Как искусственный интеллект помогает в рекрутинге

Найм новых работников требует больших расходов. А когда речь идет о поиске сотрудника на замену специалиста или руководителя высокого уровня, затраты могут быть колоссальны. По оценке сооснователя "Нетология-групп" Максима Спиридонова это около 600000 рублей, а в некоторых случаях десятки миллионов рублей. И главное затраты на рекрутмент не панацея: найм сотрудников — это всегда метод проб и ошибок, слишком велика доля субъективного впечатления HR-специалиста. Но что, если живого кадровика заменить алгоритмом? Сергей Сотников, основатель сервиса по вычислению комфортных характеристик работы головного мозга Формат Мышления рассказывает, что может выйти из использования искусственного интеллекта в HR.

Скрытый потенциал

Сейчас в рекрутинге используются прежде всего резюме и оценка хард-скилов, но то, что в одной компании может быть полезно в другой совершенно не работает. Приведу пример — поступая в вуз на юридический факультет студент не всегда знает, кем он станет в будущем: прокурором, оперативным сотрудником, адвокатом или юрисконсультом корпорации. Каждый этот специалитет в профессии определяется даже не столько набором опыта, сколько природными софт скилами и мышлением. Именно эти характеристики определяет ИИ.

Первичная диагностика основывается на специально разработанном тестировании, которое учитывает реакцию человека на ряд стимулов. Это могут быть как вопросы в текстовом виде, так и визуальные картинки или видеофайл. Задача метода правильно интерпретировать реакцию пользователя на тот или иной стимул и определить общность отклика у разных людей. Отвечая на вопросы, человек оставляет нам информацию о своем мышлении, и машина делает тот или иной прогноз о формате мышления человека. Она определяет три основных параметра:

Полученные данные обрабатываются нейронной сетью, которая выявляет типажи из общей базы: горизонтальных лидеров, ресурсных управленцев, исследователей и людей с явно выраженным предпринимательским мышлением и т. д. Вся база структурируется и соотносится с видами деятельности, специально определенными самим руководителем или HR-специалистом под конкретную команду. Представляете, что, например только из-за неправильной мотивации (читай коммуникации) ваш сотрудник или команда вместо 75 процентов выдает всего 30, выполняя несвойственную ему работу?!

Идеальный мэр и рокировка топ-менеджмента

В работе с одним из правительств наша задача была выявить эффективных государственных управленцев. Из базы в несколько сотен человек мы должны были выбрать того, кто имел бы потенциал для стратегического управления муниципальным образованием. Качества, которые необходимы для этой позиции должны были соответствовать качествам ресурсных управленцев, но с небольшой долей предприимчивости. При этом они должны были хорошо налаживать коммуникации как внутри системы, так и снаружи. Создать идеального мэра — невозможно, но проанализировать кто справится с этой работой лучше других вполне реально. Мы выявили из всей базы порядка пятнадцати человек, которые соответствовали нужным характеристикам.

Другой интересный кейс из нашей практики - рокировка топ-менеджмента крупной компании. Генеральные директора и топы — это “штучный товар”, и ими не разбрасываются. Наша задача была оценить возможность перестановки в долгосрочной перспективе, проанализировать деятельность топ-менеджмента и увеличить его работоспособность минимально, но качественно ее изменив. Проведя тестирование, мы отправили одного из директоров с исполнительной позиции в развитие, а другого из продаж в укрепление существующей команды так, чтобы к концу года компания смогла увеличить свою выручку. Результаты этой рокировки - повышение дохода компании: от 3,5 млрд. до 4,3 млрд. Все это стало возможно благодаря методам ИИ.

Не только рекрутмент

То, что выявляет нейронная сеть — это не только подходящие виды деятельности для конкретных людей. Полученные за время работы данные доказывают, что мышление человека возможно измеримо в математических единицах. Если это так, то нейроинтерфейс соединяющий нас и компьютер, о котором сейчас многие мечтают, не может быть унифицированным средством. Ученым необходимо понять какие суперстимулы возникают во время потребления информации и как считываются каждым человеком. Вот тут и может пригодиться типология и оценка нейронной доминанты. Конечно, она сейчас не доходит до необходимой чистоты картинки и напоминает сотню фонариков, выхватывающих из тени нечеткий силуэт, но достичь четкости как мне кажется дело техники.