Искусственный интеллект в деле подбора персонала – это не только модный тренд, но и мощный инструмент, который упрощает и улучшает рабочие процессы. Главное, не бросаться в омут с головой, а понимать, где и как ИИ действительно полезен, а где превращается в пустую трату ресурсов. Обсудим, какую роль играет искусственный интеллект в рекрутинге и как максимально эффективно использовать эту технологию.
Как ИИ-инструменты упрощают работу рекрутеров
Искусственный интеллект больше не игрушка, а рабочий, полезный инструмент, который позволяет сократить время специалистов, когда дело касается рутинных и повторяющихся задач. Нейросети могут обрабатывать резюме, отбирать кандидатов по ключевым словам, автоматизировать рассылки и даже проводить первичные интервью с помощью чат-ботов. Это позволяет рекрутерам сосредоточиться на более важных целях – поиске кандидатов, проведении глубоких интервью и выстраивании отношений с кандидатами.
Приведу примеры, как технология ИИ может использоваться в HR-процессах:
- Помощь в обучении рекрутеров. Например, доступная через цифрового ассистента база знаний.
- Расшифровка записи интервью и формирование заметок. Так рекрутер может быстро восстановить контекст разговора и не потерять ничего важного.
- Прогнозирование потребности в персонале для предиктивного подбора, в этом случае искусственный интеллект делает выводы на основе ряда источников данных.
- Анализ поведения кандидата во время видеоинтервью. Например, считывание невербальных сигналов помогает рекрутеру более точно оценить кандидата.
Однако не всегда помощь ИИ эффективна. Это происходит, когда HR-специалист не понимает особенности программы, внедряет технологию ради самой идеи, а не для достижения результатов. Рассмотрим основные ошибки при работе с искусственным интеллектом.
Ловушки ИИ для рекрутеров
Первая ошибка – применение технологии без четкого понимания цели, только ради использования. Например, некоторые компании пытаются создавать описания вакансий с помощью ИИ. На первый взгляд, это задача, которую можно легко доверить чат-боту на базе генеративного ИИ, вроде ChatGPT. Однако на практике ИИ часто интерпретирует требования неправильно, добавляет несуществующие пункты или, например, заменяет требование «навыки» на «глубокие знания». Может показаться, что это пустяк, но именно такие нюансы важны для эффективного подбора специалистов.
В итоге, время, затраченное на проверку и исправление ошибок после нейросетей, оказывается сопоставимо со временем, необходимым для выполнения задачи с нуля человеком.
Вторая ошибка – путаница между настоящим ИИ и устаревшими технологиями, которые выдают за ИИ. На рынке много решений, где слово «искусственный интеллект» фигурирует в каждом абзаце описания, хотя на деле технологии могут быть 20-летней давности. Например, набор инструментов Selenium-тестирования. Его используют для сбора данных с сайта (например, вакансий) и порой выдают за ИИ. Однако, по сути, технология создана уже давно и не имеет ничего общего с искусственным интеллектом.
Важно различать, где действительно применяется ИИ, а где под его видом продаются обычные автоматизированные решения. Вот несколько примеров, когда под видом искусственного интеллекта рекрутеры используют другие технологии:
- Сбор данных с сайтов, например вакансий или резюме. Чаще всего для этого программы используют скрипты поиска по структуре страницы, которые не имеют ничего общего с ИИ.
- Скрининг и оценка, например, для подбора кандидатов. Зачастую здесь работают запрограммированные алгоритмы, основанные на математических формулах.
- Текстовые и голосовые боты, например для назначения интервью. Таким ботам прописывают скрипты общения, аналогичные операторам колл-центра, поэтому они не способны к самообучению.
Возникает резонный вопрос: как правильно применять ИИ рекрутеру? Рассмотрим основные правила.
Советы рекрутеру по эффективному использованию ИИ
Это универсальные правила, с их помощью получится структурировать внедрение технологий на базе искусственного интеллекта и добиться нужного результата.
1. Анализируйте потребности
Первый шаг – детальный анализ текущих процессов и выявление областей, где ИИ принесет наибольшую пользу. Для этого необходимо провести аудит процессов внедрения ИИ, изучить задачи, ресурсы.
Определите, какие технологии (машинное обучение, компьютерное зрение, автоматизация взаимодействия с пользователем) лучше всего подойдут для оптимизации процесса. На основе этого создается план внедрения ИИ, который должен учитывать специфику ваших условий работы и процессов. Это могут быть рекомендательные системы, где ИИ анализирует, какая вакансия лучше подойдет кандидату. Или, например, прогнозирование увольнений, благодаря чему рекрутер сможет своевременно начать поиск замены. Потребности могут быть разными, все зависит от особенностей процессов и уровня их автоматизации, объемов бизнеса, наличия данных, на основе которых ИИ сможет обучаться, и множества других факторов.
2. Внедряйте технологии поэтапно
Не стоит внедрять ИИ сразу во все процессы. Лучше начать с небольших шагов, тестировать отдельные решения и анализировать результаты. Так удастся минимизировать риски и постепенно адаптироваться к новым технологиям.
3. Выбирайте надежных партнеров
Обращайтесь к проверенным поставщикам, вендорам, интеграторам, которые имеют успешный опыт внедрения ИИ. Изучайте кейсы и отзывы других компаний.
4. Не прекращайте обучение
Технологии постоянно развиваются, поэтому необходимо следить за новыми трендами и обучать сотрудников работе с новыми инструментами.
5. Убедитесь, что использование ИИ – выгодно
Не стоит гнаться за трендами. Нужно проводить анализ стоимости процессов, которые планируется оптимизировать с помощью ИИ, а также определить потенциальный экономический эффект от его применения. Для этого рекомендую рассчитывать ROI каждого проекта, чтобы убедиться в его финансовой целесообразности. Это помогает оценить, насколько ИИ может повысить эффективность, сократить расходы и увеличить прибыль.
6. Обеспечьте готовность инфраструктуры
Искусственный интеллект не внедряется за один день. Оцените доступность данных и их соответствие требованиям ИИ. Если данные есть, убедитесь, что они структурированы, обработаны и доступны в подходящем формате для обучения моделей. Если данных нет, нужно внедрить автоматизацию и инфраструктуру для их сбора, обработки и хранения, чтобы впоследствии обучить модель ИИ.
Выводы
Интеграция ИИ в рабочие процессы – это всегда некий путь компромисса. Вы не найдете идеального решения, которое закроет все потребности. Поэтому, применяя в работе ИИ или другие инструменты, будьте готовы к ошибкам. Главное, действовать шаг за шагом, смотреть, пробовать и выбирать наиболее подходящие варианты.
Однозначно ИИ имеет огромный потенциал для трансформации процесса подбора персонала, но его внедрение требует тщательной подготовки и осознанного подхода.
Фото в анонсе: freepik.com
Также читайте:
Спасибо за интересную статью, Станислав!
Возник только один вопрос.
В разделе «Советы рекрутеру по эффективному использованию ИИ», по-моему, слово ИИ можно везде заменить на слово АСУ.
Я не увидел в советах разницы между обычной цифровизацией и внедрением ИИ.
Довольно странно смотрится, почему так?
А меня заинтересовал термин "внедрять ИИ". Он довольно часто повторяется. Но что это означает, интересно. Полное переключение процесса (любого) на ИИ? Использование ИИ в качестве вспомогательного инструмента, как ассистента или справочную систему? Другое?
Как любое более-менее сложное явление, ИИ можно рассматривать на разных уровнях, поэтому все что вы перечислили - это все внедрение ИИ.
ИИ, подобно экскаватору, может заменить сотню землекопов, но, мозгов у ИИ не будет никогда... яичница не способна заменить математику.
Как у нас любят ддя " маркетинга" называть LLM искуственным интелектом.
Все это напоминает мой любимый анекдот про ИИ:
Шеф работников, и говорит
- с завтрашнего дня, Вас всех заменят роботы которые будут делать и всю вашу работу и делать все то что и вы.
Вопрос от работника:
- а что они умеют делать?
- ничего.
Думаю, что математика у ИИ может быть лучше, чем у человека.
У многих людей в голове как раз «яичница». :)))
Согласен.
ChatGPT лично мне напоминает студента, который отлично вызубрил материал, но ничего не понимает в предмете. Ляп на ляпе и ляпом погоняет. Наверное, для копирайтинга сойдет, но для серьезной работы, увы нет.
Тема ИИ на сегодня, наверное, одна из наиболее обсуждаемых и одновременно противоречивых. На мой взгляд один из уместных примеров - использование ИИ в здравоохранении в рамках Московского эксперимента (анализ лучевых исследований (медицинских изображений, снимков рентгена, КТ, МРТ и т.д.) с помощью искусственного интеллекта.
Но и там все еще сильно подвижно и не устаканилось - одни продукты с ИИ подтверждают свою состоятельность, другие по итогу работы нет. Одно слово - эксперимент. И применяется в качестве "второго мнения". Решение за специалистом.
Хотелось бы посмотреть как ИИ работает в подборе персонала на конкретном примере в конкретной организации. Крайне много вопросов разного толка. Речь ведь о судьбах людей, с одной стороны, и развитии бизнеса, с другой.
Кликбейт. Не заменит, а дополнит.
Хотя, если редактора журнала заменит, хуже не станет.
Как раз с математикой там все плохо, считает он не правильно.