Например, Mya— технология ИИ , разработанная компанией FirstJob в 2012 году для автоматизации 75% процесса рекрутинга, а однажды, возможно, и 100%. Mya — один из первых HR-ботов с возможностями искусственного интеллекта. Mya в режиме реального времени общается с кандидатами, дает обратную связь, рекомендации и принимает решения на основании полученных ответов. ИИ позволяет обрабатывать информацию, «выхватывать» из полученного текста важные детали и по теме отвечать собеседнику. Бот анализирует, оценивает ответы кандидата и сопоставляет с требованиями работодателя, затем определяет дальнейшие шаги. Также HR-бот составляет расписание интервью, заносит встречи в календарь, формирует удобные и подробные профили кандидатов, ведет их списки — делает то, что помогает специалистам быстрее принимать решения. Статистика показывает, что Mya повышает эффективность рекрутера в среднем на 38%.
Спасибо просто за заголовок!
HR-сфера в России очень далека от внедрения IT-технологий. Типичный HR-директор крупной компании — консервативная тетка 45+, которая может рассуждать и говорить о всяких новшествах, а на самом деле в гробу их видала. Для многих HR сама мысль об автоматизации слишком пугающая, потому что угрожает их профессиональному существованию.А с другой стороны, сервисов, которые реально могут создать ценность для HR, очень мало. Регулярно тестирую доступные демо-версии, и чаще разочаровываюсь.
Вот я впервые в состоянии, когда хочется поставить и лайк и дизлайк комменту.
Дизлайк, потому что типичный HR-директор крупной компании (по-настояшему крупной) - это наоборот свистулька 30+, которая, правда, действительно плевать хотела на всякие новшества, тут я с вами соглашусь и ставлю мысленно лайк.
Итак, автор утверждает, что без комплексного анализа интересов, целей и социальной жизни ИИ не может быть полезен. Вывод нужно создавать систему способную анализировать несколько источников данных - хотя любая девушка из HR это сделает за секунды просто взглянув на профиль, а еще девушка HR в курсе ситуации на рынке и в регионе в целом (скорее всего если давно работает в отрасли еще и в курсе крупных игроков рынка). Обучение ИИ в данном случае титаническая работа и проверять верность работы этого самого ИИ на первых порах предстоит руками. Сколько будет стоить создание такой системы? Сколько будет стоить ее внедрение? Действительно ли будет оправдана цена на разработку системы и реальная польза от системы? Кто в теории может начать заниматься этой системой HeadHunter, Kelly или какой-то крупная компания? Одни сплошные вопросы и очень много сомнений. С одним я только согласен - данные нужно уже сегодня начинать подготавливать к машинной обработке.
Насчет блокчейна идея интересная, но опять целесообразность. Скажем есть международный центр сертификации ИСО зачем использовать блокчейн? Может быть просто сделать более доступной проверку сертификатов?
В определенный момент возникает вопрос перееинженеринга. Когда технологии внедряют не для увеличения конкретного "Bussnes Value", а для того что бы быть модным и в тренде.
В далекие 80-е когда "65 килобайт хватит всем" была такая технология называлась оверлейной памяти (.ovr) позволяющая расширнить адресное пространство адресуемой памяти для процесса под MS-DOS и знаете это BigData тех времен. Это просто еще одна мертвая технология позволяющая в те времена преодалеть техническое ограничение. Если у Вас этого ограниченеи нет, то это всего лишь игра с технологиями.
Соглашаюсь с Вами, и могу добавить, что девушка в HR помимо анализа данных резюме (где вранья и преувеличений обычно больше чем правды), посмотрит на фото и записи соискателя в соц. сетях, может позвонить на бывшие места работы соискателя ..
А на личном интервью составит мнение - в зависимости от того, как человек выглядит, во что одет, как говорит, как дышит, и, извините, чем от него пахнет и есть ли перхоть - стоить ли ему верить, и подходит ли он в принципе коллективу этой компании.
А еще вспомнил про термин "социальная шизофрения" и его часто можно найти в контексте социальных сетей. Вирусные рекламные программы и их "тени" часто "инфицируют" людей. Многие уже сегодня понимаю и создают грань между публичной информацией и частной (частыне приватные облака, частные профессиональные социальаные сети и т.д.) таким образом публичной информации становиться все больше, а так же рождаються новые инструменты регулирования этой информации (Роскомнадзоры разных родов и сортов). Со временем публичная информация станет такой же "отполированноей" как и в резюме, так что этот источник данных станет бесполезным.
Значит создание ИИ для анализа социальных сетей дорогое удовольствие для анализа все более ускользающей цели анализа социальных сетей.
Есть люди, сознательно отказывающиеся от присутствия в социальных сетях. Вот они так решили.
Конечно, трудно устоять от давления 9 из 10 людей в круге общения, которые это общение организуют в vk / fb / мессенджерах - но вполне возможно ...