19.06.2024
«Мы впервые сталкиваемся с ситуацией, когда у нас есть нечто, что будет намного умнее самого умного человека»: слова Илона Маска емко выразили страх человечества перед собственным созданием — развивающимися технологиями искусственного интеллекта (ИИ). Статистика свидетельствует: только за прошлый год количество вакансий для работы с ИИ-системами выросло на 78 %, и вряд ли темпы серьезно сократятся в ближайшие 2–3 года. При этом одно из главных опасений — безработица, на которую нас обрекает электронный «болван». Впрочем, специалисты HR, уже сейчас подбирающие с помощью ИИ сотрудников в области цифровых технологий, уверены: преимущества его применения выше потенциальных рисков, и на это есть 4 причины…
Грефовское «дай миллион» в отношении айтишников — лукавое пожелание: их и так избыток. Только в этом году на рынок выйдет суммарно около полумиллиона новичков после вузов и курсов. Найти вручную в этом «стоге сена иголку» — кандидата нужной квалификации — задача нетривиальная, ведь на одного «мидла» приходится до трех «джунов», а на «сеньора» — до 10, в зависимости от специализации.
Рекрутеры в такой ситуации вынуждены проводить десятки непродуктивных интервью, тратя очень дорогое время. И это одна из причин, по которой над автоматизацией процесса активно работают «мейджоры» — ИТ-гиганты, куда стремится абсолютное большинство айтишников. Например, собственная разработка «Яндекса» — «Фемида» (внутренняя интеллектуальная корпоративная цифровая платформа для end-to-end-сопровождения процесса найма) — уже сейчас имеет постоянно пополняемую базу, в которой более 2 млн профилей кандидатов.
«90 % релевантных для компании соискателей так или иначе уже проходили через систему, — говорит Олег Мохов, руководитель блока «Привлечение и развитие» компании «Яндекс». — Это помогло организовать постоянный приток квалифицированных кадров, с которыми общаются свыше 2 000 интервьюеров. Работа в такой среде дает экономию до 30 минут времени рекрутера на каждое собеседование, а в целом внедрение автоматизации сократило время выдвижения оффера на сутки, что очень много для IT».
Первоначальные этапы отбора, включая оценку портфолио и тестовых заданий, составление отчетов, занимают до половины времени, затраченного на каждого кандидата. Однако их вполне возможно алгоритмизировать и поручить ИИ, добавив к этому задачи формирования баз данных и их анализ. Таким образом можно рационализировать 80 % рутинной кадровой работы, «съедающей» львиную долю времени HR-специалиста.
«Возможность диалога с ИИ, его тонкой настройки и обучения принципам отбора очень ценна, — считает Ирина Борискина, директор по IT-подбору ГК Selecty, специализирующейся на рекрутинге и аутсорсинге IT-персонала для российских и международных компаний. — Например, уже действующая система Humart, разработанная для автоматизации рекрутинга с использованием AI и с интегрированным ChatGPT, упрощает подбор и экономит до 25 % времени HR-специалиста. В ближайшем будущем система возьмет на себя и оценку соискателей — мы уже работаем над этим и вскоре начнем тетирование».
Чем быстрее клиент рекрутингового агентства или собственник предприятия, которому нужен специалист, закрывает вакансию, тем меньше затраты. Использование ИИ позволяет сократить это время на 50 %.
«Нейросети генерируют за секунды то, что человек может делать часами или даже сутками, — поясняет Ирина Борискина, директор по IT-подбору ГК Selecty. — Для бизнеса это, безусловно, преимущество, так как ИИ повышает продуктивность и минимизирует количество ошибок. По набранной статистике, использование автоматизированной системы рекрутинга экономит 35 % бюджета на подбор за счет ускорения процесса и возможности более точного таргетирования в поиске нужного в каждом конкретном случае кандидата. Меньше отсев — выше экономия».
Даже опытный человек может совершать ошибки, вызванные эмоциями. И хотя живого рекрутера ИИ заменит явно не завтра, составлять достаточно объективный психологический портрет цифровая система неплохо умеет уже сейчас.
ИИ, обученный на анализе огромного корпуса данных, полученных из классического анкетирования Big five (Big5), совершает меньше ошибок в составлении модели личности. Уже сейчас его объективность точно не ниже, чем у «живого» HR, благодаря скорости машинного обучения и гигантскому объему объектов такого обучения. При этом соискателю-айтишнику, от природы склонному к взаимодействию «человек — машина», проще пройти такое «роботестирование», чем живое общение, а сам тест проводится удаленно.
Нейросети, как и атомная энергия когда-то, сочетает в себе как огромные риски, так и невиданные возможности. Однако человека, как менеджера процессов искусственного интеллекта, еще очень рано списывать со счетов. Без него, во всяком случае пока, искусственный интеллект беспомощен — чтобы работал один робот, его должны настраивать и обслуживать пять человек. Именно поэтому наиболее ценным кадрам пока явно ничего не угрожает.
