Лого vc.ru

«Кого вы пытаетесь обмануть этими модными словами?»

«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.

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.

Присылайте колонки, соответствующие требованиям редакции, на secret@vc.ru.

Теги
0

если действительно применять все эти технологии, то все будут сотрудники будут как на подбор, идентичны друг другу

так и без технологий:
ideer.ru/74852/
"Устроилась на новую работу. Коллеги в отделе - 6 девушек. 6 практически одинаковых девушек: стройные фитоняшки в модной одежде, длинные темные волосы, одинаковый макияж, сумки МК у всех, каждое утро на работу со стаканом кофе из Старбакса, даже манера разговаривать одинаковая. Что скрывать, я в отделе 7й клон. Задумалась. А при приеме говорили, что ценят в своих сотрудниках индивидуальность и умение нестандартно мыслить... "

0

Забавно, как это внезапно стало проблемой "новой работы," а не ведомых модой девушек.

Я думал, понятно, что их отбирал после собеседования по своему вкусу некий мужчина (или женщина, что тоже бывает).

0

"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."

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.

Господа, ну да, так сложилось что HR, бухгалтерии, маркетингe и PR женщины любовно перекладывают бумажки с места на место.

Во всех вышеперечисленных сферах общее - главное не сама деятельность, а отчет - в бухгалтерии посуше и по делу, в HR/PR/макретинге - помокрее (больше воды, гораздо).

Когда ген. директор / президент компании даст приказ что-то внедрить - будут внедрять, как умеют.

Почуют возможность улучшить резюме / получить явные или скрытые бонусы внедрением Системы Трам-Парам - будут убеждать директора срочно ее внедрять, чтобы чего-то там.

Какой смысл по этому поводу переживать?

Ну, как сказать... HR и маркетинг очень важные сферы, необходимые для функционирования организации. Первый ищет хороших работников, второй позволяет растить продажи. В итоге мы имеем свистулек и там, и там - хорошие работники идут лесов, маркетинг с сиськами и вот так далее.

Хотя, наверное, просто я ещё молодой и глупый, не шарю. Уж извините, но по-моему HR-ов надо раз в неделю пороть и заставлять развиваться, чтобы нормальных людей на работу получать.

Я упрощу ответ, чтобы пояснить свою позицию.
Сразу скажу - что исключений много, и есть целые отрасли где женщин больше - обучение/медицина/туризм ... но

Захар, есть одна простая (даже примитивная) книга про взаимоотношения мужчин и женщин, где утверждается что с первобытных еще времен мужчины стремятся в добывание/производство (ресурсов, денег и т.д.), а женщины - в учет/контроль запасов (HR/бух), и создание "уюта" (чтобы было красиво, гармонично) (маркетинг и PR).

Пример: автосервис из двух человек отлично работает без HR/маркетинга/бухгалтерии ... но если в автосервисе уже 30 человек - появится ген. директор, 2 бухгалтера, менеджер по рекламе, и кадровик (чка) - т.е. женщины появляются обычно там, где есть что поперекладывать местами, и "привести в порядок".

"Пороть" HR бесполезно - т.к. их функция не ясна им самим - если компания не расширяется и/или не уменьшается - ну не будут они по 8 часов в день заниматься хед-хантингом, ну там, оформят справку для визы, поболтают с молодой мамой, пришедшей заглянуть из декретного отпуска ... а то и сами в такой отпуск уйдут - это нормально.

> просто я ещё молодой
Захар, мудрость приходит с возрастом, но иногда возраст приходит один :) Возраст в споре не аргумент и не авторитет, что бы там не утверждали разные всякие :)

Не верьте им, просто молодость проходит быстро и всем сильно-сильно завидно что их-то уже прошла, но не все умеют это скрывать :)

Хорошо, что на vc.ru ещё не добрались феминистки, они бы Вас живьём съели) Благодарю за разъяснение, согласен.

В таком ракурсе если смотреть - становится понятна ценность профессиональных HR-контор, которые собаку съели на закрытии вакансий. Им всю волокиту с поиском и тестированием кандидатов, а на местах оставить 2-3 девочки. Чтобы как раз - справка для визы, показать новому сотруднику где кофе-машина и прочие простые вещи.

Логично, для этого, видимо, и стоит развивать технологи в HR-сфере.

Про возраст - мудрые слова :) Запомню их. Благодарю!

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.

0

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.

0

По опыту работы в крупных компаниях могу сказать, что есть различные позиции и различная текучесть. Если на топовую позицию, кто-то и будет звонить на предыдущие места работы и проверять через службу безопасности, то на линейные просто некогда этим заниматься. Достаточно выявить две-три необходимые компетенции и выдать кандидату рабочее место. Первая рабочая неделя все покажет, а риски и затраты от найма "не того" минимизируются.

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.

0

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 ...

Прямой эфир
Нейронная сеть научилась читать стихи
голосом Пастернака и смотреть в окно на осень
Подписаться на push-уведомления