Как говорили в классической психологической литературе, чтобы принять решении о человеке, нам достаточно 2-3 минут, а вот системам с искусственным интеллектом нужны доли секунды. А это экономит часы, дни и годы.
Попытается понять, как сегодня искусственный интеллект может помогать управлять персоналом от набора до выходного интервью.
Если при закрытии нескольких вакансий в месяц не критично отсмотреть пару десяткой анкет, то, если речь идет о массовом наборе, тут никак не обойтись без систем с искусственным интеллектом.
Сегодня уже можно позволить системе «понаблюдать» за тем, кого вы отбираете, а кого нет – она сама вам предложит наиболее релевантных кандидатов, проведет общение с кандидатом по заранее заданному сценарию и даже даст психологическую оценку.
Оценки самих разработчиков говорят о том, что времени на поиск нужных людей тратится в 25 раз меньше.
Но есть нюанс: иногда у гениального программиста может быть резюме из 10 строчек, а машина его примет как неподходящего. Например, у гения не будет высшего образования, потому как он кодил, а историю так и не сдал. Все-таки иногда играет роль интуиция, опыт и т.д. Но ведь речь идет про увеличение эффективности работы в 25 раз!
Выбрали кандидатов?
Сегодня системы сами могут провести полуструктурированное интервью, а сети с анализом видео способны дать характеристику человеку лучше любого опросника. И тут есть несколько неочевидных плюсов.
Во-первых, опросники чаще всего сами намекают на правильные ответы, и человек, скорее всего, выберет их.
Во-вторых, вашему покорному слуге доводилось готовить людей к собеседованию и опросникам. На самом деле их не так много в арсенале современного специалиста по персоналу: большая пятерка, пару личностных опросников и коряво переведенные задачки с собесов в гугле.
В-третьих, а кто сказал, что именно доброжелательный, коммуникабельный и честный будет хорошо ремонтировать сантехнику? Может, кареглазые ремонтируют лучше сероглазых? Правильная сеть может найти и такие закономерности.
В-четвертых, мета-анализ показал, что до 40% людей врут на собеседовании в опросниках. «Все врут», – как говорил доктор Хаус.
Все эти вопросы стремятся решить с помощью искусственного интеллекта – система может проанализировать не только вербальное поведение, но и микродвижения мимики, пантомимику.
Причем, основываясь на большом числе кейсов, а не на исследовании гарвардских студентов 70-х гг. прошлого века.
Еще в 2018г., по данным HR-платформы Ideal, крупные игроки использовали искусственный интеллект в подборе персонала.
А такие платформы, как CleverStuff6 и HeadHunter, уже имеют встроенные системы искусственного интеллекта. Это уже рутина, а не новинка.
Современные системы позволяют целиком автоматизировать интервью с кандидатом. Наверняка вам приходилось с такой системой общаться, если вы звонили в call-центр крупного банка или мобильного оператора.
Так вот, современные роботы проходят целиком тест Тьюринга – вы даже не поймете, говорите вы с человеком или роботом. Поэтому первичное интервью вполне себе может произойти без участия человека.
И HR-специалист впервые увидит человека с ризалитами опроса, данными о его скилах и даже с первичным психологическим портретом. И это незаменимый инструмент – если речь идет о массовом поиске сотрудников, например, в ритейле. Система сама принимает звонки от кандидатов и отбирает самых релевантных.
Если вы думаете, что это стоит бешеных денег, то нет. Можно найти облачные сервисы с ценой месячной подписки, сопоставимой с половиной зарплаты среднего эйчара и меньше.
До вас могут некоторые технологии не дойти, потому как последний, кто в них заинтересован, – это ваш эйчар. Но это только на первый взгляд. Как правило, в компании эйчар занимается поиском сотрудников, а остальное идет по остаточному принципу.
А что, если у него появится свободное время заниматься коллективом: снизить ту же текучку, выстроить процесс адаптации персонала и т.д. Поэтому подружить своего эйчара и искусственный интеллект все-таки придется.
Искусственный интеллект – это не только работа в офисах
Например, сегодня компания «Белхард» предлагает систему для стройорганизаций, которая может определить, находятся ли сотрудники в каске или нет, правильно ли одета на них защитная одежда, и направляет данные сразу руководству. Понятно, что такие системы в буквальном смысле спасают от травматизма.
Другой пример – системы, способные заменять отдел продаж, моделируя разные сценарии общения с вашими клиентами.
Например, крупный продавец бытовой техники в нашей стране сделал гибридный отдел продаж, где система с искусственным интеллектом сама закрывает вполне стандартные сделки, а человек присоединяется к беседе в случае, если система не знает, что ей ответить.
И это всё?
Уже есть системы, которые помогают существенно упростить формирование оплаты труда. Если пару лет назад все с пеной у рта доказывали, как классно вводить KPI, то сегодня уже очевидно, что такие системы взламываются или за счет чрезмерной формализации коллектива просто разваливаются. Эту проблему тоже пытается решить искусственный интеллект.
Сегодня такие системы формируют зарплаты, с учетом удержания сотрудника определяют оплату труда, комфортную для сотрудника и нанимателя.
Такие системы анализируют все: от квалификации, рынка труда, выработки конкретного сотрудника до стоимости аренды жилья и продуктовой корзины в вашем регионе.
Исследования HeadHunter показали, что таким образом можно оптимизировать до 30% зарплатного фонда, что в кризисные времена весьма кстати.
Искусственный интеллект иногда указывает на не самые очевидные вещи – например, эксперты Hegewisch & Liepmann с помощью искусственного интеллекта выявили, что женщины получают на 20% меньше, чем мужчины.
Если для вашей компании этика не пустой звук, то пользуйтесь искусственным интеллектом и для того, чтобы делать мир лучше.
И еще – что, как не искусственный интеллект, поможет вам изучить свой коллектив. Причем поведенческая аналитика позволит:
- повысить вовлеченность сотрудников;
- увеличить благополучие и благосостояние сотрудников;
- максимально эффективно использовать опыт сотрудников в компании;
- снизить стресс для предотвращения выгорания и увольнений;
- выявить неочевидные проблемы в бизнес-процессах.
Большим открытием для вас будет, что это не про то, как «выжать из человека» последнюю каплю, а про то, как максимально вовлечь в работу с выгодной для него и для компании.
Некоторые компании с разрешения сотрудников даже проводят мониторинг их здоровья.
Здесь важно объяснить самим сотрудникам, что это канал дополнительной коммуникации с ними, а не еще один аркан на шею.
Если такая работа проведена правильно, то сотрудники, как правило, соглашаются на анализ их поведения в компании.
К сожалению, качественные системы соседствуют с совершенными пустышками, тут можно предложить такой алгоритм:
- Изучайте сразу несколько систем и их функционал. Не ведитесь на слова «уникальный», «аналогов нет» и т.д.;
- Поставьте свои цели внедрения, а не навязанные вам менеджером (или чат-ботом);
- Пообщайтесь с другими пользователями – уверенные в себе команды всегда поделятся контактами своих клиентов;
- Договоритесь на обучение своего персонала и пробный период;
- Не рубите с плеча – система не должна сразу приводить к увольнению эйчара или еще кого-то. Возможно, в компании есть задачи, на которые вы просто «забивали», – решите их.
- Помните главный принцип кибернетики: «Машины должны служить человеку, а не наоборот».
