Как искусственный интеллект может сделать найм более дешевым и объективным
Стартапы часто рождаются из личного опыта и желания решить конкретную проблему. История проекта началась с университета. Его основательница, Мария Самохина, будучи студенткой университета практической психологии, осознала, что процесс подбора кандидатов можно сделать более объективным и доступным с помощью современных технологий. Рынок труда сегодня предъявляет всё более высокие требования к скорости и качеству отбора персонала. Компании, работающие в сфере массового найма, сталкиваются с огромным потоком кандидатов, среди которых необходимо оперативно находить подходящих сотрудников. Так появилась идея автоматизировать оценку персонала с использованием искусственного интеллекта.
Идея проекта: от теории к практике
Идея стартапа у Марии зародилась во время тренинга по оценке персонала, где студенты анализировали видео с реальными кандидатами, изучая их речь, мимику и интонации. Основательница поняла, что процесс оценки можно разделить на две части: вербальную (анализ речи) и невербальную (эмоции, жесты, мимику). Тогда и возникла мысль: а что, если применить для этого искусственный интеллект?
Так появилась идея создать систему, которая автоматизирует профессиональную оценку. Первые шаги были сделаны после получения гранта «Студенческий стартап». Однако, как признаётся Мария, она быстро поняла, что понимания построения успешной бизнес-модели у нее не было. Это привело её в акселератор МФТИ, где идея начала превращаться в реальный проект.
Преодоление трудностей и первые успехи
Сложным вызовом для девушки стало изменение собственного мышления. Мария, ранее работавшая в найме, не была знакома с бизнесом и маркетингом. Проведение первого кастдева стало настоящим вызовом, но со временем это стало естественной частью работы.
«В акселераторе нам много рассказывали про кастдевы, но сам процесс казался сложным. Спустя полгода я легко провожу интервью, использую их не только в стартапе, но и в своей экспертной деятельности»,
Проект уже добился первых успехов: занял призовое место на Хакатоне и получил признание в акселераторе "Физтех.Идея +" МФТИ. Команда продолжает развивать технологию, тестируя и масштабируя её на рынке.
Благодаря упорной и интенсивной работе в акселераторе и хакатоне проект сделал большой рывок вперед, а команда получила необходимые навыки для развития стартапа. Специалисты “Поддержки предпринимательства” высоко оценили презентационные материалы, которые тщательно проработаны и понятны уже на уровне зрелого проекта, а не университетского стартапа.
Пивотирование: от топ-менеджеров к массовому найму
Изначально проект был ориентирован на оценку топ-менеджеров. Однако команда быстро осознала, что доказать эффективность системы в этой нише будет сложно.
«Нам было трудно доказать, что мы оцениваем лучше, чем опытные HR-специалисты, которые работают с топ-менеджерами»,
Тогда команда приняла решение сделать пивот и сместить фокус на массовый найм. По словам создателя проекта, это дорогой процесс, где проходит большой поток соискателей. Оценивать каждого вручную неэффективно и затратно. Мария поняла, что если автоматизировать этот процесс с помощью ИИ, то это будет существенно дешевле и удобнее для компаний.
Этот шаг стал ключевым для проекта. Вместо работы с узкой аудиторией топ-менеджеров, команда начала разрабатывать решение для массового рынка, где потребность в автоматизации оценки была особенно высока.
Команда: от семьи к профессионалам
Команда проекта формировалась постепенно. На первых этапах поддержку оказали близкие: брат, сестра и супруг. Они поверили в идею и помогли с первыми шагами. Позже, благодаря участию в Хакатоне Ogon.AI Hackathons, к проекту присоединились специалисты по языковым моделям, которые существенно улучшили разрабатываемый продукт.
«Многие из них хотели работать над чем-то значимым, и в итоге они присоединились к проекту. Сейчас наша команда уже доработала основные модели, и мы ищем пути их оптимизации и запуска пилотного проекта»,
Технологическая инновация: как это работает
Основная концепция проекта заключается в использовании искусственного интеллекта для анализа речи кандидатов. В традиционном HR-процессе рекрутер слушает соискателя и фиксирует ключевые сигналы в его речи, позволяющие сделать выводы о его личностных и профессиональных качествах. В данном случае эту функцию выполняет искусственный интеллект.
В отличие от распространенных тестов, которые ограничивают кандидатов выбором из предложенных вариантов, система предлагает открытые вопросы. Кандидаты могут свободно формулировать свои мысли, а ИИ анализирует их ответы, выделяя ключевые паттерны мышления.
«Мы транскрибируем речь кандидата, и алгоритм автоматически выделяет паттерны мышления. Это серьёзное технологическое достижение, поскольку позволяет автоматизировать экспертную оценку кандидатов»,
Одним из показательных примеров использования технологии является анализ глагольных форм в речи. Исследования показали, что кандидаты, ориентированные на результат, чаще используют глаголы совершенного вида (сделал, достиг, разработал), а процессники – несовершенного (занимался, разрабатывал, участвовал). Этот фактор был заложен в основу модели, позволяя автоматизировано определять тип мышления соискателя и его соответствие требованиям конкретной вакансии.
Планы на будущее
В ближайших планах команды – поиск партнеров и запуск пилотных проектов с компаниями для тестирования системы в реальных условиях. Также планируется расширение функциональности и интеграция ИИ-оценки в корпоративные HR-процессы.
«Мы хотим сделать процесс найма более эффективным и точным. Наша цель помочь компаниям находить лучших специалистов, а кандидатам – проявить себя по-настоящему»,
Преимущества такого подхода очевидны:
Кандидаты могут выражать себя естественно, не подстраиваясь под шаблонные ответы.
- Работодатели получают более точные данные о кандидатах ещё до собеседования.
- Процесс найма становится более доступным и эффективным.
«Идеальный кандидат» демонстрирует значительный потенциал для компаний, осуществляющих массовый найм. Использование искусственного интеллекта для оценки речи не только снижает затраты, но и позволяет избежать субъективности человеческой оценки, делая процесс подбора персонала более точным и эффективным.
Для связи в Телеграм: @samokhina_m
Следите за развитием проекта в телеграм-канале