель HR-отдела сможет задать нужные для анализа параметры. Например, алгоритмы изучат публикации на стене потенциального кандидата по ключевым словам, выделяя нецензурную брань, экстремистские заявления и т.п..  

Есть и еще один источник информации о  возможных кандидатах -  данные из открытых (и не очень) баз данных. С их помощью можно будет проверить, как часто те, кто хочет стать «специалистами по продажам», берут кредиты, получают штрафы или фигурируют в судебных делах. В конечном счете после анализа информации по всем трем категориям, мы получим профиль идеального кандидата  для нашего  «специалиста по продажам». Выглядеть он может, предположим, так:  «мужчина 25-30 лет, с ипотекой, двумя детьми, опытом работы в продажах от двух лет, отсутствием судимости». И именно таких кандидатов будет искать искусственный разум на  сайтах с вывешенными резюме. Робот, скорее всего, будет искать конкретных кандидатов в социальных сетях или в телефонных базах —  HR-специалистам останется только прозванивать кандидатов, которые оказались самыми перспективными. 

Во-вторых, на рынке HR-технологий появятся программы для типологизаций личностей — опять же, с применением технологий машинного обучения.  В основе  таких программ могут быть различные техники, направленные на мгновенное выявление особенностей того или иного человека  -  например, специфических черт его лица и мимики (физиогномика) и, снова, его поведения в соцсетях. Профессиональное типирование кандидата, стоящее на стыке психологии и математики станет своего рода аналогом сегодняшнего психологического тестирования. Заметьте:  присвоение типа будет проводиться  в рамках привычных процедур взаимодействия соискателя и работодателя —  без непосредственного участия кандидата, а зачастую и без его ведома.

Так же легко машины научатся создавать психологические портреты кандидата — здесь тоже главным источником информации станет анализ  его активности в соцсетях: публикаций, участия в различных группах, дружественных связей, комментариев. Чем дальше, тем больше статистики будет собрано, машины научатся разбираться в нюансах, выстраивать поведенческие модели.

В-третьих, разбивку на «типы» получат и компании-работодатели. Например, системы научатся анализировать черты корпоративной  культуры госкорпорации и  то, по каким принципам, работает стартап, — ведь для компании двух этих «профилей» нужны совершенно разные люди. Таким образом, кандидаты смогут получать список компаний, соответствующих именно их типу личности, а компании -  сотрудников, совместимых именно с их HR-брендом.

Последний штрих  -  анализ совместимости личностей нанимающего менеджера и кандидата. Машины смогут делать «мэтч» моментально и выдавать процент совместимости первого и второго. Соответственно, пресловутая «химия», которая так важна при найме менеджеров среднего звена и «топов», будет «оцифрована». Причем многие ждут этого в течение нескольких ближайших лет.

Интернет и связь

10.11.2016 13:13

За работой — в чат: как стартап с российскими корнями Job Today трудоустраивает европейцев

Приложение для быстрого поиска работы и сотрудников действует по принципу дейтинг-сервиса Tinder→

Если уж проблему столь сложных человеческих взаимодействий удастся перевести в автоматический режим, то автоматизация  массового подбора будет происходить еще быстрее.  Например, в  подборе линейного персонала (промоутеры, продавцы в ритейле, телесейлзы, водители, рабочий персонал) все популярнее станут  агрегаторы предложений с  сайтов о работе, наберет обороты использование чат-ботов, автодозвонов,  мессенджеры для назначения соискателей на массовые интервью и ассесменты, а видеоинтервью  все чаще будут заменять личные встречи. Технологии подводят нас к тому, что  кандидат сможет в первые прийти в офис  работодателя  уже в свой первый рабочий  день — занести документы в отдел персонала и официально оформиться на работу. Все предшествующие стадии можно будет перенести в онлайн.

Кстати, именно в сегменте массового набора сотрудников все большее значение приобретут программы по детекции лжи в словах кандидатов.  Технологии компьютерного зрения «поймают» кандидата на неестественной мимике,  системы анализа текста — на нелогичности ответов.  Компьютеры станут «докторами Лайтманами» из популярного американского сериала «Теория лжи». 

Стартапы

23.08.2016 10:05

Заочное знакомство: сколько можно заработать на видеоинтервью с соискателями вакансий

Все это  означает, что профессия HR-специалиста в каком-то смысле переродится.   Всю автоматическую работу HR-менеджеров заберут машины, люди из HR-отделов и рекрутинговых агентств будут конкурировать с искусственным интеллектом. Человеческий фактор все больше и больше будет уходить из HR-практик, а в профессии останутся только те, кто умеет не просто искать и анализировать резюме, а люди, способные грамотно курировать процесс работы с кандидатом,  справляться с  нетипичными ситуациями (например, правильно реагироватьна  контроффер или формировать мотивацию будущего работаника) работать с возражениями, «вести» кандидата на протяжении всего конкурса. Другими словами, HR-специалистам будут платить за умение строить коммуникацию и управлять процессом работы с кандидатами. Ведь  до прорыва такого уровня, когда  машины смогут конкурировать с человеком в эмпатии, в умении выстраивать сложную коммуникацию и умению решать нестандартные ситуации, — до него все еще далеко.