ИИ в HR: как нейросети повышают эффективность работы

Искусственный интеллект охватывает все больше сфер применения и уже стал полноценным рабочим инструментом HR-специалистов. Юлия Полякова, директор департамента по работе с персоналом ИТ-компании BIA Technologies, рассказывает, какие именно задачи можно перепоручить нейросетям и какие преимущества это дает.

Помощь на этапе отбора

Чтобы найти специалиста, отвечающего запросам и требованиям компании, рекрутеры просматривают огромный поток резюме. Для закрытия одной вакансии в крупных организациях приходится анализировать сотни заявок от соискателей. Это требует огромных сил и времени, учитывая, что открытых вакансий обычно тоже десятки или сотни. Инструменты на основе ИИ служат серьезным подспорьем в этой работе. Конечно, им нельзя поручить принятие решения, но можно доверить первичный отбор. Нейросеть отсеет заведомо неподходящих кандидатов, и тогда рекрутеру нужно будет оценить уже не сто, а всего, к примеру, десять самых релевантных резюме.

Внедрение таких инструментов на этапе первичного отбора соискателей особенно ценно в ИТ-отрасли. Сейчас появилось очень много желающих получить денежную профессию без должной подготовки. В погоне за высокими зарплатами люди могут приписывать себе выдуманный опыт работы или слишком его преувеличивать. Есть и те, кто прошел экспресс-курсы онлайн, получил только базовые знания, но считают, что будут с воодушевлением приняты работодателями на серьезные позиции. ИИ позволяет быстро и без больших усилий отсеять подобных нерелевантных кандидатов.

При этом современные инструменты умеют анализировать не только резюме, присланные по конкретной вакансии, но и профили на сайтах по поиску работы. Искусственный интеллект изучает базу кандидатов, находит самых подходящих, составляет аннотацию и выдает ее рекрутеру, а тот уже связывается с соискателями.

Еще одна задача, которую на сегодняшний день в сфере подбора персонала неплохо решают нейросети — написание объявлений. Обычно они пишутся по шаблону, и достаточно дать ИИ список требований по вакансии, чтобы он составил из него связный продающий текст. Помимо объявлений, он может написать список вопросов для проведения интервью, ответ компании успешному соискателю или вежливое письмо с отказом, а также другие подобные тексты.

Кроме того, все активнее применяются чат-боты с ИИ в проведении первичных интервью. Нейросеть задает претенденту основные вопросы: пожелания по графику, условиям работы, знанию тех или иных технологий и так далее. По итогам беседы ИИ структурирует информацию и передает HR-специалисту. Рекрутер анализирует полученные данные и приглашает подходящих кандидатов уже для проведения очного встречи.

ИИ для адаптации в коллективе

Первые дни и недели, которые сотрудник проводит в компании, самые важные и для него, и для работодателя. Обе стороны оценивают друг друга. Специалист решает, подходят ли ему условия и объем работы, получится ли стать с коллегами и руководством одной командой, знакомится с корпоративным духом. Компания, в свою очередь, оценивает, справляется ли он с задачами, встраивается ли в команду. Именно этот период покажет, покинет ли новый коллега организацию через несколько недель или месяцев, или же проработает в ней годы.

Бывает так, что компания заинтересована в человеке, но не смогла его удержать из-за недостаточных усилий при адаптации. Здесь опять приходит на помощь искусственный интеллект. В крупных корпорациях обеспечить индивидуальный подход к каждому достаточно сложно. ИИ же позволяет это сделать с меньшими усилиями. Изучив профиль, он прописывает персональную программу адаптации, рекомендует материалы для изучения самому сотруднику, а HR-специалистам на основе собранных данных советует, как оптимально включить ее в коллектив.

Другой пример ИИ-помощников — виртуальные ассистенты. У новичков возникает множество вопросов, и они достаточно типовые. Ответы на них прекрасно и развернуто может дать нейросеть. А в тех 5–10% случаев, когда вопрос будет нетипичным, ИИ переадресует сотрудника к HR-специалисту, но притом освободит его от 90-95% такой работы.

Распознать и удержать

Даже когда сотрудник уже стал частью коллектива, вопрос о его удержании остается актуальным. В ИТ текучка кадров довольно высока, особенно у опытных специалистов — люди переходят из одной компании в другую на более интересные проекты или более выгодные условия. Известно, что зарплатный фактор в отрасли работает слабо, потому что уровень оплаты для грамотных ИТ-специалистов высок по умолчанию. Поэтому нужны другие инструменты. Важно выявить, кто из сотрудников подумывает об уходе, и принять меры, чтобы этого не случилось.

Стандартно для этого используют опросники, позволяющие оценить вовлеченность и лояльность. Но их проблема в том, что люди зачастую отвечают неискренне. Они примерно представляют, какие ответы хочет увидеть руководство, и выбирают варианты соответственно. Инструменты на основе ИИ помогают справиться с этой проблемой. Они анализируют переписку в корпоративных чатах и в электронной почте и находят маркеры, которые говорят о снижении вовлеченности. «Звоночками» могут стать и пропуски общих собраний, снижение интереса на видеовстречах, молчание в общих рабочих переписках и т.п. Информация о том, что именно служит маркером, берется из накопленного ранее опыта и данных об уволившихся сотрудников.

Получив тревожные сигналы, руководители пристальнее присматриваются к ситуации и при необходимости принимают меры. Например, можно изменить график работы сотрудника, переставить на более интересные задачи, задействовать какие-то вовлекающие инструменты или просто с ним побеседовать — типична ситуация, когда сотрудник копит в себе недовольство, но не находит времени или сил сказать об этом руководству. В результате негатив накапливается до критичных масштабов, и сотрудник уходит, хотя хватило бы конструктивного диалога на более ранних этапах, чтобы этого не случилось. Именно в таких случаях ИИ приходит на помощь.

ИИ в реальной практике HR

В практике нашей компании ИИ активнее всего задействуется на этапе подбора кандидатов — все, о чем говорилось в начале, это реальный опыт, который стал для нас повседневностью. Но это не единственное направление использования. Мы также задействуем ИИ для разметки документов в кадровом делопроизводстве. Он позволяет извлекать из документации ключевые данные: фамилии, даты, должности и т.п., а потом структурировать их. Это ускоряет выполнение рутинных операций и помогает избежать ошибок.

Кроме того, мы активно используем ИИ-модели для агрегации релевантных резюме из разных источников в соответствии с требованиями той или иной вакансии. Это позволяет охватить все основные платформы за короткий срок — человеку бы потребовалось очень много времени для выполнения той же самой работы.

В будущем мы планируем расширять применение ИИ, потому что уже сейчас очевидно, что он очень сильно экономит время HR-специалистов. Нередко боятся, что ИИ составит конкуренцию людям, но об этом не идет и речи. Нейросети не вытесняют человека, а берут на себя рутинные задачи, высвобождая специалистам время для более важной и творческой работы.