Александр Ураксин
Не удивляйтесь, если в ответ на размещенное резюме вам позвонит компьютер. Такой HR-сервис уже внедряется в России. Что он изменит?
Ее зовут Вера. Она работает круглые сутки и никогда не устает: обзванивает кандидатов, разместивших вакансии на работных сайтах и принимает звонки от соискателей. Вера – робот. Своим рождением она обязана проекту российской компании Stafory, стартовавшему в 2015 году. С тех пор Фонд развития интернет-инициатив (ФРИИ) инвестировал в эту разработку почти 70 млн рублей. А Вера обработала более миллиона анкет, сделала более 440 тыс. звонков и провела 2300 интервью с кандидатами. Сейчас робот Вера готовится к широкомасштабному выходу на международный рынок. Executive.ru узнал подробности у основателя проекта Александра Ураксина. Интервью состоялось по Skype, и отсюда – самый первый вопрос.
Executive.ru: Добрый день, Александр! Скажите, а вы… человек? Как это можно проверить по телефону?
Александр Ураксин: Теста Тьюринга все еще достаточно, хотя некоторые компьютерные системы его уже проходили. К тому же подготовка робота к свободной беседе на произвольные темы – отдельный очень дорогостоящий проект. Роботов для практического применения в бизнесе обучают более узко, и это сразу заметно по общению с ними. Например, наш робот Вера занимается исключительно поиском и первичным отбором кандидатов по вакансиям. Кроме того, каждый звонок Вера начинает с того, что сразу прямо предупреждает: она – робот.
Executive.ru: Все соглашаются на разговор с роботом?
А. У.: Не все абсолютно, но очень многие. Подавляющее большинство кандидатов реагирует с интересом. Это же очень необычно – разговаривать с роботом-рекрутером. И это не просто беседа, не реклама и не спам. Мы предлагаем людям работу, в соответствии с их запросами и резюме. Люди ждут таких звонков и получают с помощью робота предложения гораздо быстрее. Конечно, они в этом заинтересованы.
Executive.ru: Люди по-разному реагируют на одни и те же вопросы от человека и от робота? Например, более раскованно отвечают или, наоборот, ведут себя зажато.
А. У.: Робот задает конкретные вопросы, настаивает на четких ответах и получает их гораздо быстрее, чем человек. Разговор полностью формализован. Он не похож на светскую беседу, все строго по делу.
В то же время люди по-разному отвечают. Недавно мы проверяли гипотезу – сможет ли «настоящий рекрутер» нанять кандидатов из числа тех, кто не прошел интервью у робота? К нашему удивлению ни одного из примерно ста провалившихся соискателей не удалось перевести из категории «нет» в «да». Было три таких эксперимента, и все они показали 100% соответствия решений робота и человека.
Executive.ru: Понятно, каким образом отбор кандидатов ведут HR-специалисты. А как это делает робот?
А. У.: Мы формируем портрет кандидата, исходя из требований заказчика. Робот звонит всем подходящим соискателям, и каждого спрашивает о том, интересна ли ему такая вакансия. Если да, то в некоторых случаях задает более открытые вопросы, записывает ответы, и они входят потом в общий отчет в виде расшифровок. Наряду со статистикой отказов и с координатами потенциальных сотрудников, разумеется.
Executive.ru: То есть, робот Вера говорит примерно как автоответчик, в стиле «Если вам интересна такая вакансия, нажмите кнопку [1], если другая, кнопку [2]. Чтобы прослушать сообщение сначала, нажмите [*]?
А. У.: Безусловно, скрипты есть, и они задают жесткий скелет каждой беседы. Но робот может понимать обычные человеческие ответы: «да» или «нет», «согласен» или «не уверен»... Вера также способна оценить, отвечает собеседник на заданный вопрос или уклоняется от него. Если она считает, что ответ не получен, то повторит вопрос сама, не дожидаясь никаких команд. Недавно мы научили робота по видеоматериалам распознавать эмоциональное состояние собеседника во время ответов: эмоции ранжируются по пятибалльной шкале от «расстроен» до «счастлив». Вера постоянно учится, ее лексический запас расширяется, ведет все более сложные диалоги.
Executive.ru: Робот учится сам?
А. У.: По сути да, система самообучающаяся. Но чтобы робот мог отследить какие-то закономерности в репликах и учесть их в будущем, ему нужна исходная информация в определенном формализованном виде. Мы обрабатываем большие массивы данных, размечаем их. То есть мы помогаем Вере учиться.
Читайте продолжение на Executive.ru