В 2020 году мир сильно изменился, и многие руководители начали искать новые решения для работы с персоналом, который “сидит дома”. Но, что интересно, современные технологии уже несколько лет создают основу для того, чтобы перейти в новую плоскость взаимодействия внутри компании, стирая физические границы и условности. В этой статье мы расскажем об интересных примерах применения ИИ и других “умных” решений в сфере HR.
В большинстве случаев людям проще выполнить привычные действия, чем как-то изменить ситуацию к лучшему. Мы можем совершенно неэффективно прибираться, готовить, учиться, в конце концов, работать, если на стереотипный подход по-прежнему хватает времени и сил. До коронакризиса во многих компаниях процветал микроменеджмент: управленцы просто вручную контролировали целый ряд процессов, связанных с организацией труда подчиненных. Например, нормой был физический контроль присутствия сотрудников на рабочем месте, оценка их эффективности методом “подглядывания в монитор”, проведение очных собеседований для всех сотрудников без предварительного отбора и так далее.
Так называемый микроменеджмент требует огромного количества времени и ресурсов, отнимая его у творческих людей и оправдывая наличие зарплаты у тех, кто не способен мыслить иначе. Но, как сказал всемирно известный эксперт по технологиям из Нидерландов Марк Ван Рейменам в своем интервью “РБК Pro”, массовый переход на удаленную работу “положит конец микроменеджменту. И это хорошо”. В удаленном режиме просто нет возможности контролировать всякие мелочи по-старинке, и для решения задач, связанных с управлением кадрами, организацией рабочего процесса, трудоустройством и поиском кадров приходят новые технологии.
Помощь в выборе резюме
Найти подходящего под вакансию кандидата сегодня бывает непросто. С одной стороны, интернет пестрит анкетами самых разных людей. Но рекрутерам оказывается непросто выбрать среди них подходящего. Почему? Люди часто оказываются заняты на другой работе, резюме может быть устаревшим, а иногда человек готовит несколько резюме, рассматривая возможность найти работу в разных сферах.
Точно также сложно оказывается кандидатам. Они могут отправлять резюме в разные компании, через разные сервисы, но не получать ответа, потому что вакансия уже закрыта, у менеджеров не хватает времени или ресурсов для обработки заявок и так далее.
На ведущих сервисах по подбору персонала уже сегодня используется искусственный интеллект. Например, хорошо известный портал HeadHunter сортирует вакансии и резюме не только по признакам соответствия по ключевым навыкам, но также и по ряду других параметров — по словам представителей компании их более сотни. Например, в скоринг для соискателей входит активность, частота обновления резюме, скорость ответов. А для работодателей — количество приглашенных на собеседование, наличие или отсутствие коммуникаций. Чем хуже скоринг, тем ниже будет ваша запись в листе выдачи для любого другого посетителя.
Впрочем, анализ данных и искусственный интеллект позволяет компаниям самостоятельно изучать соискателей. Так, любая организация может использовать алгоритмы для анализа анкет и резюме на открытых сайтах, сопоставления информации с открытыми данными из социальных сетей и других источников. Это поможет найти подходящих кандидатов. Например, при трудоустройстве в Danone кандидаты сначала проходят тесты, после предварительного отбора они записывают видеоинтервью, а искусственный интеллект оценивает все это с учетом прошлых заслуг, включая результаты олимпиад и конкурсов.
Определение справедливой зарплаты
Еще одна проблема в работе с персоналом — это определение справедливой заработной платы. В действительности, люди могут соглашаться на $N в регионе и только на $2N в столице. Неопределенность в финансах иногда приводит к тому, что компании пропускают подходящих и очень нужных сотрудников, потому что оплата труда “не дотягивает” до нужной планки. А работники не могут найти себе нужно место, потому что переоценивают свою стоимость в регионе присутствия.
Составить представление об актуальной оплате труда вручную очень сложно, ведь все резюме — очень разноплановые, они делаются не по одной форме. Для решения этой задачи также успешно используется искусственный интеллект.
Как раз в конце прошлого года мы выступили исполнителями в проекте Salary2.me, который помогает определить реальную зарплату ИТ-работника в Москве, Киеве, Минске и во многих городах Европы.
Мы создали ИИ-инструмент мгновенной аналитики рыночной заработной платы на основе профиля резюме, которое пользователь самостоятельно загружает на сайт Salary2.me.
Сказать по правде, даже обучение ИИ на этом этапе было проблематичным. Нам пришлось выработать подходы к распознаванию и структурированию необходимой информации. Но в результате все получилось.
Каждый желающий может получить реальную оценку зарплаты в зависимости от компетенций, стажа и локации.
Результаты основаны на нейронной сети, обученной на существующей базе данных. Сейчас сервис работает только для индустрии программного обеспечения, в будущем это будет мощный карьерный инструмент для поиска работы и персонала.
Благодаря этому можно вовремя понять, что для подходящей зарплаты нужно переехать, или что вам нужно искать сотрудников в регионах, либо поднимать оплату труда. В будущем планируется расширить количество критериев, спектр направлений и строить аналитику для других городов, но уже сейчас инструмент активно используется как соискателями, так и работодателями, и даже на Producthunt Salary2.me был в лидирующих позициях.
Собеседование с роботом
Рекрутеры традиционно тратят огромное количество времени на предварительную отработку тысяч анкет, и при этом очень часто действительно подходящие кандидаты тонут в этом ворохе вариантов и не приходят в компанию даже на собеседование. Хантинг становится неэффективным, так как стоит дорого, а результаты приносит незначительные.
Тот факт, что с началом пандемии практически все интервью с соискателями переехали в формат онлайн-встреч, подтолкнул компании к тому, чтобы как-то автоматизировать этот процесс. Но технологии ИИ для автоматизированных собеседований развиваются уже несколько лет!
В компании Unilever специальный бот общается с кандидатом в видеочате, а искусственный интеллект распознает неосознанные реакции на вопросы по мимике. Если человек указал в анкете, что готов к переезду, а при живом интервью испытывает дискомфорт в этом вопросе, он явно будет не самым подходящим кандидатом для вахтовой должности.
Российский системный интегратор КРОК, в свою очередь, использует ИИ для отбора кандидатов на студенческие проекты и участие в конкурсах. Речь идет о более чем трех сотнях заявок перед каждым мероприятием, так что их разбор занимал раньше огромное количество времени. Внедрение практики видеоинтервью помогло ускорить процесс вдвое, потому что рекрутеры стали получать рекомендательные оценки со стороны ИИ по каждому кандидату.
Наполнение офиса
В своем интервью Марк Ван Рейменам подчеркнул, что нидерландские компании уже давно работают в удаленном режиме. Уже 10 лет в этой стране существует понятие «новый способ работы», и когда в марте 2020 правительство объявило, что нужно перейти на удаленку, “большинство компаний сделали это по щелчку”. Конечно, такая ситуация сложилась не везде, и для многих компаний переход от графика «с 8.30 до 17.30» был весьма болезненным. Но это также значит, что мы можем использовать наработки голландских соседей по управлению гибкими офисами, где люди появляются не постоянно.
Например, Ван Рейменам отметил, что многие фирмы в Нидерландах используют аналитику больших данных, чтобы оптимизировать рабочие места людей. Так называемые смарт-офисы оснащаются сенсорами. Датчики фиксируют, сколько людей находится в здании в разное время дня, а накопленные данные можно использовать для непрерывного анализа с помощью ИИ. Несложные алгоритмы позволяют определить необходимое число столов и компьютеров, выбирать правильное освещение в зависимости от погоды и наличия людей в помещениях, регулировать отопление, кондиционирование и вентиляцию. Все это помогает компании одновременно экономить средства и создавать комфортные условия для труда.
Поведенческий анализ
Наконец, многих руководителей пугает сам факт перехода сотрудников на удаленный режим работы. Кто же будет контролировать процесс? Но тут стоит вспомнить, что во многих фирмах модули поведенческого анализа UBA (User Behaviour Analysis) используются для наблюдения за работой людей даже в офисе.
Решения на базе искусственного интеллекта могут контролировать наличие дополнительной активности на рабочей станции, факт запуска сторонних программ, интенсивность нажатия клавиш, частоту приема и отправки электронных писем или сообщений мессенджера и даже направление взгляда сотрудника во время работы. Таким образом, вы можете постоянно получать информацию о том, чем занят ваш работник в заданный интервал времени.
Например, с помощью подобной системы специалистам удалось обнаружить, что один из сотрудников компании Х приходит на работу и просто...спит! Кроме этого ИИ, контролирующий рабочий процесс, помогает вовремя заметить попадание вирусов на компьютеры, возможные утечки информации и снижение лояльности сотрудников.
Искусственный интеллект поможет вам
Умная работа с кадрами — от их поиска до управления рабочим процессом — это не какая-то фантастика, мы в SmartCoders прямо сейчас ведем разработки подобных алгоритмов. Любая современная компания может использовать преимущества технологий, опираться на большие данные и делать свой бизнес эффективнее, привлекая сотрудников в любом формате — онлайн, в офис или в гибком режиме. В конечном счете, микроменеджмент действительно устарел, и всем нам нужны новые условия работы.