Дождались.Теперь роботы смогут нам помогать или заменять в некоторых вопросах. Качество, конечно, еще не изучено. Рекрутер одним из первых узнает о новинках и просто обязан быть в курсе всяческих нововедений. Только недавно разговаривала с заказчиком об искусственном интеллекте, что уж в нашу область он придет не скоро, ну и или не быстро. Ан нет, оказывается уже пришел.
У меня очень большие сомнения, что бот сможет заменить чуйку рекрутера, впечатление от голосового общения, да и не каждый человек начнет отвечать боту, по крайней мере сейчас и в теме поиска работы. Но в будущем нас постепенно к этому приучит жизнь. Ведь уже сейчас мы разговариваем с банковскими ботами, мобильными ботами и т.п.
Платформа для автоматизации рекрутмента Potok.io внедрила расширение на базе искусственного интеллекта Sever.ai, которое позволяет с точностью до 92% определить, подходит ли кандидат компании и освобождает рекрутера от рутинных функций.
В условиях нестабильной экономической ситуации, перехода на дистанционную работу и увольнений на фоне карантина, увеличилась нагрузка на HR-специалистов, особенно в медучреждениях, компаниях, осуществляющих доставку, интернет-магазинах. Количество откликов на вакансии выросло в разы, не все компании справляются с массивом данных.
Расширение Potok.io помогает HR-специалисту обрабатывать большие объемы информации, экономить свое время, повышать конверсию. Рекрутер может пригласить кандидата на интервью, не дожидаясь согласования с линейным руководителем потенциального сотрудника, поскольку ИИ уже оценил претендента на соответствие вакансии. Кроме того, решение помогает быстро сделать выбор между несколькими кандидатами.
Модель нейросети оценивает информацию по разметке данных, заранее составленной 150 профессиональными рекрутерами. Входные данные для нейросети – это описание вакансии. Далее она обучается на всех доступных базах с вакансиями. После обучения она размечает резюме кандидатов – проставляет оценку соответствия вакансии. Данный подход не требует ресурсов HR-специалистов для разметки выборки: установив расширение, рекрутер может сразу же начать его использовать.
Машинный «мозг» анализирует опыт работы соискателя, его навыки и базовые характеристики, необходимые для прохождения собеседования. При этом, ИИ «разбивает» опыт на этапы – таким образом, он может оценить самый релевантный. Например, специалист всю жизнь работал маркетологом, а потом резко поменял профессию, обучился программированию и стал успешно работать в ИТ. В процессе отбора на должность «Разработчик» робот проанализирует последний опыт работы, придавая меньшее значение работе в маркетинге, а затем сопоставит эти данные с опытом других претендентов.
Сейчас все больше компаний вынуждены проводить все собеседования удаленно. Значит, у работодателя меньше возможностей оценить потенциал кандидата. Умное расширение даст работодателю второе мнение. Это особенно важно, если надо выбрать между двумя похожими кандидатами самого перспективного.
Модель анализирует текст резюме/вакансии не только на русском, но и на английском языке. Также модель можно дообучать и масштабировать на другие языки.
Продолжение в части 2.
