{ "author_name": "Albert Khabibrakhimov", "author_type": "self", "tags": ["\u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0430","hr","\u0440\u0435\u043a\u0440\u0443\u0442\u0438\u043d\u0433","skillaz"], "comments": 18, "likes": 26, "favorites": 25, "is_advertisement": false, "section_name": "default", "id": "25355", "is_wide": "" }
Albert Khabibrakhimov
9 384

«Кого вы пытаетесь обмануть этими модными словами?»

Сооснователь и гендиректор HR-сервиса Skillaz Андрей Крылов о перспективах использования Big Data, искусственного интеллекта и блокчейна в рекрутменте.

Поделиться

В избранное

В избранном

Андрей Крылов

Технологии меняют всё. HR-отрасль — не исключение. Геймификация, видеособеседования, боты и прочие инновации влияют на процесс подбора персонала и дальнейшую адаптацию внутри компаний. Вместе с тем вокруг инноваций есть немало мифов, раздутых маркетологами и некомпетентными в технологиях специалистами. Я бы хотел внести ясность и разобрать ключевые тренды.

Big Data и машинное обучение

Первое, что нужно понимать: Big Data не означает «хранение данных о резюме в одной большой таблице». Кого вы пытаетесь обмануть, апеллируя этими модными словами? О возможностях Big Data сегодня не говорит только ленивый. «Большие данные» стали актуальным трендом, да, в то же время на отечественном HR-рынке это больше модное слово, а не практика. На деле — это большая, кропотливая и дорогая работа с данными, которые получают компании. Специалистов, которые такую работу могут сделать, в России практически нет.

Сейчас Big Data в HR в основном применяется в двух направлениях — это подбор персонала и управление талантами. «Большие данные» имеют все шансы перевернуть индустрию HR, так как это ценные сведения для эффективного рекрутинга и последующего управления персоналом. Компаниям нужно активнее внедрять решения по автоматизации HR-процессов и аналитику не только для внешних клиентских целей, но и внутренних.

Автоматизация HR-процессов с упором на накопление данных позволит компаниям строить нужные модели и через два-три года приходить к серьезным системам предиктивной аналитики, позволяющим предугадывать поведение сотрудников, предсказывать их уход, устанавливать необходимость ротации кадров, работать с «текучкой», автоматически подбирать подходящий под корпоративные ценности и цели персонал, мотивировать в зависимости от индивидуальных характеристик работников.

Например, алгоритм Sabber использует возможности предиктивной аналитики: тестирует кандидатов и прогнозирует, насколько эффективной окажется совместная работа, подходит ли кандидат корпоративной культуре компании. Сервис прогнозирует возможности и риски сотрудничества. Он обеспечивает коучинг-поддержку для эффективной работы команд: сотрудники получают отчеты о том, какие их качества, ценности влияют на результат работы, а руководители — о состоянии их команды. Такая система помогает избежать многих рисков.

Компания Xerox с помощью «больших данных» пришла к интересным выводам: она выявила, что на работе готовы задержаться те, кто живет недалеко от офиса либо имеет удобный способ добраться домой. Компания организовала трансфер сотрудникам, что позволило сократить текучку кадров на 20%. Ритейлер Walmart применяет бизнес-аналитику, чтобы спрогнозировать: когда и по каким причинам тот или иной сотрудник покинет свое место. Рекрутеры компании заблаговременно могут набирать и обучать людей, а также оперативно реагировать на потребности сотрудников.

Самое интересное, что происходит сейчас на рынке — это разделение данных между вендорами. Доски объявлений знают, как кандидат искал работу, социальные сети знают, чем он интересовался, сервисы по автоматизации подбора знают, устроился он на работу или нет и насколько успешен был на своем месте работы. Объединение этих данных позволит создать универсальную систему, которая сможет делать полноценный мэтчинг компании и соискателя.

Однако ошибочно будет утверждать, что технологии, основанные на Big Data, могут в одночасье решить все проблемы HR-менеджмента.

Системы с элементами искусственного интеллекта

Разработка программного обеспечения для автоматизации различных бизнес-процессов становится самой горячей тенденцией, особенно в HR-сфере, где массовое использование Big Data выступило неким двигателем прогресса при влиянии технологий искусственного интеллекта. Жаль, что большинство компаний понимают ИИ как очередной модный тренд, а не как предмет для серьезных научных исследований. В университетские годы я работал в РАН в области искусственного интеллекта и могу точно сказать, что его время в подборе персонала только начинается, единицы компаний делают робкие шаги в этом направлении.

Способы, которыми ИИ может оказать огромное влияние на HR: персонализация, автоматизация документооборота, более эффективный подбор персонала, более точное прогнозирование.

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%.

Объем данных не означает их качество. Для того, чтобы искусственный интеллект мог обучиться точному подбору и работать в качестве виртуального рекрутера, он должен обладать большим кластером данных о поведении сотрудника не только вне компании, но и внутри неё. Данные о внутренних порядках компании — обычно закрытая информация, кроме того, международные компании не могут юридически изучать и делиться информацией о сотрудниках в разных странах одновременно.

На сегодняшний день достижения ИИ в рекрутменте — фактологические. Да, несомненно ИИ осуществляет выбор сотрудника, который похож на прошлый цифровой выбор, но насколько он релевантен понять довольно-таки сложно. Искусственный интеллект или его элементы — это, в первую очередь, системы, которые способны сами реагировать на изменение среды. Для построения таких систем нужны не столько закономерности, найденные при обработке потока данных по сотрудникам и кандидатам, сколько система правил поведения и реагирования на среду, которая может раньше человека-аналитика реагировать на изменения рынка, изменение профессий, потребностей в персонале и так далее. Сейчас это для многих футурология, но уверен, что правильное накопление данных сегодня даст нам системы искусственного интеллекта в подборе или настоящих «виртуальных рекрутеров» завтра.

Охотники за головами должны начать использовать Big Data уже сегодня, чтобы они могли подготовиться к невероятным достижениям в этой области искусственного интеллекта в будущем. Профессиональный подбор персонала сейчас заставляет обладать компетенцией обработки больших объемов данных и их аналитики, от этого уже не уйти.

Digital и онлайн-отбор

Предварительный отсев кандидатов с помощью интернет-инструментов — самый простой и доступный тренд.

Это самая простая и насущная задача для подбора. Все предварительные процессы подбора персонала должны выноситься в онлайн, при этом «каждый чих» кандидата должен фиксироваться, должны формироваться большие объемы данных о поведении кандидатов при собеседовании. Это важно и эффективно, благодаря этому компании могут строить в будущем серьезные системы ИИ.

Частой задачей для крупных компаний является набор персонала на массовые позиции. Технически это очень трудоемкий процесс — подобрать десятки, сотни сотрудников в короткие сроки. Справиться с этой задачей с помощью современных технологий позволяют платформы для проведения онлайн-интервью. Они позволяют и выполнить цель по подбору, и сэкономить массу ресурсов рекрутеров.

Платформы предоставляют возможность провести видео- или аудиособеседование без установки дополнительного ПО, а также широкую линейку инструментов интерактивного взаимодействия с кандидатом — например, возможность для соискателя фиксировать ответы на вопросы работодателя, возможность для рекрутера оставлять важные пометки. Ролик с ответами соискателя можно отправлять непосредственно потенциальным руководителям для просмотра. Важное преимущество: онлайн-интервью не требует одновременного присутствия в сети рекрутера и кандидата.

Впрочем, диджитал-формат собеседования можно проводить не только с массовыми вакансиями, но и при поиске высококвалифицированных кандидатов редких специальностей, которые могут территориально находиться в других городах.

Социальные сети

«Лайки» и друзья человека в соцсетях скажут больше, чем его резюме. Все мы пользуемся социальными сетями. «Лайкаем» красивые букеты, фотографии Прованса и Эвереста. Вряд ли мы отдаем себе отчет, что Facebook формирует на основании этих данных наш психологический портрет. Почему бы не использовать его в подборе?

Когда люди приходят на собеседование, то обычно не показывают свое реальное лицо, а умело скрываются под масками: их «отполированная» личность готова к решению определенной задачи. Но все же рекрутерам интересно узнать, какие люди на самом деле.

В интернете полно различной информации, ее можно использовать для повышения эффективности рекрутинга. Так, любой человек сейчас оставляет огромное количество информации о себе в интернете, пользуясь социальными сетями, находясь в поисках работы на рекрутинговых сайтах, проходя собеседования, создавая поисковые запросы и так далее. Да и профиль в Facebook или любой другой социальной сети содержит гораздо больше информации о соискателе, чем его официальное CV.

Facebook можно использовать для привлечения пассивных кандидатов — с помощью соцсетей рекрутеры могут найти талантливых кандидатов, которые не размещают свои резюме на рекрутинговых сайтах.

Наверняка вы слышали про теорию «шести рукопожатий» так вот, исследователи выяснили, что в Facebook количество рукопожатий сужается до 3,5. Не бойтесь использовать Facebook в рекрутменте. В конце концов ваш идеальный кандидат находится всего в 3,5 человека от вас.

Например, сервис Workey, созданный в Тель-Авиве, работает на основе возможностей искусственного интеллекта, сравнительной аналитики и машинного обучения. Он помогает соискателям анонимно искать работу, при этом он анализирует карьерный опыт и личностные особенности, а затем предлагает вакансии, которые соискатели, возможно, и не думали рассматривать ранее. С согласия пользователя платформа может использовать его данные из соцсетей и раскрывать личность потенциальному работодателю.

Агрегаторы резюме и вакансий

Кандидат не хочет смотреть десять сайтов с вакансиями, ему нужен один, максимально простой.

Решения, построенные на агрегировании информации, уже получили развитие. Например в такси, поменяв представление людей о транспортной мобильности, и шопинге, сделав жизнь потребителей более комфортной и позволяя экономить время. Сейчас агрегаторы добрались и до сферы рекрутинга. Они выполняют за HR-специалистов их рутинную работу, объединяя всех имеющихся соискателей — будь то резюме на job-сайтах, профили в соцсетях или профессиональные сообщества.

Обычно эту работу делает продвинутый рекрутер вручную. Но простейшие автоматические манипуляции могут высвободить кучу времени.

Например, на Западе популярен агрегатор вакансий Indeed.com. Большинство вакансий на нем аккумулируется с различных job-сайтов, но постепенно агрегатор выходит и на работу напрямую с работодателями. Есть и российский аналог — «Яндекс.Работа», причем сервис довольно быстро перешел от сбора информации по рекрутинговым сайтам к получению данных напрямую от компаний-работодателей.

Блокчейн

Все в нем «разбираются» и хотят инвестировать, значит, это главный тренд.

Блокчейн может фундаментально изменить процесс приема на работу. Это моя любимая история и самый неизведанный пласт работы. Самое интересное — каждый сейчас «знает» про криптовалюты и блокчейн, но мало кто может рассказать о применении. HR-проектов здесь вообще не существует. И у нас большие амбиции по развитию именно в этой области.

Представьте, что вся информация о потенциальном сотруднике будет находиться в одном блоке, доступ к которому будет осуществляться с помощью электронной подписи: безопасность, страховка, заработная плата, затраты, производительность работы, трудовая книжка, психометрия и так далее. Процесс заключения договора найма станет излишним. Это облегчит участь рекрутера и ускорит соискателю процесс поиска работы.

Также блокчейн может стать гарантией подтверждения компетенций профессионала, создавая некий биржевой механизм, когда каждая компетенция кандидата подтверждена не сертификатом или «лайком» на LinkedIn, а защищенным токеном и не может быть подделана. Одна из основных проблем рынка подбора — отсутствие единого механизма подтверждения квалификации кандидата. Блокчейн может решить эту проблему.

Но пока применение блокчейна в HR, вероятно, будет сводиться к проверке подлинности документов и реализации программ электронного обучения. По крайней мере, первые несколько лет. Но все мы ждем развития, скоро криптовалюты придут в каждую семью.

В Японии с помощью технологии блокчейна разработали прототип базы данных по аутентификации резюме, это обеспечивает прозрачность и исключает возможность использования фальшивых данных (сертификатов об образовании, адресов, телефонов) в резюме. В Chronobank.io разработали финансовую систему с помощью блокчейна, которая помогает фрилансерам и подрядчикам найти работу и получить за нее определенную часовую таксу.

#Колонка #hr #рекрутинг #Skillaz

{ "is_needs_advanced_access": false }

Комментарии Комм.

Популярные

По порядку

0

Прямой эфир

Приложение-плацебо скачали
больше миллиона раз
Подписаться на push-уведомления
[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "create", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-158433683", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?p1=bxbwd&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid21=&puid22=&puid31=&fmt=1&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Плашка на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } } ]