Как улучшить подбор персонала с помощью роботов

В прошлом году, по подсчетам Глобального института McKinsey, 20% компаний внедрили искусственный интеллект (AI) в работу подразделений. Доля таких компаний, по прогнозам, достигнет 62% в 2018 г.

Одна из самых перспективных сфер применения искусственного интеллекта – бизнес-процесс по подбору и управлению персоналом. Среди крупных российских компаний, внедряющих искусственный интеллект в работу служб персонала, – крупные ритейлеры (Х5 Retail Group), банки (Сбербанк, «Тинькофф», «ФК Открытие»), операторы связи (МТС, «Вымпелком», «Ростелеком») и др.

Однако такие проекты выгодны только большим фирмам, где поток найма высок – более 10 новых сотрудников в месяц. Технологии искусственного интеллекта полезны для подбора массового персонала в розничной торговле, телекоммуникационной отрасли и банковском секторе. Но применять их для подбора уникальных специалистов, например программистов или топ-менеджеров, нецелесообразно.

Какие же кадровые бизнес-процессы можно оптимизировать с помощью роботов? Прежде всего, предварительную стадию отбора будущих сотрудников, а также процессы адаптации и обучения новичков.

Процесс отбора кандидатов отнимает у рекрутеров больше всего времени, так как им приходится изучать большое количество резюме, много общаться и договариваться с соискателями. Этот процесс можно оптимизировать при помощи роботов трех типов: робота-поисковика, аудиобота для обзвона кандидатов и чат-бота для переписки с кандидатом.

Поисковый робот по заданным параметрам поиска составляет список подходящих кандидатов и ранжирует их. Программа анализирует резюме, выбирает лучшие и отправляет рекрутеру. Поисковый робот может находить и учитывать неочевидные или недоступные рекрутеру факторы. Например, сравнивать резюме кандидата на разных сайтах, сопоставлять информацию с данными в соцсетях, узнавать, сколько времени человек потратил на составление резюме, или даже проверять, занимался он этим в рабочее или свободное время.

Аудиобот способен обзванивать кандидатов круглые сутки, что значительно экономит время. Аудиоробот-рекрутер выяснит, не нашел ли человек уже другую работу, расскажет о вакансии, согласует время собеседования. Такого робота под именем «Вера» уже использует X5 Retail Group для обзвона кандидатов.

Чат-бот – наиболее распространенный вариант – общается с соискателем, снабжает нужной информацией, задает вопросы. Все эти роботы, по нашим оценкам, способны сократить время предварительного подбора кандидата с 21 ч до 45 мин в среднем.

 HR-ботов можно применять и для управления персоналом – например, чтобы облегчить адаптацию новых сотрудников или ускорить административные процессы. Самый простой вариант – внедрение чат-ботов, которые объясняют сотрудникам, как оформить больничный или написать заявление на отпуск. О желании внедрить такого бота говорят крупные российские операторы связи. В крупной компании – системном интеграторе бот помогает сотрудникам оформить документы для командировки, получить справку для посольства, оставить заявку для отдела техподдержки. В «ФК Открытие» и «Тинькофф-банке» боты дают сотрудникам колл-центров подсказки во время общения с клиентами.

Специальные предиктивные аналитические программы могут предугадывать поведение сотрудников, например вычислять людей, собирающихся уволиться, чтобы работодатель вовремя принял меры по удержанию ценных специалистов. Однако такие проекты, основанные на больших данных и машинном обучении, пока слишком дороги и требуют мощной IT-инфраструктуры.

HR-боты дешевле. Стоимость разработки бота зависит от того, насколько сложные функции он будет выполнять, с какими корпоративными IT-системами должен интегрироваться, от степени защиты данных и т. д. Самый простой вариант – чат-бот – стоит от 15 000 до 500 000 руб. На разработку прототипа бота уходит несколько недель.

 Искусственный интеллект можно применять и для проверки кандидатов, которой обычно занимается служба безопасности. Речь идет о технологиях распознавания лиц и эмоций. Например, американская компания Affectiva придумала софт, распознающий эмоции людей, этот продукт уже используют рекламные службы. А Facebook пользуется технологией распознавания лиц, когда предлагает своим пользователям отметить на фотографии друзей и знакомых. Точность распознавания доходит до 98%.

Все эти технологии можно использовать при отборе персонала. По фотографии можно идентифицировать кандидата и узнать, верно ли указаны его имя, фамилия и другие данные. При проверке кандидата робот может находить его лицо на разных фото- и видеоматериалах. Алгоритмы машинного обучения позволят изучить эмоциональные реакции кандидата, чтобы понять, в какие моменты собеседования он был не вполне искренен. Более того, если проанализировать мимику и эмоциональные реакции сотрудников, можно сопоставить их с мимикой и реакциями кандидата и сделать вывод, будет ли новый сотрудник соответствовать корпоративной культуре компании.

Сотрудникам служб персонала придется привыкнуть к тому, что HR-боты способны работать в разы больше и эффективнее, чем люди. Можно рекомендовать всем компаниям поэкспериментировать с разными технологиями, провести несколько пилотных проектов, чтобы понять, как использовать искусственный интеллект с максимальной отдачей.

Автор – генеральный директор компании VCV